長期來看,人工智能創(chuàng)業(yè)和任何其他領域的創(chuàng)業(yè)一樣,一定是綜合實力的比拼!
首先如果今天大家選擇創(chuàng)業(yè),我建議更應該關注人工智能,而非互聯(lián)網(wǎng)。為什么這么講?
1. 互聯(lián)網(wǎng)的流量紅利已經(jīng)消失;
以PC來說,全球PC出貨量連續(xù)5年下滑。大家知道國內最后出現(xiàn)的一個PC互聯(lián)網(wǎng)獨角獸是誰嗎?是知乎,大概是2011年初推出,這么多年過去,再也沒有PC互聯(lián)網(wǎng)的獨角獸出現(xiàn)。做個類比,我們知道2015年移動互聯(lián)網(wǎng)的滲透率和競爭程度和2011年的PC互聯(lián)網(wǎng)類似,以此類推,2015年以后再做移動APP,也很難出獨角獸了。
畢竟中國連續(xù)兩年手機出貨量都在5億多臺,增長放緩,代表無線流量基本已走平,你多賣一臺,我就少賣一臺,是存量競爭。今天創(chuàng)業(yè)者再做一個純互聯(lián)網(wǎng)的APP,投資人問的第一個問題就是你怎么獲客。因為現(xiàn)階段流量格局已定,首屏就那幾個APP。
2. 互聯(lián)網(wǎng)+的機會同樣有限;
主要在于互聯(lián)網(wǎng)最大的價值,是解決信息不對稱和連接。所以對于電商特別有價值。淘寶用皇冠、鉆石等信用體系解決了信息不對稱,同時又把全國有這么多買家和賣家連接在一起。這個是互聯(lián)網(wǎng)的價值。
但很多行業(yè)信息和連接并不是痛點。拿醫(yī)療舉例,中國三甲醫(yī)院的大夫就那么多,你把全國13億人民都和這些大夫連接上了也沒用,因為一個醫(yī)生一天還是只能看那么多病人。互聯(lián)網(wǎng)并沒有提高醫(yī)生看診的效率。在諸如餐飲、醫(yī)療這些傳統(tǒng)領域,互聯(lián)網(wǎng)的幫助是很有限的。
也包括滴滴打車,互聯(lián)網(wǎng)解決了打車難的問題,但是沒解決打車價格的問題。事實上,補貼去掉之后,大家都發(fā)現(xiàn)了滴滴一點都不便宜,道理很簡單——不管是專車還是出租車,還是需要由人來開,人工成本降不下來,就不可能便宜。
3. 真正能夠提高社會生產(chǎn)力,解決供需關系不平衡的就是人工智能;
人工智能將給社會生產(chǎn)力帶來的提高,以及對人類帶來的影響將遠遠超過互聯(lián)網(wǎng)。
還是拿醫(yī)療來說,很多基層醫(yī)院水平不高,那未來完全可以通過人工智能來輔助醫(yī)生讀CT、X光等醫(yī)療影像。像今年,IBMWatson對皮膚黑色素瘤的診斷,準確率已提高至97%,遠遠超過了人類專家75%-84%的平均水平。
未來,人工智能無論是在無人車、機器人、醫(yī)療、金融、教育還是其他領域,都將爆發(fā)巨大的社會效益,這點毋庸置疑。
我建議現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)者更應該關注人工智能領域的創(chuàng)業(yè)機會。
第二個問題:人工智能 vs 人工智能+
人工智能主要分三層。最底層是基礎架構(Infrastructure),包括云計算、芯片以及TensorFlow這樣的框架。在基礎層之上是中間層,叫通用技術(EnablingTechnology),例如圖像識別、語音識別、語義理解、機器翻譯這些。
基礎層和中間層,是互聯(lián)網(wǎng)巨頭的必爭之地。比如芯片領域,Intel、英偉達、高通都投入巨資,競爭極其激烈。同樣云計算、框架也是一樣,都不是小公司能夠涉足的領地。
現(xiàn)在對于中間層的通用技術,BAT也極其重視。因為大家都相信人工智能是下一波工業(yè)革命浪潮。對騰訊、阿里、百度這些巨頭來講,要想在大浪中屹立不倒,必須要構建出人工智能的生態(tài)系統(tǒng)(Ecosystem)。而核心就是要依靠這些Enabling Technology技術。
相比創(chuàng)業(yè)公司,BAT的最大優(yōu)勢是什么呢?第一,不缺數(shù)據(jù);第二,為了構建自己的生態(tài)系統(tǒng),未來通用技術一定全部是免費的;第三,雖然通用技術免費,但BAT有羊毛出在身上的豬機會。這是典型的互聯(lián)網(wǎng)打法。
這里的豬是什么?豬就是云計算。例如百度的ABC策略,分別代表人工智能(AI)、大數(shù)據(jù)(Big Data)和云計算(Cloud Computing)。AI我可以不賺錢,開放給大家,那么大家想享受我的服務,就來買我的云吧。
