陈昱表示，替代人类重复工种的机器人是人工智能投资标的，未来应用市场会非常大。如果成本足够低，不需要售卖机器人，而是将机器人租赁出去进行简单工作，就会有大量需求。所以云启倾向于选择投资供应链成熟、在市面上成本最低的落地型公司。
在陈昱看来，机器人是如今市场上实现了软硬结合的人工智能。传感器成本的下降和质量的提高、计算机视觉和语音识别技术的提高，让机器人的实用性大大增强。“通过机器学习的方法，我们就可以让机器人变得更加的智能，能够帮人做多的工作”，陈昱说。
以下为陈昱演讲全文整理：
基础架构的改进让深度学习有了长足发展的前提，云计算带来的大数据存储和处理能力让深度学习能够发挥它的威力。我们在投了一些云计算、大数据相关的技术项目以后，逐渐把注意力转到上层的人工智能应用，包括人工智能在零售、金融、医疗、教育等领域的应用，也包括我们喜欢投的机器人。
人工智能分为强人工智能和弱人工智能。我们认为强人工智能还比较遥远，这是大公司如Alphabet旗下的DeepMind团队要解决的问题。创业公司应该聚焦在弱人工智能，即使用机器学习来解决垂直领域的问题，譬如医疗影像识别、广告精准投放、大数据征信，创业公司如果能解决好这些问题，对我们来说就是好的投资标的。
云启重点投资机器人。为什么说现在是投资机器人的好时机？从技术角度来看，机器人核心零部件价格在下降质量在提升，机器学习算法在不断改进；从商业角度来看，机器人使用门槛在变低，加上需求明确，所以容易落地；从社会角度来看，劳动力供给在减少，成本上扬，市场亟需替代品，而机器人是最佳选择。
可以预见，如果未来简单重复的工作都被机器人做掉，那么人将会有时间精力去做更有创造性、更具价值的事情。
我们在复盘基金的机器人投资的时候，发现他们都有两个共通的特点，智能和可移动，通俗点说就是“无人驾驶”。
从室内到室外，从限定区域到全区域，从低速到高速，难度依次增加。不同的组合有不同的应用。如室内场景的无人驾驶对应的是服务机器人的通用底盘技术。算法成熟，传感器精度要求不高，拼的就是造价。再往上一层走就是室外特定场景的无人驾驶，典型的例子就是无人机，主要应用在农业、线路巡检和安防。高速的无人驾驶是最难解决的问题，而高速无人驾驶在商业领域，特别是物流领域会先落地。
除了商业价值，很重要的一个原因是无人驾驶依赖的高精地图数据。无人驾驶现在大家比较认可的技术方向是传感器融合（ Lidar + Radar + CV）加上高精地图。全域地图数据的采集成本很高，远非一般公司能承受，再加上国家安全方面的考量，需要国家成立一家类似铁塔公司一样的国企来提供数据和服务。但物流领域里，运输路线一般是固定的，地图数据采集成本大大降低，所以会更容易落地。
下面简单介绍一下我们投资的两个机器人案例。
Robby是一家硅谷公司，由两个MIT的高材生创办。Robby设计了一款送货机器人，可以自动沿着人行道导航到客户家门。美国的人工成本比较贵，通常送一次外卖需要10美元，而送货机器人会把这个价钱降到2美元，从而使得“饿了吗”的模式能够在美国落地。
擎朗是一家上海的机器人公司，核心产品是通用机器人平台，一个能通过激光雷达和视觉在室内自主导航的可移动底盘，搭载不同的功能性外壳结构就可以演变成不同的服务机器人，实现导航、送餐、安防等功能。这个机器人平台最吸引人的地方在于其成本特别低廉。这就催生了一种新的商业模式：机器人租赁。商户不再需要花几万块买一个机器人，而可以按日租赁，以很小的代价（如99元／天）来让机器人为客户服务。
最后呼应一下标题，人工智能离我们有多远？我觉得人工智能已经在我们身边了，而且每天都有新的人工智能应用产生让我们的生活变得更美好。
