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迅雷創(chuàng)始人程浩談國內(nèi)機(jī)器人創(chuàng)業(yè)格局
引導(dǎo)語：現(xiàn)在國內(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。但從投資者的長遠(yuǎn)視角來看，未來隨著基礎(chǔ)計(jì)算平臺和開源平臺的豐富成熟，來看一下迅雷創(chuàng)始人程浩談國內(nèi)機(jī)器人創(chuàng)業(yè)格局。
朋友們大家好，我是程浩，迅雷創(chuàng)始人，現(xiàn)在專注互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的投資。這一年來我看了很多人工智能及機(jī)器人相關(guān)的項(xiàng)目，有些觀點(diǎn)和大家做一些分享。
目前國內(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，不管找沒找到剛需痛點(diǎn)，有沒有商業(yè)模式，資本就蜂擁而至，顯然這并不健康。
現(xiàn)在國內(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。但從投資者的長遠(yuǎn)視角來看，未來隨著基礎(chǔ)計(jì)算平臺和開源平臺的豐富成熟，技術(shù)方面的壁壘會越來越不明顯，整個(gè)人工智能的技術(shù)準(zhǔn)入門檻會越降越低。就像2008年你想找個(gè)IOS開發(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期來看，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)、有沒有找到剛需痛點(diǎn)、產(chǎn)品化和工程化能力怎么樣、營銷能力怎么樣，產(chǎn)品做完了能不能賣出去等等。
涉及到具體的行業(yè)，簡單講，我認(rèn)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。想想每天駕車上路的人有多少，這千分之一的故障率會導(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，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，做不到就沒法商業(yè)化。其背后的核心競爭力是算法和科學(xué)家。這類項(xiàng)目往往需要有top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，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。
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99.9%和99.99%了，所以這類項(xiàng)目時(shí)間周期會很長(類似于Google的無人車，從2009年到現(xiàn)在已經(jīng)7年了;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)非營利性研究，直到2000年才拿到了美國食品藥品管理局FDA的首個(gè)手術(shù)認(rèn)證)。但一旦做成，這類項(xiàng)目優(yōu)勢就非常明顯，因?yàn)楦偁帉κ滞瑯右惨ㄟ@些時(shí)間。
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，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。
但實(shí)際上大多數(shù)AI/機(jī)器人的創(chuàng)業(yè)屬于第二類，也就是“非關(guān)鍵性應(yīng)用(none-mission-critical)”。
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�，簡單、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。
a.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)在不行不還有前臺么。
b.更簡單實(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，所以場景被極大簡化了。
c.“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“人機(jī)混合模式”降低技術(shù)難度，可以更快的面向市場提供服務(wù)。拿外賣機(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，我可以用人通過后臺去操控機(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，你送外賣不能總送不到，但偶爾的問題可以容忍(“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)室里搞沒用!
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!所以你的營銷/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。特別現(xiàn)在人工智能也好，機(jī)器人也好，大家大多講的是人工智能+。像人臉識別、語音識別這些基礎(chǔ)服務(wù)，已經(jīng)有人做了，領(lǐng)域并不大。更多的機(jī)會還是在于人工智能對各行各業(yè)的改造，去研發(fā)專門的機(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……人工智能幾乎會深度影響我們的各行各業(yè)。對于這樣的項(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)會主要還是在B端。為什么這么說呢?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，才會讓企業(yè)率先接受機(jī)器人。
首先我們來看價(jià)格，拿機(jī)器人舉例，整個(gè)供應(yīng)鏈體系沒那么成熟，市場需求還未驗(yàn)證，每一個(gè)生產(chǎn)出來的機(jī)器人成本都不低。To B端，也就是企業(yè)對成本承受能力顯然比To C強(qiáng)很多。特別考慮中國人力成本繼續(xù)往上飆升。只要企業(yè)考慮機(jī)器人會大幅提升效率、比人工成本合適，他們就有行動(dòng)起來的動(dòng)力。
直白說B端買機(jī)器人的目的是為了省錢，是以替代人力為目的。但C端確是在額外花錢。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?quot;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。
最后對國內(nèi)機(jī)器人領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者想說：
I. 如果項(xiàng)目想要快速落地，起步一定要從To B開始，To C仍是很長遠(yuǎn)的事情，發(fā)展沒那么快;
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。在未來的競爭環(huán)境下還差的很遠(yuǎn)。項(xiàng)目一定要接地氣，一定不能陽春白雪。要把供應(yīng)鏈做好，把產(chǎn)品低成本做出來，還要能推廣出去。
這是場綜合實(shí)力的比拼。
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