「美国国家专辑第二季第11集 本专访共2段，此为第1段」

1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家John Mashey在一个国际会议报告中指出：随着网络数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题。为了描述这一挑战，John Mashey提出了一个概念，Big Data，即大数据。

大数据，被誉为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的有效途径，于2012年达到其宣传高潮。这一时期，Facebook通过内部推行数据驱动决策，踏上病毒式增长的康庄大道。大数据的作用，开始在一次又一次的实践中得到了证实，也在不同的领域掀起了一阵又一阵的波澜。

本次美国专辑，我们来到著名的电子工业和计算机业王国硅谷，这里不仅是全球优秀创业者的角斗场，更是投资人的试炼地。成立于2012年底的Amino（丰元创投），便是美国第一家汇集硅谷 IT 巨头企业华人高管的创投基金，至今已有 80 多位硅谷华人高管 LP，并资助了150多家初创公司。

图为Amino Capital的4人团队成员，从左至右分别是：合伙人徐霄羽，合伙人朱会灿，合伙人李强，合伙人吴军）

短短七年时间，Amino 的投资名单上已有一串耀眼的名字，如被思科收购的 Assemblage、被亚马逊收购的 Orbeus、被 Facebook 收购的 Ozlo、被 Priceline 收购的Woomoo 等公司。

这次，我们在离斯坦福大学门口不远的Amino Capital丰元创投办公室采访管理合伙人徐霄羽博士 （Sue），跟她聊聊跨境电商的数据智能时代。Amino投资的众多项目中，就包括了本次美国专辑的采访对象之一，跨境电商科技独角兽Databeyond。

徐霄羽博士 （Sue） 投资领域包括数据驱动的移动健康大数据、消费电子、无人机、以及商用软件等。她曾任世界首款智能开锁机器人Candyhouse的CEO等。目前参与投资的项目超过100多家大数据驱动公司，包括Assemblage(被思科NYSE: CSCO收购)、Orbeus(被亚马逊NYSE: AMZN收购)、Woomoo （被Priceline收购）、Contastic (被SugarCRM收购)、Human Longevity Inc、Skycatch等，并提供对初创公司有影响力的投后管理服务。作为GlycoMira创始科学家，她此前在博士阶段也同时参与创建导师的初创企业。徐霄羽博士拥有三个专利，并发表二十余篇专业期刊论文，在斯坦福大学从事博士后研究。徐霄羽担任财经创业节目电视台评论员，并是一位女性创业倡导者。

大数据和机器学习，一直以来都是Amino在进行投资的过程中最为看重的企业品质，同时，数据驱动也是Amino自身区别于其他VC的关键所在。在Sue看来，现下这个大数据互联网时代中，一个有发展前景的企业，不仅要具备收集数据的能力，同时还应具有处理数据的能力，否则，这个公司就会沦为一个垃圾制造者。那么，大数据与跨境电商又会擦出哪些火花呢？在社交电商如此火热的当下，卖家又该如何利用消费者的社交画像来打造爆款？

阿米：大家好，欢迎来到看跨境就@米的阿米Show，我们今天继续在硅谷，斯坦福的门口，在Amino的办公室去采访。我们今天特别开心请到了Sue，Sue是丰元创投的合伙人。

Sue：没错，你好。

阿米：Sue，来跟大家打个招呼吧。

Sue：大家好，我是Amino资本的合伙人Sue。

阿米：我刚刚在Google上面Google了一下Sue，发现太多太多lecture了。然后我就想我该问你什么问题，然后我们就从一个很有趣的东西开始话题了，就谈到了我们的那个行李箱。读者们可能都看过我拖着这个行李箱全世界跑，因为我现在在做那个国家专辑的时候，我是在欧洲、印度、印尼、日本，包括美国，拖着这个行李箱满世界跑。然后提到说这个就是influence的一个story，其实这个story完整版是什么，我刚刚讲了一半没讲完。

Sue：这个完整版，因为我刚才注意到您进来的时候，从这么一个很方便的箱子里面拿出很多很专业的器材嘛，那么本身来讲作为一个人，全世界跑，事实上来讲是挺辛苦的。但是我们就发现很有意思，就是说我最近一次回中国，我在中国买了四个，在淘宝上买了四个镁钛合金的行李箱。我在中国一下飞机，50%以上的人拿的都是这个行李箱，最神奇的是上面有很多是坐着一个小孩子的。

