“高風險”的VC圈里吸引的女性投資人一向不多，女VC人也往往以關注消費、文娛等偏“文”的行業(yè)為主，而以人工智能、大數據和企業(yè)服務這類偏“理”且以技術主導項目為投資重點的女投資人，則堪稱鳳毛麟角。看似文弱的復星昆仲基金投資總監(jiān)劉思齊就是這樣一位技術派女投資人。

大數據的魅力：一年實現爆發(fā)式增長

在劉思齊看來,人工智能、大數據和企業(yè)服務三個看似不相關的投資領域其實有著密切的聯系，并且在一個巨大的投資邏輯統治之下?！皟?yōu)質的數據源是三個領域的關鍵所在，企業(yè)服務是獲取大數據的優(yōu)質源泉，而后者又很大程度上決定了人工智能的準確性和效果?！?/p>

大數據領域，劉思齊最為自豪的項目是極光推送(JPush)。極光推送提供了可以調用的SDK，APP開發(fā)者可以直接使用，完成推送、In-App IM、支付等業(yè)務，然后專心做自己的主業(yè)。

目前極光推送已成為國內最大的第三方推送服務提供商，服務APP超過30萬，積累了大量的用戶數據，對用戶有著清晰的畫像，airbnb、樂視、聚美、映客都是極光的客戶。

去年5月，極光推送獲得了千萬美金B(yǎng)輪融資，由復星昆仲領投，IDG和Mandra Capital跟投。

劉思齊說，2015年，投資前夕，極光的月活只有1億多，投資之后一年，這個數據達到了6億，形成了爆發(fā)性增長。積累起來的大數據基礎上，公司已經在廣告、DMP等領域進行變現?，F在極光已成為資本市場的寵兒，一年內估值翻了5倍以上。

一直深耕大數據領域，劉思齊對大數據服務項目也有著自己的判斷，不管多美麗的數據，一定要有效數據才有參考價值?！氨热缋塾嫿尤肓亢驮禄盍浚鋬r值遠遠不在一個數量級上。大數據領域的“4V”Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)，是環(huán)環(huán)相扣的，有了量級的積累、快速的更新，才會形成有價值的數據，才能作出正確的判斷?！?/p>

AI（人工智能）的發(fā)展與大數據有著千絲萬縷的關系。

從大的邏輯上來說，人工智能的識別和判斷，是在大量數據積累的基礎上形成的。

劉思齊分析，在AI領域公司的一個有效競爭壁壘是一個其算法、組件由多少產品在具體使用（如在應用到漢語語音識別的APP或產品中，科大訊飛的市場占有率近70%），或者其產品在具體場景中平穩(wěn)、廣泛運行的時間長短（如谷歌無人車、大疆無人機），在運行使用過程中產生的數據對于AI的智能程度提高至關重要，用的越多，就越準確，越智能。

在人工智能領域，復星昆仲投資了Usens（凌感科技）和速騰聚創(chuàng)。

Usens解決了VR的移動性和交互性問題，復星昆仲研究報告認為，只有解決了這兩個問題，VR才能成為消費級產品。Usens團隊來自硅谷資深科學家，它的技術可以稱得上國際領先地位。

速騰的主打產品三維激光雷達則被認為是無人車、無人機、機器人的眼睛，裝有激光雷達的機器人可以通過激光雷達對周圍環(huán)境迅速建模，而后進行避障等反應和決策。速騰技術的百米精確度校準在2毫米之內，可與為谷歌無人車提供激光雷達的供應商VelodyneLiDAR相媲美。 

這也驗證了復星昆仲投資時的一貫宗旨：只投細分領域里的“第一”或“唯一”。

深度學習：AI王冠上璀璨的寶石

深度學習通常被認為是艱深的領域，實際上，劉思齊認為，深度學習會讓大數據處理變得更加高效，而大數據將極大推動深度學習和人工智能領域的發(fā)展，這三個領域緊密相連。

深度學習是機器模仿人腦神經網絡進行建模、處理數據的一種學習方法，是模仿人腦思維的學習方式。雖然深度學習在2006年就被提出，但是，直到最近兩三年，大數據的數據量增大、處理數據能力的提升，深度學習才有了更好的用武之地，這個行業(yè)才有了爆發(fā)性的增長和飛躍。

