私域SaaS星云优客完成天使轮及Pre-A轮融资共计4000万元
06-18
初创公司应该疯狂奔跑吗？戈壁创投经理合伙人打了个比方：今天早上他开车在四环路上，路上堵得厉害。
即使他有一辆好车，也只能开20英里。
今天的AI赛道就像这条路一样，障碍重重。
数据、算法、客户概念都没有准备好。
你迷迷糊糊地踩油门，能量都被刹车浪费了，车还没下四环油箱就空了。
“人工智能创业是一场马拉松，全速跑是不可能冲到终点的。
燃料，或者说资源的合理利用，比跑得快更重要。
”这种无奈是由AI的发展阶段决定的。
在Gartner曲线中，大多数AI技术仍处于过山车状态，尚未经历幻灭的跳水。
戈壁创投合伙人徐晨称之为“寒武纪大爆发”：新物种迅速出现，但大多数在十年内就灭绝了。
一夜成名，给人一种错觉。
事实上，“很少有大公司的历史少于十年”。
“电力在2000年就大规模布局，2010年才得到广泛应用，它的优势如此明显，需要30年的时间才能被接受。
AI不会比这更快。
”黎明在漫漫长夜？我们收集了一些内部人士的观点。
他们将详细回答这些问题：“人工智能从哪里开始？是底层技术还是行业解决方案？哪里可以找到独家数据？” 1.中国人工智能创业的整体环境如何？戈壁创投管理层合伙人：这两年AI创业环境逐渐成熟创业者从“算法进入+创造自己的需求”转向“应用场景进入+满足现有需求”，借力他人势能，实现人工智能的价值。
市场需求成为主要导向。
从资源来看，虽然中国AI人才缺口是美国的5、6倍，但“质”的差距正在缩小。
中国企业接受新技术和政府采购的意愿甚至比美国还要强。
在AI应用场景方面，三项表现突出： 教育行业：AI与学生数据/教师结合，提高教学效率，解决资源匮乏问题；工业物联网/工业4.0：工业数据每天都在产生，但没有人收集和分析。
人工智能切入；金融科技：国内政策风险较高，但结构化数据较多。
如果能找到真正的需求，未来就有机会。
此外，我们还重点关注四个场景：汽车自动驾驶、人类自然出行、家庭办公环境。
其中，办公环境正在经历一个非常有趣的转变：以前企业是作为整体客户来服务的，而现在，AI+IoT可以感知办公环境的内部需求，类似于无人货架针对的内部消费。
这种内部需求大于外部提供的收入。
2、哪些企业应该从AI创业开始？戈壁创投管理公司合伙人徐晨：这个逻辑和大数据类似。
在没有结构化数据的行业，你必须创建数据流量入口或数据清洗来抢占资源。
在有数据但没有垄断的行业，你可以把不同的部分连接起来，开发大型算法或行业解决方案。
但有一种人工智能创业需要特别谨慎。
金融或BI（商业智能）领域的一些业务是由非常简单的低水平劳动力完成的，而人工智能正在取代这种劳动力。
此类创业门槛较低，容易进入，但毛利润和核心竞争力较低。
与算法/技术相比，销售/行业定制能力才是此类AI创业的核心。
我对他们并不乐观。
他们短期内可以快速赚钱，但长期保持竞争力却很难。
3、为什么没有人做to C创业？戈壁创投管理合伙人徐晨：有人认为AI会推动一两家大公司，摧毁现在的商业形态，就像圣经《启示录》。
但我认为人工智能更像是《创世纪》。
新物种不断诞生。
这是一个让每个人成长的大平台。
To C创业，时机正是大平台诞生之后，底层技术和服务成熟，商业模式创新会大量培育，精力可以集中在“感知用户需求”上。
但即便如此，AI也必须与“有客户能力但没有AI技术能力”的企业结合，而客户自己是不可能做到的。
与今天类似，很多小制造商也有能力像ZARA一样广泛分散SKU并小批量生产，并与快速反应的供应链公司合作。
4.生死之争：做底层技术和做行业解决方案，哪一个更有前途？如今，许多大公司都开源了自己的技术或构建了开放的人工智能平台供开发者使用。
这对人工智能初创公司意味着什么？研究底层技术还有价值吗？还是全力以赴收集数据、制定行业规划？美团云产品经理陆川高度认可开源的价值。
他表示，在云计算行业，无论公有云/私有云，开源都是绕不开的行业。
我们从一开始就使用OpenStack并快速构建了平台。
虽然后来有所改进，但开源对于我们和初创公司来说还是非常有价值的。
随着技术发展的加快，从技术上创造新事物将变得越来越困难。
初创公司仍然需要利用现有资源来快速构建产品。
这是一个大趋势。
但Spirit CMO龙梦竹非常担心开源的风险。
她提到最近一件没人关注的大事：百度要求外部应用停止使用React/React Natice开源技术，内部给了半年时间“转型”，研究替代方案。
“很多应用程序的代码基本上都需要重写，百度就被Facebook欺骗了。
”原因是开源这个项目的Facebook被发现有如下条款：一旦使用React的开发者对Facebook发起专利诉讼，他们将自动失去React的使用权，Facebook也可以起诉你侵权。
使用这个开源项目的开发者，即使是百度，在面对Facebook抄袭时也毫无还手之力。
这就是使用开源项目的代价。
“开源并不是100%安全，技术仍然是核心竞争力。
”她以Spichi为例：在语音识别行业，底层算法是核心，没有办法完全开源。
即使数据开源，对于其他公司来说也没有多大意义，因为语音数据非常依赖场景。
与可以独立存在的面孔和图像不同，上下文和场合具有完全不同的含义。
可以说，作为一家向他人开放DUI的科技公司，Spichi并不回避开源的局限性。
不过，普强信息CEO何国涛直言：小公司不应该接触平台和算法，而是直接使用大公司的接口。
他表示，大公司的开源对于科技创业来说确实是毁灭性的。
“本来有10家公司在做，现在两三个开源就能瞬间摧毁市场，让这个行业没有赚钱的可能。
”底层技术和平台是有国家支持的大公司的游戏，小公司即使做也能烧钱，毕竟技术比别人好一点也没有意义。
最好利用平台接口和别人的技术自己收集数据并开发行业解决方案，因为“他们不会提供核心数据”。
用数据做贴近用户的产品，才是小公司的出路。
但今天，BAT就像三座大山。
百度垄断搜索数据，阿里巴巴垄断电子商务，腾讯垄断社交网络。
哪里可以找到独家数据？龙梦竹再次给出了规划：有些行业，比如物联网，不需要大量的数据，而是需要细致、深入的场景开发。
比如喜马拉雅电台在汽车领域的份额和数据量增长非常快，这是完全出乎意料的。
现在电台数据已经划分完毕，儿童教育，比如凯叔叔讲故事，就会成为一个很好的数据入口。
巨头们永远无法完成这部分分段数据。
他们必须依靠第三方来收集数据并进行合作和共享。
这是机会。
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