2018年,外表光鮮的人工智能創(chuàng)業(yè)如何賺錢?創(chuàng)投圈
不知不覺,2018年已悄然過去一個(gè)月,但在AI創(chuàng)投界,仍有一個(gè)問題懸而未決:AI創(chuàng)業(yè)最可行的商業(yè)模式,依舊模糊不堪。
要知道,僅在中國(guó)A股市場(chǎng),就有200多家大數(shù)據(jù)和人工智能企業(yè),這還不算尚未上市的數(shù)以千計(jì)的初創(chuàng)企業(yè)。然而,不少投資人在抱怨,往來(lái)于各種AI論壇的光鮮中,那些科技新貴們看似群星璀璨,但真正在商業(yè)化上令人興奮的公司數(shù)量,卻非常慘淡。
去年底,一篇《保衛(wèi)科大訊飛》,更是揭開了AI團(tuán)隊(duì)遭遇BAT時(shí)的傷疤。文章導(dǎo)語(yǔ)寫道:“近20年的技術(shù)積累能為科大訊飛暫時(shí)構(gòu)筑一個(gè)壁壘,但不得不說,這個(gè)壁壘在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)快速迭代的模式下,將會(huì)很快瓦解”——強(qiáng)如科大訊飛,也在巨頭面前拉響警報(bào),其他咖位尚淺的AI創(chuàng)業(yè)者,不禁感到惶恐。
他們?cè)诨炭质裁矗?/p>
回答這個(gè)問題,必須深諳AI產(chǎn)業(yè)鏈格局。
人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈大概分三層。最底層是地基,包含云計(jì)算,芯片和開源框架等。這一層門檻高企,拿芯片來(lái)說,芯片市場(chǎng)的機(jī)會(huì),留給了英偉達(dá),高通這些賭資雄厚,永遠(yuǎn)也不下牌桌的“old money”身上。
地基之上,是中間層。你熟悉的圖像識(shí)別,語(yǔ)音識(shí)別等通用技術(shù),就在這一層。你之所以熟悉,是因?yàn)檫@一層賽道寬闊,熱鬧非凡,攫取了媒體最多的聚光燈:BAT將其視作關(guān)鍵要塞,是他們搭建生態(tài)系統(tǒng)的核心;深耕技術(shù)多年的各路AI中小型團(tuán)隊(duì),也在這一層擠得頭破血流,他們不斷吸取數(shù)據(jù),精進(jìn)算法,試圖與巨頭掰掰手腕。
但很遺憾,據(jù)我所知,不少投資人都傾向于認(rèn)為:這一層未來(lái)仍是巨頭的內(nèi)斗。因?yàn)槿舨豢蚨硞€(gè)具體行業(yè),BAT最不缺的就是數(shù)據(jù);且所謂搭建生態(tài)系統(tǒng),基本等同于未來(lái)通用技術(shù)一定全部免費(fèi),然后靠云計(jì)算等其他服務(wù)收費(fèi)。而擠在這一層的AI創(chuàng)業(yè)公司,卻只能繼續(xù)靠技術(shù)本身賺錢,未來(lái)的路只會(huì)越走越窄(理由后面會(huì)說到)。
那么,天山神仙打架,小角色只配看個(gè)熱鬧?當(dāng)然不是,AI世界不會(huì)如此無(wú)趣,AI產(chǎn)業(yè)鏈還有最上面的應(yīng)用層:小角色最明智的打法,就是手握巨頭們的技術(shù)武器,選擇垂直領(lǐng)域,一頭扎進(jìn)去。
這并非什么新鮮論調(diào),已是投資界共識(shí),我今天更想說的是:人工智能創(chuàng)業(yè),該扎進(jìn)哪些行業(yè)。
按照迅雷創(chuàng)始人程浩老師的劃分,人工智能與垂直行業(yè)的相遇,可細(xì)分為“AI+行業(yè)”和“行業(yè)+AI”。“AI+行業(yè)”是指在AI革命來(lái)臨前,世間不存在這樣的產(chǎn)業(yè),譬如無(wú)人駕駛和智能音箱,開辟了一條全新的產(chǎn)業(yè)鏈,創(chuàng)業(yè)公司與巨頭處于同一起跑線,但事實(shí)上,這對(duì)創(chuàng)業(yè)公司是不利的,正因?yàn)槠鹋芫€的相對(duì)公平,巨頭的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),會(huì)讓他們迅速拉開與創(chuàng)業(yè)公司的差距。
而“行業(yè)+AI”是指行業(yè)一直存在,產(chǎn)業(yè)鏈成熟,只是過去完全靠人工,效率低,AI的輔助決策大幅提升了運(yùn)行效率(比如安防和醫(yī)療等領(lǐng)域)——相比于“AI+行業(yè)”,“行業(yè)+AI”對(duì)創(chuàng)業(yè)公司更友好,也更易構(gòu)建出行業(yè)壁壘。
在程浩老師看來(lái),行業(yè)壁壘才是AI創(chuàng)業(yè)最夯實(shí)的護(hù)城河,巨頭與創(chuàng)業(yè)公司唯有在“行業(yè)縱深度”這個(gè)泥濘的戰(zhàn)壕里,才能達(dá)到真正意義上的公平——不只是起跑線公平,深耕的過程,同樣公平。
