【导读】NextGen Partners 合伙人何定康 (Kenny Ho) 认为，全球投资者已形成共识“物理AI是中国的”，香港应抓住海外顶尖人才回流带来的机遇

中国基金报记者 吴娟娟

日前，NextGen Partners 合伙人何定康 (Kenny Ho) 在接受本报记者专访时表示，目前，语言大模型领域行业格局已初步形成。全球投资者已形成共识，“物理AI是中国的”。他认为，香港应该抓住海外顶尖人才回流带来的机遇，留住人才，推进AI的研究和发展。

据介绍，NextGen Partners为阿里巴巴香港创业者基金旗下专项基金管理人，该专项基金聚焦投资人工智能初创公司。何定康在跨境并购、战略投资及资本市场领域拥有超过20年经验，曾任职于阿里巴巴集团，领导国际战略投资团队。

AEF（Alibaba Hong Kong Entrepreneurs Fund，阿里巴巴香港创业者基金）由阿里巴巴集团于2015年发起，旨在支持香港创业者和青年人才实现创业梦想。十年来，AEF累计投资额约7.76亿港元（约合9900万美元），投资企业达89家。

语言大模型较成熟 其他模态大模型空间大

中国基金报：在AI模型方面，AEF NextGen基金主要关注哪些领域？

何定康：现在，我们不会特别关注通用的语言大模型，追捧语言大模型的时间点已过。语言大模型已经是较成熟的领域，ChatGPT等已经展示出较为显著的优越性，国产开源大模型，如阿里巴巴的千问在国际市场的竞争力持续提升。

除语言外，其他模态的模型仍处于早期阶段。

此外，物理 AI（Physical AI）亦处于早期的阶段。与文本语言大模型不同，具身智能需要理解现实世界的物理属性，具备多维度的感知与交互能力。为此，我们近期比较关注触觉传感技术（tactile sensing technologies）的投资机会。触觉感知是机器人在复杂世界中自如运作的核心基石。

中国基金报：这一波AI创业者和更早一批科技创业者，有什么不同？

何定康：AI已经成为公司规模化发展的必选项——无论是做应用层产品、用AI提升开发效率，还是探索包括无人驾驶在内的前沿领域皆如此。这一波创业者不太会追求纯平台型的模式，而是更注重AI与实际场景的结合，这与互联网时代不同。

这一代AI创业者有几个显著特点：第一，创始人需要理解AI如何帮助公司提升运营效率；第二，在面向消费者的领域，要懂得如何用AI打造更有“人味儿”的互动体验；第三，对于他们而言，通过商业模式重构，让AI实现最大的价值，已成为核心命题。

相比之下，互联网创业者更多关注流量和用户增长，而现在的AI创业者需要在技术理解、成本控制和商业落地之间找到更精妙的平衡。

AI Agent创业要从不能轻易被大厂颠覆的领域入手

中国基金报：如何看待AI Agent？

何定康：AI Agent是很有价值的工具。不过，赛道竞争非常激烈，越来越多大厂倾向于在自己的底层模型基础上发展Agent能力，前景可观。如果要在Agent类机会中找标的，我倾向于选择两类项目：一是训练AI Agent所需数据具有专业门槛；二是相关应用场景用户转换成本较高。

中国基金报：大厂在AI Agent领域有优势吗？

何定康：有，主要体现在以下方面：大厂拥有庞大的用户基数和深入各行各业的业务场景，能够积累海量、高质量、多维度的专有数据。数据是训练、微调和评估高质量AI Agent的核心依据。大厂通常自己研发基础大模型，他们可以针对Agent的特有需求在模型底层进行深度定制和优化。更为重要的是，大厂拥有现成的、高黏性的软件生态，如阿里的钉钉和淘宝，这可以让AI Agent以极低的成本无缝嵌入用户高频工作流。

