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人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)除了技術(shù)驅(qū)動更明顯，好像和其他領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)也沒有多大的區(qū)別，這些坑希望人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者要謹慎對待。

一只螞蟻被壓路機輪胎無情的碾壓，而壓路機根本都沒有注意到它。

類似這樣的事情在人工智能領(lǐng)域其實已經(jīng)出現(xiàn)了，巨頭公司以近乎“碾壓”的方式將很多初創(chuàng)公司趕出了局。

比如Google發(fā)布了神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)（GNMT），并且將其投入到了難度系數(shù)頗高的漢語-英語翻譯應(yīng)用中，準確率得到了相當程度的提升，這使得一些國內(nèi)機器翻譯的創(chuàng)業(yè)團隊被無情碾壓。

（谷歌CEO劈柴在發(fā)布會上展示其產(chǎn)品強大的中譯英能力）

探長走訪了國內(nèi)順為資本、聲智科技、文因互聯(lián)等人工智能領(lǐng)域投資機構(gòu)和公司，總結(jié)了人工智能創(chuàng)業(yè)的一些坑。

第一個坑：做大公司會做的事情

創(chuàng)業(yè)公司都是在大公司的陰影下生存。

很遺憾的是，很多時候大公司并不是紙老虎，一方面大公司有大量的人工智能人才，有良好的人才儲備，另一方面是大公司有大量的數(shù)據(jù)，此外大公司還有眾多的渠道和流量。

初創(chuàng)公司和大公司正面對抗，結(jié)局是可以想象的。

作為一個佐證，硅谷某大公司收購一個人工智能初創(chuàng)企業(yè)后，發(fā)現(xiàn)各種指標跑下來，性能還不如內(nèi)部的產(chǎn)品，于是被收購的團隊全部派去做產(chǎn)品了，而不是研發(fā)。

又比如上面提到的例子，某機器翻譯創(chuàng)業(yè)團隊，在谷歌發(fā)布新版神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)后，發(fā)現(xiàn)自家產(chǎn)品翻譯的準確性全面落后于谷歌。

所以一定要思考好大公司的產(chǎn)品路線圖，不要螳臂當車。

那么，哪些是大公司一定會做的事呢？基本有兩大規(guī)律：

第一是，越是底層的東西，巨頭越會去做。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎(chǔ)層是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，價值最高，大公司會長期進行戰(zhàn)略布局。在基礎(chǔ)計算能力、數(shù)據(jù)，通用算法、框架和技術(shù)方面布局，聚集大量開發(fā)者和用戶，這基本是兵家必爭之地。

比如谷歌、亞馬遜、微軟都紛紛推出了自己的人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施、API和開源框架，包括了計算機視覺、語音、語言、知識圖譜、搜索等幾大類。

第二是，越是通用型的產(chǎn)品，越是大公司會做的。

對于通用型的產(chǎn)品，大公司會貫徹人工智能優(yōu)先的策略，來提升效率、改善用戶體驗，對于通用技術(shù)層，這是構(gòu)建大公司護城河的基礎(chǔ)，大公司也一定會布局。

比如谷歌貫徹AI First的策略，改進智能助手（語音和NLP）、谷歌翻譯（機器翻譯）、YouTube（推薦算法）、圖片搜索（計算機視覺）等等。

這也導向了一個新的結(jié)論，也是順為資本副總裁及入駐企業(yè)家孟醒在采訪中強調(diào)的，越是純互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，越是大公司會做的。這背后的邏輯是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，也更通用。所以從這個角度上看，面向大眾的純互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品并不是人工智能初創(chuàng)公司創(chuàng)業(yè)的好方向。

實際上重投入和一眼就能看得見巨大價值的項目，都不是初創(chuàng)公司的理想的選擇。

難道創(chuàng)業(yè)公司就沒有機會了嗎？

互聯(lián)網(wǎng)大公司都在發(fā)力人工智能，依靠強大的實力做平臺，做入口，把持流量和服務(wù)，連接關(guān)鍵節(jié)點，難道創(chuàng)業(yè)公司就沒有機會么？

慶幸的是巨頭也有局限，它很難在每個垂直領(lǐng)域都做的非常深，因為這未必是他們的核心業(yè)務(wù)。

創(chuàng)業(yè)公司可以選擇做垂直領(lǐng)域的先行者，積累用戶和數(shù)據(jù)，結(jié)合技術(shù)和算法優(yōu)勢，成為垂直領(lǐng)域的顛覆者。

