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人工智能创业的6大核心问题

2018/2/19    来源:360大数据    作者:程浩      
关键字:人工智能  AI创业  
首先如果今天大家选择创业,我建议更应该关注人工智能,而非互联网。

    第五个问题:技术提供商 vs 全栈服务商
 
    现在很多人工智能创业者都是技术背景出身,创业的第一个想法通常是做技术提供商。技术提供商作为创业的敲门砖可以。但如果只定位做技术提供商,未来路会非常窄。为什么说未来只做技术提供商价值会越来越小?原因有几点:
 
    1.首先通用技术一定是大公司的赛道,BAT 未来一定会开放免费。
 
    人家大公司会免费提供人脸识别、语音识别、语义理解、机器翻译这类 EnablingTechnology,你还打算怎么靠 API 调用赚钱呢?也许现在还可赚点小钱,但很难成为一个长久的生意。
 
    2.依托于算法的技术壁垒会越来越低。
 
    未来随着基础计算平台和开源平台的丰富成熟,技术方面的壁垒会越来越不明显,整个人工智能的技术准入门槛会越降越低。就像 2008 年你想找个 IOS 开发者,很难,现在却很容易一样,所有技术的演进都遵循这一规律。特别随着今天各大学的计算机专业,都纷纷开设机器学习课程,未来人才不缺,这会拉低整个行业的进入门槛。
 
    同时随着谷歌 TensorFlow 等生态系统的成熟,很多领域都会有训练好的模型可以用来参考(出 Demo 会更快),创业者只要有足够的数据来训练参数就好了。所以未来算法的壁垒会越来越低,如果这个公司的核心竞争力只是算法,那将非常危险。
 
    3.技术提供商如果不直接面向用户/客户提供整体解决方案,则非常容易被上下游碾压:
 
    对于技术提供商和算法类公司,如果你的技术壁垒不够高,上游很可能直接把你的事做了。这样的例子比比皆是,比如给海康威视提供人脸识别算法的公司。问题就在于,海康在用你算法的时候,人家也有庞大的研发团队在研究自己的算法。现在用你是人家还没准备好,一旦准备好立刻会把你替换掉。
 
    即使在有一定技术门槛的行业,技术提供商的日子同样并不好过。比如专注嵌入式的视觉处理芯片的 Movidius,大疆无人机一直在用他们的芯片。但自从大疆统治了消费级无人机市场后,大疆现在也很自然地开始研发自己的芯片。
 
    按说芯片的技术壁垒并不低,但只要行业集中度高,赢家就会选择通吃。比如做手机的厂商,出货量到了一个阀值,都有动力自己做芯片。像苹果、三星、华为还有现在的小米,都选择了自己做手机 CPU。所以联发科、高通这些技术提供商,其实是挺痛苦的。
 
    这其实是一个产业链通用规律:产业链上的垄断者会吃掉所有利润,而且他们非常有动力往上游或下游扩展。拿 PC 产业链举例,内存、硬盘、整机、显示器……都不赚钱。钱被谁赚走了?Windows 和 Intel 却赚走了绝大部分利润。
 
    既然做纯技术提供商没有出路,那怎么办?浩哥提出“一横一纵”理论。前期做技术服务可以,但是不能一辈子做技术服务。
 
    “一横”就是指你提供的技术服务。通常“一横”能服务很多行业,一定要找到1、2 个,你认为最有市场机会,最适合你的垂直领域,深扎进去做“全栈”:把技术转化为产品,然后搞定用户卖出去,实现商业变现,再通过商业反馈更多的数据,更加夯实自己的技术。一句话讲,要做技术、产品、商业和数据四位一体的“全栈”,这就是“一纵”。这才是健康的商业模式。
 
    在垂直外的行业,因为没有利益冲突,你仍可老老实实的做技术服务。这样的话,商业上你能吃透一个垂直行业,技术上你还能通过横向合作,形成更多的数据回路,从而夯实你的技术。这个就是“一横一纵”理论。
 
    那么对于技术创业公司,从“一横”走到“一纵”,要选哪个垂直领域,取决 5 个关键因素: 
 
    市场空间够不够大?
 
