9月6日，2017 Qualcomm创投红杉资本中国前沿科技创业大赛总决赛在杭州举行，共11家初创企业从225家报名企业中脱颖而出角逐最后的冠军。最终，深圳市耐能人工智能有限公司（Kneron）、杭州拓深科技有限公司、零号元素科技有限公司分获前沿科技专场前三甲。同时，耐能人工智能有限公司在同其它专场赛胜出企业的终极PK环节中，以最高分胜出，获得2017创新中国总决赛冠军，勇夺DEMO GOD大。
Qualcomm创投自2009年起，每年都在中国举办创业大赛，今年已是第九年。自2015年起，创业大赛开始聚焦前沿科技，即人工智能、XR（包括AR、VR、MR）、机器人和互联。据Qualcomm副总裁、Qualcomm创投中国区董事总经理沈劲在中介绍，今年报名参赛的225家初创参赛企业中，从技术角度划分，在以上前沿科技四个领域内创业的公司约占80%，人工智能和物联网项目就占了一半；而按照所在行业划分，则呈现分散趋势，“这是一个非常健康的现象，参赛公司来自于广泛行业，创业者并没有扎堆在同一个领域进行重复创业。”
沈劲，Qualcomm全球副总裁，兼Qualcomm风险投资中国部总经理。他领导了Qualcomm向汉翔(触宝)、网秦、小米科技、机锋网、中科创达、易到用车、脉可寻、百纳(海豚浏览器)、亿动传媒、活动行、神州鹰、爱乐奇、薄荷网、剑桥WOWO、硬糖、触控科技、云知声和七鑫易维等公司的风险投资。沈劲也曾经担任Qualcomm和中国电信合资公司的总经理，和高通中国互联网服务部负责人。在Qualcomm一系列任职之前，沈劲先生曾是佳网公司(NeTrue Communications)的创始人和CEO，和General Photonics公司的副总裁，从事VOIP、光通信等新技术的开发和推广，其中佳网公司在2000年上市。
尊敬的各位创业者和投资人，大家下午好。首先感谢各位投资人在百忙之中来到现场担任大赛评委，还要特别感谢费建江先生和邝子平先生一直以来的支持，从第一届到第九届一直与我们共同大赛的成长。此次大赛，经过五个月时间和筛选，我们一共获得了225家报名参赛的初创公司，其中有11家最终获胜，稍后他们会依次进行展示。在他们上台之前，我想先跟大家做一些分享，希望能对大家有所帮助。
本场大赛命名为“前沿科技创业大赛”，那么什么是前沿科技。我们所定义的前沿科技包括四大领域——人工智能、XR（XR=AR、VR、MR）、机器人/无人机和互联。我们也对今年报名参赛的225家初创企业做了统计分析，以进一步了解创业趋势。
从技术领域划分，我们发现互联和人工智能的参赛公司超过了20%，而去年非常火爆的AR/VR、机器人和无人机领域在今年有所降温，占比均为14%，其他技术领域的参赛公司占22%。按照所在行业划分，结果呈现分散趋势，家居生活和游戏娱乐这两个行业占据前两位，这反映出创业者可能习惯于在日常熟悉的领域进行创业，当然还有一些参赛公司来自于很多其它行业。从这个图表中，我们可以看到一个非常健康的现象，创业者并没有扎堆在一个领域进行重复创业。
下面我想跟大家分享一下前沿科技这四个领域的发展现状。如果将它们的发展比作马拉松赛跑，那么它们分别到了哪个阶段呢？
我用一个反映期望值高低的Gartner公司的曲线来说明前沿科技的发展现状。具体来讲，互联或物联网实际上已经走出发展低谷，进入到我们称为“的爬坡”的发展阶段。我们所投的公司中也有一系列物联网领域的创业公司，比如我们投资的两家公司针对非常小众的智能硬件产品视频门铃，一家是我们在中国投资的这一领域市场份额最大的移康，其销售额已经达到上亿人民币，另一家我们在美国投资的也是这一领域市场份额第一的Ring，销售额达到数亿美金。这两家公司经过四五年的发展，都实现了盈利，并且有着非常健康的发展趋势。在智能可穿戴领域，我们投过的手环公司Fitbit也已经成功上市。但整体而言，曾经非常火爆的智能可穿戴领域的大部分公司都处于发展低谷，还没能进入到“的爬坡”阶段。
在无人机和机器人领域，自从大疆在2014年被时代评为全球科技公司Top 10之后，陆续诞生了几十家无人机行业创业公司，我们也投资了包括零度智控在内的一系列该领域的公司。但是我们发现目前这个领域的市场需求还有些不，可能五年以后这些需求会变得更加。或者说这些非需求在过去一年里有些破灭了，比如迎宾机器人、陪伴机器人，一开始大家觉得很新颖，可以抓住大家的眼球，但最后并没有成真正的价值和需求。
以前，我也曾主力推过消费级无人机或无人机。当时我想象，如果在时可以掏出随身携带的口袋无人机，从起飞、到拍完降落只需一分钟，这是件多么美好的事情。但目前的技术还达不到这个程度，现在用无人机可能需要花10分钟才能完成。在无人机发展方面，我们确实遇到了一些挑战，因此我把它定位在低谷阶段。谈到机器人，我们更看好的是那些真正能体现价值的机器人。这些机器人在外形上不一定要有脑袋或腿，也许它的外形只是一个圆盘，就像我们非常熟悉的扫地机器人一样。在接下来上台展示的11家企业中，有一家企业就是专门做拖扫清洁机器人。