他拿“醫(yī)療+AI”舉例:“大量準(zhǔn)確的被醫(yī)生標(biāo)注過的數(shù)據(jù)最重要,沒有數(shù)據(jù),再天才的科學(xué)家也無(wú)用武之地。但在國(guó)內(nèi),醫(yī)療數(shù)據(jù)拿出來(lái)非常困難,BAT做醫(yī)療一點(diǎn)優(yōu)勢(shì)都沒有,他們要把這些數(shù)據(jù)從各醫(yī)院、各科室搞出來(lái)也很累。相反,如果一個(gè)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(lái)比大公司更容易。這與互聯(lián)網(wǎng)+一樣,一旦細(xì)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……在巨大的行業(yè)壁壘面前,真不是說我的算法比你好一些,市場(chǎng)就是我的,只有技術(shù)優(yōu)勢(shì)仍然差的很遠(yuǎn)?;貧w‘AI+行業(yè)’和‘行業(yè)+AI’,通常來(lái)講前者的行業(yè)縱深比較淺,后者則有巨大的行業(yè)壁壘。而行業(yè)壁壘,則是創(chuàng)業(yè)公司最大的護(hù)城河,也是抵擋BAT的關(guān)鍵。”
再舉一個(gè)典型的有巨大壁壘的“行業(yè)+AI”案例:安防。國(guó)內(nèi)“安防+AI”一個(gè)重要玩家是海云數(shù)據(jù),不同于一般AI團(tuán)隊(duì)對(duì)盈利的三緘其口,創(chuàng)始人馮一村最近在接受《AI百人》采訪時(shí),說了一句讓AI圈投資人倍感欣慰的話:“在商業(yè)社會(huì)里,只有賺錢和不賺錢兩種公司。”很早就實(shí)現(xiàn)盈利的海云就是前者。而這種直白,或許源自馮一村另一句自白:“沒有哪個(gè)創(chuàng)業(yè)公司,像我們這樣去扎一個(gè)行業(yè)。”
這幾乎是對(duì)“行業(yè)壁壘”理論的一種極端化描述:這家公司屬于AI產(chǎn)業(yè)鏈最上層,選擇了安防和航空等幾個(gè)“行業(yè)+AI”深耕;他們技術(shù)不錯(cuò),但不靠技術(shù)本身賺錢,卻賺了更多的錢。剖析這家悶聲賺錢的公司,可能是探究AI商業(yè)模式的一條捷徑。
而讀完這篇文章,我希望你相信一件事:在廣袤AI的疆域,神仙有神仙的活法,精靈有精靈的活法,巨頭們的生態(tài)博弈,并沒有堵死創(chuàng)業(yè)者的路。
只靠技術(shù)賺錢,可能性不大
在采訪中,馮一村的一個(gè)觀點(diǎn)令人印象深刻:科技世界,最賺錢的公司往往不是聚光燈下的公司。
譬如在大數(shù)據(jù)時(shí)代(短暫流行過后,這個(gè)詞已經(jīng)老了),最賺錢的不是大數(shù)據(jù)公司,而是為大數(shù)據(jù)提供底層支持的云計(jì)算公司;而在人工智能時(shí)代,真正激發(fā)的是大數(shù)據(jù)市場(chǎng):“因?yàn)锳I最重要的邏輯是用數(shù)據(jù)做智能化訓(xùn)練,所以在人工智能時(shí)代,最賺錢的公司并不是像商湯和Face++這類的公司,不是說這些公司不賺錢,他們也賺錢,但他們的盈利模式并沒有呈現(xiàn)很清晰的特點(diǎn)。”
事實(shí)上,在不少投資人眼中,倘若人工智能團(tuán)隊(duì)的自我定位永遠(yuǎn)是“技術(shù)提供商”,沒有給客戶提供一套整體解決方案,那么它在產(chǎn)業(yè)鏈中的價(jià)值將會(huì)日趨暗淡。
這不難理解。原因之一,如前所述,就像那篇《保衛(wèi)科大訊飛》所寫,巨頭會(huì)免費(fèi)提供圖像和語(yǔ)音識(shí)別等通用技術(shù)。原因之二,AI本身的技術(shù)門檻正在下降,就像獵豹移動(dòng)傅盛所言:“深度學(xué)習(xí)的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),雖然有模型調(diào)參,有自己的優(yōu)勢(shì),但別人有更多的數(shù)據(jù)調(diào)參會(huì)很快拉平優(yōu)勢(shì),很難真的想像一家公司通過提供技術(shù)輸出就能成功。未來(lái)深度學(xué)習(xí)是基礎(chǔ)的技術(shù)運(yùn)用,很多公司都具備深度學(xué)習(xí)的研發(fā)能力。”
舉個(gè)例子,在過去,初創(chuàng)AI團(tuán)隊(duì)的進(jìn)展受制于軟件開發(fā)所花費(fèi)的時(shí)間,但如今,巨頭們紛紛開源了自家的深度學(xué)習(xí)框架,初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)可以如插件一般,將人臉識(shí)別等技術(shù)嫁接到自己的系統(tǒng)中,讓沒有太多深度學(xué)習(xí)背景的開發(fā)者也能容易上手。
換句話說,單純靠技術(shù)本身賣錢,天花板很低,也很危險(xiǎn)。
那么問題來(lái)了,AI創(chuàng)業(yè)路在何方?
