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人工智能创业热背后的冷思考,技术和应用路线的选择

2017-8-15 00:53| 投稿: xiaotiger |来自: 互联网

摘要: 最近,人工智能的创业比较火爆,身边立马出现了不少的,人工智能领域的创业者,在与这些创业者进行沟通的过程中,能够分享他们对于人工智能领域创业认知的一些真知灼见,也能够吸取他们在一线创业实践总结出来的经验 ...

最近,人工智能的创业比较火爆,身边立马出现了不少的,人工智能领域的创业者,在与这些创业者进行沟通的过程中,能够分享他们对于人工智能领域创业认知的一些真知灼见,也能够吸取他们在一线创业实践总结出来的经验精华,更能够感受到那些缺乏基本认知,而在盲目进行的创业者的潜在风险。

如今,结合诸多创业者的经验分享,总结一些有助于创业者正确和透彻认知人工智能领域创业的干货。

方向选择问题

问题:人工智能领域创业,专注技术科研还是专注普及应用?

关于这个问题,通常的说法就是,在人工智能领域,驱动价值创造的一定是技术能力,然而虽然技术驱动作用十分明显,但是其中蕴含的商业价值未必那么大,或者说商业价值那么大,能够被普通创业者抓住的价值未必那么多。

首先,人工智能技术创新领域拥有较强的技术门槛,几乎不是那些没有技术积累的创业团队能够涉足的,除非你拥有较强的技术团队积累,甚至是专利的积累,否则这个领域几乎不是你的菜。

其次,技术创新虽然拥有较强的基础支撑作用,但是技术革新的速度十分之快,一般条件的技术团队,是不具备短时间完成技术从研发,实验,应用,普及,回报整个完整闭环的能力,或者说不具备在短时间实现变现闭环的能力。

而这无疑增加了风险指数,在没有实现技术商业闭环的时候,已经出现了替代技术或者革新技术,无法跟上节奏,最终走向死亡。

一个应用场景的价值或许远高于技术本身的价值

最后,如果技术要实现最大价值,则意味着要具备广泛的适用性,而具备广泛适用性的普适性技术,基础性技术,虽然可能需要较大的开发成本,但是一旦成功,成为行业的普及性技术,则意味着其独立出售技术本身来盈利的可能性比较小。

这也意味着越是普及性技术,单单靠出卖技术是无法获得应该有的收入的,以人工智能领域,语音识别领域的科大讯飞来说,在语音识别领域的几乎绝对的领先地位,特别是中文语音技术领域的优势十分突出,然而,作为一种基础的技术能力,要对这种技术实施按次收费等模式,几乎是不划算的买卖。

科大讯飞的语音开放平台,如果通过每次的调用来收费的话,那么每次的交互使用的定价是十分难以确定的,不同行业,不同领域,不同规模的企业,即便是拥有较大的调用和使用量,其最终受益的数量或许都无法变得更加大。

而作为普适性技术,必须要实现与行业的差异性场景的应用才能够实现其最大价值,包括法院审判中的书记员的庭审记录应用场景开发,智能客服系统的开发,智能家居控制入口场景的应用,电视娱乐产品的语音交互场景开发等等。

同样的道理,在媒体行业,一条新闻的报道,或许能够引发股市的巨大变动,引发我们生活的真正改变,诸如城市中心的主干道上的大桥要检修这类信息,如果有人拥有了这条信息,通过不对外传播,而是每收听一次这样的信息收费一次,则一方面会被社会谴责,另外一方面也无法保证其最终的受益。

越是基础技术,越是通用技术,其独立售卖的价值往往都比较低。

因此,将技术应用到具体的一个现实商业场景,解决一个现实的场景化、个性化的需求,才具备更大的广阔价值。

相比技术能力和技术应用,技术应用解决各种行业的实际问题的总量价值,一定要高于技术能力本身的单一售卖价值,这在任何一次技术变革浪潮中都表现的十分突出。

而能够胜任技术能力研发和创新的公司一定是少数,无论是多大规模,多强实力,但是总体是数量有限的。

应用市场价值空间大于技术创新市场价值空间也是一个基本的事实。

以VR领域的市场价值空间挖掘为例,VR市场包含了VR硬件设备、软件技术、内容产品、行业应用解决方案等诸多个细分市场。

其中,硬件设备的生产从某种意义上说是比较成熟的,也是大家比较多的进入的,但是由于其应用场景有限,其整体的硬件设备消费数量不大,而且具有很强的技术换代的风险,除非拥有较强的市场反应能力,否则进入这个市场一方面风险极大,另外一方面要有进行快速推广普及的能力,否则市场空间也有限。

而现实讲,在内容产品,以及行业应用解决方案市场中,由于每个具体的领域,包括教育、游戏、娱乐、商业、医疗领域的每个应用场景,几乎都需要针对应用场景进行个性化的技术开发,内容定制。

即便是同样处于教育领域,对育儿师进行虚拟现实教学的课件中,也需要进行针对性的内容制作和开发,而进行机械修理方面进行的技术教学,对于各种工业品的配件产品的数字建模本身就是巨大的市场需求。

因此,从现实角度,将技术应用到具体行业,解决具体问题的市场空间更大,而技术本身,包括技术本身,硬件设备等具备普适性的通用设备,其在整个问题解决过程中的作用价值一定是有限的。

即便是硬件设备的整体需求量特别大,但是都几乎来自几个头部企业的设备,这才能保证整个行业的普及型基础设备技术标准的一致性,以便于整体适配成本的降低。

商业模式设计问题

问题:人工智能设备的变现模式该如何设定?

