如果吳恩達在人工智慧領域創業，他得繞開哪些坑？

今天，百度首席科學家吳恩達確認自己已經離職百度，並即將「開啟自己在人工智慧領域的新篇章」。吳恩達會加盟另一家巨頭還是獨立創業？目前尚不可知。

如果技術大牛吳恩達創業，他會做什麼呢？在巨頭們熱火朝天搭建基礎設施的同時，下游技術創業者能夠把握的機會在哪裡？

迅雷創始人、人工智慧領域投資人程浩和我們分享了他的看法：下沉到行業，挖掘可行的使用場景，才是獨立技術團隊進入人工智慧領域的正確姿勢。如果你不直接向面向用戶/客戶提供整體解決方案，就會非常容易被上游巨頭碾壓。

大家好，我是迅雷創始人程浩，也是松禾遠望基金的合伙人，目前專註於互聯網領域的投資。

過去一年來，我看了很多人工智慧領域的創業項目，有很多都是技術背景的創業者，發現了兩個普遍的問題：

1、有很好的技術，但沒有好的應用場景，「拿著鎚子找釘子」非常普遍；

2、技術創業者如果只定位做技術提供商，而不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案，未來價值會越來越小，不往上遊走風險非常大，甚至是死路一條。

為什麼未來只做技術提供商

價值會越來越小

甚至是死路一條？

為什麼說未來只做技術提供商價值會越來越小，甚至死路一條？原因有幾點：

1、基礎架構是大公司的賽道，小公司沒有機會

以語音識別來說，除科大訊飛外，目前百度、阿里也已經殺入這個領域，騰訊肯定也在布局中。

不光是語音識別，包括自然語言理解、翻譯等等，未來這些佔據數據優勢的大公司都會提供這樣的基礎服務。

這些基礎技術服務都是大公司的賽道，而且人就沒打算收費，最後都會免費開放，你也就別指望靠API（Application Programming Interface 應用程序編程介面）調用去賺錢。

所以，也許在這些領域，今天你還可能賺點小錢，但是從長遠來看，很難成為一個可以持續盈利的生意。

2、演算法模型正在形成，如何獲取訓練數據更有價值

打個比方，蘋果2007年發布第一款iPhone時，沒人懂IOS編程，現在滿大街都是。正如今天各大學的計算機專業，都紛紛開設機器學習課程，未來人才不缺，這會拉低整個行業的進入門檻。

同時隨著谷歌TensorFlow等生態系統的成熟，很多領域都會有訓練好的模型可以用來參考（出Demo會更快），創業者只要有足夠的數據來訓練參數就好了。

所以未來演算法的壁壘會越來越低，如果這個公司的核心競爭力是演算法，那將非常危險。

除此之外，在一些「非關鍵應用」上，兩個演算法之間的微小差別，其實對使用者感知並不明顯。

與此相對應的，數據壁壘卻是非常明顯。

最近這一年湧現了一二十個「AI看醫學影像」的公司，這個生意裡面，怎麼拿到海量的、準確的、標註過的數據，比誰的演算法好要有價值的多。

3、上游壟斷者通吃下游技術提供商

技術提供商如果不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案，就會非常容易被上游碾壓：對於技術提供商和演算法類公司，如果你的技術壁壘不夠高，上游很可能直接把你的事做了。

大家知道安防攝像頭生產商海康（HIKVISION）和大華（DAHUA）。他們每賣一顆攝像頭都會搭載一枚海思晶元（華為旗下的晶元生產商），運行編解碼方案、人臉識別、人證合一相關的演算法。

但是這個領域的演算法提供商就很危險。

第一，海思作為晶元提供商，在自己的晶元上跑自己的演算法理所當然，所以很容易就會把演算法提供商的事兒替代了。

其次，更有可能的是，未來海康和大華會把演算法提供商和海思的事情都做了。

現在只是自己研發團隊做的晶元和演算法還不夠好。一旦差不多，會立馬取代。

所以即使海思晶元有一定技術含量，但海康這樣近2000億市值的公司，他們佔據壟斷性的市場份額，一定會做到贏家通吃上下游。

此外還有，

專做機器人移動底盤的提供商

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應用基於三角測距Triangulation的激光雷達

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SLAM演算法領域

（*Simultaneous Localization and Mapping 同時定位與建圖）

未來也很危險。

主要是技術壁壘沒那麼高，其上游最主要的客戶掃地機器人，只要出貨量一大就會考慮自己做。因為這事兒沒什麼門檻，因此只做技術提供商，非常容易被上游延展到自己的業務領域。

另外即使在有一定技術門檻的行業，技術提供商的日子同樣並不好過。

大疆無人機

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Movidius視覺處理晶元

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演算法提供商

正像被Intel收購的Movidius，專註嵌入式的視覺處理晶元。

之前大疆無人機是其主要客戶之一。但問題是大疆統治了消費級無人機市場，所以大疆很自然的開始做自己的晶元。

按說晶元的技術壁壘並不低，但只要行業集中度高，像蘋果、三星、華為還有現在的小米，都選擇了自己做手機CPU。

這其實是一個產業鏈通用規律：如果一個產業鏈有很多環節，在某一個環節有一個壟斷者，那麼這個壟斷者就有向上下游延展的機會，即使不延展也會把整個產業鏈的大部分利潤吃掉。

