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迅雷创始人程浩:人工智能创业,最重要的6个核心问题
时间:2017-10-10 08:02 作者:佚名 点击:

  

迅雷创始人程浩:人工智能创业,最重要的6个核心问题

  他是曾经的迅雷创始人程浩,他现在专注科技领域的投资。今天他想跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新,包括如何选择赛道、团队的搭配、以及如何应对巨头的挑战。

程浩同时也来到了36氪「开氪」专栏,讲述他这些年的商业经验。长按末图片二维码,即可订阅,39.9元听“浩哥说”。

文 | 程浩

为此我从投资人的视角,给大家总结了人工智能创业的6大核心问题。

第一个问题:互联网 vs 人工智能

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。为什么这么讲?

1. 互联网的流量红利已经消失;

以PC来说,全球PC出货量连续5年下滑。大家知道国内最后出现的一个PC互联网独角兽是谁吗?是知乎,大概是2011年初推出,这么多年过去,再也没有PC互联网的独角兽出现。做个类比,我们知道2015年移动互联网的渗透率和竞争程度和2011年的PC互联网类似,以此类推,2015年以后再做移动APP,也很难出独角兽了。

毕竟中国连续两年手机出货量都在5亿多台,增长放缓,代表无线流量基本已走平,你多卖一台,我就少卖一台,是存量竞争。今天创业者再做一个纯互联网的APP,投资人问的第一个问题就是你怎么获客。因为现阶段流量格局已定,首屏就那几个APP。

2. 互联网+的机会同样有限;

主要在于互联网最大的价值,是解决信息不对称和连接。所以对于电商特别有价值。淘宝用皇冠、钻石等信用体系解决了信息不对称,同时又把全国有这么多买家和卖家连接在一起。这个是互联网的价值。

但很多行业信息和连接并不是痛点。拿医疗举例,中国三甲医院的大夫就那么多,你把全国13亿人民都和这些大夫连接上了也没用,因为一个医生一天还是只能看那么多病人。互联网并没有提高医生看诊的效率。在诸如餐饮、医疗这些传统领域,互联网的帮助是很有限的。

也包括滴滴打车,互联网解决了打车难的问题,但是没解决打车价格的问题。事实上,补贴去掉之后,大家都发现了滴滴一点都不便宜,道理很简单——不管是专车还是出租车,还是需要由人来开,人工成本降不下来,就不可能便宜。

3. 真正能够提高社会生产力,解决供需关系不平衡的就是人工智能;

人工智能将给社会生产力带来的提高,以及对人类带来的影响将远远超过互联网。

还是拿医疗来说,很多基层医院水平不高,那未来完全可以通过人工智能来辅助医生读CT、X光等医疗影像。像今年,IBMWatson对皮肤黑色素瘤的诊断,准确率已提高至97%,远远超过了人类专家75%-84%的平均水平。

未来,人工智能无论是在无人车、机器人、医疗、金融、教育还是其他领域,都将爆发巨大的社会效益,这点毋庸置疑。我认为下一波大趋势和大的红利不是互联网+,而是人工智能+。我建议现在的创业者更应该关注人工智能领域的创业机会。

第二个问题:人工智能 vs 人工智能+

人工智能主要分三层。最底层是基础架构(Infrastructure),包括云计算、芯片以及TensorFlow这样的框架。在基础层之上是中间层,叫通用技术(EnablingTechnology),例如图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些。

基础层和中间层,是互联网巨头的必争之地。比如芯片领域,Intel、英伟达、高通都投入巨资,竞争极其激烈。同样云计算、框架也是一样,都不是小公司能够涉足的领地。

现在对于中间层的通用技术,BAT也极其重视。因为大家都相信人工智能是下一波工业革命浪潮。对腾讯、阿里、百度这些巨头来讲,要想在大浪中屹立不倒,必须要构建出人工智能的生态系统(Ecosystem)。而核心就是要依靠这些Enabling Technology技术。

迅雷创始人程浩:人工智能创业,最重要的6个核心问题

相比创业公司,BAT的最大优势是什么呢?第一,不缺数据;第二,为了构建自己的生态系统,未来通用技术一定全部是免费的;第三,虽然通用技术免费,但BAT有羊毛出在身上的猪机会。这是典型的互联网打法。

这里的猪是什么?猪就是云计算。例如百度的ABC策略,分别代表人工智能(AI)、大数据(Big Data)和云计算(Cloud Computing)。AI我可以不赚钱,开放给大家,那么大家想享受我的服务,就来买我的云吧。

而对于创业企业来说,只做图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些通用技术,指望通过SDK卖钱,未来路会越来越窄,特别是BAT都免费的压力下。

所以从这个角度讲,创业公司做下面两层风险比较大。我认为创业公司的机会在最上层,就是拿着下两层的成果去服务垂直行业,也就是我们所谓的人工智能+。

第三个问题:人工智能+ vs +人工智能

深入垂直行业的人工智能+,又可细分为两类情况:即“人工智能+行业”和“行业+人工智能”,他们间有明显的区别。

“AI+行业”简单讲就是在AI技术成熟之前,这个行业、产品从未存在过。比如自动驾驶,亚马逊的Echo智能音箱、苹果的Siri语音助手。在人工智能技术未突破前,不存在这样的产品。因为AI,创造出了一条全新的产业链。

“行业+AI”就是行业本身一直存在,产业链条成熟,只是以前完全靠人工,效率比较低,现在加入AI元素后,使得行业效率有了明显提高。比如安防、医疗等领域。

客观讲,这两个类别都有创业机会。但“AI+行业”,因为是一条新的产业链,创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上。巨头们坐拥数据优势。所以从这个角度,“行业+AI”相对对创业公司更为友好,也更容易构建出壁垒。

我认为,未来行业壁垒才是人工智能创业最大的护城河。因为每个行业都有垂直纵深, 尽管BAT技术好一点、并不关键。拿医疗+AI举例,什么最重要?大量准确的被医生标注过的数据最重要。没有数据,再天才的科学家也无用武之地。

但在国内,这个医疗数据拿出来非常困难。所以BAT做医疗一点优势都没有,因为他们要把这些数据,从各医院、各科室搞出来也很累。相反,如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年,也许拿起数据来比大公司更容易。

这要求创始团队的合伙人中,必须有懂行业、有行业资源的人才。这与互联网+一样,一旦细分到具体行业,并不是说你百度、腾讯有资金、有流量,投入人才就什么都能做,比拼的还有行业资源和人脉。

迅雷创始人程浩:人工智能创业,最重要的6个核心问题

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