而對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說,只做圖像識別、語音識別、語義理解、機器翻譯這些通用技術,指望通過SDK賣錢,未來路會越來越窄,特別是BAT都免費的壓力下。
所以從這個角度講,創(chuàng)業(yè)公司做下面兩層風險比較大。我認為創(chuàng)業(yè)公司的機會在最上層,就是拿著下兩層的成果去服務垂直行業(yè),也就是我們所謂的人工智能+。
第三個問題:人工智能+ vs +人工智能
深入垂直行業(yè)的人工智能+,又可細分為兩類情況:即“人工智能+行業(yè)”和“行業(yè)+人工智能”,他們間有明顯的區(qū)別。
“AI+行業(yè)”簡單講就是在AI技術成熟之前,這個行業(yè)、產(chǎn)品從未存在過。比如自動駕駛,亞馬遜的Echo智能音箱、蘋果的Siri語音助手。在人工智能技術未突破前,不存在這樣的產(chǎn)品。因為AI,創(chuàng)造出了一條全新的產(chǎn)業(yè)鏈。
“行業(yè)+AI”就是行業(yè)本身一直存在,產(chǎn)業(yè)鏈條成熟,只是以前完全靠人工,效率比較低,現(xiàn)在加入AI元素后,使得行業(yè)效率有了明顯提高。比如安防、醫(yī)療等領域。
客觀講,這兩個類別都有創(chuàng)業(yè)機會。但“AI+行業(yè)”,因為是一條新的產(chǎn)業(yè)鏈,創(chuàng)業(yè)公司與互聯(lián)網(wǎng)巨頭實際是處在同一起跑線上。巨頭們坐擁數(shù)據(jù)優(yōu)勢。所以從這個角度,“行業(yè)+AI”相對對創(chuàng)業(yè)公司更為友好,也更容易構建出壁壘。
我認為,未來行業(yè)壁壘才是人工智能創(chuàng)業(yè)最大的護城河。因為每個行業(yè)都有垂直縱深, 盡管BAT技術好一點、并不關鍵。拿醫(yī)療+AI舉例,什么最重要?大量準確的被醫(yī)生標注過的數(shù)據(jù)最重要。沒有數(shù)據(jù),再天才的科學家也無用武之地。
但在國內,這個醫(yī)療數(shù)據(jù)拿出來非常困難。所以BAT做醫(yī)療一點優(yōu)勢都沒有,因為他們要把這些數(shù)據(jù),從各醫(yī)院、各科室搞出來也很累。相反,如果一個創(chuàng)業(yè)者在醫(yī)療行業(yè)耕耘很多年,也許拿起數(shù)據(jù)來比大公司更容易。
這要求創(chuàng)始團隊的合伙人中,必須有懂行業(yè)、有行業(yè)資源的人才。這與互聯(lián)網(wǎng)+一樣,一旦細分到具體行業(yè),并不是說你百度、騰訊有資金、有流量,投入人才就什么都能做,比拼的還有行業(yè)資源和人脈。
之所以跟大家聊這個話題,是因為前一段去百度大學跟大家交流,他們提到百度人工智能在無人車和DuerOS的應用。同時又問我,人臉識別在國內安防領域的應用價值非常大。像??低曈薪?000億人民幣的市值,每年光凈利潤就有近百億。百度在AI方面是不是該考慮進軍這個領域。我回答說千萬別,因為安防是典型的、有巨大壁壘的“行業(yè)+AI”領域。
即使百度技術好,在人臉識別率方面比海康威視高一個百分點(實際不一定,海康背后有幾百人的AI研發(fā)團隊)。但這并不代表百度就能替代海康。因為安防是“非關鍵性應用”(non-mission-critical),100個犯人我識別了95個,你比我多識別了一個做到了96個,其實沒那么重要。
而反過來,??祵Ρ劝俣扔惺裁磧?yōu)勢?首先海康是做攝像頭的,用自己的硬件跑自己的算法,是很自然的事兒。就像蘋果手機,軟硬一體體驗更好。其次,??底隽诉@么多年的安防,積累了非常多的數(shù)據(jù),人臉的數(shù)據(jù)、環(huán)境的數(shù)據(jù)……在安防領域有數(shù)據(jù)優(yōu)勢。最后,??到o公安系統(tǒng)做了很多類似警務通、基站信息采集、視圖檔案管理等SaaS平臺的東西,以及警用云系統(tǒng)。我們可以認為公安系統(tǒng)的IT化,其中有一部分就是??低晠⑴c的。
這些東西可能不賺錢,但卻為海康構建了壁壘。因為底層的基礎設施都是我建的,那前端的東西就只能用我的(我可以有100個理由,說競品與我不兼容)。而且海康做了這么長時間,積累了大量的客戶資源,特別是政府公安局的資源,開拓這些資源非常需要時間。
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