关于人工智能的思考,855性能暴增
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原标题:为什么BAT干不掉海康威视?——关于人工智能的思考

原标题:华为的Turbo技术逼高通不再挤牙膏?855性能暴增

原标题:苹果公司 9 月 12 日活动上的预期发布产品

来源 : 浩哥说

华为研发出了个GPU Turbo的技术之后,高通这边的粉丝就坐不住了,如果高通出一个GPU Turbo技术会怎么样?其实我想说的是华为970处理器出了这个技术才和高通835的游戏性能打成平手,硬件差距摆在这里,这一次的麒麟980还是采用的公版架构,当然这一次ARM的A76以及Mali-G76 GPU都是华为首发的,这有时间差的优势!

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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 。

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在本周三,我们即将迎来期待已久的苹果产品发布活动。该活动定于9月12日太平洋时间上午10点/美国东部时间下午1点举行,苹果预计将推出三款新款iPhone,新款Apple Watch等等。

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 。

华为能研发出GPU Turbo别的厂商不一定能做出来的,因为华为是自己设计的SOC能够有底层的权限,而别的厂商都是找高通买的处理器,这里面的含义就不太一样了,如果说高通和某个手机厂商联合研发呢?其实我觉得没有必要,只要高通自己把GPU做的优秀,在加上手机厂商稍微一优化那么效果就非常好了,所以在性能方面还是高通的强项!

以下是我们对苹果公司在9月12日的活动上可能会发布的所有产品的一个整理......

第一个问题 : 为什么应关注人工智能而非互联网 ?

而就现在的手机生态高通处理器目前的性能已经足够用了,在Turbo无非也就是大型游戏满帧,系统老化后,芯片老化后手机还一样会卡,就跟电脑圈流行的一句话就是:五年后都是一堆垃圾...

iPhone Xs

首先如果今天大家选择创业 , 我建议更应该关注人工智能 , 而非互联网 。 为什么这么讲 ?

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  1. 互联网的流量红利已经消失 ;

大家有一个误区就是以为华为的GPU Turbo技术研发出来后,高通就被打败了,你们怕是对芯片巨头有什么误解,我想说的是只要高通不想被超越那就没有人能超越他,至少在性能方面是这样的,苹果就不谈了人家iOS系统的优势在这里,安卓阵营未来几年高通都会是霸主,除非华为突飞猛进自己研发出强劲的GPU!

首先,Apple 将会推出配备了一个5.8英寸的 OLED 显示屏的 iPhone Xs。该设备是去年推出的 iPhone X 的一款继任产品,具有类似的设计,但增加了全新的金色选项。

以 PC 来说 , 全球 PC 出货量连续 5 年下滑 。 大家知道国内最后出现的一个 PC 互联网独角兽是谁吗 ? 是知乎 , 大概是 2011 年初推出 , 这么多年过去 , 再也没有 PC 互联网的独角兽出现 。 做个类比 , 我们知道 2015 年移动互联网的渗透率和竞争程度和 2011 年的 PC 互联网类似 , 以此类推 , 2015 年以后再做移动 APP , 也很难出独角兽了 。

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据报道,iPhone Xs预计将专注于相机和性能改进。但其定价目前仍不确定,一些报道表明 iPhone Xs 的起价为800美元,而有的报道声称其起售价为 899美元。但是无论如何, iPhone Xs 预计将比目前的 iPhone X 便宜一些。而且将于9月14日开始预订,并于9月21日发货。

毕竟中国连续两年手机出货量都在 5 亿多台 , 增长放缓 , 代表无线流量基本已走平 , 你多卖一台 , 我就少卖一台 , 是存量竞争 。 今天创业者再做一个纯互联网的 APP , 投资人问的第一个问题就是你怎么获客 。 因为现阶段流量格局已定 , 首屏就那几个 APP 。

高通和英特尔都是出了名的“牙膏厂”,本身由于这两家就没有什么竞争对手,所以每年的产品也趋向保守,要是这两家不保守起来我认为性能还是非常大的提升空间,而华为之所以要研发GPU Turbo就是因为自己性能是短板啊,华为目前只是说补齐了自己的短板,但是还是不够长啊,当然了我们也是希望华为未来研发出自主架构后能超越高通!返回搜狐,查看更多

iPhone Xs Plus

  1. 互联网 + 的机会同样有限 ;

责任编辑:

