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中國創業者怎么做人工智能,這篇基本說透了!

活動內容:2017年9月23日,人人都是產品經理主辦“2017中國產品經理大會:解碼未來產品經理”活動,程浩作為嘉賓進行“人工智能創新六大核心問題”主題演講。筆記俠作為獨家活動筆記合作伙伴,經主辦方和講者審閱授權發布。

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第1787篇深度好文:7942 字 | 9 分鐘閱讀

獨家首發·精華筆記·人工智能

本文新鮮度:★★★★★ 口感:爽口茶泡飯

筆記君邀您,先思考:

  • 人工智能非關鍵性應用拼什么?
  • 做全棧怎么選垂直領域?
  • 未來行業壁壘是人工智能創業最大的護城河?

今天分享的是人工智能創業創新的六個核心問題。

一、互聯網VS人工智能

從創業的角度來講,我建議:大家更加應該關注人工智能,而不是互聯網。

第一,互聯網流量紅利基本已經消失。

PC和移動互聯網的紅利早已消失,手機出貨量每年都在下降。手機、無線方面的流量基本走平了,但是中國已經連續幾年手機出貨量維持在四億臺,意味著你多賣一臺別人就少賣一臺。

現在這個階段,流量的大趨勢基本上定了,大家都知道手機首屏基本就這幾個APP:微信、QQ、淘寶、頭條、郵件、日歷。在現在新的流量紅利已經比較干涸的情況下,再在這個領域創業其實不是很明智。

舉個例子,PC互聯網最后一個獨角獸公司是哪家?知乎。

知乎2011年正式上線運營,到今天這已經是最晚的一個PC獨角獸。

2011年PC互聯網競爭的激烈程度跟2015年移動互聯網競爭的程度類似。

2015年的移動互聯網的總人數和總的競爭激烈程度其實已經超過了2011年的PC領域,那就意味著在2015年之后,移動互聯網可能很難再做。

第二,互聯網給用戶帶來的最大的價值是解決信息不對稱和連接的問題。

電商解決了這兩個問題:

①?信息不對稱。

你怎么知道我賣的東西都是真貨還是假貨?怎么知道我的售后服務好不好?淘寶用鉆石皇冠把問題給解決了。

②信息連接的問題。

有這么多買家這么多賣家,當然需要一個平臺把大家都集中在一起,這個是“互聯網+”集中解決的問題。

對于很多比較傳統的行業,信息和連接并不是痛點。

拿醫療舉例,中國三甲醫院的大夫就那么多,你把全國13億人民都和這些大夫連接上了也沒用,因為一個醫生一天還是只能看那么多病人?;ヂ摼W并沒有提高醫生看診的效率,幫助是很有限的。

第三,人工智能能夠大幅提高生產力。

現在AI看片非?;?,很多基層醫院打出來的CT和X光片,通過AI能解決很多問題。

也包括滴滴打車,互聯網解決了打車難的問題,但是沒解決打車價格的問題。事實上,補貼去掉之后,大家都發現了滴滴一點都不便宜,道理很簡單——不管是專車還是出租車,還是需要由人來開,人工成本降不下來,就不可能便宜。

不知道大家有沒有體會到一個問題,現在互聯網對傳統行業中餐飲行業的改造其實是非常皮毛的,無非就是搞個折扣券把它預定一下,好像僅此而已。

餐飲行業真正需要解決的是大廚能不能被替代的問題,在這塊互聯網根本幫不上忙。

所以,未來人工智能對于各行各業的改造力度會遠遠超過互聯網。

比如醫療行業,很多基層醫院水平不高,那未來完全可以通過人工智能來輔助醫生讀CT、X光等醫療影像。像今年,IBM Watson對皮膚黑色素瘤的診斷,準確率已提高至97%,遠遠超過了人類專家75%-84%的平均水平。

