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迅雷創(chuàng )始人程浩談國內機器人創(chuàng )業(yè)格局
引導語(yǔ)：現在國內的人工智能創(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(cháng)遠視角來(lái)看，未來(lái)隨著(zhù)基礎計算平臺和開(kāi)源平臺的豐富成熟，來(lái)看一下迅雷創(chuàng )始人程浩談國內機器人創(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器人相關(guān)的項目，有些觀(guān)點(diǎn)和大家做一些分享。
目前國內人工智能創(chuàng )業(yè)非�；鸨�，主要是供求關(guān)系不平衡，投資方資金多，而國內人工智能領(lǐng)域，有比較好的技術(shù)背景的人又比較稀缺。導致創(chuàng )業(yè)團隊只要技術(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。
現在國內的人工智能創(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(cháng)遠視角來(lái)看，未來(lái)隨著(zhù)基礎計算平臺和開(kāi)源平臺的豐富成熟，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，現在卻很普通一樣，所有技術(shù)的演進(jìn)都遵循這一規律。
所以我不建議大家湊這樣的技術(shù)紅利熱鬧。因為長(cháng)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，我認人工智能和機器人方向的創(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)鍵性應用”和“非關(guān)鍵性應用”。
Mission-critical的應用，就是一丁點(diǎn)兒錯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療行業(yè)，像手術(shù)機器人做到精度99.9%，千分之一的出錯率同樣是極其可怕的后果，醫療事故關(guān)乎人命。要是在美國，這千分之一事故導致的巨額賠償，恐怕就已讓企業(yè)完蛋了。
總之在“關(guān)鍵性應用”的領(lǐng)域，必須做到99.9…%小數點(diǎn)后面有多個(gè)9，做不到就沒(méi)法商業(yè)化。其背后的核心競爭力是算法和科學(xué)家。這類(lèi)項目往往需要有top的科學(xué)家來(lái)坐鎮背書(shū)。所以項目通常很貴(因為周期長(cháng)，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，因為要消滅各種corner case，更別說(shuō)99.9%和99.99%了，所以這類(lèi)項目時(shí)間周期會(huì )很長(cháng)(類(lèi)似于Google的無(wú)人車(chē)，從2009年到現在已經(jīng)7年了;Mobileye從1999年做汽車(chē)輔助駕駛，2007年才商業(yè)化;達芬奇手術(shù)機器人項目更是起源于1980年代末的一項非營(yíng)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)認證)。但一旦做成，這類(lèi)項目?jì)?yōu)勢就非常明顯，因為競爭對手同樣也要花這些時(shí)間。
這樣的項目門(mén)檻高，不適合一般的創(chuàng )業(yè)者，所以通常比較貴，商業(yè)變現的時(shí)間周期比較長(cháng)，資本也需要更多的耐心。一流的科學(xué)家團隊適合選擇這樣壁壘高的關(guān)鍵性應用作為創(chuàng )業(yè)方向。
但實(shí)際上大多數AI/機器人的創(chuàng )業(yè)屬于第二類(lèi)，也就是“非關(guān)鍵性應用(none-mission-critical)”。
這類(lèi)項目不追求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“人機混合”的方案�？傊褪遣蛔非蟾叽笊�，簡(jiǎn)單、實(shí)用、性?xún)r(jià)比高更重要，這樣的項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(mén)禁或者迎賓機器人系統，99%和98%沒(méi)有本質(zhì)的區別，實(shí)在不行不還有前臺么。
b.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、機場(chǎng)碼頭)的自動(dòng)駕駛，激光雷達又貴又復雜，我直接用磁條導航，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)。因為是封閉路段，所以場(chǎng)景被極大簡(jiǎn)化了。
c.“人機混合”模式。面向企業(yè)的人工智能/機器人很多都能夠通過(guò)“人機混合模式”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)機器人舉個(gè)例子，你的算法好，你的送達成功率99%，我是98%。100次里面不成功的那兩次，我可以用人通過(guò)后臺去操控機器人，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，國內人工智能和機器人方向的創(chuàng )業(yè)，大部分領(lǐng)域都是“非關(guān)鍵性應用”。在這些領(lǐng)域，算法當然也重要，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(méi)有好的產(chǎn)品和工程師團隊?光在實(shí)驗室里搞沒(méi)用!
c. 做出來(lái)的產(chǎn)品還得便宜!
d. 批量生產(chǎn)的話(huà)，你的供應鏈能力怎么樣?
e. 產(chǎn)品出來(lái)了，你得把東西賣(mài)出去!所以你的營(yíng)銷(xiāo)/銷(xiāo)售能力怎么樣?
所以這樣的人工智能項目并不需要技術(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(xiāo)售掉解決方案或產(chǎn)品。特別現在人工智能也好，機器人也好，大家大多講的是人工智能+。像人臉識別、語(yǔ)音識別這些基礎服務(wù)，已經(jīng)有人做了，領(lǐng)域并不大。更多的機會(huì )還是在于人工智能對各行各業(yè)的改造，去研發(fā)專(zhuān)門(mén)的機器人替代人工，當然是行業(yè)重度參與者最能發(fā)現機會(huì )和痛點(diǎn)。
比如機房巡檢機器人、電力網(wǎng)巡線(xiàn)機器人、果園作業(yè)機器人……人工智能幾乎會(huì )深度影響我們的各行各業(yè)。對于這樣的項目，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》報告也指出，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。有美國科學(xué)家甚至預言，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，機器人創(chuàng )業(yè)的機會(huì )主要還是在B端。為什么這么說(shuō)呢?因為現在技術(shù)和行業(yè)都不成熟，只有利益驅動(dòng)，節省了人工成本，才會(huì )讓企業(yè)率先接受機器人。
首先我們來(lái)看價(jià)格，拿機器人舉例，整個(gè)供應鏈體系沒(méi)那么成熟，市場(chǎng)需求還未驗證，每一個(gè)生產(chǎn)出來(lái)的機器人成本都不低。To B端，也就是企業(yè)對成本承受能力顯然比To C強很多。特別考慮中國人力成本繼續往上飆升。只要企業(yè)考慮機器人會(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，機器人只要做好一件事就行了。而To C消費端，恨不得什么都能干，又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清潔。但現在根本不現實(shí)，技術(shù)成熟度還不夠。
還有To B端的機器人應用更容易一些，因為很多都是以"人機混合"模式在作業(yè)。也就是以前需要5個(gè)人干活，現在可能1個(gè)機器人加2個(gè)人工。也就是機器人替代了3個(gè)人工，能把一些常規任務(wù)給干了，但在一些特別復雜的工藝流程位置，還得仰仗工人來(lái)做。這是一種易推行的混搭模式。但To C機器人可沒(méi)有"人機混合"模式可言。
最后對國內機器人領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè)者想說(shuō)：
I. 如果項目想要快速落地，起步一定要從To B開(kāi)始，To C仍是很長(cháng)遠的事情，發(fā)展沒(méi)那么快;
II. 大多數機器人都是“非關(guān)鍵性(non-mission-critical)”應用。不能說(shuō)算法很厲害，有很牛的科學(xué)家團隊就是一切了。在未來(lái)的競爭環(huán)境下還差的很遠。項目一定要接地氣，一定不能陽(yáng)春白雪。要把供應鏈做好，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。
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