除了 iPhone X 的继任者 iPhoneXs 外,我们还了解到,在今年推出的三款机型中,最大的那一款会被称为 iPhone Xs Plus(与之前所报道的iPhone Xs Max有所不同,具体最终名称等到本周三便可见分晓)。

主要在于互联网最大的价值 , 是解决信息不对称和连接 。 所以对于电商特别有价值 。 淘宝用皇冠 、 钻石等信用体系解决了信息不对称 , 同时又把全国有这么多买家和卖家连接在一起 。 这个是互联网的价值 。

该设备预计将采用 6.5 英寸的 OLED 显示屏,但整体尺寸与 iPhone 8 Plus 相似。根据我们之前了解到的供应链示意图,iPhone Xs Plus 的具体尺寸为157.53毫米×77.44 毫米 ×7.85 毫米厚,这使得这款设备比 iPhone 8 Plus 更窄更短,但显示屏更大。

但很多行业信息和连接并不是痛点 。 拿医疗举例 , 中国三甲医院的大夫就那么多 , 你把全国 13 亿人民都和这些大夫连接上了也没用 , 因为一个医生一天还是只能看那么多病人 。 互联网并没有提高医生看诊的效率 。 在诸如餐饮 、 医疗这些传统领域 , 互联网的帮助是很有限的 。

与 iPhone Xs 一样,iPhoneXs Plus 也将采用全新的金色选项,以及传统的银色和太空灰色。其基本存储型号的定价预计为999美元,且价格随着存储容量的增加而随之增加。我们几乎可以肯定iPhone Xs Max会在9月14日起便可开始预订,并于9月21日发货。

也包括滴滴打车 , 互联网解决了打车难的问题 , 但是没解决打车价格的问题 。 事实上 , 补贴去掉之后 , 大家都发现了滴滴一点都不便宜 , 道理很简单 —— 不管是专车还是出租车 , 还是需要由人来开 , 人工成本降不下来 , 就不可能便宜 。

6.1 英寸的LCD iPhone

  1. 真正能够提高社会生产力 , 解决供需关系不平衡的就是人工智能 ;

最后,Apple 可能还会推出一款新的 6.1 英寸 的LCD iPhone,其设计风格类似于iPhone X。此外,该设备的命名尚不清楚,但它可能是iPhone 9,iPhone Xr,iPhoneXc(最有可能),或其他任何名称。

人工智能将给社会生产力带来的提高 , 以及对人类带来的影响将远远超过互联网 。

根据泄漏的原理图,我们了解到了这款6.1英寸的LCD型号的具体尺寸为150.91毫米×75.72毫米×8.47毫米厚。相比之下,iPhone Xs Plus 为157.53毫米×77.44毫米×7.85毫米,iPhone Xs 则为143.6毫米×70.9毫米×7.7毫米厚。

还是拿医疗来说 , 很多基层医院水平不高 , 那未来完全可以通过人工智能来辅助医生读 CT 、 X 光等医疗影像 。 像今年 , IBMWatson 对皮肤黑色素瘤的诊断 , 准确率已提高至 97% , 远远超过了人类专家 75%-84% 的平均水平 。

这款 6.1 英寸的 iPhone 与其它两款手机的主要区别在于它的配备与价格。该设备是今年即将推出的三款机型中的最便宜的一款,Apple通过使用 LCD 显示屏代替 OLED 显示屏来降低了制造成本,并且选择单镜头相机组件,而不是双镜头。

未来 , 人工智能无论是在无人车 、 机器人 、 医疗 、 金融 、 教育还是其他领域 , 都将爆发巨大的社会效益 , 这点毋庸置疑 。 我认为下一波大趋势和大的红利不是互联网 + , 而是人工智能 + 。 我建议现在的创业者更应该关注人工智能领域的创业机会 。

这款6.1英寸的iPhone很可能会提供多种颜色选择 - 包括黑色,白色,蓝色,红色和橙色。最近的一份报告显示该设备的定价将从 699 美元起。虽然 6.1英寸的 iPhone 预计将在苹果公司9月12日的活动上发布,但这款设备可能会直到11月份才可购买。

第二个问题 : BAT的巨大优势

Apple Watch Series 4

人工智能主要分三层 。 最底层是基础架构 ( Infrastructure ) , 包括云计算 、 芯片以及 TensorFlow 这样的框架 。 在基础层之上是中间层 , 叫通用技术 ( EnablingTechnology ) , 例如图像识别 、 语音识别 、 语义理解 、 机器翻译这些 。