AR/VR，这个曾经火非常爆的领域突然之间就变得很安静。当然我们在AR/VR领域也投了一系列公司，包括非常出名的Magic Leap和Blippar，在中国我们也投了几家。我对AR/VR领域的发展定义是这个领域还需要再次出发，就好比我们匆匆出门跑步，结果发现鞋子和衣服都没穿对，水也没有带，所以需要我们再回家，做好准备了再出发。也就是说AR/VR的很多技术门槛还没有攻克，比如AR/VR的头盔很重，头盔发热，都会带来使用的很多不适应，更不用说头晕的问题。所以我们认为AR/VR领域在视觉、声音及互动方面目前都还有很多技术问题亟待攻克。攻克之后再次出发，我们仍然非常看好这个领域。我们投资的也有一些就是解决这些技术难点的公司，其中有一家公司在提升像素点方面具有非常独到的技术，能够将PPI提升至2000点，实现戴着VR眼镜也能达到8K、4K电视那样的清晰度。
人工智能，目前正处在顶峰时期，大家谈论的话题都是它。人工智能如此火爆是有原因的。在人工智能领域我们也投资了一系列公司，例如之前投资的现在已经退出的，自动驾驶公司Cruise，它已被通用收购。此外，我们还在农业领域投资了以色列Prospera公司和中国的奥科美公司。前段时间，我们投资的Brain Corporation完成了超过1亿美元的融资，云知声不久前也完成了一轮很不错的融资。因此，我个人认为通用平台投资的机会已经很少了，需要非常谨慎。但在专业领域，投资机会仍然存在，所以我也投资人加速挖掘这些机会。比如我们投的奥科美公司，主要做农业大数据，其数据来源于拥有的5千个农场。他们的数据相信像商汤科技和Face++这样的公司也没有，因为这些数据全是蔬菜叶子的图片和视频，以及牲畜的叫声。这些数据的重要性体现在，通过这些信息可以预警病虫害和牲畜疾病。当然在、推理、行动环节做应用的公司也值得我们投资。并不是说只有独角兽公司才值得投资，如果我们能够培养一个关注于应用层面的公司也非常好。
从Qualcomm的角度来看，我们关注的是应用在终端侧的人工智能。我曾经说过智能手机是人类最大的信息平台，今天我可以说智能手机将成为人工智能的最大平台。首先，从今年起五年之后，智能手机累积出货量将超过85亿台。今年，智能手机首次使用了人工智能来提供一些好的体验和功能，比如6月份发布的OPPO R11使用了深度学习实现背景虚化，也有其他一些厂商的手机也使用了深度学习或人工智能。从今年开始，人工智能开始在手机上使用。
我们预测通过人工智能的各种算法例如深度学习等，人工智能会为我们提供更好的功能和性能，包括在手机上实现真正的个人助理、更长的电池续航、更好的用户界面、出色的拍摄和智能音频等方面的功能。如果大家熟悉机器人的话会知道，智能手机其实就类似于机器人，具有“大脑”也就是人工智能的运算单元，能“看见”、“听见”也就是具有能力。经过过去十年的发展这些能力已经非常好，大家可以从这个角度来考虑智能手机作为人工智能的最大平台的概念。
很多创业者和投资人可能没有意识到智能手机的规模效应。五年以后，使用了人工智能技术的智能手机全球累积出货量将达到85亿台。这样的规模可以带来什么？可以带来技术的快速迭代、成本的快速降低、手机功耗的降低，以及手机体积的减小。并且，智能手机的规模效应还将辐射到其它行业，包括需要使用芯片和硬件的各个行业，例如智慧城市、汽车、医疗卫生、网络、可穿戴设备、工业物联网、智能家居等等。智能手机规模效应的辐射能力将非常强。
另外一个概念，以前我们关注的人工智能公司的运算和训练都是在云端进行的。现在，我们要强调在终端侧应用人工智能技术非常重要。为什么？第一，如果需要小面积使用的低功耗的运算平台，必须将人工智能技术运行在终端侧。第二，需要实时响应的应用场景。比如最近比较热门的无人便利店，如果在便利店买一瓶水还需要很长的时间，那么这个无人便利店我认为是没有价值的。因此无人便利店需要快速的响应，如果完全靠云端去识别商品和人脸这是会影响反应速度的，无法满足快速响应的需求，更无法实现自适应。什么是自适应？举例来说，现在人脸识别都需要人走到固定的，5米之外和侧面都无法进行识别。因为它的摄像头没有自适应的能力。如果具有自适应的能力，它可以闭环到这个人的比较远，需要按比较远的去识别。这种自适应，是不能绕到云端去进行的，必须放在终端侧实现。
另外，还有入口的概念，在座的投资人、创业者和了解移动互联网行业的人都知道流量入口。现在，线上的流量入口越来越少，越来越贵，那么以后的入口是什么？是各个大大小小的终端，包括手机、摄像头、传感器、机器人等。我们需要掌握这些入口，如果不掌握这些入口，这些价值将一直停留在云端。所以，从这个意义上看，也是终端侧人工智能的重要性。
最后，对于做产品开发的创业企业，Qualcomm有一个网站提供支持服务，骁龙神经处理引擎可支持TensorFlow、Caffe\Caffe2，具有自动转换器无需修改， 通过SDK对性能进行分析，然后统一集成。目前，神经处理单元是集成在骁龙移动平台上高效运行的。如果大家关注智能硬件或物联网，我相信IoT+AI将是一个很好的创业方向。