前谷歌风投技术合伙人加盟创新工场任首席数据科学家

　　前谷歌风投技术合伙人加盟创新工场任首席数据科学家。近日，硅谷著名的谷歌风投 （GV，原称Google Ventures） 技术合伙人张拓木正式宣布加入创新工场，担任首席数据科学家，探索数据驱动的投资实践，以及AI和大数据方向的投资。

　　张拓木拥有北大数学学士学位和斯坦福大学统计学博士学位。加入创新工场前，于谷歌任职13年。

　　上个月，创新工场宣布募资5亿美元。创新工场董事长兼CEO李开复宣布，创新工场正式步入“Tech VC”时代。张拓木先生从硅谷谷歌离任加盟，将成为创新工场重要的技术智囊，为其核心投资业务注入更多的high-tech基因。

　　张拓木履历：曾搭建谷歌风投“投资决策模型”

　　张拓木本科毕业于北大数学系；2005年初，在斯坦福大学获得统计学博士学位后加入谷歌总部，在谷歌公司一待就是13年多。这13年里，他一直专注于大数据和机器学习的研究和相关工作。

　　张拓木入职伊始加入广告质量部门，参与搭建了谷歌最早的广告实验系统，参与了广告点击率预测、竞价排名等核心工作。他还是谷歌用户指标（比如DAU日活）仪表盘的首位开发者。2011年，他加入世界着名经济学家、谷歌Chief Economist Hal Varian教授的经济研究小组，在涉及宏观经济、用户行为、新闻、法律等领域，做了许多基于大数据的原创性研究和开发。

　　2014年，张拓木应邀加入谷歌风投任技术合伙人。在谷歌风投的四年多时间里，他将机器学习、数据模型的方法运用到VC投资领域，搭建基于数据的投资决策模型，优化投资决策流程，也显着提升了投资业绩，极大提升了投资决策效率。

　　加盟：“创新工场是AI和中国市场两大趋势的交集”

　　张拓木坦言，放弃谷歌风投高管一职，选择在这时候加盟创新工场任首席数字科学家，是因为“时机已经成熟”。

　　“中美‘平行宇宙’时代开始到来。”创新工场董事长兼CEO李开复博士在对比中美科技产业趋势时分析，目前，中国与美国同类头部科技公司市值或估值已经趋近1∶1。未来在海外扩张方面，美国公司依然会占据北美、西欧等英语系市场；而中国公司在东南亚、中东、非洲市场会占有一定优势。“世界将进入中美全球寡头扩张的时代。”

　　谈到中国市场，李开复认为，移动支付、人工智能、海量数据+OMO、海外扩张是中国相比美国市场的巨大优势。例如移动支付领域，2017年中国移动支付总额达到18.8万亿美元，已经超过了中国这一年的GDP总量。另外，线上线下融合（OMO）也成为一种趋势，在其中大量的数据被采集，这将使中国变成“数据的沙特阿拉伯”。

　　而在炙手可热的人工智能领域，李开复判断，人工智能目前正在从“技术为主+专家为王”的萌芽期转变为“应用为主+数据为王”的爆发期。

　　“在我看来，创新工场正是‘AI’和‘中国市场’这两个未来趋势的交集。”张拓木说： “中国市场充满了机遇，开复老师也对AI趋势洞若观火，在他的带领下，创新工场也成为了最懂技术的VC之一。”张拓木说，正因为相信AI改变世界，和中国遍地机遇，他选择加入了创新工场。

　　“与此同时，中国背景的VC进入美国并发挥更大的影响力也是历史趋势。在美国创投界，创新工场在中国背景VC当中，品牌绝对是第一的。加入创新工场，我也希望能够为这个趋势做一些贡献。”张拓木说。

　　上月底，创新工场对外宣布完成第四期美元风险投资基金的超额募集，总规模为5亿美元。此轮募资完成过后，创新工场共管理6支基金，管理的资产规模达110亿元人民币。目前，第三期人民币基金已启动募集，预期募资金额为25亿元人民币。

　　“Tech VC领航者”成为创新工场的下一步定位。“现在投资领域的技术化越来越重要。”在李开复看来，VC 已不仅是财务和金融游戏，在好项目越来越稀缺的一级市场，创投机构不仅要做尽职调查，在面对AI、大数据一类的技术驱动型的创业标的，真正技术基因的投资机构更需要有能力进行前瞻性的判断。

　　张拓木解释，中美很多机构从项目发掘开始，到跟进管理、投资决策、投资复盘等阶段，很多时候都是靠人力和人为主观判断完成，“但是这些其实都是流程化的，都可以用机器模型来辅助完成。”

　　“比如说，中国有个很流行的词叫风口，这是可以机器发掘的。人可以判断风口是因为接收到一系列信息而做分析，机器可以更客观，更实时的去接收和分析信息。机器没有先入为主的主观意识，找项目分析项目会更理智客观。“张拓木说：“另外一方面，创业项目数量极为庞大，人们只能挑选很小的一部分进行细致研究。机器不需要极高的准确率，只需要在这个筛选过程中做到比单纯人力更好，就已经能够显着提升效率了。”

　　“我们不会在创新工场照搬谷歌风投的模式，一是中美市场情况和两家机构设置都不太一样，需要具体问题具体分析，二是VC的数据驱动有广阔的空间。”张拓木说，“主要方向是确定的。一是AI和大数据投资，二是尝试用更多大数据和机器学习的方法来提升整个投资的流程各个环节的效率。在创新工场，我们会先着力于项目发现，未来才是投资决策。这会是一个探索和迭代的过程，我的目标，是协助创新工场把投资做的更加智能。”

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