6 月 27 日，在北极光创投主题活动《Lighting 2018 E-Health 的发展与投资机会》上，北极光创始人邓锋简要介绍了北极光在 E-Health 上的布局、战略和投资。
首先，北极光是 2005 年成立，在中国算是老牌基金了，中国创投是从 2004、2005 年开始，我从那个时候回国创立北极光创投，到现在 13 年了，我们的战略一直没有变，聚焦早期、科技，到现在有了 5 期美元基金和 5 支人民币基金。投资特点上，看的是团队、客户、市场规模、产品和技术的创新，这个是北极光一直没有改变的。但是我们也有调整，刚刚回国只做 TMT 投资，我之前是做 2B 企业的，回来从 2B 做到 2C，后来做科技，从 2010 年开始我们投资健康医疗、生命科学领域，最近几年发展非常快。
这是我们整个的行业布局，这只是一部分，到现在为止还活跃的投后企业总数 200 家左右（退出的去掉之后）。健康医疗生命科学投资的企业加起来 40 多家，从 2010 年开始进入这个领域投资，而且实际上速度越来越快。我们从 2015 年到现在为止加速很明显，2015 年投了 7 家，2016 年 8 家，2017 年 9 家，这个速度到今年 2018 年，上半年到现在为止投资已经超过十几家，到今年年底可能会投资 20 家或者更多，显然在加速。
不光是北极光，我看了一下整个中国，因为我们一直在说，我们是不是有些激进，但是我们发现整个行业在 2018 年比 2017 年更热，特别是在药和 E-Health 方面，所以这也是整个行业的缩影，这是很热的领域。
医疗领域、医疗健康、生命科学，整个大健康行业分成几块，我们分五块来看：最大的一块，大概从 2014、2015 年布局的就是医药，医药在整个健康医疗的投资，是大健康领域最大的一块，这个也是在今年和去年变化比较大的，有各种因素，大家可能知道资本市场退出，无论是退出的时间点往前还是估值很高，都促进了大家对于早期的关注。
另外医药有很多新技术，全世界新技术、开发医药的方法也在发生变化，现在一个医药公司只需要几个人，他们控制几十亿美金，这种情况很多。中国还有很多的其它估值要素，包括整个市场规模、中国做临床试验成本相对低一些，而且中国想跟世界接轨，医药的东西不仅仅是对一个国家的，如果IT更好你就有机会面向全世界。所以这些都是利好的因素，也增加大家对于投资医药行业的兴趣。全球来看，最近几年对于医药行业的投资在快速增加。
器械是传统的风投投的，这个领域还是继续有投资，也有些不错的创新，特别是一些新技术也有最新的创新，但是它也确实存在一些情况，器械行业是很分散的，你有可能投资一个，但是比较容易碰到天花板。我们在器械投资上是比较谨慎一些，找大回报，光器械还不行，还得有耗材，高质耗材是比较有吸引力的方面。
医疗服务方面，中国医改释放出了很多机会，无论从医院管理、专科医院包括公立医院、消费型服务都有。北极光在这方面也有思考，这个领域更多不是靠技术创新，而是靠运营、服务、品质和品牌来决定的，所以这块留给风投的投资机会不像其它领域那么多，更多是 PE 的机会。但我们也有一些投资，大家看到的像新康、唯儿诺，流通领域的国科恒泰。
诊断其实是一个很大的市场，既有器械耗材也有服务，诊断是很大的领域，传统的也还有一些分级诊断的技术，POCT 很多的东西都在诊断这一块。近几年来大家对于基因组学这块感兴趣，基因组学用的很多，北极光在早期也有布局。其它方面像 PCR，还有一些新的蛋白组学也在看，这些都是相关的。
最右下角的 E-Health 就是今天的主题，这在国际上是很热的一块，在中国来说刚刚起步，应该说它发展速度很快，但它的阶段对比器械来说还是新的领域。E-Health 在全球来看，从纯技术创新来说可能还是美国领先一些，但是中国的发展进步也很快，从人工智能到大数据到一些新的东西。特别是在某些方面，中国也走了一些弯路，互联网医疗甚至走的比国外还快，最后发现它并没有那么快。我们对于整个 E-Health 的前景是很看好的，北极光也很重视。
