復星昆仲劉思齊：做“技術派”女VC人

“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”的行業為主，而以人工智能、大數據和企業服務這類偏“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：一年實現爆發式增長

在劉思齊看來,人工智能、大數據和企業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。“優質的數據源是三個領域的關鍵所在，企業服務是獲取大數據的優質源泉，而后者又很大程度上決定了人工智能的準確性和效果。”

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開發者可以直接使用，完成推送、In-App IM、支付等業務，然后專心做自己的主業。

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。現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。“比如累計接入量和月活量，其價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)，是環環相扣的，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。”

AI（人工智能）的發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、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。

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，這個行業才有了爆發性的增長和飛躍。

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，并且用大數據的眼光來考察和衡量其他行業的發展機會。

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前夕，因為時機非常重要；接下來是創始人和團隊，創始人一定要有魄力、激情、擔當和創新能力，創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；剩下的就是商業模式和運營數據。一般來說，只要前面三個條件滿足，商業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勢

在香港工作6年后回到大陸，劉思齊對兩地的創業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勢，互聯網創業的氛圍也更加濃厚。

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。”

“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。”這一點也符合復星昆仲的基本投資風格，去年整個創業市場O2O和P2P異常火爆，但是復星昆仲在這兩個行業投資極少。

有些創業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。“我pass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關注之前的領域：大數據、人工智能、企業服務，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發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。“要搞懂新技術就要不恥下問，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勢之一吧。”

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