未來,人工智能無論是在無人車、機器人、醫療、金融、教育還是其他領域,都將爆發巨大的社會效益,這點毋庸置疑。

我認為下一波大趨勢和大的紅利不是互聯網+,而是人工智能+。我建議現在的創業者更應該關注人工智能領域的創業機會。

二、人工智能 vs 人工智能+

從投資角度來講,其實人工智能和互聯網一樣是一個非常大的領域。

我們做投資,別人問:“你是投哪個領域的?”我說:“我是投互聯網的”。這話說出來跟沒說一樣。

其實人工智能也是一個非常廣的領域,基本上人工智能分為三層

第一層我們叫做基礎架構層。包括云計算、芯片以及TensorFlow(谷歌基于DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統)這樣的框架。

在基礎層之上有一個通用技術層,它包括例如圖像識別、語音識別、語義理解、機器翻譯等。

再往上一層是人工智能+,也就是頂層。通過利用底層和中間層把技術應用到各行各業,也就是人工智能對各行各業的轉化。

相比較而言,基礎架構和通用技術是巨頭的必爭之地。

比如芯片領域,Intel、英偉達、高通都投入巨資,競爭極其激烈。云計算、框架也是一樣,都不是小公司能夠涉足的領地。

通用技術有兩個問題:

第一,通用技術沒有直接的商業模式。你只要通過SP可以賣錢的,基本賣得動。

筆記俠注:SP(Service Provider的英文縮寫,指移動互聯網服務內容應用服務的直接提供者,負責根據用戶的要求開發和提供適合手機用戶使用的服務。)

第二,現在BAT對于通用技術極其重視。

因為大家都相信人工智能是下一波工業革命浪潮。對騰訊、阿里、百度這些巨頭來講,要想在大浪中屹立不倒,必須要構建出人工智能的生態系統(Ecosystem)。而核心就是要依靠這些通用技術(Enabling Technology)。

相比創業公司,BAT的最大優勢有三個:

第一,不缺數據;

第二,為了構建自己的生態系統,未來通用技術一定全部是免費的;

第三,雖然通用技術免費,BAT還有一個好處就是“羊毛出在豬身上”。這些服務可以不賺錢,但是用別的服務賺錢,這是典型的互聯網打法。

這里的“豬”是什么?豬就是云計算。

百度ABC策略是什么?

人工智能(AI)、大數據(Big Data)和云計算(Cloud Computing)。AI我可以不賺錢,開放給大家,那么大家想享受我的服務,就要來買我的“云”。

所以,從這個角度講,創業公司做基礎架構和通用技術風險比較大。我認為創業公司的機會在最上層,就是拿著下兩層的成果去服務垂直行業。做“人工智能+”,比如人工智能+醫療、人工智能+安防。

我認為創業公司在這些領域的機會相對比較多,所以對這些東西比較關注。

三、人工智能+ vs +人工智能

“人工智能+”是一個比較泛的概念,再細分一下,分成一個叫“人工智能+”,一個叫“+人工智能”,中間有些微妙的區別。

人工智能+全稱就叫AI+行業,簡單來講就是在AI技術成熟之前,其實沒有這個產品和行業。

比如自動駕駛、亞馬遜的Echo智能音箱、蘋果的Siri語音助手。在人工智能技術未突破前,不存在這樣的產品。因為AI,創造出了一條全新的產業鏈,所以叫“AI+行業”。

還有一個叫“行業+AI”,就是說沒有人工智能之前這個行業已經有了,只不過以前效率低一點,現在有人工智能了,效率會大幅提高。

客觀來說這兩類其實都有創業機會,但是“AI+行業”行業壁壘相對比較低。巨頭在數據方面有優勢,而且大家基本都在同一起跑線上,其實創業公司的贏面不是很大。

我認為行業+AI對創業公司環境更友好一些。核心的原因是未來行業壁壘是人工智能創業最大的護城河。

每一個行業都有行業縱深,即使是BAT技術好一點也并不是很重要。

大概就一兩個月前,百度大學邀請我跟學員做一個交流,他們提到百度人工智能在無人車和DuerOS(百度度秘推出的一款對話式人工智能操作系統)的應用。有一位總監問我,人臉識別在國內安防領域的應用價值非常大,百度在AI方面是不是該考慮進軍這個領域?