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基础层和中间层 , 是互联网巨头的必争之地 。 比如芯片领域 , Intel 、 英伟达 、 高通都投入巨资 , 竞争极其激烈 。 同样云计算 、 框架也是一样 , 都不是小公司能够涉足的领地 。

除了新的 iPhone系列,Apple 本周三还将推出可能会被称为Apple Watch Series 4的产品。这次的升级将带来一个更大的显示屏,正如我们在上述营销图片中所展示的那样。

现在对于中间层的通用技术 , BAT 也极其重视 。 因为大家都相信人工智能是下一波工业革命浪潮 。 对腾讯 、 阿里 、 百度这些巨头来讲 , 要想在大浪中屹立不倒 , 必须要构建出人工智能的生态系统 ( Ecosystem ) 。 而核心就是要依靠这些 Enabling Technology 技术 。

新的 Apple Watch 的屏幕将比目前的 Apple Watch Series 3 大出约15%。在分辨率方面,Apple Watch Series 4的42mm型号的分辨率可能为384×480,相比之下,Apple Watch Series 3 的分辨率为312×390。

相比创业公司 , BAT 的最大优势是什么呢 ? 第一 , 不缺数据 ; 第二 , 为了构建自己的生态系统 , 未来通用技术一定全部是免费的 ; 第三 , 虽然通用技术免费 , 但 BAT 有羊毛出在身上的猪机会 。 这是典型的互联网打法 。

除了一个更大的显示屏外,Apple Watch Series 4 还将采用改良的数字表冠,如上图所示。那个表明 LTE 支持的红点设计似乎已经被遗弃,苹果转而采用了另一个更微妙的红圈设计。此外,侧面按钮和DigitalCrown之间还有一个新的孔,这可能是一个用于改进Hey Siri等功能的麦克风。

这里的猪是什么 ? 猪就是云计算 。 例如百度的 ABC 策略 , 分别代表人工智能 ( AI ) 、 大数据 ( Big Data ) 和云计算 ( Cloud Computing ) 。 AI 我可以不赚钱 , 开放给大家 , 那么大家想享受我的服务 , 就来买我的云吧 。

关于上市时间,Apple Watch Series 4预计将于9月14日开始预订,并于9月21日开始发货。

而对于创业企业来说 , 只做图像识别 、 语音识别 、 语义理解 、 机器翻译这些通用技术 , 指望通过 SDK 卖钱 , 未来路会越来越窄 , 特别是 BAT 都免费的压力下 。

AirPods 2

所以从这个角度讲 , 创业公司做下面两层风险比较大 。 我认为创业公司的机会在最上层 , 就是拿着下两层的成果去服务垂直行业 , 也就是我们所谓的人工智能 + 。

据我们了解,AirPods也将在今年获得更新。虽然据称苹果正在研发一次重大的 AirPods 的升级,但将于2019年年初推出,今年预计只会对现有的AirPods进行适度的升级。

第三个问题 : 海康威视相对BAT的优势在哪里 ?

据彭博社报道,AirPods 今年将获得'HeySiri'支持,这将使用户更容易做控制音量,音频播放等操作。除了'Hey Siri'之外,据称新款 AirPods 还配备了 Apple 的新无线芯片,可以更轻松地管理蓝牙连接。

深入垂直行业的人工智能 + , 又可细分为两类情况 : 即“ 人工智能 + 行业 ” 和 “ 行业 + 人工智能 ” , 他们间有明显的区别 。

根据相关消息来源,2018年的 AirPods 将与第一代 AirPods 的价格相同,为159美元。然而,明年的高端型号可能会更贵。

“ AI + 行业 ” 简单讲就是在 AI 技术成熟之前 , 这个行业 、 产品从未存在过 。 比如自动驾驶 , 亚马逊的 Echo 智能音箱 、 苹果的 Siri 语音助手 。 在人工智能技术未突破前 , 不存在这样的产品 。 因为 AI , 创造出了一条全新的产业链 。

AirPower

“ 行业 + AI ” 就是行业本身一直存在 , 产业链条成熟 , 只是以前完全靠人工 , 效率比较低 , 现在加入 AI 元素后 , 使得行业效率有了明显提高 。 比如安防 、 医疗等领域 。

除了旗舰产品发布之外,我们希望 9 月 12 日也能为我们带来备受期待的 AirPower 。 Apple 最初在 2017年9月的活动中提及到了 AirPower 这一产品,但没有提供定价和具体上市等细节。