说到 E-Health，人工智能+医疗诊断服务在目前看是一个非常热的领域，大家可能听到过这么多人工智能做影像处理，还有拿人工智能做其它方面，这都与人工智能相关。北极光在这里也有几家投资，坦率的说我们的战略，整个北极光的战略是精品战略，不会说有赛道我们全部撒一遍，我们觉得还是在又宽又长的赛道中选择最好的企业投，这是我们比较注重的，也避免投资企业之间互相打架。
对于人工智能的发展，站在北极光角度，或者我个人觉得这里面确实是有很多泡沫，这不代表这个方向不对，这个方向肯定是对的。人工+医疗，医疗本身就很热，消费互联网的风口下来了，医疗健康是风口，人工智能是风口，这两个风口放在一起就出现了泡沫，有很多不错的企业，但也有很多并不怎么样。
真正的成功可能未必在于人工智能的技术，人工智能的技术本身来说差不了太多，难的问题是你解决不了我也解决不了，容易的东西你能解决我也跟你差不太多，特别是影像处理这块。所以并不是代表人工智能没有机会，有些机会不见得大家今天看得清楚，我们去抓住一些不是所有人聚焦的那一块，我们看一些新的机会，这些机会上我们看中的是人工智能的落地，有没有好的产品迅速落地，产品落地的过程中各个部分的利益是不是照顾到了，并不是一个技术如何如何，有些时候是一个能够在合理合法的情况下照顾到各个节点的利益，人家才愿意跟你做，这些东西是我更看重的。
我们投翼展、影领就是从这方面来看的，看这个事情本身是不是能够推广，中间谁得利，这就是人工智能做的互联网医院，还有一个是人工互联网。
Wision AI 是新公司，做的是肠镜胃镜人工智能的实时辅助方法，不需要跟其它的方法对接，落地非常容易，技术是全球领先的，这个事我们是站在全球的角度来看。
Atman 是完全不一样的，我们天使轮投的人工智能团队，跟清华的医药学院有深度合作，互联网+医药，用人工智能技术做医药开发。
这只是举了其中几个，还有很多人工智能的布局。
第二块是医疗大数据信息化。这块我们没有提智能化，不代表人工智能不能智能化，人工智能跟数据要联结在一起，但是中国今天在这个时间点更多的是信息化、数字化，包括数据的分割太厉害，各个都是数据的孤岛，包括数据的结构化，没有很好的结构化数据。怎么做数据的清洗，数据收集上来同时给它们很好的规范，这块在各个领域，无论是在诊断、制药、药物管理等方面都有，这块我们投了太美医疗，它是跟药企相关的，芯联达是跟医院相关的。
整个医药这块还有互联网医疗，大家都了解。互联网医疗我今天没放到这儿，是因为北极光没有投企业在这儿，不是说我们投了死了就不放这儿，是我们真没投。也不代表说它今后就不是我们的兴趣点，大家都觉得有坑的时候我觉得更应该关注，大家觉得都很好的时候我要冷静，那时候我没有投是幸运的，所以我们很关注 E-Health。
另外还跟 E-Health 相关的就是新型传感器技术，消费者、普通健康人和病人的监护、数据的提取，最后做一些相关的东西，某种程度上它跟大数据人工智能相关，多是硬件的机会，这个我没放到这里。总体来说，软硬件一体化，综合的解决方案、诊疗也算是 E-Health 相关的。E-Health 有的国外叫 DELE health，也是相关的意思。
2018 年是 AI 最火爆的一年，方向有虚拟助手的、病理诊断的、医疗机器人。今天来讲医疗机器人还早，但是也有投资进去，并且融资数量比例来看还是比较高的。医疗影像是最高的，医疗影像用人工智能来做诊断这块最高。而药物研发、医疗的搜索，这些相对来说还少一些。单据识别相对来说更传统一些。
这张就是说为什么人工智能大数据大家会那么关注，未来我们也看好这个方向。从政策面角度来讲，应该说在审批上在最近一两年有很多改进，更促进了这个行业的向前发展，比如说二维器械，国家规划在人工智能上面给了很多新资金和政策，人工智能相关的领域给了很大的支持。
如果到各地地方政府去谈，这也是一个红线，你如果是在人工智能的方向上，地方政府更愿意给你帮助。人才就不用说了，最近无论是「千人计划」还是医疗方面人工智能方面的人才，海归回到国内的特别多，很多人工智能公司都来自有国外经历的海归人才。整个药物研发生产虽然不涉及政策方面的红利，不过整个大方向是在促进新药研发尽快上市、尽快服务于老百姓的方向。
