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迅雷创始人程浩谈人工智能创业 是综合实力的比拼

发布时间:2019-01-26 03:28:48 所属栏目:电商 来源:互联网
导读:大家好,我是迅雷创始人程浩,现在专注科技领域的投资。今天跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新,包括如何选择赛道、团队的搭配、以及如何应对巨头的挑战。为此我从投资人的视角,给大家总结了人工智能创业的6大核心问题。 第一个问题:互联网vs人工智能

  之所以跟大家聊这个话题,是因为前一段去百度大学跟大家交流,他们提到百度人工智能在无人车和DuerOS的应用。同时又问我,人脸识别在国内安防领域的应用价值非常大。像海康威视有近3000亿人民币的市值,每年光净利润就有近百亿。百度在AI方面是不是该考虑进军这个领域。我回答说千万别,因为安防是典型的、有巨大壁垒的“行业+AI”领域。

  即使百度技术好,在人脸识别率方面比海康威视高一个百分点(实际不一定,海康背后有几百人的AI研发团队)。但这并不代表百度就能替代海康。因为安防是“非关键性应用”(non-mission-critical),100个犯人我识别了95个,你比我多识别了一个做到了96个,其实没那么重要。

  而反过来,海康对比百度有什么优势?首先海康是做摄像头的,用自己的硬件跑自己的算法,是很自然的事儿。就像苹果手机,软硬一体体验更好。其次,海康做了这么多年的安防,积累了非常多的数据,人脸的数据、环境的数据……在安防领域有数据优势。最后,海康给公安系统做了很多类似警务通、基站信息采集、视图档案管理等SaaS平台的东西,以及警用云系统。我们可以认为公安系统的IT化,其中有一部分就是海康威视参与的。

  这些东西可能不赚钱,但却为海康构建了壁垒。因为底层的基础设施都是我建的,那前端的东西就只能用我的(我可以有100个理由,说竞品与我不兼容)。而且海康做了这么长时间,,积累了大量的客户资源,特别是政府公安局的资源,开拓这些资源非常需要时间。

迅雷创始人程浩谈人工智能创业 是综合实力的比拼

  这些就是所谓的行业纵深。所以即使对BAT而言,想进入“行业+AI”领域,选择垂直赛道时,同样要非常谨慎。在巨大的行业壁垒面前,真不是说我的算法比你好一些,市场就是我的,只有技术优势仍然差的很远。

  回归 “AI+行业”和“行业+AI”,通常来讲前者的行业纵深会比较浅,而后者则有巨大的行业壁垒。而行业壁垒,则是创业公司最大的护城河,也是抵挡BAT的关键。

  第四个问题:关键性应用vs非关键性应用

  谈到人工智能领域的创业,很多人都会有个误解,就是如果我团队没有个大牛的科学家,比如斯坦福、MIT的博士坐镇,我都不好意思讲在人工智能方面创业。其实这个认知是完全错的。因为在人工智能领域,算法到底有多重要,完全取决于你要准备进入哪个行业。

  根据行业和应用场景不同,我认人工智能的创业本质上有mission-critical和non-mission-critical之分。为了方便大家理解,我们简称为“关键性应用”和“非关键性应用”。

  “关键性应用”要追求99.9……%后的多个9,做不到就没法商业化。比如大家认为,99%可靠度的自动驾驶能上路吗?肯定不能,意味着100次就出1次事故。99.9%也不行,1000次出一次事故。

  千万记住,99%和99.9%的可靠度差距并不是0.9%,而是要反过来算,差距是10倍。也包括手术机器人,听起来99.9%可靠度已经很高了,但意味着1000次出一次医疗事故,放在美国,医院还不得被巨额索赔搞得破产。

  所以“关键性应用”领域,就是一丁点儿错都不能犯的人工智能领域,必须要有技术大牛、科学家或算法专家坐镇。同时,这类项目研发周期都很长。

迅雷创始人程浩谈人工智能创业 是综合实力的比拼

  正如以色列做ADAS (高级驾驶辅助系统)解决方案的Mobileye公司,今年3月被Intel以153亿美金收购。大家知道这家公司研发周期有多长吗?Mobileye成立于1999年,到他们推出首款产品、挣到第一桶金已是2007年。长达8年的研发周期。这在互联网创业里不可想象。包括谷歌无人车从2009年开始研发,到现在一直没有商业化;达芬奇手术机器人从启动研发到2000年拿到美国食品药品管理局(FDA)的认证,花了十年时间。

  “关键性应用”的普遍特点就是这样,项目通常很贵,研发周期巨长,离钱非常远,需要持续的融资能力,团队怎样才有持续融资?起码要有非常好的简历和非常好的背景。这个是能够持续融资的必要前提。所以大家可以看到,今天做无人驾驶的创业团队都是高富帅。因为不是高富帅,你都熬不到产品真正商业化应用那天。

  当然,如果在人工智能领域都是“关键性应用”,那就没大多数创业者什么事了。实际上,人工智能领域的创业,95%都是“非关键性应用(none-mission-critical)”。简单讲对这些领域,AI的可靠度只要过了基础线,高一点低一点区别不大。

  最简单的例子,现在很多公司的门禁开始用人脸识别。你今天带个帽子,明天戴个墨镜或口罩,识别率没法做到99%。可即使没识别出来也没问题。因为所有带人脸识别的门禁都有地方让你按指纹。即使指纹也刷不进去,问题也不大,公司不还有前台吗。

  这就是“非关键性应用“。这类项目不追求99%后面的很多个9。实际上,国内人工智能和机器人方向的创业,大部分领域都是“非关键性应用”。当然并不是说,在这个领域算法不重要,你天天认不出来也不行,所以一定要过了基础的可用性门槛,偶尔出现问题可以容忍。“关键性应用”则不能容忍。

  “非关键性应用“不追求高大上,简单、实用、性价比高更重要,这样的项目通常比拼综合实力。包括:

  对行业的洞察理解。要熟知行业痛点;

  产品和工程化能力。光在实验室里搞没意义;

  成本控制。不光能做出来的产品,还得便宜的做出来;

  供应链能力。不光能出货,还要能批量生产;

  营销能力。产品出来了,你得把东西卖出去。团队里有没有营销高手,能不能搞定最好的渠道是关键。

  所以大家在创业组团队时,一定要想好你选择的赛道处于哪个领域,不同的赛道对于团队的要求是不一样。“关键性应用”必须有技术大牛坐镇,“非关键性应用”则要求团队更加综合和全面。

  第五个问题:技术提供商vs全栈服务商

(编辑:核心网)

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