我認(rèn)為,最可行的出路,來(lái)自于程浩提出的“一橫一縱”理論:“一橫”是指你提供的技術(shù)服務(wù),通常“一橫”能服務(wù)很多行業(yè),但一定要找到幾個(gè)最有機(jī)會(huì)的垂直市場(chǎng),深扎進(jìn)去,升級(jí)為“一縱”——也就是,把技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,賣給客戶,商業(yè)變現(xiàn),再通過商業(yè)反饋更多數(shù)據(jù),夯實(shí)技術(shù),形成商業(yè)閉環(huán)。
總之在我看來(lái),隨著未來(lái)技術(shù)門檻的下降,AI創(chuàng)業(yè)者的身份認(rèn)同,要從最原始的“技術(shù)提供者”,逐漸轉(zhuǎn)向成為一個(gè)“行業(yè)專家”。
而在這個(gè)過程中,他們應(yīng)時(shí)刻謹(jǐn)記兩點(diǎn):1,面對(duì)自己時(shí),深耕幾個(gè)垂直領(lǐng)域,然后等待時(shí)間的回報(bào);2,面對(duì)客戶時(shí),從技術(shù)提供者進(jìn)化為一個(gè)“賦能者”,授之以魚不如授之以漁。
授之以魚不如授之以漁
AI創(chuàng)業(yè)者深耕具體行業(yè),還有另外一個(gè)原因:AI將在To B和To G領(lǐng)域率先落地。
其實(shí)不止人工智能,追溯歷史、計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī),任何顛覆性技術(shù)的發(fā)展路徑大抵相似:緣起于軍方和政府(我一直覺得,冷戰(zhàn)時(shí)期的美軍是人類史上最大的“黑科技集中營(yíng)”,這篇不贅述了),待到技術(shù)相對(duì)成熟后交還與企業(yè),然后用于特定行業(yè),最后變成大眾消費(fèi)品——AI亦如此,去年AI的落地過程,其實(shí)更多是向To B和To G等傳統(tǒng)行業(yè)滲透的過程。
而人工智能To B和To G落地的第一站,很多都是在傳統(tǒng)行業(yè),用AI進(jìn)行輔助決策。拿海云舉例,他們以大數(shù)據(jù)可視分析起家,現(xiàn)在則把AI與可視分析技術(shù)結(jié)合,然后選擇四個(gè)“行業(yè)+AI”深耕:公共安全,交通運(yùn)輸,軍民融合和智慧城市,推出與這些行業(yè)結(jié)合緊密的解決方案,提升客戶的數(shù)據(jù)決策能力。
頗值一提的是,作為真正意義上的“行業(yè)觀察者”,他們?cè)谂c行業(yè)客戶多年的交流中發(fā)現(xiàn),客戶真正需要的不是提出的具體“技術(shù)需求”,而是一整套隨機(jī)應(yīng)變的綜合能力——別忘了,授之以魚不如授之以漁,海云數(shù)據(jù)也因此提出了“能力服務(wù)”的概念,這一概念現(xiàn)階段的標(biāo)志物,就是圖易AI能力服務(wù)平臺(tái)。
簡(jiǎn)單來(lái)講,這一平臺(tái)可以通過整合軟件、硬件、數(shù)據(jù)和算法,實(shí)現(xiàn)全程“無(wú)代碼化”,客戶可根據(jù)不同需求,對(duì)海云提供的模塊進(jìn)行拖拽和組合,自己構(gòu)建智能數(shù)據(jù)處理模型。換句話說,客戶購(gòu)買的是一種能力,而非技術(shù)。他們今后可根據(jù)不斷增加的業(yè)務(wù)需求,不斷更新自己的能力矩陣,如同搭積木一樣,完成業(yè)務(wù)的效率提升和數(shù)據(jù)決策價(jià)值變現(xiàn)。
以海云深耕數(shù)年的安防領(lǐng)域?yàn)槔?,基于圖易研發(fā)的“智警大腦”已實(shí)現(xiàn)行業(yè)落地。具體來(lái)看,智警大腦可以通過人臉識(shí)別(利用了百度的開放技術(shù))進(jìn)入后臺(tái),然后通過語(yǔ)音指令調(diào)出事故現(xiàn)場(chǎng)視頻,附近的警力、周邊卡口、情報(bào)分析情況、犯罪嫌疑人的路徑、重點(diǎn)嫌疑人的檔案等節(jié)點(diǎn),可以瞬間通過一張圖和一張網(wǎng)的形式,讓公安人員實(shí)時(shí)看見,確保在事故發(fā)生后公安部門能快速處理。