所以整个环境都是不错的。除了政策层面我还想提一下其他方面，比如说人工智能算力的变化，算力在过去变得越来越便宜，GPU 或者是一些新的人工智能技术很便宜。包括数据，现在的数据比过去多的多，有了数据、有了标注好的数据，做人工智能相对来说就很好。
还有现在医生和病人的比例，往未来看，中国始终是人才稀缺的，就拿乳腺科来说，中国好的影像医师太缺乏了，人工智能可以帮助中国在医生很缺乏的情况下，提高治疗效率，我们不认为人工智能能替代医生，我们认为人工智能可以帮助和辅助诊断，帮医生更好更有效的把诊断质量做好。
这个是医疗产业发展趋势我们的看法。过去在讲，包括人工智能包括大数据，技术都挺先进的，但是变现，怎么变现，怎么产生收入，我们认为其实这确实是现在最关键的地方。好的是我们已经看到了变现的速度在加快，2018 年无论是从影像也好还是从大数据的分析也好，变现的速度在加快。比如像药厂、保险公司都是企业产生收入的对象，不仅仅是这块，还有其它领域也是这样。产品的成熟度也到了落地的阶段。
另外在医疗大数据方向，我们会形成一些所谓的投不起，这块你真要想变成未来的投融资，今天布局就已经晚了，若干年前就应该把数据的清洗、归置提前做了，包括我们投芯联达，现在都开始出现了小的整合。
智能问诊这块相对更早期，但是知识图谱的建设未来是很大的趋势，这块虽然是早，但是要注意关注这个，长期下去是很大的机会。
药物研发还是属于风险很高，但是要做成也是不错的一个方向。
整个来说，我们有一个智能医疗的应用场景的一张图，你的智能 E-Health 在医疗当中哪些地方会取得成果。从开始虚拟助理、影像处理、辅助诊疗，还有就是说跟健康相关的风险预测，健康人群的风险预测、健康管理、医院管理，还有就是药物研发等等，整个这些方面，都是人工智能或者大数据可以用到的，其实人工智能跟大数据是分不开的，因为一讲到人工智能必须有大数据，大数据往下走就又把人工智能加上去了，就是不同的应用不同的使用方法，深度学习有可能是新的，比如说自然语言理解、图像语义各种各样的方向往下走。这是我们认为的一些未来的挑战：
1、技术，人工智能是非常先进的技术，但搞技术的公司非常清晰地看到，其实技术在今天已经不是最核心的地位，不代表说技术以后不是核心的地位，如果谁真正创造出一个特别特别牛的技术，真的做的很好的话，那就是很牛。今天很多都是开源的，各个大的公司研究的，包括图像处理、人工智能做的图像分类，很多东西都是开源的，导致难的你也难我也难，容易的你容易我也容易。当然，我也要明确一下这不是不强调技术的重要性，技术还是很重要，但是大家往往认为这个公司技术好我就投，现在可能还应该确定这是一个必要但不充分的条件，这是更准确的说法。
2、基于概率分析的关联推理无法判断疾病的因果关系。模型靠深度学习产生的一些东西，你是说不清楚它是为什么，举个例子来说 X 光 CT，说你的影像疑似癌症，病人说为什么像癌症，医生说抱歉就是像癌症。但是我们需要想办法做到可解释，比如说大小、纹理你得说出所以然来。
3、很多情况下数据的标准比算法更难，因为需要好的数据好的标准。
监管体系上来说，坏的地方是人工智能今天并没有那么完善，好的地方也是人工智能没有那么完善，为什么？这提供了太多机会，机会在那儿，我们所有的企业家、投资人都可以说，这快难，没有那么完善，刚刚初期，所以我们愿意投这个行业，去找到最好的企业支持创新。如果都完善了就错过投资了，这也是我一直跟我团队讲，我们做早期投资的，不仅仅是早一点的时间进去，更重要的是在一个行业发展的初期，大浪打来的前期我们进去，浪起来我们也起来，如果等到技术完善了技术成熟了你就没有机会了。
团队要做的事很重要，人比事重要，事我们主要看大方向，其实好多被投公司今天干的事跟我们投的时候不一样，或者扩展很多，或者转变方向，但是你发现强的团队其实能够很敏锐地感到市场的变化、调整自己，有些地方他也知道说我去坚持了，有些地方说我必须改变，这都是看团队能力。
另外一个好的地方，我们投入了一些团队，他们不仅仅能在中国本土发展，从「出生」那天起也同样具备向海外拓展的能力，而这些技术也是无国界的。我们投的一些公司之前的临床实验是海外投的，这很有意思，其实技术的输出也好，产品的输出也好，中国走在世界前面，这些公司有可能变成全球范围内利润很大的公司。
