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雷鋒網(wǎng)按：本文來(lái)自迅雷創(chuàng)始人程浩的分享，對(duì)于機(jī)器人創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，他認(rèn)為—— 如果項(xiàng)目想要快速落地，起步一定要從To B開(kāi)始；不能說(shuō)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(lái)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下還差得很遠(yuǎn)。 朋友們大家好，我是程浩，迅雷創(chuàng)始人，現(xiàn)在專(zhuān)注互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資。這一年來(lái)我看了很多人工智能及機(jī)器人相關(guān)的項(xiàng)目，有些觀(guān)點(diǎn)和大家做一些分享。 目前國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)非常火爆，主要是供求關(guān)系不平衡，投資方資金多，而國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域，有比較好的技術(shù)背景的人又比較稀缺。導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)只要技術(shù)背景好，不管找沒(méi)找到剛需痛點(diǎn)，有沒(méi)有商業(yè)模式，資本就蜂擁而至，顯然這并不健康。 現(xiàn)在國(guó)內(nèi)的人工智能創(chuàng)業(yè)屬于明顯的技術(shù)紅利期，估值普遍偏高。但從投資者的長(zhǎng)遠(yuǎn)視角來(lái)看，未來(lái)隨著基礎(chǔ)計(jì)算平臺(tái)和開(kāi)源平臺(tái)的豐富成熟，技術(shù)方面的壁壘會(huì)越來(lái)越不明顯，整個(gè)人工智能的技術(shù)準(zhǔn)入門(mén)檻會(huì)越降越低。就像2008年你想找個(gè)IOS開(kāi)發(fā)者，很難，現(xiàn)在卻很普通一樣，所有技術(shù)的演進(jìn)都遵循這一規(guī)律。 所以我不建議大家湊這樣的技術(shù)紅利熱鬧。因?yàn)殚L(zhǎng)期來(lái)看，人工智能創(chuàng)業(yè)和任何其他領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)一樣，一定是綜合實(shí)力的比拼，懂不懂行業(yè)、有沒(méi)有找到剛需痛點(diǎn)、產(chǎn)品化和工程化能力怎么樣、營(yíng)銷(xiāo)能力怎么樣，產(chǎn)品做完了能不能賣(mài)出去等等。 涉及到具體的行業(yè)，簡(jiǎn)單講，我認(rèn)為人工智能和機(jī)器人方向的創(chuàng)業(yè)本質(zhì)上有mission-critical和non-mission-critical之分。為了方便大家理解，我們姑且稱(chēng)為“關(guān)鍵性應(yīng)用”和“非關(guān)鍵性應(yīng)用”。 Mission-critical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(chē)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。 還有將人工智能用在醫(yī)療行業(yè)，像手術(shù)機(jī)器人做到精度99.9%，千分之一的出錯(cuò)率同樣是極其可怕的后果，醫(yī)療事故關(guān)乎人命。要是在美國(guó)，這千分之一事故導(dǎo)致的巨額賠償，恐怕就已讓企業(yè)完蛋了。 總之在“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(méi)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(lèi)項(xiàng)目往往需要有top的科學(xué)家來(lái)坐鎮(zhèn)背書(shū)。所以項(xiàng)目通常很貴（因?yàn)橹芷陂L(zhǎng)，需要的錢(qián)自然多，同時(shí)這類(lèi)人才又很貴），要投入大量的研發(fā)資源來(lái)消滅萬(wàn)分之一、十萬(wàn)分之一的出錯(cuò)率。 大家都明白研發(fā)的邊際效益逐減，做到90%很容易，做到99%要投入不止10倍的資源，因?yàn)橐麥绺鞣Ncorner case，更別說(shuō)99.9%和99.99%了，所以這類(lèi)項(xiàng)目時(shí)間周期會(huì)很長(zhǎng)（類(lèi)似于Google的無(wú)人車(chē)，從2009年到現(xiàn)在已經(jīng)7年了；Mobileye從1999年做汽車(chē)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(lèi)項(xiàng)目?jī)?yōu)勢(shì)就非常明顯，因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)對(duì)手同樣也要花這些時(shí)間。 這樣的項(xiàng)目門(mén)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。 還好，實(shí)際上大多數(shù)AI/機(jī)器人的創(chuàng)業(yè)屬于第二類(lèi)，也就是“非關(guān)鍵性應(yīng)用（none-mission-critical）”。這類(lèi)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。總之就是不追求高大上，簡(jiǎn)單、實(shí)用、性?xún)r(jià)比高更重要，這樣的項(xiàng)目通常能夠更快落地。 不追求很多個(gè)9。