目前智警大腦已服務(wù)全國(guó)超過三分之一的公安市場(chǎng),使公安情報(bào)分析準(zhǔn)確率提升70%,指揮決策效率提升50%。
而從智警案例中不難發(fā)現(xiàn),在“行業(yè)+AI”的落地過程中,最重要的是提供一個(gè)綜合解決方案。智警大腦融合了通信技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等AI技術(shù),以及海云最熟悉的大數(shù)據(jù)可視分析技術(shù),通過將它們封裝成一套解決方案,讓客戶瞬間完成決策能力的躍遷。
除了公共安全,圖易AI能力服務(wù)平臺(tái)也在完成對(duì)其他行業(yè)的改造。譬如在智慧城市建設(shè)中,它能綜合處理調(diào)度整個(gè)城市的公共數(shù)據(jù),對(duì)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)調(diào)配公共資源,提升城市綜合治理水平,使緊急事件響應(yīng)從8分鐘降低到4分鐘,減少犯罪率和改善應(yīng)急服務(wù)。
而在交通運(yùn)輸領(lǐng)域,脫胎于圖易的“智航順”可以為機(jī)場(chǎng)接入400多個(gè)數(shù)據(jù)源,集成多種類型架構(gòu)的數(shù)據(jù),并在所有機(jī)場(chǎng)功能中生成單一的運(yùn)行健康指數(shù)實(shí)時(shí)視圖,可使飛行支援準(zhǔn)備時(shí)間縮短33%,航班延誤率降低一半,提高機(jī)場(chǎng)資源利用率28%。
海云也開始將“能力服務(wù)”的觸角伸向海外,他們將國(guó)際化戰(zhàn)略的切入點(diǎn)選在了一個(gè)特殊的安防場(chǎng)景:美國(guó)校園安全。
特朗普訪華期間,訪華團(tuán)成員、前美國(guó)教育部首席財(cái)務(wù)官、EdTech基金創(chuàng)始人Stanley Buchesky特意拜訪了海云數(shù)據(jù)——在安防領(lǐng)域積累的大量行業(yè)經(jīng)驗(yàn),或許能為稍顯守舊(基本靠大量人力進(jìn)行巡邏)的美國(guó)校園安全問題開出一劑良藥。
欣喜的是,在剛剛結(jié)束的CES展上,海云數(shù)據(jù)就重點(diǎn)展示了針對(duì)校園安防領(lǐng)域的一套解決方案:譬如,根據(jù)校內(nèi)建筑和街區(qū)情況,智能計(jì)算出攝像頭的安放位置;根據(jù)攝像頭采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,接入警方的犯罪嫌疑人名單,實(shí)時(shí)進(jìn)行人臉識(shí)別;識(shí)別出可疑人員(戀童癖等)后,系統(tǒng)及時(shí)反饋給警方,第一時(shí)間進(jìn)行決策。據(jù)悉,海云已開始和美國(guó)學(xué)校洽談合作,很快就會(huì)落地,成為他們布局安防領(lǐng)域多年之后,開出的新的花朵。
結(jié)語(yǔ)
最后想說,在整個(gè)“行業(yè)+AI”市場(chǎng),將自己定位于“行業(yè)專家”,為客戶真正賦能的AI團(tuán)隊(duì),不只海云數(shù)據(jù)一家——事實(shí)上,在這片叫做人工智能的草原上,倘若將BAT比作不可一世的雄獅,那么這些團(tuán)隊(duì)就像一只只勤勉的穿山甲,它們力量或許顯得卑微,但經(jīng)過時(shí)間的陳釀,經(jīng)過多年的深耕,穿山甲們也終將在各自領(lǐng)域“拱”出一方天地。
也正因如此,這片草原,才顯得生機(jī)勃勃,光芒萬(wàn)丈。
來(lái)源|新芽NewSeed
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