我想了一下送給他三個字:千萬別。

為什么?

首先,安防這個領域是“非關鍵性應用”,算法好一點其實沒有這么重要。

它是典型的、有巨大壁壘的“行業+AI”領域。這個領域已經有深耕多年的企業,用自家硬件跑自己的算法,是很自然的事,這樣集成度更高了。

大家為什么喜歡用蘋果手機?主要是軟硬一體,集成度更高,體驗更好。

其次,這家企業做了這么長時間安防,實際上已經積累了大量的數據,包括人臉的數據、環境數據、視頻、靜態的照片……在安防領域有數據優勢。

最后,它給公安系統做了大量的類似警務通、基站信息采集、視圖檔案管理等SaaS(Software As A Service,軟件即服務)平臺的東西,以及警用云系統。我們可以認為公安系統的IT化,其中有一部分就是這家企業參與的。

這些東西可能不賺錢,但卻為它構建了壁壘。因為底層的基礎設施都是我建的,那前端的東西就只能用我的(我可以有100個理由,說競品與我不兼容)?;蛘叩綍r候出了問題到底應該找誰?

再包括安防這個行業,需要非常多的政府公安系統資源和人脈積累,這塊百度一時半會兒很難做。

在這種垂直領域,行業縱深是非常非常深的,真不是誰的技術比較好一點,市場就是誰的。

行業壁壘是人工智能創業最大的護城河,BAT想進去其實沒有任何優勢。

所以,我覺得這應該是未來創業公司的機會。對于創業公司來講,在“行業+AI”更容易構建壁壘。

比如醫療行業,做“AI+醫療”這個領域,大量準確的被醫生標注過的數據最重要。沒有數據,再天才的科學家也無用武之地。

但在國內,這個醫療數據很難拿。所以BAT做醫療一點優勢都沒有,因為他們要把這些數據從各醫院、各科室一個個搞出來也很累。

相反,如果一個創業者在醫療行業耕耘過很多年,拿下來也許更容易。這才是創業公司的機會。

當然,這要求創始團隊的合伙人中,必須有懂行業、有行業資源的人才。

這與互聯網+一樣,一旦細分到具體行業,并不是百度、騰訊有資金、有流量,投入人才就什么都能做,比拼的還有行業資源和人脈。

四、關鍵性應用vs非關鍵性應用

談到人工智能領域創業,總有一種心態,覺得做人工智能好像得有一個大牛的科學家坐鎮才行,其實也是完全不需要。

當然,并不是說算法不重要,但是算法的重要程度因為每一個行業的特性而不同。算法到底有多重要,跟你到底在哪個行業相關。

根據行業和應用場景不同,我認為人工智能的創業本質上有mission-critical和non-mission-critical之分。為了方便大家理解,我們簡稱為“關鍵性應用”和“非關鍵性應用”。

第一類叫關鍵性應用。

簡單講就是你要追求99%之后多少個9。

舉個例子,99%可靠度的自動駕駛車能上路嗎?肯定不能,這就意味著100次出1次事故。99.9%能上路嗎?也不行,1000次出1次事故。99.99%意味著10000次出1次事故。這個行業對可靠性的要求非常高。

99%的可靠度跟99.9%的可靠度,它的差距是多少?它的差距并不是0.9%,要反過來算,99%的可靠度與99.9%的差距實際上是10。

再比如手術機器人,99%的可靠度聽著好像挺高的,這意味著100次出1次事故,在手術臺上出了醫療事故肯定沒辦法交代。

因為這類“關鍵性應用”項目對于技術本身要求就非常高。一丁點兒錯都不能犯的人工智能領域,必須要有技術大牛、科學家或算法專家坐鎮。

同時這類項目研發周期都非常長,而且離錢都很遠。

以色列做ADAS (高級駕駛輔助系統)解決方案的Mobileye公司,你知道它的研發周期有多長嗎?