阿米：对，会很轻啊，会滑。

Sue：它非常轻，而且它非常的结实。

阿米：你知道其实这个产品在online上卖的特别好，就像你说的，这就回到我们今天特别重要的话题，因为丰元资本是投了我们今天在美国专辑里面一个很重要的公司叫databeyond，他们的产品叫influenceforce，我是特别好奇你们为什么会投他们。因为虽然我们聊了很多他们的整个产品逻辑，非常非常的有趣。

Sue：没错。

（图片来源：Pixabay）

阿米：那你们其实为什么投他们？我看到你们其实投了很多关于产业金融跟大数据这一块的，可以share一下吗？

Sue：我觉得这个问题对我们来讲，它的逻辑是另外的一个逻辑，就是数据。因为Amino从大概2012年开始，我们就发现有很多华人，在各大公司做到总监以上之类的，特别是在Facebook和Google。那个时候Facebook内部就推行一个所谓的DDD，就Data Driven Decision-making，数据驱动的一个决策。所有的这种董事会也好，还是组会也好，你做任何的决策，你要把数据拿出来。

阿米：OK。

Sue：而这个也造成了，如果没有数据驱动的话，不可能说Facebook它所谓的go viral，就是病毒式增长，它是不可能产生的。所以我们就发现说为什么，就两个点。第一个点就是Facebook、Google这种公司，他们因为数据驱动能够做成互联网的巨头，但为什么VC没有人用数据驱动？那我们就想我们成立一个公司，我们这支基金我们把钱放在一块，我们做决策，我们也要用数据来做一个决策和驱动，这是一个点。还有一个点，就是2012年的时候，很多这种不分阶段的大VC，很多包括PE，他们还在......因为那个时候我之前在斯坦福嘛，他们还在斯坦福说咱们的互联网还不够有效，所以我们要投更多的O2O。那我们的合伙人一听这个就觉得不对，这个东西的话，我们在Google、Facebook上经常就会去面试一些O2O创业失败的人。

阿米：对。

Sue：那就会问这些失败的人，人特别优秀，也是以前Facebook出去的，为什么别人创业失败了他可以把公司卖出去，但为什么你这种O2O的失败之后，你这公司你卖不出去？

阿米：只剩一堆货。

Sue：你直接就死掉。然后你人过来找工作，说老师这个很简单，我的数据你们都有，你们不仅有大家喜欢吃什么，喜欢在哪儿剪头发，喜欢穿什么，而且你们还有这些人的所谓的social graph。比如说Facebook吧，它不仅知道说每一个人喜欢在这家餐厅吃饭，那个孩子喜欢在这家餐厅剪头发，而且我还知道这俩人是父子的关系。你作为一个所谓的O2O你是不知道的，所以你这数据给我没有意义。

阿米：其实消费者整个行为的逻辑，他整一个轨迹在数据上面都可以显示的一清二楚。

Sue：你要有social profile，你一定要有社交所谓的画像，要有谁和谁是好朋友，谁follow谁，谁和谁经常在一块，这个数据所谓O2O那个层级的很多创业公司，它没有。但是同时我又要说一句话，就是说虽然O2O是很难成功的，因为消费者他以前来讲在2012年的时候，O2O它确实是，就像怎么说呢，就像咱们拍电影。有的时候大制作，上亿的投入，但最后是个烂片。

阿米：结果砸了，砸了。

Sue：是烂片是吧？但是有的时候。小制作变成了一个爆款。

阿米：自来水。

Sue：对，所以非常好，非常专业。所以这个消费级的产品非常难做，但您说VC是不是就不投呢？这个也不对，因为如果你没有所谓的marketplace，如果你没有这种所谓的叫做消费级的平台的话，那你就没有需求，你没有需求你的那些所谓支持他们这种B2B，就这种企业级的软件，去支持这个需求的软件，什么深科技你没有意义，因为没有需求，没有人买单，所以两边都要投。所以这个时候Amino就基于这两点，一个是我们做VC本身应该是数据驱动的。

阿米：对。

（图片来源：Pixabay）

Sue：当时没有，很少，有另外一家叫Data Collective做的也很好，那么他们也是这么起来的，现在也是几亿美金的资产。还有一个就是说，另外第二个点我们要投的就是真正有数据，大数据，然后同时有分析能力。如果你只有数据，你没有分析能力，那这个公司就是一个垃圾制造者。