劉思齊說，現在大部分的大數據處理不需要深度學習，今后，使用了深度學習會讓數據處理效果更好。目前，facebook和谷歌的廣告系統都用到了深度學習，劉思齊相信，在未來三年的時間，隨著總體數據量的增大，一些公司逐步提供深度學習開發(fā)工具，深度學習技術門檻將逐步降低，深度學習的應用范圍將會越來越廣泛。從處理大數據的基礎架構Hadoop，到現在TensorFlow、deeplearning4J這種深度學習的開源平臺，未來會有越來越多的公司會進入深度學習使用者的行列。當然，首先要做的是大數據的清洗，去掉噪音（影響判斷的無效數據），才能提煉原始數據，進行抽象和合并，最終形成需要的結果。

在劉思齊看來，大數據早已不是一個獨立命題。因此大數據領域的VC投資，不能是單一著眼于大數據本身，而且要學習產生大數據的行業(yè)，并且用大數據的眼光來考察和衡量其他行業(yè)的發(fā)展機會。

對于從去年到現在都未曾停息的“資本寒冬論”，劉思齊認為，目前，資本市場整體投資速度放緩，老牌一級市場基金變得更加謹慎。另外，上市公司戰(zhàn)略投資基金、老牌基金里單飛的投資人組成的新基金，使得市場上多出了很多新玩家。同時，政策類投資、二級市場熱炒的概念正在降溫。對于投資人來說，此時更需要冷靜。因為好的項目一開始往往不被看好的，它的突破性的模式創(chuàng)在初期并不明朗。

因為復星昆仲的投資主要集中在前期，劉思齊總結了她在A、B輪投資時，評判好項目的判斷標準。首先是市場足夠大；其次是一定要處于這個領域市場的爆發(fā)前夕，因為時機非常重要；接下來是創(chuàng)始人和團隊，創(chuàng)始人一定要有魄力、激情、擔當和創(chuàng)新能力，創(chuàng)始人分為市場銷售類人才和技術類人才，前者可以快速摸清市場行情，后者則對市場敏感度較低，對于這樣的公司，采取并購的方式退出比較合理；剩下的就是商業(yè)模式和運營數據。一般來說，只要前面三個條件滿足，商業(yè)模式是可以根據實際情況調整的，數據自然也不會差。
深習人性是女性投資人的優(yōu)勢

在香港工作6年后回到大陸，劉思齊對兩地的創(chuàng)業(yè)氛圍和資本市場差異有著明顯的感受。和香港相比，內地擁有更多的地緣和人口的優(yōu)勢，互聯網創(chuàng)業(yè)的氛圍也更加濃厚。

之前從事投行工作，作為賣方市場，到投資機構作為買方，劉思齊說，自己變得更加客觀和理性，“做投行可能做一個漂亮的ppt告訴客戶這個項目多好就可以，現在作為買方，會更加客觀地去評估一個項目?！?/p>

“在投資方面我屬于比較謹慎的那一類，一年領投的項目基本上不超過兩個，我不喜歡燒錢的項目，比如，需要大量補貼的O2O?！边@一點也符合復星昆仲的基本投資風格，去年整個創(chuàng)業(yè)市場O2O和P2P異?；鸨菑托抢ブ僭谶@兩個行業(yè)投資極少。

有些創(chuàng)業(yè)者會臆想出很多應用場景，比如去年的上門服務及其衍生服務，劉思齊在判斷之后覺得剛需不足，沒有投資?！拔襭ass掉的項目比例非常高，有些項目立了項甚至已經要到投決階段，最后因為一些因素又放棄了，我的原則是寧缺毋濫，不會廣撒網投資。”劉思齊表示還會繼續(xù)關注之前的領域：大數據、人工智能、企業(yè)服務，和互聯網金融，對后者只會關注以技術、數據驅動型的互金項目和互聯網保險。同時，維持一貫的謹慎風格，投資的速度不會受到市場變化的影響。

被問及作為女性投資人，是否會有太多感性因素而影響對項目的判斷，劉思齊說，感性并不是壞事，女性擁有的細膩、對人性的透視、對用戶使用習慣的觀察，對投資都是很有幫助的。其實很多移動互聯網行業(yè)發(fā)展的大勢都是隨著人們習慣的變化而動，比如從以往在互聯網瀏覽器上“搜”為主，到移動互聯網上打開APP，再到現在直接點擊“推”到手機上的消息，這都是用戶行為的變化大趨勢，深習人性的基礎上才能作出正確的判斷，這恰恰是作為女性投資人的優(yōu)勢所在。

在感性判斷的同時，劉思齊還是更喜歡數據、技術類型拼硬實力的項目，一個新項目的投資往往要訪談十幾個技術專家?！耙愣录夹g就要不恥下問，看技術投資的大多數是男生，而我作為女生更容易放下面子問些小白問題，這也是女性投資人的優(yōu)勢之一吧?！?/p>

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