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題圖：松禾遠(yuǎn)望基金創(chuàng)始合伙人、迅雷創(chuàng)始人 程浩先生

■ 人工智能創(chuàng)業(yè)常見的兩個(gè)思維誤區(qū)

  作者|程浩   編輯|潘宇波 

素材來源：創(chuàng)客貓、浩哥說

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目前國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)非?；鸨?，很多人在創(chuàng)業(yè)之初通常會(huì)認(rèn)為算法和科學(xué)家決定一切，這到底對(duì)不對(duì)？顯然這個(gè)想法不準(zhǔn)確，有三點(diǎn)原因：

首先，整個(gè)人工智能算法的技術(shù)準(zhǔn)入門檻越來越低。當(dāng)年我還在百度的時(shí)候，市面上機(jī)器學(xué)習(xí)的專家很少，但現(xiàn)在再看很多高校都已經(jīng)開設(shè)了相關(guān)的課程。

其次，相對(duì)于算法而言，在很多領(lǐng)域，海量的、準(zhǔn)確的、標(biāo)注過的數(shù)據(jù)更有價(jià)值。在某些領(lǐng)域，比如醫(yī)療領(lǐng)域，如果你沒有醫(yī)療方面資源是根本沒法拿到數(shù)據(jù)的，拿不到數(shù)據(jù)后面的算法工作自然也就無法做了，所以算法科學(xué)家到底有多重要，也與所處的行業(yè)有重要的關(guān)系。

最后，有好技術(shù)也要有好場(chǎng)景才行，我看到不少有好技術(shù)但沒有應(yīng)用場(chǎng)景「拿著錘子找釘子」的案例。人工智能更多的機(jī)會(huì)還是在于對(duì)各行各業(yè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的改造，去研發(fā)專門的機(jī)器人替代人工，行業(yè)重度參與者能更容易發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)和痛點(diǎn)。

比如機(jī)房巡檢機(jī)器人、電力網(wǎng)巡線機(jī)器人、果園作業(yè)機(jī)器人……人工智能幾乎會(huì)深度影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各行各業(yè)。對(duì)于這樣的項(xiàng)目，能夠成功的核心，一定是提升了效率，降低了人工成本。

我認(rèn)為人工智能創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)可分為Mission-critical和Non-Mission-critical。為了方便大家理解，我們姑且稱為「關(guān)鍵性應(yīng)用」和「非關(guān)鍵性應(yīng)用」。

「關(guān)鍵性應(yīng)用」的應(yīng)用，就是一丁點(diǎn)兒錯(cuò)都不能犯的人工智能領(lǐng)域。比如自動(dòng)駕駛，哪怕已經(jīng)做到了99.9%，但仍然是千分之一的事故率。想想每天駕車上路的人有多少，這千分之一的故障率會(huì)導(dǎo)致多少致命事故。所以自動(dòng)駕駛，必須要做到99.…%后面有多個(gè)9才能上路。

在「關(guān)鍵性應(yīng)用」的領(lǐng)域，必須做到99.9…%小數(shù)點(diǎn)后面有多個(gè)9，做不到就沒法商業(yè)化。其背后的核心競(jìng)爭(zhēng)力是算法和科學(xué)家。這類項(xiàng)目往往需要有頂尖的科學(xué)家來坐鎮(zhèn)背書。所以項(xiàng)目通常很貴（因?yàn)橹芷陂L(zhǎng)，需要的錢自然多，同時(shí)這類人才又很貴），要投入大量的研發(fā)資源來消滅萬分之一、十萬分之一的出錯(cuò)率。

很多人都明白研發(fā)的邊際效益遞減的道理，做到90%很容易，但為了消滅各種Corner Case（極端情況），要做到99%，其投入的就不止10倍的資源，更別說99.9%和99.99%了，所以這類項(xiàng)目的時(shí)間周期會(huì)很長(zhǎng)。

類似于Mobileye從1999年做汽車輔助駕駛，2007年才商業(yè)化；達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人項(xiàng)目更是起源于1980年代末的一項(xiàng)非營(yíng)利性研究，直到2000年才拿到了美國(guó)食品藥品管理局FDA的首個(gè)手術(shù)認(rèn)證。但一旦做成，這類項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)就非常明顯，因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)對(duì)手同樣也要花相同的時(shí)間來跟進(jìn)。

這樣的項(xiàng)目門檻高，不適合一般的創(chuàng)業(yè)者，所以通常比較貴，商業(yè)變現(xiàn)的時(shí)間周期比較長(zhǎng)，資本也需要更多的耐心。一流的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)適合選擇這樣壁壘高的「關(guān)鍵性應(yīng)用」作為創(chuàng)業(yè)方向。