不過即使是做垂直領(lǐng)域，也不建議和傳統(tǒng)公司硬碰硬，而是迂回包抄，邊緣突破。

創(chuàng)業(yè)公司也可以專注于細分場景應(yīng)用，做窄品類的應(yīng)用，提供解決方案，直戳行業(yè)痛點。

總結(jié)一下，創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該不斷從邊緣創(chuàng)新，在巨頭看不見或者不屑的地方進行創(chuàng)新，不斷擴大創(chuàng)新的邊界，從而成長為一個價值中心，走農(nóng)村包圍城市的路線。

第二個坑：只追求技術(shù)不重視產(chǎn)品體驗或經(jīng)濟效益

“2C產(chǎn)品上，消費者不會為算法和技術(shù)買單，技術(shù)必須轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，用于改善產(chǎn)品體驗或者提升效率”，聲智科技合伙人&副總裁李智勇在采訪中表示。

一個產(chǎn)品落地，內(nèi)部的鏈條很長，除了技術(shù)和研發(fā)，剩下70%的人可能是做產(chǎn)品、銷售、生產(chǎn)、渠道。如果是硬件，需要考慮硬件以年計的開發(fā)周期。如果是面向企業(yè)的解決方案，還需要考慮不同企業(yè)和客戶的繁瑣需求。

（谷歌為其人工智能機器人研制的芯片）

人工智能領(lǐng)域很多科學家創(chuàng)業(yè)，擁有很好的技術(shù)背景，“這個領(lǐng)域的確很適合科學家創(chuàng)業(yè)，但技術(shù)往往只是必要不充分條件?！泵闲言诓稍L中表示。

科學家創(chuàng)業(yè)也往往面臨一個問題，學術(shù)能力強的科學家往往發(fā)的最好的Paper，而最好的Paper往往都是研究最通用的問題。正如我們之前講的，做一個通用的東西，未必能立馬應(yīng)用于工業(yè)實踐，即使有用，這往往也是大公司要做的。

不過擁有技術(shù)優(yōu)勢這個起點是對的，得把這個滾動起來。技術(shù)突破，產(chǎn)品落地，技術(shù)再突破，越卷越大，像滾雪球似的一步一步地發(fā)展壯大起來。

“這個滾雪球的過程是非常必要的，因為純粹的機器學習算法優(yōu)勢并不會持續(xù)多久，最多一年，甚至只有三個月”，李智勇強調(diào)。

即使是在人工智能領(lǐng)域，技術(shù)在很多場合也不是最重要的東西，一方面是大家的技術(shù)都差不多，沒有顯著差異，另一方面是有眾多其他的因素影響用戶體驗和購買選擇。

第三個坑：摸不清誰會為你的產(chǎn)品買單

人工智能創(chuàng)業(yè)者一定要謹慎痛點低的偽需求，滿足誰的需求是一定要思考好的問題，在人工智能領(lǐng)域，要么是2B（面向企業(yè)），要么2C（面向消費者）的方向，各有利弊。

2C 的優(yōu)勢在于可以打造自主品牌，而且用戶購買決策是在相對市場化的競爭環(huán)境中，一但成功容易形成規(guī)模效應(yīng)，成長為巨頭。2C 的劣勢在于可能需要更長時間的積累，需要更龐大的團隊，而且競爭更激烈，因為要消費者掏出真金白銀。

2C也可以分為兩大類，一類是新硬件新產(chǎn)品，第二類是既有產(chǎn)品的改造。

（Amazon Alexa語音助手系列產(chǎn)品）

新硬件新產(chǎn)品可能是一片藍海，也可能是一個偽需求，我們需要關(guān)心的是市場能有多大，量有多大，如何教育消費者，如何獲取用戶，需要關(guān)注周期有多長，能否撐到爆發(fā)的那天。

既有產(chǎn)品的改造我們要正面和傳統(tǒng)產(chǎn)品對抗。需要思考好我們產(chǎn)品效率的提升或者用戶體驗的改善是否足夠讓用戶放棄已有的成熟產(chǎn)品。我們是注重于存量市場還是增量市場，團隊是否能夠抗衡傳統(tǒng)公司幾年甚至數(shù)十年積累的市場、品牌和渠道。