客观讲 , 这两个类别都有创业机会 。 但“ AI + 行业 ” , 因为是一条新的产业链 , 创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上 。 巨头们坐拥数据优势 。 所以从这个角度 , “ 行业 + AI ” 相对对创业公司更为友好 , 也更容易构建出壁垒 。

AirPower 允许用户在一个充电垫上便可为iPhone,Apple Watch和AirPod充电。它可以支持Apple Watch Series 3及更高版本,同时可以支持iPhone 8及更高版本。

我认为 , 未来行业壁垒才是人工智能创业最大的护城河 。 因为每个行业都有垂直纵深 , 尽管 BAT 技术好一点 、 并不关键 。 拿医疗 + AI 举例 , 什么最重要 ? 大量准确的被医生标注过的数据最重要 。 没有数据 , 再天才的科学家也无用武之地 。

此外,AirPods需要一个更新的无线充电功能盒才能使用AirPower来进行充电 - 但Apple已经表示它将为旧款AirPods提供这样的一个盒子。

但在国内 , 这个医疗数据拿出来非常困难 。 所以 BAT 做医疗一点优势都没有 , 因为他们要把这些数据 , 从各医院 、 各科室搞出来也很累 。 相反 , 如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年 , 也许拿起数据来比大公司更容易 。

AirPower的定价仍不清楚,但最近的一份供应链报告显示,这个充电配件的价格为160美元。理想情况下,AirPower将于9月21日与新的iPhone和Apple Watch一起发售,但目前还不清楚。

这要求创始团队的合伙人中 , 必须有懂行业 、 有行业资源的人才 。 这与互联网 + 一样 , 一旦细分到具体行业 , 并不是说你百度 、 腾讯有资金 、 有流量 , 投入人才就什么都能做 , 比拼的还有行业资源和人脉 。

其他配件

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 。

除了一系列新产品之外,Apple几乎肯定会推出其新的秋季配件系列。这将包括新的iPhone手机壳颜色,新的Apple Watch表达等。 Apple经常将其配饰组合作为一个时尚系列,并会随着季节的变化而推出新的颜色选择。

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 。

新的Mac?

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 。

据传苹果公司在 2018年会推出多款新的Mac,尽管苹果最近刚刚通过Touch Bar来刷新了其MacBook Pro产品。然而,目前还不清楚这些新款Mac是否会在9月或10月发布。

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 。

最近,一份来自 Digitimes 的报道称苹果公司将在 9 月宣布推出价值1200美元的MacBook。

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 。

而最近几个月的其他一些报道显示,苹果公司计划推出一款价格更低的MacBook,而且彭博最近补充到,这款设备将配备Retina显示屏,其设计与目前的MacBook Air相似。但是,尽管有大量的谣言和报道,但我们对于这款13英寸的MacBook的了解并不多。

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 。

此外,有相关报道显示苹果今年会推出新款的Mac mini。虽然Mac mini 通常代表了一种进入macOS生态系统的“最便宜的方式”,但Bloomberg最近的报道说,今年的Mac mini将会针对专业用户,而且会比目前的Mac mini更贵,起价为499美元。

第四个问题 : 为什么技术可能并不重要 ?

最后,今年还将推出新款 iMac。虽然具体细节尚不清楚,但Ming-Chi Kuo表示新款 iMac 将具有“显著的显示性能升级”。

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 。

iPad Pros?

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 ” 。

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“ 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 。

Apple 2018的另一个主要亮点便是iPad Pro。一系列报道显示苹果今年有两款新的iPad Pro型号将会推出,但尚不清楚它们是否会在今年9月或10月推出。

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 。

苹果可能会让目前的 10.5 英寸和 12.9 英寸的 iPad Pros 焕然一新,新功能包括支持Face ID的技术,以及全新的边到边的显示屏。而且,今年的 12.9英寸的型号预计会具有相同的屏幕尺寸,但由于减少了边框,所以其整体体积会更小。

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 。

同时,现有的10.5英寸的型号在今年预计会增加到 11英寸,但设备边框会更窄。

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 。

此外,今年推出的iPad Pros将把智能连接器移到设备的背面。虽然目前尚不清楚它最终会如何工作,但基于泄漏原理图的渲染显示了智能连接器的新位置。

“ 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 。

总结

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 。

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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 。

虽然我们对Apple的9月12日活动有很多了解,但同时还有很多我们并不了解的事情。总之,此次的活动预计将推出 iPhoneXs,iPhone Xs Plus 和6.1英寸LCD iPhone。此外,我们将看到Apple Watch Series 4,一起推出的可能还有新的AirPods和AirPower。

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 。

另一方面,我们是否看到新的Mac和iPadPros还不清楚。虽然这肯定是一种可能性,但苹果公司也有可能会在10月举办另一场活动来展示这些设备。就像2016年,Apple举办了正常的9月份的iPhone发布活动,然后在10月举办了另一场活动,推出了新的MacBook Pro系列。

“ 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 :

无论如何,9月12日对苹果粉丝来说将是一个重要的日子。而对于以上这些产品你最兴奋的是什么?请在评论中告诉我们!