    做垂直领域的全栈,还是做横向的技术提供商?取决市场空间哪个更大。找对垂直领域,即使只占一点点市场份额,也可能比做“一横”全归你的收益大。拿美图公司举例,他们有美图秀秀、美拍、美颜相机等 APP,同时还会跟很多手机厂商合作,提供相机拍摄的美颜效果,你可以理解这就是技术服务。
 
    但研究 2016 财报后,大家知道美图秀秀选的“一纵”是什么吗?就是美图手机。以上提到的技术服务都远没有垂直做美图手机赚钱。美图手机占了公司全部营收的 93%。虽然美图手机去年的销量大约在 74.8 万台,仅仅只占国内手机市场全年销量 5 亿多台的不足 0.15%。
 
    行业集中度如何?
 
    做“一横”技术提供商时,最担心的是你的上游或下游过于集中,或者说头部效应越明显,对技术提供商就越不利。举个简单的例子,IDC 时代,HP、DELL 等厂商卖服务器,都是直接卖给各 IT 公司,大家日子过的都很滋润。但 2010 年之后就很难做了,因为云计算出现了。
 
    提供云计算的厂商就那几个,两只手就能数出来。而且头部效应极其明显,仅阿里云一家占了 50% 以上份额。如果你是一个技术提供商,在跟这么垄断的行业去谈判,你会发现没有任何筹码。所以现在就很悲催,假设我是阿里云,会让你列出 BOM 成本,我就给你5% 或 10% 的利润,这个生意就很难做了。
 
    在这种情况下,你当然有意愿也往上游走。但带来的问题是什么?如果上游集中度高,说明这事的壁垒很高,你作为技术提供商想往上走,同样很困难;如果这个上游集中度低或客户很零散,对你是件好事。但是你也没有太大动力往上游走,因为这个市场本来就很零散,你即使杀进去,可能只有1% 的市场份额,而且使得 99% 的人都变成你的竞争对手了。这是个悖论。
 
    技术是改良还是革命?
 
    如果你的技术创新对这个垂直领域是革命性的,就越有机会走到上游。如果只是改良性的,你就老老实实在下游赚个辛苦钱算了。 越是颠覆性的东西,越有机会往上游走。因为上游越离不开你,意味着你有机会做他的事。
 
    打个异想天开的比方,如果你能提供一个“待机一礼拜”的电池,那你就可以考虑自己做手机,你的手机只打一点:一星期不用充电,而且是全球唯一!就这一点可能就够了,因为这个技术是革命性的。相反,如果是改良性的技术,例如你的电池待机只是比以前多了 10~20%,那你还是老老实实卖电池吧。
 
    双方壁垒谁更高?
 
    技术提供商的壁垒和上游客户的壁垒哪个更高,也决定做“一纵”的成败。拿比较火的直播平台而言,现在都有美颜功能,例如给女孩长出个耳朵那种,这个通常都是第三方提供的技术。技术本身的壁垒并不高,很多公司都能提供,虽然效果有一些小的差异,但你没有明显优势。
 
    可是直播的壁垒相当高,这事有网络效应,用户越多会吸引更多的美女主播,因为能赚到更多钱,美女主播越多,也会带来更多的用户。同时你舍得花钱,需要很多资金来买流量以及签约很 NB 的主播。所以这个事壁垒很高。你做技术提供商壁垒不高。这种情况下,虽然技术提供商只能赚个辛苦钱,但是仍然完全没有机会往上游走。
 
    到底跟团队基因相符不相符?
 
    能做得了技术服务,不代表能做垂直解决方案,做全栈,因为团队不一定有行业经验,这是很大的问题。亚马逊的无人便利店 Amazon Go 出来之后,国内不少技术团队也想提供类似的技术,甚至想做 2C 的便利店。
 
    与他们聊完后,我都会劝他们再考虑一下,你的技术再好,对于用户而言,他买东西的时候,会看这个便利店有人还是无人的吗?不会,这不是优先选项。他首要考虑的还是——哪个便利店离我更近,以及我想买的东西这个便利店有没有。
 
