碳云智能成立半年估值65亿 首个入口瞄准医疗美容

　　导读

　　从华大基因出走创业的高管团队受到资本热捧，估值65亿，A轮融资10亿，CEO王俊首次披露将率先进入医疗美容市场，但目前仍处起步阶段，前景不明。

　　本报记者 肖玫丽 深圳报道

　　成立半年估值65亿、A轮融资10亿、“医疗+人工智能”领域的独角兽，卸任华

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• 中源协和

　　4月11日，碳云智能完成了A轮融资。在投资者名单中，不乏腾讯、中源协和等大佬的身影。

　　王俊也公布了碳云智能五大基础设施建设情况、四大领域布局思路。简单来说，碳云智能希望成为一个健康大数据平台，并运用人工智能处理健康数据，最终干预用户的健康管理。

　　21世纪经济报道记者独家获悉，碳云智能首个产品将诞生在医美领域，即数字化的美容护肤产品。

　　不过，摆在碳云智能面前的，还有技术和人才两大难题。而人工智能的新兴市场，加上蛋白、代谢等健康大数据的缺乏，碳云智能还将持续漫长的数据积累和消费者教育周期，烧钱也必不可免。

　　“人工智能虽是风口，但还没有成功的模式。并且对监管层也是新的挑战，需要时间去看清、磨合。”王俊说。

　　摸索商业模式

　　在记者采访碳云智能的半天时间里，这位年近不惑开启二次创业的“基因领袖”，来回在四间会议室穿梭。讲座、会议、不下十家媒体的采访邀约排满了王俊一天的日程。

　　他是这样归纳离开华大基因“下海”的动因：“我在北大学人工智能，当时我思考两件事：计算机能不能像人一样思考，人又怎么思考。发现生命程序本身还没有被读出来过，那时候就有了人类基因组计划，中国做了1%，我们成立了华大。”

　　作为华大班子的最早成员，王俊认为，华大基因这十几年做的最重要的事，是把全基因组测序的成本由原本的10亿美金，降到现在的1000美金甚至更低。

　　“但基因只是一个生命程序，还要弄清楚它在不同条件、环境下运行的中间结果和最终结果。而想要理解这个就必须把人类健康数据全部搜集起来，同时要把它全部数字化，并重新还原，基因只是这些数据中的一部分。”王俊说。

　　去年十月底，碳云智能成立，在过去的半年里，碳云智能完成了两件事：架构和融资。

　　据介绍，碳云智能目前已经建成了五大基础设施，包括数据采集和技术平台，用于生产和采集人的全生命周期数据，包括基因、蛋白、代谢等；人工智能数据分析技术平台；智能硬件，用于收集数据和作为产品和服务的推广界面；数据库和样本库，用于储存数据和样本；为每个用户提供个体化服务的O2O体系。

　　王俊向记者透露：“这五大设施的搭建应该会在一年内完成。未来主要针对美容、营养、健康、医疗四大行业推出产品和服务，我们会用数据生态去改造这些行业。”

　　虽然只是雏形，但是资本对碳云智能却展现出了狂热。在创立之初，碳云智能的估值已高达50亿。经过A轮融资，其估值上升到65亿。

　　但在王俊看来，65亿估值并不高，“现在是碳云最便宜的时候。”

　　对王俊来说，投资者既是出资方，也是合作伙伴。因为只有采集大量的健康数据，才能做进一步的分析、重组。而获得数据需要与各行各业的公司合作，同时自建平台。

　　王俊也认为，数据的积累没有捷径，需要慢慢积累。“人工智能的算法在健康领域还没用武之地，因为数据量积累得很少。”

　　想要完成健康数据的积累，烧钱是不可避免的。碳云智能联合创始人李英睿直言：“现在对人的测量成本很高，我们希望能够做到百万级别的样本量，要做到这个级别A轮的钱是不够的。现阶段我们希望做出一个可以滚起来的模式，让第三方和消费者获益，同时又能积累数据。”

　　医美是第一个入口

　　新产品研发并不容易。王俊在公司的成立仪式上便透露，碳云智能几个月内就能有健康管理产品出炉。然而半年过去了，他在4月13日举行的正和岛演讲中又表示，基础产品将在半年至一年后推出。

　　即便如此，王俊依旧信心满满。他向21世纪经济报道独家透露，第一个产品将是数字化的美容护肤，从智能终端开始，到个性化的美容护肤产品，再到美容院的个性化数据服务和美容护肤服务。

　　“我们看中美容行业，一是因为皮肤健康数据是空白领域，另外，我们具备的是个性化产品。医美市场现在乱象丛生，我们会帮助这个行业做数据升级，重新形成数据生态，把以往依据知识、经验的服务能够数据化、精准化。”王俊略显兴奋地说道。

　　除了产品研发，摆在碳云智能眼前的还有技术和人才两大难题。李英睿告诉记者，健康数据、互联网、人工智能在技术融合过程中会面临四大挑战：

　　首先要定义什么是生命数据、人类可测量的变量是什么，此前没有定义，定义的标准也缺乏；

　　第二，碳云智能希望做社会化的科学研究，但公众往往不愿意参与到复杂的事物中，所以通过何种技术、场景手段让公众比较便捷并有回馈价值地参与其中，来获取生物学样本数据，这个是“最后一公里”的问题；

　　第三，采集数据后，以何种技术结构、基础设施来容纳、运营、运算多个样本的全面数据集合，并用适当的方法找到变量之间的关联关系，甚至是因果链条，这是核心挑战；

　　第四，结果出来后，如何保证提供的结论能够被交付，让信息真正去改变人或者行为。

　　技术难度虽然存在，但王俊认为，现有的技术手段足以支撑起步阶段在健康领域人工智能的探索。他说：“前几年测基因成本很高，通过技术革新降下来了。所以碳云更关注应用层面，必须做一个能用、易用的产品。”

　　从事数据服务以人力为主，团队搭建对碳云智能来说至关重要。在碳云智能2500平方米的办公区域里，现在只有40多名员工，其中技术人员占了2/3。从4月13日王俊在朋友圈中发布的招聘信息看，碳云智能的团队缺口主要包括IT人员7名、互联网设计运营10名、线下运营则缺18人。

　　“团队缺口还差3/4。”李英睿坦言：“这个事情能不能成功，取决于我们的数据对行业是不是有价值并好用。所以我们需要把数据端和应用端以最好的方式打通。”