<写在前面的话 > 朋友们大家好,我是程浩,迅雷创始人,现在专注互联网领域的投资。这一年来我看了很多人工智能及机器人相关的项目,有些观点和大家做一些分享。
目前国内人工智能创业非常火爆,主要是供求关系不平衡,投资方资金多,而国内人工智能领域,有比较好的技术背景的人又比较稀缺。导致创业团队只要技术背景好,不管找没找到刚需痛点,有没有商业模式,资本就蜂拥而至,显然这并不健康。 现在国内的人工智能创业属于明显的技术红利期,估值普遍偏高。但从投资者的长远视角来看,未来随着基础计算平台和开源平台的丰富成熟,技术方面的壁垒会越来越不明显,整个人工智能的技术准入门槛会越降越低。就像2008年你想找个IOS开发者,很难,现在却很普通一样,所有技术的演进都遵循这一规律。 所以我不建议大家凑这样的技术红利热闹。因为长期来看,人工智能创业和任何其他领域的创业一样,一定是综合实力的比拼,懂不懂行业、有没有找到刚需痛点、产品化和工程化能力怎么样、营销能力怎么样,产品做完了能不能卖出去等等。 涉及到具体的行业,简单讲,我认人工智能和机器人方向的创业本质上有mission-critical和non-mission-critical之分。为了方便大家理解,我们姑且称为“关键性应用”和“非关键性应用”。 Mission-critical的应用,就是一丁点儿错都不能犯的人工智能领域。比如自动驾驶,哪怕已经做到了99.9%,但仍然是千分之一的事故率。想想每天驾车上路的人有多少,这千分之一的故障率会导致多少致命事故。所以自动驾驶,必须要做到99.…%后面有多个9才能上路。 还有将人工智能用在医疗行业,像手术机器人做到精度99.9%,千分之一的出错率同样是极其可怕的后果,医疗事故关乎人命。要是在美国,这千分之一事故导致的巨额赔偿,恐怕就已让企业完蛋了。 总之在“关键性应用”的领域,必须做到99.9…%小数点后面有多个9,做不到就没法商业化。其背后的核心竞争力是算法和科学家。这类项目往往需要有top的科学家来坐镇背书。所以项目通常很贵(因为周期长,需要的钱自然多,同时这类人才又很贵),要投入大量的研发资源来消灭万分之一、十万分之一的出错率。 大家都明白研发的边际效益逐减,做到90%很容易,做到99%要投入不止10倍的资源,因为要消灭各种corner case,更别说99.9%和99.99%了,j2直播,所以这类项目时间周期会很长(类似于Google的无人车,从2009年到现在已经7年了;Mobileye从1999年做汽车辅助驾驶,2007年才商业化;达芬奇手术机器人项目更是起源于1980年代末的一项非营利性研究,直到2000年才拿到了美国食品药品管理局FDA的首个手术认证)。但一旦做成,这类项目优势就非常明显,因为竞争对手同样也要花这些时间。 这样的项目门槛高,不适合一般的创业者,所以通常比较贵,商业变现的时间周期比较长,资本也需要更多的耐心。一流的科学家团队适合选择这样壁垒高的关键性应用作为创业方向。 但实际上大多数AI/机器人的创业属于第二类,也就是“非关键性应用(none-mission-critical)”。这类项目不追求99%后面的很多个9,而且很多都有更简单实用的解决方案,或者有“人机混合”的方案。总之就是不追求高大上,简单、实用、性价比高更重要,这样的项目通常能够更快落地。 不追求很多个9。例如基于人脸扫描的门禁或者迎宾机器人系统,99%和98%没有本质的区别,实在不行不还有前台么。 更简单实用的解决方案。例如封闭路段(例如工业园区、机场码头)的自动驾驶,激光雷达又贵又复杂,我直接用磁条导航,而且算法上追求简单,“让速不让路”,只要前面有人,车就停下来。因为是封闭路段,所以场景被极大简化了。 (责任编辑:本港台直播) |