    从这个意义讲,这又回到了零售的本质。所以如果团队没有零售的基因,没有懂零售的人,就别考虑自己开便利店的事。这时候,很多人可能会问“那我找个懂行业的高管不就行了么?”这事没那么简单,如果 CEO 不了解行业本质,其实是很难靠一个高管去弥补的。
 
    我特别相信基因决定论,如果任何一个新的商业,BAT 找个懂行业的高管就能搞定了,那中国互联网的生意就全是 BAT 的了,就没创业公司什么事了。BAT,一个做搜索,一个做电商,一个做社交。其实他们 3 个都把对方的事情已尝试了一遍,最后都不成功。所以大家能做什么,不能做什么,跟这个公司的基因是高度相关的。
 
    第六个问题:2C vs 2B
 
    最后一个问题,简单说一下,科技成熟都需要一定的时间。因为从任何技术普及演进的角度,几乎都延续了先是从军工(航天)、到政府、到企业、到 B2B2C、再到 2C 这个规律。人工智能也一样,目前人工智能在 2C 市场还不是很成熟。
 
    简单说机器人,在个人消费者市场,出货量大的机器人只有 4 类产品:扫地机器人、无人机、STEAM 教育类机器人和亚马逊 ECHO 为代表的智能音箱。为什么 2C 市场早期的普及有一定的困难,简单讲几个原因:
 
    1. 产业链不成熟
 
    我做一个创新的东西,成品有 10 个部件。每一个部件都得自己做,而且因为出货量不大,每个部件都没有规模效应,这就导致每个部件都很贵,那你最后做出成品一定很贵。这是非常大的问题。
 
    2. 2C 是额外花钱
 
    这也是很重要的一个问题,2C 端的用户因为自掏腰包、额外花钱,所以对价格通常比较敏感,产品很贵就是一个很大的门槛。
 
    3. 2C 产品的用户期待度高
 
    用户买了这么贵的东西,自然对产品的期待度会更高很多。大家觉得我买一个机器人回来,恨不得什么都能干:又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清洁、又能讲英语。但这是不现实的,现在的技术成熟度离此还有些远。
 
    相对于 2C 端,这些问题在 2B 端却不是问题。
 
    1. 2B 端对价格承受能力更高
 
    首先,企业对价格的承受能力显然比 2C 强很多。你说一个机器人 2 万,2C 消费者不可能买,但企业问题不大,企业对成本承受能力高。
 
    2. 2B 的核心目的是降成本
 
    举例工业机器人,10 万块钱一个,听起来很贵。但一个工业机器人替代你 2 个岗位。这 2 个岗位一年也得 10 万块钱,还不算四险一金。然后这机器人能工作 4 年,这一下成本只有你原来的 25%,甚至不到。那么企业一算账,觉得还是很便宜。
 
    3. 2B 可以采取人机混合模式
 
    还有 2B 端的机器人应用更简单一些。一方面大多是单任务,机器人只要做好一件事就行了,实现起来简单。另外,很多都是以”人机混合”模式在作业。也就是以前需要 10 个人干活,现在我用机器人替代一半人。简单重复的工作用机器人替代,复杂的用剩下的 5 个人,这就是”人机混合”模式。
 
    举个例子,现在国内外已有很多安保机器人,按固定路线去巡逻。你可以理解为移动的摄像头,当然算法上肯定加入了一些识别的东西。固定绕路线巡逻,这个完全可以交给机器人来做。难的是,在巡逻的过程中,如果发现有老太太摔倒了,让机器人扶起来,这个目前还做不到。
 
    但这不重要,你们后台不还有 5 个人么,让他们过来就好了。所以人机混合是 2B 比较主流的模式,这个大幅降低了机器人普及的难度。
 
    最后再说一点,目前大多数 AI 创业公司都是技术专家主导,这很容易理解,因为现在技术还有壁垒,技术专家主导起码保证产品能做出来。不过未来随着技术门槛的降低,特别在“非关键应用”领域里,团队的核心主导,会慢慢过渡到产品经理和行业专家为主,因为他们离用户需求最近。“非关键应用”领域,懂需求比技术实现更重要。长期来看,人工智能创业和任何其他领域的创业一样,一定是综合实力的比拼!
 
责任编辑:李欢
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