2B 的優(yōu)勢在于相對容易變現(xiàn)，因為從企業(yè)用戶更容易收費，此外團隊也更專注在某些問題，這些點上更適合創(chuàng)業(yè)團隊；2B 的劣勢在于規(guī)模效應(yīng)不一定明顯，2B的周期也可能很長，此外2B弊端是某些領(lǐng)域采購決策市場化程度可能很低，需要拼企業(yè)資源或者政府資源。此外，2B的切入點也非常重要，找不好切入點就非常容易碰壁。

（針對企業(yè)的人工智能服務(wù)，圖片來自Raconteur）

2B還是2C這是一個問題，目前來看大多數(shù)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用都是2B?，F(xiàn)在的人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者找到一個合適的行業(yè)，充分了解這個行業(yè)的需求，看準這個行業(yè)在某個時間點產(chǎn)生變革，變革是什么，然后提供2B的服務(wù)，可能會比突擊2C的機會要更快或者更容易。

的確，在2B領(lǐng)域找到一個方向，幫助企業(yè)或商家提升效率或者省錢或者創(chuàng)收，都是一個很好的方向，“這是一個經(jīng)濟問題”，用孟醒的話說。

無論做2B還是2C，都要想好壁壘在哪里，優(yōu)勢在哪里。比如如果優(yōu)勢是行業(yè)資源，如何找到合適方向切入。如果壁壘在于數(shù)據(jù)，第一波數(shù)據(jù)從哪里來，如何把數(shù)據(jù)優(yōu)勢滾動起來，都是要思考的問題。

第四個坑：人員結(jié)構(gòu)不合理

把握好研發(fā)團隊和產(chǎn)品工程團隊的比例，也是在人工智能初創(chuàng)公司里不斷涌現(xiàn)的一個問題。

很多人工智能初創(chuàng)企業(yè)由于團隊基因等原因，一味地追求算法和技術(shù)上的領(lǐng)先，招募大批科研人才，而工程人才欠缺。擁有大量科研人才有利于做公關(guān)，也利于吸引VC的投資，但這一方面可能帶來過高的成本，牛人扎堆后更難管理，誰也不服誰，可能會因為學術(shù)興趣不同而造成“神仙打架”，導致產(chǎn)品方向的偏差。

畢竟初創(chuàng)公司不是研究院，不以促進學術(shù)發(fā)展為目的，不以發(fā)paper為目的，而是要以產(chǎn)品為核心的商業(yè)機構(gòu)。

做2C的創(chuàng)業(yè)，需要創(chuàng)始團隊非常有產(chǎn)品思維，而這往往是科學家出生的團隊最缺乏的，而做垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，也要求創(chuàng)始團隊有行業(yè)資源。這些都需要尋找合作伙伴來補齊。

第五個坑：不懂得如何把握節(jié)奏

在國內(nèi)講風口，在硅谷也講timing，在大部分投資都有投資回報期要求的情況下，創(chuàng)業(yè)公司要控制業(yè)務(wù)的方向和節(jié)奏，找好合適的時機。

在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)的時代，都有窗口期的概念，錯過了窗口期會很難做大，進入過早也會死的快。在人工智能領(lǐng)域，時機和節(jié)奏感的把握都很重要。

時機的判斷非常關(guān)鍵，比如在當前語音的發(fā)展已經(jīng)完全可以商業(yè)化的時候應(yīng)該做些什么，比如對視覺領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展的判斷，又比如對無人車領(lǐng)域前景的判斷，找準時機點及其關(guān)鍵，不同階段要做不同的事情。

而節(jié)奏感的控制除了來自對人工智能技術(shù)發(fā)展程度的判斷，還有來自對融資環(huán)境的判斷，對市場發(fā)展速度和變化的判斷，對競爭對手的判斷。有這幾個方向的判斷，就大概能知道是否步子應(yīng)該邁得大一些。

最后，想說的是，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)除了技術(shù)驅(qū)動更明顯，好像和其他領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)也沒有多大的區(qū)別，這些坑希望人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者要謹慎對待。

本文為硅谷密探旗下《AI嚴肅說》專欄文章。

作者：嚴肅，硅谷密探主筆，麻省大學人工智能方向研究生畢業(yè)，與通用汽車合作過為期兩年的無人駕駛科研項目，在國際人工智能聯(lián)合會議（IJCAI）等學術(shù)會議上發(fā)表過多篇論文，在寫一系列AI的文章。

來源：https://www.huxiu.com/article/173685.html

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