實(shí)際上，大多數(shù)人工智能的創(chuàng)業(yè)都屬于第二類，也就是「非關(guān)鍵性應(yīng)用」。這類項(xiàng)目不追求99%后面的很多個(gè)9，而且很多都有更簡(jiǎn)單實(shí)用的解決方案，或者有「人機(jī)混合」的方案?？傊褪遣蛔非蟾叽笊希?jiǎn)單、實(shí)用、性價(jià)比高更重要，這樣的項(xiàng)目通常能夠更快落地。這樣的項(xiàng)目有以下幾個(gè)特征：

• 不追求很多個(gè)「9」。例如基于人臉掃描的門禁或者迎賓機(jī)器人系統(tǒng)，99%和98%沒有本質(zhì)的區(qū)別，實(shí)在不行還有前臺(tái)。

• 更簡(jiǎn)單實(shí)用的解決方案。例如封閉路段（例如工業(yè)園區(qū)、機(jī)場(chǎng)碼頭）的自動(dòng)駕駛，激光雷達(dá)又貴又復(fù)雜，我直接用磁條導(dǎo)航，而且算法上追求簡(jiǎn)單，讓速不讓路，只要前面有人，車就停下來。因?yàn)槭欠忾]路段，所以場(chǎng)景被極大簡(jiǎn)化了。

• 人機(jī)混合模式。面向企業(yè)的人工智能很多都能通過人機(jī)混合模式降低技術(shù)難度，可以更快地面向市場(chǎng)提供服務(wù)。拿外賣機(jī)器人舉個(gè)例子，你的算法好，送達(dá)成功率有99%，我是98%。100次里面不成功的那兩次，我可以用人通過后臺(tái)去操控機(jī)器人，慢慢提高這個(gè)比例就好了。即使這樣，我還是能極大地降低人力，所以價(jià)值還是非常大的。

  
  

• 在「非關(guān)鍵性應(yīng)用」領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，算法固然重要，你送外賣不能總送不到，偶爾出現(xiàn)問題可以容忍（「關(guān)鍵性應(yīng)用」則不能容忍）。除此以外，能落地就變得非常重要了。如何落地？那就要比拼綜合實(shí)力了。包括：

  a.對(duì)行業(yè)的理解，要深刻洞悉行業(yè)痛點(diǎn)在哪兒；

  
  

  b.產(chǎn)品化和工程化，有沒有好的產(chǎn)品和工程師團(tuán)隊(duì)？光在實(shí)驗(yàn)室里搞是沒用的；

  
  

  c.做出來的產(chǎn)品還得便宜；

  
  

  d.批量生產(chǎn)的話，你的供應(yīng)鏈能力怎么樣？

  
  

  e.產(chǎn)品出來了，你得把東西賣出去，你的營(yíng)銷/銷售能力怎么樣？

所以這樣的人工智能項(xiàng)目并不需要技術(shù)大牛，反而是創(chuàng)業(yè)者最好深悉這個(gè)行業(yè)，知道什么方案能解決行業(yè)痛點(diǎn)，甚至有上下游的能力去推廣銷售掉解決方案或產(chǎn)品。

我以前寫過一篇文章，在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，只做技術(shù)提供商我認(rèn)為是死路一條，為什么這樣講？

第一，技術(shù)提供商很多是大公司的賽道。包括人臉識(shí)別、聲音識(shí)別、機(jī)器翻譯，很多是大公司做的，它不需要靠這個(gè)賺錢，所以這當(dāng)中很多都是大公司的賽道。基于API（應(yīng)用程序編程接口）的商業(yè)模式也沒有擴(kuò)展性，因?yàn)榘俣炔皇召M(fèi)，騰訊也不會(huì)收費(fèi)，再加上你本來就需要開放接口換取更多用戶數(shù)據(jù)，所以你只做API沒有任何收入。

第二，數(shù)據(jù)在很多情況下比算法重要得多。隨著谷歌TensorFlow等生態(tài)系統(tǒng)的成熟，很多領(lǐng)域都會(huì)有訓(xùn)練好的模型可以用來參考（出Demo會(huì)更快），創(chuàng)業(yè)者只要有足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練參數(shù)就好了。所以未來算法的壁壘會(huì)越來越低，如果這個(gè)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力是算法，那將非常危險(xiǎn)。

除此之外，在一些「非關(guān)鍵性應(yīng)用」上，兩個(gè)算法之間的微小差別其實(shí)對(duì)使用者感知并不明顯。與此相對(duì)應(yīng)的，數(shù)據(jù)壁壘卻是非常明顯。最近這一年中國(guó)涌現(xiàn)了一二十個(gè)「AI看醫(yī)學(xué)影像」的公司，這個(gè)生意里面，怎么拿到海量的、準(zhǔn)確的、標(biāo)注過的數(shù)據(jù)，比誰的算法好要有價(jià)值得多。

