“人工智能”这个词在2016年这个资本寒冬里，着实火了一把。在互联网行业诸多创业者陷入融资困境的时候，一批新的创业者纷纷涌入了人工智能这个领域，而资本方却是在冷静的审视当中进行着暗中布局。
其实，人工智能已经在逐渐嵌入到一些行业当中，比如语义翻译、智能家居、无人驾驶、通信领域、互联网医疗行业，都与人工智能有着结合点，特别是在基因大数据领域将“信息”转化为“知识”的过程中，也有着人工智能机器学习的应用。
在12月20日，一场由资本方顶峰投资、天风证券主办，由科研方中科院自动化研究所、北大机器感知与智能感知人工智能实验室作为学术顾问，由业界企业家、创始人共同参与的2016年人工智能沙龙及项目路演在京举行，奇云诺德CEO罗奇斌作为嘉宾出席了此次沙龙，并且围绕人工智能在基因大数据分析解读层面的应用做了题为“开启精准健康管理”的项目路演。
罗奇斌：从“信息库”到“知识库”的升级过程需要借助人工智能
把生命数据化，包括基因组数据、医疗纪录数据和生理数据等不同维度的数据。这个海量的生命解码数据库，让医疗健康变得更智能，并开启医学从“治疗”到“预防”的时代。这也就是我们提出的依靠精准医学和基因大数据进行健康管理的升级。
实现健康管理的本质在于精准，而要想实现“精准”，我们需要借助生物信息解决一些瓶颈关键问题。生物信息把数据信息化，生命需要数据化，数据需要信息化。
对于我们常人来讲，基因数据犹如天书一般是无法直接读取的，在从数据库到信息库的过程中，需要BT+IT的结合，让我们把数据转化为信息，从而使大家能够读懂。之后就是要从信息库到知识库的过程，这就需要利用人工智能的机器学习，快速准确地将信息转变为知识性内容，不断地将指导建议、预防性地措施推送给想要进行精准健康管理的人群。
把基因数据管理起来，才能开启精准健康管理。奇云诺德的解决方案是通过健康管理一体机，集成生物信息一体化主板、健康管理一体机盒子、基因云软件，实现一个以用户为中心的本地化生物信息数据分析和解读平台。
奇云诺德健康管理系统实现了云端和本地同步管理健康信息、本地存储基因组数据、自动分析和解读基因数据、自动导出可视化报告。
HCM资本投资总监龙涛：解析2017年人工智能投资策略人工智能处于行业发展的早期阶段
目前人工智能的应用场景还十分有限，产业规划也是刚刚出台，行业标准几乎没有。受限于技术人才、数据等要素，创业团队的数量稳步增长，但2017年不会出现井喷式的增长。有一个值得关注的点在于目前资金的供给远大于优质标的对于资金的需求，这也形成了在人工智能行业，对于创业团队极为有利的融资环境。
在人工智能领域，2017年将以技术创新为主
人工智能领域的相关技术，从出现到大规模应用，通常需要历经2到10年的时间。依据技术成熟度的不同，各项技术都是在不断完善与创新中发生更替。这当中将最快得以大规模应用的技术集中在语音识别、智能家居、自然语言生成、预测分析、虚拟客服。
投资机构做出相应调整，以顺应人工智能技术创新潮流
人工智能的产业特点是处于早期发展阶段、行业壁垒高、技术驱动性强、理论与工程的边界模糊，因此对于创业团队来讲数量有限且融资周期长、融资轮次也会增加，对投资机构来讲要明确细分领域，投资后的退出时间将会延长且具有不确定性。
人工智能产业链和竞争格局正在逐渐形成
在基础层，人工智能近两年再次崛起的两个必要条件是大数据和强大的计算存储能力，这要求人工智能行业的企业必须建立与大数据拥有者的合作。
在通用技术层，颠覆性的机器学习算法需要交叉学科的多年努力，互联网巨头作为生态构建者，挟持海量数据，在通用技术层做大量开源，加快形成了基于自身优势的产业链，像GOOGLE等国外巨头已经显现。
此外还有应用层，在布局时创业者和资本方来讲，行业及应用的选择标准是关键。创业者选择潜在应用的标准应是可获得的、结构化的大数据；相对成熟的通用技术。资本方要以行业或龙头企业数据为基础，关注核心团队组成。