這公司1999年成立的,它賺第一筆錢是什么時候?大家可能很難想象,是在2007年。八年的研發周期,這在互聯網行業是不可想象的。

這些關鍵性應用特點就是這樣,研發周期特別長,離錢非常遠,需要持續的研發,自然要求團隊必須得有持續的融資。

團隊怎樣才能持續融資呢?得有非常好的簡歷和過去非常好的背景,這個是能夠持續的一個必要條件。

今天做無人駕駛的創業團隊全都是高富帥,你不是高富帥,你都熬不到產品商業化應用的一天。

所以,“關鍵性應用”算法科學家極其重要,但是如果全是“關鍵性應用”,可能人工智能跟絕大數創業者沒什么關系了。因為大多數人都是產品經理,不是技術專家。

不過還好,我認為人工智能領域的創業,95%都是“非關鍵性應用(none-mission-critical)”。簡單來講,對于這些領域,AI的可靠度只要過了基礎線,高一點低一點區別不大。

舉個最簡單的例子,現在門禁很多開始有人臉識別的門禁卡,也不用按指紋,直接走過去,稍微停8秒門就開了,這就是個典型的“非關鍵性應用”。

為什么叫“非關鍵性應用”?

首先,沒法做到99%。因為人有可能戴帽子或者口罩,不可能達到99%的精準度。

其次,既使沒有識別出來也沒問題。

所有的帶人臉識別的門禁都有個地方可以按指紋,即使指紋也不過,問題也不大,公司還有前臺可以開門,這就屬于典型的“非關鍵性應用”。

“非關鍵性應用”算法當然不是說不重要,天天識別不出來也不行,但是只要到一定的可靠度基本就可以了。這其實才是大多數創業團隊切入的機會。

對于非關鍵性應用,我們應該看什么?

“非關鍵性應用“簡單、實用、性價比高更重要,要比拼綜合實力:

①行業洞察:技術最好是有最基本的可能性門檻。到底對行業熟悉不熟悉,知不知道這個行業的痛點在哪里;

②產品化能力:產品不能只是在實驗室里,那沒意義,必須得產業化。

③成本控制:不光要能做出來,還得很便宜的做出來。

④供應鏈能力:不光能出貨,還能夠批量出貨。

⑤營銷能力:未來能不能很好的賣出去,能不能搞定最好的渠道。

這就是“關鍵性應用”和“非關鍵性應用”的區別。

所以,未來大家如果有這個機會想做人工智能創業,你要組團隊的時候,先想好到底是在哪個賽道。

如果是“關鍵性應用”,必須得有技術大牛;如果是“非關鍵性應用”,要求會相對低點,但是對團隊綜合能力要求更多。

五、技術提供商vs全棧服務商

現在很多人工智能創業者都是技術背景出身,創業的第一個想法通常是做技術提供商。

以做技術提供商作為敲門磚,我覺得可以,但是如果你只做技術提供商,未來的路是非常窄的。

原因有幾點:

1. 通用技術一定是大公司的賽道,BAT未來一定會開放免費。

比如一家創業公司專門做語音識別,就專注做技術的提供商,提供SDK。這樣就有很明顯的問題,這就意味著你只是基于API(應用程序編程接口)的商業模式,沒有擴展性,這根本就沒法賺錢。

中國創業者怎么做人工智能,這篇基本說透了!

語音識別是大公司的賽道,未來BAT全免費,這家小公司根本賺不了錢,而且算法壁壘越來越低,只做技術提供商,非常容易被上下游擠壓。

2.依托于算法的技術壁壘會越來越低。

未來隨著基礎計算平臺和開源平臺的豐富成熟,技術方面的壁壘會越來越不明顯,整個人工智能的技術準入門檻會越降越低。

3. 技術提供商如果不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案,則非常容易被上下游碾壓。

比如人臉識別,假設我是一個算法團隊,我給大企業提供一個非常好的人臉識別算法,但問題是什么?

