程浩先生拥有15年的互联网从业经验,曾在硅谷和百度工作,后创办迅雷,并成功将公司带到纳斯达克上市。2015年下半年,程浩先生开始转做投资,这几年来他看过许多人工智能领域的创业项目,但在这过程中,发现有不少创业者存在两个思维误区:高估了算法和科学家的力量 ;愿意只做技术提供商。何出此言?不妨读读他的思考,或许能刷新你对人工智能创业的认识。
高估了算法和科学家的力量
目前国内人工智能创业非常火爆,很多人在创业之初通常会认为算法和科学家决定一切,这到底对不对?显然这个想法不准确,有三点原因:
首先,整个人工智能算法的技术准入门槛越来越低。当年我还在百度的时候,市面上机器学习的专家很少,但现在再看很多高校都已经开设了相关的课程。
其次,相对于算法而言,在很多领域,海量的、准确的、标注过的数据更有价值。在某些领域,比如医疗领域,如果你没有医疗方面资源是根本没法拿到数据的,拿不到数据后面的算法工作自然也就无法做了,所以算法科学家到底有多重要,也与所处的行业有重要的关系。
**,有好技术也要有好场景才行,我看到不少有好技术但没有应用场景「拿着锤子找钉子」的案例。人工智能更多的机会还是在于对各行各业实际应用场景的改造,去研发专门的机器人替代人工,行业重度参与者能更容易发现机会和痛点。
比如机房巡检机器人、电力网巡线机器人、果园作业机器人……人工智能几乎会深度影响国民经济的各行各业。对于这样的项目,能够成功的核心,一定是提升了效率,降低了人工成本。
我认为人工智能创业的本质可分为Mission-critical和Non-Mission-critical。为了方便大家理解,我们姑且称为「关键性应用」和「非关键性应用」。
「关键性应用」的应用,就是一丁点儿错都不能犯的人工智能领域。比如自动驾驶,哪怕已经做到了99.9%,但仍然是千分之一的事故率。想想每天驾车上路的人有多少,这千分之一的故障率会导致多少致命事故。所以自动驾驶,必须要做到99.…%后面有多个9才能上路。
在「关键性应用」的领域,必须做到99.9…%小数点后面有多个9,做不到就没法商业化。其背后的核心竞争力是算法和科学家。这类项目往往需要有顶尖的科学家来坐镇背书。所以项目通常很贵(因为周期长,需要的钱自然多,同时这类人才又很贵),要投入大量的研发资源来消灭万分之一、十万分之一的出错率。
很多人都明白研发的边际效益递减的道理,做到90%很容易,但为了消灭各种Corner Case(极端情况),要做到99%,其投入的就不止10倍的资源,更别说99.9%和99.99%了,所以这类项目的时间周期会很长。
类似于Mobileye从1999年做汽车辅助驾驶,2007年才商业化;达芬奇手术机器人项目更是起源于1980年代末的一项非营利性研究,直到2000年才拿到了美国食品药品管理局FDA的首个手术认证。但一旦做成,这类项目优势就非常明显,因为竞争对手同样也要花相同的时间来跟进。
这样的项目门槛高,不适合一般的创业者,所以通常比较贵,商业变现的时间周期比较长,资本也需要更多的耐心。一流的科学家团队适合选择这样壁垒高的「关键性应用」作为创业方向。
实际上,大多数人工智能的创业都属于第二类,也就是「非关键性应用」。这类项目不追求99%后面的很多个9,而且很多都有更简单实用的解决方案,或者有「人机混合」的方案。总之就是不追求高大上,简单、实用、性价比高更重要,这样的项目通常能够更快落地。这样的项目有以下几个特征:
- 不追求很多个「9」。例如基于人脸扫描的门禁或者迎宾机器人系统,99%和98%没有本质的区别,实在不行还有前台。
- 更简单实用的解决方案。例如封闭路段(例如工业园区、机场码头)的自动驾驶,激光雷达又贵又复杂,我直接用磁条导航,而且算法上追求简单,让速不让路,只要前面有人,车就停下来。因为是封闭路段,所以场景被极大简化了。
- 人机混合模式。面向企业的人工智能很多都能通过人机混合模式降低技术难度,可以更快地面向市场提供服务。拿外卖机器人举个例子,你的算法好,送达成功率有99%,我是98%。100次里面不成功的那两次,我可以用人通过后台去操控机器人,慢慢提高这个比例就好了。即使这样,我还是能极大地降低人力,所以价值还是非常大的。
在「非关键性应用」领域创业,算法固然重要,你送外卖不能总送不到,偶尔出现问题可以容忍(「关键性应用」则不能容忍)。除此以外,能落地就变得非常重要了。如何落地?那就要比拼综合实力了。包括:
- 对行业的理解,要深刻洞悉行业痛点在哪儿;
- 产品化和工程化,有没有好的产品和工程师团队?光在实验室里搞是没用的;
- 做出来的产品还得便宜;
- 批量生产的话,你的供应链能力怎么样?
- 产品出来了,你得把东西卖出去,你的营销/销售能力怎么样?
所以,这样的人工智能项目并不需要技术大牛,反而是创业者**深悉这个行业,知道什么方案能解决行业痛点,甚至有上下游的能力去推广销售掉解决方案或产品。
只做技术提供商行不通
我以前写过一篇文章,在人工智能领域创业,只做技术提供商我认为是死路一条,为什么这样讲?
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