例如基于人臉掃描的門(mén)禁或者迎賓機(jī)器人系統(tǒng)，99%和98%沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，實(shí)在不行不還有前臺(tái)么。 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(chē)就停下來(lái)。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/機(jī)器人很多都能夠通過(guò)“人機(jī)混合模式”降低技術(shù)難度，可以更快的面向市場(chǎng)提供服務(wù)。拿外賣(mài)機(jī)器人舉個(gè)例子，你的算法好，你的送達(dá)成功率99%，我是98%。100次里面不成功的那兩次，我可以用人通過(guò)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，我還是能極大的降低人力，還是有很大的價(jià)值。 實(shí)際上，國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人方向的創(chuàng)業(yè)，大部分領(lǐng)域都是“非關(guān)鍵性應(yīng)用”。在這些領(lǐng)域，算法當(dāng)然也重要，你送外賣(mài)不能總送不到，但偶爾的問(wèn)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：
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(xiāo)售掉解決方案或產(chǎn)品。 人工智能也好，機(jī)器人也好，大家大多講的是人工智能+。像人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別這些基礎(chǔ)服務(wù)，已經(jīng)有人做了，領(lǐng)域并不大。更多的機(jī)會(huì)還是在于人工智能對(duì)各行各業(yè)的改造，去研發(fā)專(zhuān)門(mén)的機(jī)器人替代人工，當(dāng)然是行業(yè)重度參與者最能發(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(xiàn)機(jī)器人、果園作業(yè)機(jī)器人……人工智能幾乎會(huì)深度影響我們的各行各業(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。正如白宮最近發(fā)表的《人工智能、自動(dòng)化及經(jīng)濟(jì)》報(bào)告也指出，未來(lái)10年至20年間，時(shí)薪低的工種受到人工智能技術(shù)的沖擊最大。有美國(guó)科學(xué)家甚至預(yù)言，時(shí)薪低于20美元的工作有83%的可能性會(huì)被人工智能取代。 其實(shí)我們可以就此得出一個(gè)信息，那就是短期內(nèi)，機(jī)器人創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)主要還是在B端。 為什么這么說(shuō)呢？因?yàn)楝F(xiàn)在技術(shù)和行業(yè)都不成熟，只有利益驅(qū)動(dòng)，節(jié)省了人工成本，才會(huì)讓企業(yè)率先接受機(jī)器人。 首先我們來(lái)看價(jià)格，拿機(jī)器人舉例，整個(gè)供應(yīng)鏈體系沒(méi)那么成熟，市場(chǎng)需求還未驗(yàn)證，每一個(gè)生產(chǎn)出來(lái)的機(jī)器人成本都不低。To B端，也就是企業(yè)對(duì)成本承受能力顯然比To C強(qiáng)很多。特別考慮中國(guó)人力成本繼續(xù)往上飆升。只要企業(yè)考慮機(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(lái)的動(dòng)力。 直白說(shuō)B端買(mǎi)機(jī)器人的目的是為了省錢(qián)，是以替代人力為目的，但C端確是在額外花錢(qián)，所以需求有明顯的差別。To B都是單任務(wù)的，機(jī)器人只要做好一件事就行了。而To C消費(fèi)端，恨不得什么都能干，又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清潔。但現(xiàn)在根本不現(xiàn)實(shí)，技術(shù)成熟度還不夠。 還有To B端的機(jī)器人應(yīng)用更容易一些，因?yàn)楹芏喽际且?人機(jī)混合'模式在作業(yè)。也就是以前需要5個(gè)人干活，現(xiàn)在可能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，還得仰仗工人來(lái)做。這是一種易推行的混搭模式。但To C機(jī)器人可沒(méi)有'人機(jī)混合'模式可言。 最后對(duì)國(guó)內(nèi)機(jī)器人領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者想說(shuō)： I. 如果項(xiàng)目想要快速落地，起步一定要從To B開(kāi)始，To C仍是很長(zhǎng)遠(yuǎn)的事情，發(fā)展沒(méi)那么快； II. 大多數(shù)機(jī)器人都是“非關(guān)鍵性（non-mission-critical）”應(yīng)用。不能說(shuō)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(lái)的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下還差得很遠(yuǎn)。項(xiàng)目一定要接地氣，一定不能陽(yáng)春白雪。要把供應(yīng)鏈做好，把產(chǎn)品低成本做出來(lái)，還要能推廣出去。 這是場(chǎng)綜合實(shí)力的比拼。 文章首發(fā)于公眾號(hào)“浩哥說(shuō)”，欲了解更多對(duì)機(jī)器人、技術(shù)創(chuàng)業(yè)的精彩見(jiàn)解，請(qǐng)關(guān)注浩哥說(shuō)(ID: haogetalks）。 |
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