這家大企業在用你的時候,它同時還有300人的研發團隊在做人臉識別,它現在用你是因為它自個兒還沒準備好,它一旦準備好了,立刻把你替換掉。

大企業只要出貨量到了一個閥值,它都會自己做。所以,只做技術提供商有非常大的風險。

這其實是一個產業鏈通用規律:產業鏈上的壟斷者會吃掉所有利潤,而且他們非常有動力往上游或下游擴展。

舉個例子,PC大家都很熟悉,但是大家應該都知道PC賣硬盤的不賺錢,賣顯示器的不賺錢,賣內存也不賺錢,做整機的就更不賺錢,戴爾、聯想都不賺錢。

那誰賺錢呢?Windows和Intel賺走了絕大部分利潤,因為他們是壟斷者。

針對這個問題,我提出了“一橫一縱”理論。

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“一橫”就是指你提供的技術服務。

你前期做技術服務當然可以,但是不能一輩子做技術服務。

通?!耙粰M”能服務很多行業,你不可能全做了,只能選一兩個你認為最有市場機會,最適合你的垂直領域,深扎進去做“全?!保?/strong>

有技術一定要把它產品化,一定要形成產品,而且形成產品后一定要形成商業,能賣出去,商業又給你反饋更多的數據;你有數據,再進一步夯實的技術。

要做技術、產品、商業和數據四位一體的“全?!?,這就是“一縱”。這才是健康的商業模式。

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商業上能吃透一個垂直行業,技術上還能橫向合作。

把你的技術服務開放給其他行業做,一兩個行業你做,其他另外十個、百個行業一定要開放出去給別的團隊做。

因為他們用你的產品、用你的技術,形成更多的數據回路,可以不斷夯實你的產品和技術。這就是“一橫一縱”理論。

六、做全棧怎么選垂直領域?

做全棧,假設技術已經做得很好了,再選垂直應用的時候,最終應該選擇哪個行業?這其實有很大的講究。

基本上有五個方面的事情要考慮:

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1.市場空間夠不夠大?

做垂直領域的全棧,還是做橫向的技術提供商?選擇的第一標準取決于哪個市場空間更大。

找對垂直領域,即使只占一點點市場份額,也可能比做“一橫”全歸你的收益大。

舉個最簡單例子,美圖秀秀現在主要有幾個產品產線,第一個就是它的APP,第二個就是他們跟很多手機廠商合作,提供相機拍攝的美顏效果,手機拍出來直接就是美顏過了。

你可以認為這是它的技術服務,但是技術服務帶來最大的問題就是不知道怎么賺錢。

美圖秀秀選了“一縱”——美圖手機。以上提到的技術服務都遠沒有垂直做美圖手機賺錢。

我還專門研究了一下,那款手機賣得相當不錯,其實它就主打一點:前置攝像頭規格特別高。

一般手機都是后置攝像頭規格特別好,前置攝像頭都一般,而它前置和后置都差不多高,它主打的一種美圖手機。

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手機這個市場太大了,雖然美圖手機可能只占整個手機這張大餅的0.15%,但就是這個業務,占了公司全部營收的93%。

美圖做APP也好,做技術提供服務也好,做API接口都不掙錢,它90%的收入都是來自美圖手機。

只做技術一定要找一個垂直應用,垂直應用第一點要考慮的就是市場有多大。手機市場很大,即使只能占到1%,也很大。

2.行業集中度高不高?