阿米：它就是一个垃圾数据。

Sue：它没有分析能力。

阿米：对。

Sue：那没有分析能力就不行，那有了分析能力之后，你就可以不断的把你的产品越做越好，越来越个性化，让你的消费者能够真正的为你不断的贡献数据，让他获得更好的服务。所以我们投资databeyond，包括他现在做的这款产品，就是所谓的influenceforce。早期的话除了它符合我们投资的逻辑之外，首先他们是人才，他们有极强的数据分析能力。咱们刚刚采访的CEO Rock，他在Uber就是负责大数据的，数据分析的。王锦在蚂蚁金服，包括他之前的研究生，他都是做支付金融这方面的，做跨境电商这方面的。所以他们俩的结合就是一方面，王锦这边了解数据，如何采集数据，采集到什么样的数据。那么Rock这边他可以去分析数据，最后数据加分析能力，加上一个产业的深度整合，这就是所谓的人工智能。

因为不管你是伊隆·马斯克也好，就是伊隆·马斯克他这个计算机视觉再牛，二级自动驾驶，它真正赚钱还是去卖车，它一定要整合到一个产业里面去。那它一卖车它就变成全美当时是第三大市值的车厂，从一个创业公司。

所以我们觉得既然人工智能可以用在制造业，刚刚您讲的，对吧？可以用在医疗上面，咱们投的Grail金融，咱们投的Chime，现在是15亿。那么就应该是产生一家公司，它是能够用在网红这一块的。

阿米：你讲到一个点，我特别有兴趣的。在过去这半年时间有不同人问我一个问题，现在都说在过去很长时间里面，marketplace就是平台型的e-commerce其实是主流，无论是Amazon也好，eBay也好，包括Wish还有阿里巴巴等等，他们都是marketplace的方式。但同时最近这两年时间出现了一个新型的叫社交电商，像Facebook自己有在做，然后YouTube现在在做，Google也在做。Google的Google shopping，然后像Facebook前阵子在印度投的meesho，其实有很多很多也......

Sue：我们最近也投了一个，就是那个meesho，我们是miss掉了，现在是5亿的估值。然后我们当时看了之后，因为印度哥们他喜欢Bargain。

阿米：谈价。

Sue：对，谈价很喜欢，所以作为我们，就是被吓了几下，所以我们就没有加入。但是后面我们就觉得，他们也学到了，所以这次我们投了一个印度的拼多多。因为meesho是印度的阿里巴巴。

阿米：印度的拼多多是哪一个？

Sue：MELA。

阿米：是你们投的？

Sue：对。

阿米：MELA的话好像跟我也有点渊源，没想到我们在硅谷还碰到它的老朋友。
Sue：因为MELA它是这样子，就是说印度是一个很有意思的市场，咱们就讲到这儿，因为您有海外的经验那么多年。就是如果说，比如说2040年，印度的人口是超过中国的，它是世界第一大的人口大国。那这个市场，有一个公司，有一个印度的大富豪叫Jio，他做一个什么事呢？他把4GLTE给免费了。

（图片来源：Pixabay）

阿米：对，很便宜，你就充值就算了。

Sue：没错，所以这个印度人叫做什么呢？叫做He changed everything，一切都变了。

阿米：因为首先你这个终端设备免费以后，你就会形成一个使用习惯，那使用习惯的情形上你就变成了像移动支付等等。你要讲到这个东西的话，我们就回到一开始的话题，在你们看来marketplace的电商跟social media的电商，在未来它们会互相融合，还是会泾渭分明？你看我们美国还有一家公司很神奇，叫Wish，到现在都还没有IPO。

Sue：没有。

阿米：上两个月才又做了融资，而且创始人Peter很神秘，我一直没找到他的任何信息，然后Danny好像也非常神秘，这两个理工男。他们一直没有IPO，有人说是因为Wish的很多问题吗?但是他们的整个现金流非常好。然后对比来看，像沃尔玛，沃尔玛很传统的是线下上来的，过去Q2的财报，他们整个e-commerce的增长，同比增长是超过了亚马逊。那其实问题来了，在VC的角度，marketplace的e-commerce和social media的e-commerce，你们认为它们是会融合，还是会泾渭分明，还是说谁会跑前谁会跑后？