正如之前的PC產業鏈，有內存、硬碟、操作系統、整機……但Windows和Intel卻賺走了絕大部分利潤。

如果做純技術提供商沒有出路

那技術團隊應該怎麼辦？

浩哥出招：「一橫一縱」理論

什麼叫「一橫一縱」理論？

「一橫」就是指你提供的技術，能服務很多行業。

「一縱」，你要在其中選一個最大、最適合你的行業，深入扎進去做「全棧」，就升級為了「一縱」。

在垂直外的行業，因為沒有利益衝突，你仍可老老實實的做技術服務。

這樣的話，商業上你能吃透一個垂直行業，技術上你還能通過橫向合作，不斷獲取對方反饋的數據來夯實你的技術。

那麼對於技術創業公司，從「一橫」走到「一縱」，要選哪個垂直領域，取決幾個關鍵因素：

垂直領域，有可能比橫向收益更大

做垂直領域的全棧，還是做橫向的技術提供商？完全取決於市場空間哪個更大。

找對垂直領域，即使只佔一部分市場份額，也可能比做「一橫」全歸你的收益大。

拿美圖公司舉例，人們對其印象深刻的是美圖秀秀、美拍、美顏相機等APP矩陣，但研究財報后你會發現，這些都遠沒有垂直做美圖手機賺錢：美圖手機佔了公司全部營收的95%。

（PS：雖然美圖手機去年的銷量大約在38.8萬台，僅僅只佔國內手機市場全年銷量近4億台的0.1%。我偶然發現美圖手機高端型號能賣到4000塊錢，這個用戶人群還挺有意思，因為幾乎都是女孩，比較愛美，普遍對價格的敏感度不高。）

不選「上游集中度高」的產業

在做「一橫」技術提供商時，上遊行業集中度越高則越不利。

說白了頭部效應明顯，如果一兩家大企業把行業全吃掉，那麼作為技術提供商，面對集中採購，是沒有任何議價能力的。

行業集中度越高，說明行業壁壘越高，你想從技術提供商走向上游也越困難。

這種情況下，通常是上游把下游的事做了，反過來講，如果行業集中度很低，那麼作為技術提供商還是相對「滋潤」的。

革命性技術做垂直，改良性技術做橫向

如果你的技術創新對這個垂直領域是革命性的，就越有機會走到上游。

如果只是改良性的，你就老老實實在下游賺個辛苦錢算了。

越是顛覆性的東西，越有機會往上遊走。因為上游越離不開你，意味著你有機會做他的事。

▼打個異想天開的比方。

如果你能提供一個「待機一禮拜」的電池，那你就可以考慮自己做手機，你的手機只打一點： 一星期不用充電！就這一點可能就夠了，因為這個技術是革命性的。

相反，如果是改良性的技術，例如你的電池待機只是比以前多了20%，那你還是老老實實做電池吧。

不選「上游壁壘高」 的行業

拿比較火的直播平台而言，現在都有美顏功能，例如給女孩長出個耳朵那種，這個通常都是第三方提供的技術。

技術本身的壁壘並不高，很多公司都能提供，雖然效果有一些小的差異。

但是直播的壁壘相當高，這事有網路效應：用戶越多會吸引更多的主播，因為能賺到更多錢，主播越多，也會帶來更多的用戶，因此需要很多資金來買流量以及簽約很NB的主播。

這種情況下，雖然技術提供商只能賺個辛苦錢，但是仍然完全沒有機會往上遊走。

技術+行業=產品

能做得了技術服務，不一定能做垂直解決方案，因為團隊不一定有行業經驗，這是很大的問題。

亞馬遜的無人便利店Amazon Go出來之後，國內不少技術團隊也想提供類似的技術，甚至想做2C的便利店。

我勸他們再考慮一下，你的技術再好，對於用戶而言，他買東西的時候，首要考慮的還是，哪個便利店離我更近（從這個角度上講，無人便利店仍然是個改良型的技術），這又回到了零售的本質。

所以如果團隊沒有零售的基因，就別考慮自己開便利店的事了。

這時候，很多人可能會問「那我找個懂行業的高管不就行了么？」

這事沒那麼簡單，如果CEO不了解行業本質，其實是很難靠一個高管去彌補的。

沒有場景應用的技術，和垃圾無異

綜上所述，只做技術提供商肯定不行，一定要做整體解決方案——選個適合你的行業，把你的技術產品化、然後搞定用戶/客戶實現商業變現、然後獲得更多的數據，這樣才能再夯實你的技術。

一句話講，要做技術、產品、商業和數據的「全棧」，形成閉環！

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