对行业的洞察理解 。 要熟知行业痛点 ;

来源: 9to5Mac 返回搜狐,查看更多

产品和工程化能力 。 光在实验室里搞没意义 ;

责任编辑:

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 : 产业链上的赢家通吃与行业壁垒优势

现在很多人工智能创业者都是技术背景出身 , 创业的第一个想法通常是做技术提供商 。 技术提供商作为创业的敲门砖可以 。 但如果只定位做技术提供商 , 未来路会非常窄 。 为什么说未来只做技术提供商价值会越来越小 ? 原因有几点 :

  1. 首先通用技术一定是大公司的赛道 , BAT 未来一定会开放免费 。

人家大公司会免费提供人脸识别 、 语音识别 、 语义理解 、 机器翻译这类 EnablingTechnology , 你还打算怎么靠 API 调用赚钱呢 ? 也许现在还可赚点小钱 , 但很难成为一个长久的生意 。

  1. 依托于算法的技术壁垒会越来越低 。

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 , 现在却很容易一样 , 所有技术的演进都遵循这一规律 。 特别随着今天各大学的计算机专业 , 都纷纷开设机器学习课程 , 未来人才不缺 , 这会拉低整个行业的进入门槛 。

同时随着谷歌 TensorFlow 等生态系统的成熟 , 很多领域都会有训练好的模型可以用来参考 ( 出 Demo 会更快 ) , 创业者只要有足够的数据来训练参数就好了 。 所以未来算法的壁垒会越来越低 , 如果这个公司的核心竞争力只是算法 , 那将非常危险 。

  1. 技术提供商如果不直接面向用户 / 客户提供整体解决方案 , 则非常容易被上下游碾压 :

对于技术提供商和算法类公司 , 如果你的技术壁垒不够高 , 上游很可能直接把你的事做了 。 这样的例子比比皆是 , 比如给海康威视提供人脸识别算法的公司 。 问题就在于 , 海康在用你算法的时候 , 人家也有庞大的研发团队在研究自己的算法 。 现在用你是人家还没准备好 , 一旦准备好立刻会把你替换掉 。

即使在有一定技术门槛的行业 , 技术提供商的日子同样并不好过 。 比如专注嵌入式的视觉处理芯片的 Movidius , 大疆无人机一直在用他们的芯片 。 但自从大疆统治了消费级无人机市场后 , 大疆现在也很自然地开始研发自己的芯片 。

按说芯片的技术壁垒并不低 , 但只要行业集中度高 , 赢家就会选择通吃 。 比如做手机的厂商 , 出货量到了一个阀值 , 都有动力自己做芯片 。 像苹果 、 三星 、 华为还有现在的小米 , 都选择了自己做手机 CPU 。 所以联发科 、 高通这些技术提供商 , 其实是挺痛苦的 。

这其实是一个产业链通用规律 : 产业链上的垄断者会吃掉所有利润 , 而且他们非常有动力往上游或下游扩展 。 拿 PC 产业链举例 , 内存 、 硬盘 、 整机 、 显示器 …… 都不赚钱 。 钱被谁赚走了 ? Windows 和 Intel 却赚走了绝大部分利润 。

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既然做纯技术提供商没有出路 , 那怎么办 ? 浩哥提出“ 一横一纵 ” 理论 。 前期做技术服务可以 , 但是不能一辈子做技术服务 。

“ 一横 ” 就是指你提供的技术服务 。 通常“ 一横 ” 能服务很多行业 , 一定要找到 1 、 2 个 , 你认为最有市场机会 , 最适合你的垂直领域 , 深扎进去做 “ 全栈 ” : 把技术转化为产品 , 然后搞定用户卖出去 , 实现商业变现 , 再通过商业反馈更多的数据 , 更加夯实自己的技术 。 一句话讲 , 要做技术 、 产品 、 商业和数据四位一体的“ 全栈 ” , 这就是“ 一纵 ” 。 这才是健康的商业模式 。

在垂直外的行业 , 因为没有利益冲突 , 你仍可老老实实的做技术服务 。 这样的话 , 商业上你能吃透一个垂直行业 , 技术上你还能通过横向合作 , 形成更多的数据回路 , 从而夯实你的技术 。 这个就是“ 一横一纵 ” 理论 。

那么对于技术创业公司 , 从“ 一横 ” 走到 “ 一纵 ” , 要选哪个垂直领域 , 取决 5 个关键因素 :

市场空间够不够大 ?

