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領先半步是先進,領先一步是先烈

人工智慧已經不再是新鮮名詞,一方面是圖像識別、深度學習、語音合成等人工的核心演算法日漸成熟;另一方面是落地的產品與商業化進展仍十分有限。與此同時,幾乎所有大公司與投資機構都在談論和布局該領域。

那麼,這個行業究竟發展到了什麼階段?創業者該如何趕上這一波浪潮?人工智慧該如何在垂直行業中落地?未來盈利的機會在哪裡?

在 IT 桔子 FOCUS 沙龍「走近人工智慧」主題活動中,我們邀請到洪泰基金投資經理宋楠、三角獸科技合伙人&戰略合作副總裁何晉、布本智能/頭條雲 CEO 盧學裕、極限元聯合創始人馬驥一起討論:

隨著技術邊界的趨同,如何看待「數據壁壘」?

怎樣看待大公司將一些基礎技術服務開源?

如何完善自身解決方案提供能力,在商業化方面發力?

……

IT桔子:隨著技術邊界的趨同,如何看待數據壁壘?

馬驥:數據壁壘有兩個方面,一個是量一個是質。在數據量上面,BAT 大公司天然有一些行業優勢,對於創業團隊來說在量上面也是局限所在,而在質上面需要有效性。極限元在這方面設立數據崗位,去獲取需要的數據,另外與數據供應商合作,互換有無,最重要的一點是我們以 2B 垂直行業的用戶定製化需求為主,行業用戶本身會為我們提供大量數據。

盧學裕:資本或投資方也能給創業公司帶來一些數據。數據概念太廣泛,雖然 BAT 有優勢,但只是對通用數據比較有優勢,創業者可以先在一些領域提供一些粗淺的智能,建立垂直行業應用,在這個過程中不斷建立和獲取數據。

在選擇投資方時,可以選擇戰略投資,這樣能更好的幫助創業者完成數據壁壘。

何晉:如果不能做很好的處理,再多的數據也發揮不了價值。現在很多人希望用「結構化」表示這個世界上所有的東西,BAT 在這方面做了很多嘗試,但依然沒有真正的成型,可見做「大而全」是非常難的。

三角獸從另外一個思路看待這個問題——在我們能做的事情上,會在一些垂直領域做好結構化,然後做結構化的優化。在不能做的事情上會做一個深度學習的表示,用它表示相關性。

如何突破技術壁壘在每個時代都有不同的維度,從 PC 互聯網到移動互聯網,它的數據是不斷的遞增,價值也是不斷的顛覆,所以我們要抓住下一個時代的流量入口,三角獸正朝這個方向努力,目前跟很多行業巨頭在合作,未來希望所有的智能終端智能硬體包括信息背後的服務都用三角獸的系統,那麼在未來三角獸也會建立一個全新的數據壁壘。

宋楠:數據既然是壁壘,就要想辦法把自己壘的更高。我們目前處於一個裸體的互聯網環境中,各種各樣的數據被各種各樣的公司以各種各樣的方式在獲取著,這種公司的數據非常多,也有非常顯著的商業價值,如何找這樣的公司跟你合作,如何有渠道接觸這些數據,是非常關鍵的。

IT桔子:怎樣看待大公司將一些基礎技術服務開源?

宋楠:大公司的免費賽道,這個趨勢是確定的。因為大公司和小公司思考這件事情的邏輯是不同的,大公司會思考它的技術序列,它像江湖帶頭大哥,需要產業生態圍著它轉,所以天然有動機來做開源。對於小公司來講,被開源是很頭疼的事情,但是相對在任何行業里都有機會,不建議小公司跟大公司比底層技術,你應該做的更多是基於大公司的技術框架,在上層應用上作出不一樣的產品,能夠產生真正有需求的產品更重要。

何晉:技術是手段而不是商業模式。人工智慧在剛剛起步的時候,確實會有一定的技術紅利期,那些以技術起家的公司,在短期內會活的很好,但是如果沒有及時調整商業規劃,就會遇到大公司的碾壓,三角獸很早就意識到這個問題,所以一直在做行業解決方案。如果在對行業進行深切后可以做到一定的掌控,那麼就有一些跟大公司競爭的機會。

盧學裕:開源是必然的趨勢。中午針對基礎技術服務開源的問題跟浩哥做了交流,浩哥對這塊的認識一針見血,他說我們既要認識到基礎技術服務開源的必然,也要認識到基礎技術服務開源的趨勢。在計算機時代有鍵盤有滑鼠有屏幕,但是沒有哪家做鍵盤滑鼠屏幕的公司能夠上市,也不是大公司在做這樣的事情;同樣到人工智慧時代,比如語音識別和圖像識別很多地方就相當於計算機時代的滑鼠鍵盤,在統一的標準下自然會有一家或幾家公司做的最好。從技術角度來講,大公司有人有資源可以做的更好,但從商業角度來講,未必所有人都是大公司。

未來很多圖像識別、人臉識別會開源出來,這對於人工智慧行業發展是一個好的事情,作為創業者一定要認識這種必然,在這種必然出現之前,設計好商業路徑。我覺得創業者要認真思考這個問題,歷史總是反覆重演,早期的 IT 公司,反而不是現在市值最高的公司,現在人工智慧的這些公司,也未必是高市值的公司,這是一個趨勢一個必然。

馬驥:一方面不斷提升服務品質,保障技術服務能力,另一方面不斷將產品線服務的對象延伸到產業上游。技術企業,尤其是人工智慧技術企業,如果僅僅局限於單一的技術服務,會出現自己的短板,這是無法彌補的。極限元是以客戶需求為導向的服務,目前也是沿著這個路徑在發展,一方面不斷把服務品質做好,從服務上找差異化,不斷服務自己的客戶,另一方面要不斷的把自己的產品線或服務對象向上游靠近,誰越靠近上游的消費者,誰越接近終端消費者,誰的話語權就越高,我從華為出來,華為都是只領先半步,不領先一步,因為領先半步是先進,領先一步是先烈。

IT桔子:如何完善自身的解決方案提供能力、在商業化方面發力?

馬驥:完善解決方案提供能力其實是指提供解決方案的有效性。現在人工智慧面臨的問題是閉門造車,然後去市場上找對應的客戶,這樣是不對的,需要先瞄準一個精準客戶,把客戶的需求挖掘出來,然後提供對應有效的解決方案。

盧學裕:能割的第一波韭菜都割掉。頭條雲在做 2B 的服務,不是很燒錢,主要是人才和機器上的成本。2B 服務的客戶基本上都是願意付費的,需要把客戶服務好,把這個行業里能割的第一波韭菜都割掉,因為做 2B 的服務,即便是免費了客戶未必有動力去換,這也是未來一些方面的壁壘,而技術越來越不值錢是一個必然的趨勢。

何晉:人工智慧的真正爆發一定是一個爆款產品的出現而帶動的。三角獸通過和各個領域的巨頭合作,在雙向的合作過程中打磨技術模塊,完善整體解決方案,在人工智慧找到爆點和苗頭的時候,三角獸能夠第一時間提供最完善最智能的解決方案。

宋楠:行業巨頭在擠壓初創企業的商業利益。現在人工智慧這個行業里非常亂,商業化實際上比想象中的困難。能付錢的巨頭知道你會融資,它會不想付錢,你不想抱大腿,別人想抱。與其想商業化,不如想怎樣把大公司資源用起來,讓公司能活到未來這個行業爆發的那一天,我覺得商業化是一半,另一半是藝術,怎樣把握是一件很有意思的事情。

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