Sue：您刚刚说到沃尔玛，对吧？它并不是自己的做的好，它是收购了一个公司叫Jet.com，对吧？

阿米：对。

Sue：就是说大的公司，比如说我举个简单的例子，可能在搜索这一块，在中国以外的人，我们的搜索引擎用的是谷歌，对吧？然后我的侄子侄女他们也在美国，他搜索的第一个入口已经不是手机的Google了，它是siri，他直接喊siri，跟siri对话。

阿米：对，语音。

Sue：对吧，一代一代，包括他下面一代，我们现在可以想象一下，他们也会过时的，就用siri的人他也会过时，因为人工智能它有三个维度，第一个维度叫做所谓的machine learning，就是所谓的像siri这种，就是说他是要机器学习，那么我对话我可以简单的对话，对吧？因为我这些问题在这儿，然后我可以语音理解你，然后跟你对话，这个没问题。

那么第二个阶段就是machine intelligence，就是机器智能。那机器智能的时候，它的代表作就是这个Google DeepMind，然后vicarious，还有就是这个微软刚投了十几个亿的open A.I.。以他们为主的这种所谓的深度学习，一个典型的案例就是AlphaGo，那AlphaGo它都可以战胜李世石，战胜柯洁，柯洁更惨一点3:0.

阿米：他已经不想再提这个梗了，我们今天又提了。

Sue：OK，还得提。

阿米：还得提，因为输了嘛。

Sue：太震撼了嘛。

阿米：他输了就输了。

Sue：所有的人都知道这个事儿，我们现在就处于machine intelligence，就是机器智能，那还没有完成，databeyond做的就这个事儿。就说machine intelligence是什么呢？它不是说我有一个手机我要跟他对话了，或者我家里有个Google Home，有个speaker，我要跟它对话。而是什么呢？我有一个机器人助手，它非常了解我。比如现在在美国，咱们要跟医生预约。

（图片来源：Pixabay）

阿米：这是很痛苦的事情。

Sue：对，很痛苦放在这儿，很长时间或者怎么样。那么我这个机器人的小助手，它直接就给我打电话去了。它知道我的偏好，它知道我的时间，就说早五分钟，晚十分钟，换几天，哪天我合适，它直接就帮我做了，我什么也不用做，这个就是所谓的machine intelligence可以做的。那么当这一部分实现之后，小朋友现在觉得自己很酷，你看你们都用那个，还要搜索的，我直接叫siri。但是你真正到machine intelligence完成之后的时候，这个时候小朋友的小朋友，他们就有一个小助手了，这个小助手了解他很多事情，他做过一遍，这个助手就帮他去做了，他不用再每天早上给自己的孩子预约电话，预约什么保姆，不需要了，只要我做过一次我的助手就都帮我做了，这个是machine intelligence。
但这个是不是就终极了？不是，你看最近咱们要讲的另一个热点就是所谓的Neutralink脑机接口。当machine conscious的时候，就所谓的机械感知的时候......

阿米：生物电跟人的大脑结合。

Sue：就是说机械感知的时候，这个是人类在这个地球上是属于最高级动物的地位就会被挑战了。那他们的小孩，那一代人他可能就用意念，他就可以做这个interview了。

阿米：那时候我们就开始看 The Matrix。

Sue：对呀，我们不用说话了。

阿米：我们就是mind。不过这个是一个非常可以看得到的变化，如果说我们back to state 1的话，就是所有这些我们所描述的东西都基于很重要一点，data。

Sue：没错。

阿米：对，然后你刚刚提到的这些，包括你这个小助手，其实它是通过data来做predict，就是预测。

Sue：他们做的就是这个，没错，他们现在就是在Machine，因为您刚刚讲的特别好，就讲到Wish对吧？像Wish的话最开始它也不是个marketplace。那么它刚开始就是支持别的marketplace的，它帮人家做预测，帮人家投放广告。那结果发现什么？在Machine，就咱们那个时代，因为Wish也是十年前开始做的，所以它那个时代它发现marketplace还没有。我做一个B2B的，一个是没有；再一个，没有什么意思，我没客户，没有人用过这个东西，因为咱们刚刚讲十年之前那时候没有AI这个概念，大家都是在machine learning这一层还没做好。那么这个时候它怎么样？

那这个时候Wish怎么办，我自己创造需求行不行？它就做了一个marketplace，实际上它并不想，但它没办法，没客户。所以它只能自己做一个marketplace，结果怎么样，它证明它这套东西是可以的。我们也觉得是，跟我们想的一样，我们也觉得这个是可以的。

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