判斷人工智慧企業是否成功，投資人有四個判斷

最後，我再來講一下，我們是如何跟AI的創業企業一起工作的。我們總結出了四點，這可能是一個自下而上的方式，就是說，如果我們想做一家成功的人工智慧企業，在我們看來，可能我們需要做到哪些。

第一步，肯定要有一個全球化的視野，這件事情我們認為是非常重要的。

第二步，在這樣一個高點情況下，我們要找到最簡單的、最實際的，可以做的事情來做。

第三步，你要找到你合適的一個合作夥伴。

第四步，你要對於你的商業模式要有一個清晰的判斷，和一個隨著不同的環境而靈活變化的心態。

我們下面簡單的展開來看一看

第一，為什麼大家要有一個全球化的一個視野？而這件事為什麼很重要？首先，關於我們在、美國，包括以色列，其實我們都看到現在的AI，其實已經不是一個區域化的戰鬥了，它其實已經是一個全球化的戰鬥。

我們可以看到，這裡面有三方面的事情。第一方面，其實是整個市場，如果是一個區域化的市場，很多在外面的機會，比如說企業服務這個市場，是非常非常大的一個市場，有很多很多公司在裡面。但是，我們也看到，其實在的企業服務市場，公司的付費率，尤其是中小企業的付費率，其實非常非常低的。我們也可以看到，其實在美國，雖然它的公司總數比要少一些，但是我們可以看到它中小企業的付費能力是非常強的，可能是在企業的10到30倍左右，就是說，如果我們局限自己在某一個市場的話，我們可能會失去很多不一樣的機會，這是其一。

其二，我覺得就是技術層面。其實在、以色列、美國，其實都看到了很多非常非常棒的技術人才，包括山教授，我們在美國其實也看到了很多很多這樣的人，包括在以色列，其實他們也是非常不一樣的，他們雖然很聰明，跟的擅長的地方不一樣，但他們會有一些很奇妙的想法，會有一些非常棒的系統設計的方式。所以，在這些方面我們就可以看到，在技術層面，其實全球會有一個更多的交流趨勢，這樣才能做出非同一般的產品。

舉個例子，現在可能無人駕駛非常火，我們也可以看到，其實無人駕駛裡面現在最大的一個壁壘，就是物理上的壁壘，我們先不考慮這個計算，或者一些演算法上的壁壘是什麼。我覺得大家可能都知道，就是說最最大的壁壘，其實就是在激光雷達，或者感測器的成本，其實這個對於我們所有的普通消費者來說，其實還是一個非常大的問題，試想，你買一輛車，可能也就是幾十萬人民幣，但如果加上無人駕駛這個技術也許你就得再掏幾十萬，你真的會願意嗎？再有就是它的安全高效問題也是非常非常難的。對於這個點，其實我們看到很多公司都在嘗試，但我們就看到，不同地區的公司，處理的方法其實非常不一樣。我們發現的創業者，他有很強的工程能力，他們能夠把一些看似比較成熟的技術，做到性能和穩定性比原來強很多倍。我們看到美國的創業者就很不一樣，他會想一個技術路線，這個技術路線可能是在實驗室里還是很不成熟的技術路線，他就會投很多科研的經費在裡面，不斷嘗試跨越很多障礙，然後把這個東西做出來。

我們看到以色列的創業者就更有意思了，就是他既沒有這麼強的工程能力，也沒有像美國人這樣瘋狂，就覺得說我一定要做一個大家永遠做不出來的一個東西，但是我們可以看到，以色列人的思路是，他可以用一些非常成熟的技術，但是他會在系統設計，以及會在產品設計上採取一些非常不一樣的很有靈感的這樣的方法，使得很多成熟的技術可以被應用到一些不成熟的產品上來，這個其實是大家很不一樣的事情。所以我們覺得，在AI這個領域，我們覺得技術層面上，大家在全球範圍內一定也是一個互相交流，互相融合的這樣的一個情況，一個趨勢。

第二，就是我們在當下一個已經將人工智慧炒到一個相對高點的情況下，要客觀審視自己的能力和優勢，不能盲目跟風。認清行業壁壘，摸清技術優勢才能有個持久的良性發展。

第三，剛才說到了人才，我們發現現在很多很多的創業公司，不管是的創業公司，還是以色列的創業公司，其實大家都很希望在矽谷那邊能夠有一個分公司，然後大家一塊來爭奪矽谷方面的人才。我們其實也看到很多美國大公司，它其實也非常注重在方面的人才，所以我覺得人才方面也是，我們要以一個全球化的角度來看這個事情。

看到整個是一個全球化的趨勢之後，我覺得可能公司創業者需要考慮兩方面的事情。第一方面，就是我們適合做什麼，我們是適合去開拓國外市場，還是說我們適合，就是把已有的商業模式，或者是類似的技術引用到。我覺得這兩方面其實都是非常重要的，比如說在出海方面，我們發現其實的創業者是非常有優勢的，主要體現在三點：

第一點，的創業者非常聰明，他的學習能力非常強，同時他對於適應新環境的能力也是非常強的。

第二點，的創業者非常努力，他其實跟美國的創業者是完全不一樣，的大環境，造就我們的人才，這在美國市場上其實是非常有優勢的。

第三點，就是我們人的打法，我們可以看到，像阿里巴巴，微信，在這麼短時間做了這麼大的一個生態，其實這種打法，是很多美國公司不太有的。市場的一些經驗是非常有用的，所以我認為，的AI公司出海一定是非常有機會的。