第三，極易被上下游擠壓，只做算法生存空間是非常小的。我們?cè)谕顿Y當(dāng)中會(huì)很看重公司的防御性，很多公司做比較低成本的雷達(dá)給掃地機(jī)器人用，但隨著掃地機(jī)器人的發(fā)展，最后做掃地機(jī)器人的公司要么把你買掉，要么自己就做。美國(guó)有一個(gè)芯片公司就是做視覺嵌入式計(jì)算的，以前最大的客戶就是大疆，但是大疆把2C的商業(yè)壟斷之后，大疆做的第一件事就是自己做芯片。

第四，如果只是做技術(shù)提供商很容易被上下游替代。活得不滋潤(rùn)的是研發(fā)公司，最早的蘋果是自己研發(fā)芯片，三星、華為、小米也都是自己研發(fā)芯片。這其實(shí)是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈通用規(guī)律：如果一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈有很多環(huán)節(jié)，在某一個(gè)環(huán)節(jié)有一個(gè)壟斷者，那么這個(gè)壟斷者就有向上下游延展的機(jī)會(huì)，哪怕不延展也會(huì)把整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的大部分利潤(rùn)吃掉。正如之前的PC產(chǎn)業(yè)鏈，有內(nèi)存、硬盤、操作系統(tǒng)、整機(jī)……但Windows和Intel卻賺走了絕大部分利潤(rùn)。

為此，我提出「一橫一豎」的理論，「一橫」就是指你提供的技術(shù)服務(wù)。通?！敢粰M」能服務(wù)很多行業(yè)，你要在其中選一個(gè)最大、最適合你的行業(yè)，深入扎進(jìn)去做「一豎」，就升級(jí)為了「全?！?/strong>。在垂直的行業(yè)，因?yàn)闆]有利益沖突，你仍可老老實(shí)實(shí)地做技術(shù)服務(wù)。這樣的話，商業(yè)上你能吃透一個(gè)垂直行業(yè)，技術(shù)上你還能通過橫向合作，不斷獲取對(duì)方反饋的數(shù)據(jù)來夯實(shí)你的技術(shù)。

「一橫」比較好理解，那怎么選擇「一豎」，這是要考慮的，我先分享一下自己的思考：

1）市場(chǎng)空間，做「一豎」肯定要選市場(chǎng)最大的。舉個(gè)例子，美圖秀秀以前的美顏工具是它的「一橫」，但這一橫很難賺到錢，如今美圖手機(jī)是它的「一豎」，結(jié)合美圖手機(jī)的用戶群比較特殊，幾乎都是愛美的女孩，普遍對(duì)價(jià)格的敏感度不高，因此美圖的手機(jī)最高能賣到4000多塊。雖然美圖手機(jī)占整個(gè)手機(jī)市場(chǎng)的比重并不高，但美圖手機(jī)占了公司全部營(yíng)收的95%，如果只做API根本撐不起這樣一個(gè)公司。

2）行業(yè)集中度，在做「一橫」技術(shù)提供商時(shí)，上游行業(yè)集中度越高則越不利。說白了頭部效應(yīng)明顯，如果一兩家大企業(yè)把行業(yè)全吃掉，那么作為技術(shù)提供商，面對(duì)集中采購(gòu)，是沒有任何議價(jià)能力的。就像IDC時(shí)代，HP、DELL等賣服務(wù)器的，活得很滋潤(rùn)。但現(xiàn)在云計(jì)算來了，面對(duì)亞馬遜、阿里云這樣的批量采購(gòu)，服務(wù)器廠商能跑個(gè)量就不錯(cuò)了，甭指望什么利潤(rùn)了。

不過話又說回來，行業(yè)集中度越高，說明行業(yè)壁壘越高，你想從技術(shù)提供商走向上游也越困難。在這種情況下，通常是上游把下游的事也做了，例如Google、百度當(dāng)年內(nèi)部使用了一些自己攢的服務(wù)器，現(xiàn)在大部分都是定制化需求給服務(wù)器廠商，這樣的單幾乎是沒利潤(rùn)的。反過來講，如果行業(yè)集中度很低，那么作為技術(shù)提供商還是相對(duì)滋潤(rùn)的。

3）提供的技術(shù)服務(wù)到底是改良性還是革命性的。如果你的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)這個(gè)垂直領(lǐng)域是革命性的，就越有機(jī)會(huì)走到上游。如果只是改良性的，你就老老實(shí)實(shí)在下游賺個(gè)辛苦錢算了。