做垂直领域的全栈 , 还是做横向的技术提供商 ? 取决市场空间哪个更大 。 找对垂直领域 , 即使只占一点点市场份额 , 也可能比做“ 一横 ” 全归你的收益大 。 拿美图公司举例 , 他们有美图秀秀 、 美拍 、 美颜相机等 APP , 同时还会跟很多手机厂商合作 , 提供相机拍摄的美颜效果 , 你可以理解这就是技术服务 。

但研究 2016 财报后 , 大家知道美图秀秀选的“ 一纵 ” 是什么吗 ? 就是美图手机 。 以上提到的技术服务都远没有垂直做美图手机赚钱 。 美图手机占了公司全部营收的 93% 。 虽然美图手机去年的销量大约在 74.8 万台 , 仅仅只占国内手机市场全年销量 5 亿多台的不足 0.15% 。

行业集中度如何 ?

做“ 一横 ” 技术提供商时 , 最担心的是你的上游或下游过于集中 , 或者说头部效应越明显 , 对技术提供商就越不利 。 举个简单的例子 , IDC 时代 , HP 、 DELL 等厂商卖服务器 , 都是直接卖给各 IT 公司 , 大家日子过的都很滋润 。 但 2010 年之后就很难做了 , 因为云计算出现了 。

提供云计算的厂商就那几个 , 两只手就能数出来 。 而且头部效应极其明显 , 仅阿里云一家占了 50% 以上份额 。 如果你是一个技术提供商 , 在跟这么垄断的行业去谈判 , 你会发现没有任何筹码 。 所以现在就很悲催 , 假设我是阿里云 , 会让你列出 BOM 成本 , 我就给你 5% 或 10% 的利润 , 这个生意就很难做了 。

在这种情况下 , 你当然有意愿也往上游走 。 但带来的问题是什么 ? 如果上游集中度高 , 说明这事的壁垒很高 , 你作为技术提供商想往上走 , 同样很困难 ; 如果这个上游集中度低或客户很零散 , 对你是件好事 。 但是你也没有太大动力往上游走 , 因为这个市场本来就很零散 , 你即使杀进去 , 可能只有 1% 的市场份额 , 而且使得 99% 的人都变成你的竞争对手了 。 这是个悖论 。

技术是改良还是革命 ?

如果你的技术创新对这个垂直领域是革命性的 , 就越有机会走到上游 。 如果只是改良性的 , 你就老老实实在下游赚个辛苦钱算了 。 越是颠覆性的东西 , 越有机会往上游走 。 因为上游越离不开你 , 意味着你有机会做他的事 。

打个异想天开的比方 , 如果你能提供一个“ 待机一礼拜 ” 的电池 , 那你就可以考虑自己做手机 , 你的手机只打一点 : 一星期不用充电 , 而且是全球唯一 ! 就这一点可能就够了 , 因为这个技术是革命性的 。 相反 , 如果是改良性的技术 , 例如你的电池待机只是比以前多了 10~20% , 那你还是老老实实卖电池吧 。

双方壁垒谁更高 ?

技术提供商的壁垒和上游客户的壁垒哪个更高 , 也决定做“ 一纵 ” 的成败 。 拿比较火的直播平台而言 , 现在都有美颜功能 , 例如给女孩长出个耳朵那种 , 这个通常都是第三方提供的技术 。 技术本身的壁垒并不高 , 很多公司都能提供 , 虽然效果有一些小的差异 , 但你没有明显优势 。

可是直播的壁垒相当高 , 这事有网络效应 , 用户越多会吸引更多的美女主播 , 因为能赚到更多钱 , 美女主播越多 , 也会带来更多的用户 。 同时你舍得花钱 , 需要很多资金来买流量以及签约很 NB 的主播 。 所以这个事壁垒很高 。 你做技术提供商壁垒不高 。 这种情况下 , 虽然技术提供商只能赚个辛苦钱 , 但是仍然完全没有机会往上游走 。

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