另外，國外的一些好的經驗能夠被應用在市場上，這件事情其實並不是說要把美國的，或者以色列的一些商業模式給抄到來，這個我認為並不是一個非常好的方式。但是我們可以看到，因為一些市場的原因，可能在美國一些東西會發展的比較快，比如我們看到很多AI+安全方面的公司，我們可以看到在美國這樣的公司非常多，而且客戶的付費意願也非常強烈，但是在我們看到這個市場，發展其實相對來說比較慢的。所以，我現在看到一家AI+安全的公司，我們就會去想它到底對應的是美國哪一種商業模式呢，它裡面的坑又是什麼？這個對於創業者來說，其實會少走很多彎路，這也是我們非常推崇的一件事情。

目前看來，我認為AI其實有三個比較重要環節，其實剛才各位老師也都提到了，一個是感知，一個是認知，還有一個是決策。其實從感知、認知到決策，我們認為其實它的難度是不斷地提升的，因此，我們要根據不同的難度，根據不同行業內的元素來看，到底應該選擇什麼樣的一個行業。

下面簡單舉個例子，是我們認為現在可能會有機會的行業，但並不能代表所有的機會點。

首先，我們覺得無人駕駛這件事情，其實還是非常有機會的，這個事情其實很有意思，很多人覺得無人駕駛是一件在AI裡面非常非常難的事情，因為它的系統層面很難，它需要很多很多的數據，很多方面的技術，然後還需要數據的融合，還需要決策、判斷，以及控制，還要對車有很多的了解。但我們覺得，其實無人駕駛在很多AI的層面上來說，其實簡單的，為什麼呢？我們可以想象，大家開車的時候，開車這件事情本身就不是很難，其實你有很多規則，你知道方向盤往這邊打這邊走，往那邊打那邊走，剎車、油門，你又知道有很多交規，你去學一下，大家就會根據這個交規來進行一個行駛。但你也可以看到，比如說你要跟隨著前面的車走，你要識別旁邊的車道線，它的規則其實非常明顯的，對比在認知計算方面做一個看似很簡單，但其實背後的技術支持要很強的項目，其實無人駕駛是簡單的。

第二點，自動化，其實現在包括像風電，包括像電力裡面，其實它的基礎架構，已經非常好了，也會有很多人在嘗試做一些自動化的事情，但AI這個技術，應用到工業的環境之中，我們覺得其實是有非常大一個前景的，而且現在的技術其實可以做到的。

另外就是AI+健康，這個現在市場上已經有很多的公司在做了，我們覺得這個，其實更多的是你如何能夠把數據拿到，因為不管我們是做醫學圖象的處理，還是做一些輔助診斷，其實數據本身的處理和它的清洗，以及標註，其實非常非常重要的。但是我們也看到，只要你過了數據這一關，其實它所應用到的這個技術，相對而言是比較簡單的，商業化也是比較有機會的。

此外AI+教育，其實我們也投過一家，就是「英語流利說」，包括「作業幫」，其實大家也是利用一些AI的演算法，然後在一個特定的場景，在教育這個場景裡面來做一些事情，這些方面商業化其實已經比較成熟了。

我們也看到，其實在上層的應用，也分很多的部分，在不同的部分之中，你又會有不同的合作夥伴，所以我們覺得，這件事情對於一個初創企業來說，其實是非常重要的，無論你是在融資方面引入一些戰略投資，還是你可能是跟很多大公司有一些業務上的來往，我們覺得這件事情本身對於AI的初創企業的成功是非常非常重要的。

第四，要根據不同的情況來選擇不同的商業模式，我們可以看到，其實AI現在的商業模式，並不是非常的清晰，不管是2B，還是2C，不管是你提供一個技術，還是提供一個大的解決方案，不管是你提供一個產品，還是提供一個服務，在不同的場景之下，在不同的領域，可能都是完全不一樣的。

舉個例子，就是我們到底應該是2B還是2C？2B、2C各種利弊。2B，你的發展可能會更快，但是你的天花板也會更低。2C，可能你的難度會更大，你要跟巨頭掰手腕，但是你成功之後的回報也是巨大的。這個其實是根據你整個的商業邏輯要有一個很好的判斷。

第二方面，你到底是要做一個API輸出技術，還是應該做一個解決方案，這個在不同的市場上會有很不一樣的想法，比如說，我們可以看到在美國，其實有很多公司，提供一個非常簡單的API，也能有很高的利潤，也有非常好的收入。所以，這個其實在美國市場上是很常見的，但是在市場上，這個幾乎是不可能的，我也看到的很多巨頭，它在跟你做生意的時候，如果你的單點很好，首先它希望把你挖過去，首先它希望抄，它希望它自己能做出來，它如果做不出來，它希望把你挖過去幫它做，如果你又不願意幫它做，它希望來買斷，你讓它按照次數然後來付費，這件事情其實在很多情況下是比較難的，這也是不同的市場，在長期發展過程中的一個不同現象。

第三方面，就是你到底是應該做產品，還是做服務？這個其實也很不一樣，比如說在一些醫療的行業裡面，如果你想去做一個AI的服務，其實我個人感覺還是比較難的，因為醫療這個行業，它的產業鏈非常的長，它的就診流程也非常複雜，如果你想為醫院提供這樣的一個好的服務，其實你本身需要很多人力，而且你也需要積累很長的時間，所以這個行業可能就比較適合你提供一個非常棒的產品，不管它是一個自動識別，自動判斷腫瘤圖象的產品，或者是一個輔助診療的產品，可能更多的是一個產品取勝的一個事情。但我們也看到很多，很逆勢的一些，也不能說很逆勢，就是有其他的一些AI的服務，它其實可能更多的是你提供一個服務，對於公司的發展可能會更好。

為此，在我們對人工智慧行業有超高期望值的當下，更要理性的去選擇一個現在技術可以實現，市場相對成熟，而且能夠有一個非常成立的商業模式，這樣的創業，才是有益於公司長遠發展的，才是良性的。