中国基金报：哪些领域是大厂不太愿意或者没法轻易颠覆的？

中国基金报：有观点认为，大厂凭现有的AI水平已经能赚钱了，所以他们缺乏动力去做最好的模型。是这样吗？

何定康：不完全是。大语言模型行业格局基本成形。如果现有模型已能做到90分，甚至99分，对于大厂而言，边际投入产出比下降。它们不会继续在这个领域投入研发预算。从商业角度看，在已拥有足够火力（fire power）时，就不需要再砸钱把它做得更好。但是，AI的其他应用场景，很多还处于早期阶段。

全球投资者已形成共识

“物理AI是中国的”

中国基金报：对于物理AI来说，数据是制约因素吗？

何定康：一般来说，要训练机器人完成某项任务，数据采集是必经的步骤。这也是目前物理AI领域比较大的课题。收集数据包括：采集，将数据“喂”进模型训练；训练完成后，要让AI“跑”起来；评估后再做后训练（Post-Training）。

对于针对特定应用场景的机器人，我们主要关注创始人团队是不是机器人相关行业出身，有没有办法拿到高质量的行业数据来训练模型。

比如，我们最近接触到一家面向制造业应用场景的机器人公司。他们的机器人将被用于手机摄像头镜头企业。机器人公司需要训练机器人替代老师傅打磨镜头，要把老师傅的经验“喂”进模型里，这不仅需要先进的算法，还需要把老师傅的经验转化为数据。大学的研究人员能给出算法方案，但要把算法真正落到应用场景里，还是要靠数据。

中国基金报：物理AI还需要解决空间智能、因果推断等问题。你预期什么时候能解决？

何定康：中国在空间智能、因果推断等理论层面已经取得了显著进展。从学术论文的引用量来看，中国已处于“第一梯队”。然而，从投资人的角度来看，我们更关注的是目前可用的技术，以及基于合理的成本，它能够解决哪些问题。物理AI大规模落地应用还需要几年时间，未来两到三年，物理AI在相对封闭或可控的环境中（如仓储物流）的应用将走向成熟，并具备大规模商业化条件；对于非结构化环境（如家庭场景），则需要更长时间，这不仅需要技术进一步成熟，还需要适配成本下降到可接受的水平。

中国基金报：如何看人形机器人这一细分领域？

何定康：人形机器人的核心不在于“长得像人”，而在于它能无缝接入现有的物理环境，无需对基础设施进行高成本改造。如之前提到的，未来两到三年，人形机器人的商业化会聚焦结构化或半结构化环境，如汽车制造、3C电子装配、特定仓储物流等。至于一些非结构化的场景，如养老陪伴、儿童看护等，人形机器人真正大规模走进家庭，至少还需要三到五年时间。

除技术外，成本也是个问题。例如，国外一台人形机器人要卖最少几万美元，非一般家庭所能负担。长期来看，我们对中国的人形机器人产业持乐观态度。依托中国强大的供应链，我们有望快速控制硬件成本、深入垂直行业，并用专有数据训练出高壁垒的垂直场景产品，真正帮助用户实现“降本增效”。

香港AI创业氛围明显改善

中国基金报：这几年香港“硬科技”创业氛围改善了很多。你怎么看这一变化？

何定康：这几年香港的创业氛围有了明显改善：一是多了像阿里巴巴这样的企业来支持；二是香港特区政府的大力推动。

对照来看，中关村是中国AI产业集中度最高的地方，从科研到投资人再到初创公司，中关村的链条完整。因为客观条件所限，香港在产业链的完整度方面不及中关村。

香港需要认清自身定位，在以下两个方面重点发力。

第一，把握人才回流的窗口期：受美国近期政策影响，不少顶尖人才选择回国发展，其中相当一部分人落地香港。香港应该抓住这个机会，发挥国际化优势，吸引科研与创业人才，打造一流的发展环境。

第二，发挥国际金融中心的枢纽优势，助力内地企业出海：通过香港的融资渠道、海外的人脉网络，帮内地被投企业更好地“走出去”。

如果能精准发力，香港必能在整个中国AI市场里找到自己的位置，实现长期可持续发展。

编辑：杜妍

校对：王玥

制作：小茉

审核：木鱼

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