做“一橫”技術提供商時,最擔心的是你的上游或下游過于集中,或者說頭部效應越明顯,對技術提供商就越不利。

舉個簡單的例子,時代,HP、DELL等廠商賣服務器,都是直接賣給各IT公司,大家日子過的都很滋潤。但2010年之后就很難做了,因為云計算出現了。

以前每個IT公司都要買服務器,然后放到IDC里,現在大家都不需要了,現在都是云廠商,阿里云、騰訊云等提供“云”服務,不需要買服務器了。

這些服務器的客戶以前是IT公司,現在變成云廠商,云廠商就那幾個,兩只手就能數過來,而且頭部效應極其明顯,阿里一家占50%以上市場。

如果你是一個技術提供商,你在跟一個壟斷的行業去談判的時候,沒有任何話語權,處境就很艱難。所以,上游精度高,對技術提供商來講是一個非常不利的事情。

在這種情況下,你當然會有意愿往上游走,但帶來的問題是什么?如果上游集中度高,說明這個事情壁壘很高,你作為技術提供商,想往上走同樣的困難。

當然相對來講,如果你的上游的集中度很低或者客戶很零散,對你來講是個好事,不過你也沒有太大的動力往上游走。為什么?

因為這個市場本來就很零散,即使你“殺”進這個市場,你可能也只有1%的市場份額,而且使得99%人都變成你的競爭對手。所以好跟不好,集中跟不集中是各有好處各有壞處。

3.技術改良還是革命?

舉個簡單的例子,假設你是給手機做電池的,這是一個典型的技術提供商。

如果你做的一款電池是革命性的技術,例如這電池能撐一個禮拜,意味著你可以往上游走,可以做手機,你的手機可能別的性能都一般,就主打全球唯一待機一個禮拜的手機,也能賣出去。

但是,如果你的手機電池只是比普通電池多待機了10%-20%,那就算了,你老老實實賣電池就好了。

所以,能不能往上游走,其實還取決于你的技術到底是改良性的還是革命性的。

4.雙方壁壘誰更高?

雙方壁壘就是你做技術提供商的壁壘和你的上游客戶的壁壘。

技術提供商的壁壘和上游客戶的壁壘哪個更高,也決定做“一縱”的成敗。

舉個簡單例子,比如現在直播中很多主播用一套軟件技術使得畫面人物長兩個耳朵、兩個犄角之類的,通常都是第三方提供的技術。

首先,技術本身的壁壘并不高,能提供這個技術服務的公司很多,雖然效果有一些小的差異,但你沒有明顯優勢。

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其次,直播壁壘其實很高

①?它有網絡效應,更多的美女主播會帶來更多的用戶,更多的用戶可以帶來更多的美女主播,因為收入更多。

②非常依賴于流量,這是個流量的社會,得能舍得花錢買那些大牌的主播,所以這個事壁壘很高。

做技術提供商這個壁壘不夠高,而上游壁壘又很高,在這種情況下很難往上游走,最終也只能賺辛苦錢。

5.與團隊基因是否相符?

能做得了技術服務,不代表能做垂直解決方案,做全棧服務商,因為團隊不一定有行業經驗,這是很大的問題。

舉個例子,亞馬遜無人便利店Amazon Go出來之后,中國出了好多無人便利店,很多背景還不錯的技術創業者也說,“我光做一個技術,意思不大,我也想直接干零售,做2C?!?/p>

我跟他們一聊完團隊,我覺得“這事你得慎重一點”。

為什么?我們作為一個普通的消費者,在選擇一個便利店的時候,會優先看哪些方面,你會優先看它到底是無人便利店還是有人便利店嗎?這不是你的第一選項。你優先選的是哪個便利店離我近,以及我想買的東西這便利店有沒有。

從這個意義上講,這些都是零售的本質,所以如果你的團隊沒有懂零售的人,那你一定不要往這邊走。

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有人說“我找一個懂零售的高管行不行”,我覺得其實也挺困難,如果一個企業合伙人團隊或者CEO若對這個事沒有概念的話,很難靠一個高管去補足。

我其實特別相信基因決定論,如果任何一個新的商業,比如BAT找一個懂行業的高管就能搞定的話,那中國創業機會沒創業公司什么事了,全是BAT的機會。

客觀來講BAT一個做搜索、一個做社交、一個做電商,其實他們三家把互相的業務都嘗試了一遍,最后都不成功,這說明基因還是很重要。

能做什么不能做什么,跟公司的基因高度相關。

所以你要想做全棧選行業的話,基本上要從這五點考慮,把這些考慮清楚非常重要。

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