人工智能的概念高大上,其市场前景也可以预期,但是在现实中,如何向客户和用户阐释其真正的商业价值,或者说,销售一个产品或者一套解决方案,对于客户的现实价值是哪些,都设计商业变现模式的设计问题。

一些创业者将自己的产品和服务讲的天花乱坠,最后都无法得到客户的认可,最终无疾而终,最为核心一点没有找到现实的,并且接地气的商业变现模式的表述。

以服务机器人为例,餐厅中增加一个送餐机器人,虽然能够体现餐厅的科技感,但是是否能够真正为餐厅带来现实价值就是一个未知数,或者说是需要进行深度挖掘的价值空间。

其中,吸引多一些的客户来餐厅等的说辞,是无法真正说动餐厅老板的,能够真正节省几个服务员,每个服务员的工资是多少,其实现的替代作用或许就是送餐机器人的大致定价,也是市场能够认可的价值,而非机器人生产出来的硬成本。

一方面节省出来的真的人力成本才是送餐机器人的真正价值,同时也是其最终定价的标准。

在智能机器人的各种价值表述中,各种高大上的智能因素或许只是营销的说辞而已,而在现实的买单商家眼里,真正为我创造的价值,或者说节约成本而创造的价值的多少,才是这个产品的真实价值。

而诸多的概念表述中,从1.0的对于人力的简单替代入手,去评估自身的价值空间,才是靠谱的,能够被市场接受的价值,才是商业变现的起点。

商业变现模式,从可得到的现实价值入手去定价,才是商业回报的起点。

人工智能领域的创业建议(也是误区或者说坑)

1、技术恐惧症和技术极客病

技术恐惧症患者,一般看到人工智能技术的诸多原创性,创新性的开发需求,就感觉到开发的压力巨大,于是就产生技术恐惧的情绪,患上技术恐惧症。

然而现实是,虽然技术研发拥有较强的门槛,并不见得是一个新兴创业公司擅长的地方,但是并不是说没有机会,很多创业者往往因为技术的门槛高,作用大,面对谷歌、亚马逊、百度等技术型企业的进入,就对技术创新产生恐惧。

与这些巨头企业,在通用技术的正面竞争,或许没有机会,但是在细分领域的应用领域,或者在生态链条中的某一个具体技术细节的独创性还是有可能实现的,因此技术创新方向上,选择落脚的点十分重要,完全无需畏惧。

另外一种就是技术极客的思维,在人工智能领域一定要强调自己的技术水平和能力与巨头的比较,什么先进过谷歌的技术,先进过苹果的技术追求目标,最终导致的或许是一举成名,大多数时候是一无是处。

寻找好技术创新的应有态度是最重要的。

2、眼高手低派

人工智能未来或许对我们人类生活的改变是巨大的,甚至是颠覆的,甚至是彻底的,但是这些价值要最终实现,都需要一步步进化,而不是一蹴而就的。

不少创业者怀揣着改变世界,颠覆行业的梦想很好,但是一直将这些挂在嘴边,张口闭口改变世界,颠覆行业的,无法将自己的产品和服务的真实价值说出来,表现出来,最终都会因为缺乏基本的商业变现模式的支撑而作罢放弃。

本质上,人工智能要应用的企业服务市场,通过服务制造业企业、服务型企业的产品和服务的方式,实现对于现有产品和服务的升级,最终实现其价值,而在普及过程中,需要找到现实的价值支撑点,比如为企业节省了多少成本,具体到多少时间,多少人工,多少个雇佣劳动力,一共产生了多少的成本降低。

只有这样,改变世界,颠覆行业的梦想才能够落地,才能够被认可,否则眼高手低,无法落地,荒废是必然的。

3、外行看热闹

要实现人工智能的真正价值发挥,服务一个行业领域,针对行业的业务流程,核心痛点,价值创造的全过程进行人工智能应用和提升才是其价值最大化的突破点。

在这个过程中,相较于人工智能技术中的技术要素本身,行业中的具体需求痛点,行业中的实际业务流程情况的价值或许要远远高于技术本身,在对于技术创新研发花费的时间,或许远不如对于行业痛点的甄别以及对行业业务流程的理解认知。

人工智能技术的变革和应用,如果一直站在行业外部去体外观察,是无法真正提供行业认可的有价值的解决方案的,也最终无法实现价值的真正增值的。

人工智能应用领域,不是外行能够解决的问题,外行看热闹的模式是行不通的。(完)


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