越是顛覆性的東西，越有機(jī)會(huì)往上游走。因?yàn)樯嫌卧诫x不開你，意味著你有機(jī)會(huì)做他的事。打個(gè)異想天開的比方，如果你能提供一個(gè)待機(jī)一周的電池，那你就可以考慮自己做手機(jī)，你的手機(jī)只打一點(diǎn)： 一星期不用充電。就這一點(diǎn)可能就夠了，因?yàn)檫@個(gè)技術(shù)是革命性的。相反，如果是改良性的技術(shù)，例如你的電池待機(jī)只是比以前多了20%，那你還是老老實(shí)實(shí)做電池吧。

4）雙方的壁壘，特別是上游的壁壘。拿比較火的直播平臺(tái)而言，現(xiàn)在都有美顏功能，例如給女孩長(zhǎng)出個(gè)耳朵那種，這個(gè)通常都是第三方提供的技術(shù)。技術(shù)本身的壁壘并不高，很多公司都能提供，雖然效果有一些小的差異。

但是直播的壁壘相當(dāng)高，這事有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，用戶越多會(huì)吸引更多的主播，因?yàn)槟苜嵉礁噱X，主播越多，也會(huì)帶來更多的用戶，因此需要很多資金來買流量以及簽約很厲害的主播。這種情況下，雖然技術(shù)提供商能賺個(gè)辛苦錢，但是仍然完全沒有機(jī)會(huì)往上游走。

5）團(tuán)隊(duì)基因。你做得了技術(shù)服務(wù)的事，不代表你做得了垂直領(lǐng)域的事，比如現(xiàn)在很火的無人便利店，如果你做這塊技術(shù)提供商，你也想開這個(gè)便利店，但你技術(shù)提供再好，用戶怎么選擇便利店，肯定還是選擇一個(gè)平常經(jīng)常進(jìn)的。

選址以及商品管理方面，你這個(gè)團(tuán)隊(duì)如果沒有搞零售的經(jīng)驗(yàn)，那還是老老實(shí)實(shí)做技術(shù)。就算你找一個(gè)搞零售的高管，也很難，因?yàn)槿魏我粋€(gè)公司都有它的基因，我挺相信基因論，如果核心創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)沒有這個(gè)基因也不行。

剛才提到了To C的無人便利店，但實(shí)際上，目前人工智能To B的機(jī)會(huì)要更多一些，因?yàn)?span>To C的市場(chǎng)還不成熟，從技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)演進(jìn)的路線來講，通常都是先軍工、國(guó)防，然后To B、To C，為什么先國(guó)防？因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)鏈不成熟，做起來很貴，所以先國(guó)防買單。產(chǎn)業(yè)鏈不成熟，價(jià)格貴，用戶承受能力弱，一個(gè)機(jī)器人買回家，小孩恨不得又能講故事、又能唱歌、又能跳舞、又能聊天。但現(xiàn)在根本不現(xiàn)實(shí)，技術(shù)成熟度還不夠。

而反觀企業(yè)對(duì)成本的承受能力更高，To C買一個(gè)人工智能是額外花一些錢，但To B買這個(gè)產(chǎn)品目的是為了省錢，特別是考慮到中國(guó)人力成本繼續(xù)往上飆升，只要企業(yè)了解到機(jī)器人會(huì)大幅提升效率、比人工成本合適，他們就有行動(dòng)起來的動(dòng)力。

比如工業(yè)機(jī)器人，因?yàn)楹芏喽际且?span>「人機(jī)混合」模式在作業(yè)。以前需要5個(gè)人干活，現(xiàn)在可能只需要1個(gè)機(jī)器人加2個(gè)人工。也就是機(jī)器人替代了3個(gè)人工，能把一些常規(guī)任務(wù)給干了，但在一些特別復(fù)雜的工藝流程位置，還得依靠工人來做。這是一種易推行的混搭模式。但To C機(jī)器人可沒有「人機(jī)混合」模式可言。

最后，我想對(duì)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者說：

如果項(xiàng)目想要快速落地，起步一定要從To B開始，To C仍是很長(zhǎng)遠(yuǎn)的事情，發(fā)展沒那么快；不能說算法很厲害，有很牛的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)就是一切了。在未來的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下還差得很遠(yuǎn)。

項(xiàng)目一定要接地氣，只做技術(shù)提供商肯定不行，一定要做整體解決方案——選個(gè)適合你的行業(yè)，把你的技術(shù)產(chǎn)品化、搞定用戶/客戶實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)、然后獲得更多的數(shù)據(jù)，這樣才能再夯實(shí)你的技術(shù)。