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    李志飛:創(chuàng)業(yè)公司沒有增長 就跟死亡沒有區(qū)別

       2018-05-19 2490
    導(dǎo)讀

    出門問問創(chuàng)始人、CEO李志飛  來源:混沌大學(xué)(hundun-university)授課老師|李志飛出門問問創(chuàng)始人、CEO如果一個創(chuàng)業(yè)公司沒有增長

    出門問問創(chuàng)始人、CEO李志飛出門問問創(chuàng)始人、CEO李志飛  來源:混沌大學(xué)(hundun-university)

    授課老師|李志飛

    出門問問創(chuàng)始人、CEO

    如果一個創(chuàng)業(yè)公司沒有增長,跟死亡是一樣的。如果一個公司第一年100人,第二年100人,第三年還是100人,營收也沒有任何變化。那么這種公司的價值是不大的。—— 李志飛

    2015年之前,在中國很多人都不知道AI。但是在過去 3 年里,AI突然變成了一個全民熱議的話題。尤其是 Google 阿爾法狗機(jī)器人打敗世界圍棋冠軍這件事,給整個社會帶來了巨大的震撼。

    雖然AI技術(shù)在突飛猛進(jìn)地發(fā)展,但是如何實現(xiàn)AI技術(shù)的商業(yè)化,仍然是今天全世界AI企業(yè)面臨的最大的難題。

    我以前在美國讀書,博士畢業(yè)之后本來是要去搞科研的,結(jié)果反而去了谷歌美國總部做科學(xué)家,后來又回國創(chuàng)建了AI公司“出門問問”。

    從一個純粹的科研人員,到一個商業(yè)化的技術(shù)研究者,這是一個很大的轉(zhuǎn)變。在創(chuàng)業(yè)的過程中,我對于AI技術(shù)如何落地和商業(yè)化的問題,有了很多的思考和想法,今天和大家一起分享。

    Google AI為什么要自己做硬件產(chǎn)品?

    AI商業(yè)化的關(guān)鍵有兩點(diǎn):場景和可掌控。

    如果把AI的算法比作成靈魂,那這個場景就是身體,靈魂是需要身體才有意義的。AI技術(shù)去尋找場景的過程,就是一個靈魂附體的過程。

    尋找可以掌控的場景,這就是 Google AI 一定要自己去做硬件產(chǎn)品的原因。

    Google的安卓操作系統(tǒng)非常成功,占有了全球 70%-80% 的市場份額。安卓的戰(zhàn)略是以平臺為主,爆品為輔。而現(xiàn)在Google在AI層面的戰(zhàn)略則反過來了,平臺為輔,爆品為主,把自己的產(chǎn)品當(dāng)作一個爆品去做,而不只是追求 demo (示范)效應(yīng)。

    (Google的AI硬件產(chǎn)品)(Google的AI硬件產(chǎn)品)  這其中的原因是:

    第一,在 2007 年安卓剛剛起來的時候,多數(shù)硬件廠商并沒有做軟件的能力。

    再加上iPhone的成功來得太快,很多手機(jī)廠商沒有反制之力,就很愿意把自己的場景讓 Google 的操作系統(tǒng)裝進(jìn)去。而現(xiàn)在大部分硬件廠商都有研發(fā)軟件的能力,并不愿意把自己的場景交給你。

    第二,安卓是一個系統(tǒng)級別的軟件,它是可靠的,可以預(yù)測的。而AI技術(shù)是概率性的,存在特別多的不確定性。

    比如語音識別的時候,有時候能識別對,有時候識別不對;在某一個場景下可以識別對,在另一個場景下卻錯了。這就對硬件產(chǎn)品有更高的要求,很多硬件廠商達(dá)不到這樣的要求。

    在這種情況下,Google想要以安卓的方式去推動AI的應(yīng)用,就會非常困難。谷歌做硬件的主要目的,就是要使自己的很多高科技、黑科技直接放到自己研發(fā)的設(shè)備里,讓AI技術(shù)有一個可控的場景。

    AI商業(yè)化的路徑:

    建立技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)的閉環(huán)

    一個獨(dú)立的AI企業(yè)要想存活下來,就應(yīng)該在算法的基礎(chǔ)上,盡早找到可以掌控的場景,建立技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)的閉環(huán),然后在更大的規(guī)模上循環(huán)、迭代。

    核心技術(shù):

    你會做的,別人也可以做出來

    如果你是一家AI公司,想要把AI應(yīng)用到某一個場景里面去,你首先得有一套非常核心的技術(shù)。而且這個核心技術(shù)必須要有一定的難度,形成一定的壁壘,這樣才能擋住 95% 的競爭者。

    比如說語音交互、語音識別這樣的技術(shù),在今天中國加起來不超過 10 家,絕大部分企業(yè)是無法進(jìn)入的,因為它的技術(shù)難度非常高。

    但技術(shù)的領(lǐng)先頂多只能保持 8-12 個月,不能構(gòu)成絕對的壁壘。

    深度學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用,首先是在2012年由微軟研究院的華人科學(xué)家鄧力搞出來的。但是第一個做成大規(guī)模系統(tǒng)的反而不是微軟,而是Google。

    因為科研的圈子是沒有秘密的,你做出一個東西之后,很快就會有另外一批人把它做出來,甚至比你做得還好。

    只有不斷迭代,持續(xù)性保持領(lǐng)先,才能形成真正的壁壘。也就是說,你得永遠(yuǎn)比競爭者領(lǐng)先 8 個月。

    你 8 個月前做的事情,可能現(xiàn)在有人已經(jīng)學(xué)會了。但這時候你已經(jīng)在做另外的事情,大家看到以后,又得再等 8 個月才能學(xué)會。

    這是一個最好的正向循環(huán),Google正是靠這樣正向迭代的方式,使得它永遠(yuǎn)能夠在競爭者面前保持幾個月的領(lǐng)先優(yōu)勢。

    產(chǎn)品:

    算法只占整個產(chǎn)品開發(fā)的30%

    商業(yè)和科研的本質(zhì)是不一樣的。很多技術(shù)創(chuàng)業(yè)者都走不出技術(shù)或者算法這個階段,他們不知道什么叫產(chǎn)品,什么叫解決方案,把創(chuàng)業(yè)當(dāng)作科研在做,結(jié)果很快就失敗了。

    光有算法是不夠的,還必須快速圍繞著算法在一個具體的場景里做出一個端到端的產(chǎn)品(To C),或者一個解決方案(To B)。

    比如我研發(fā)出了一個語音識別的系統(tǒng),但是這個算法不是一個通用的算法,它可能剛好在我訓(xùn)練的相對安靜的環(huán)境下可以使用,在給投資人做 demo 的時候是ok的,因為大家面對的是黑乎乎的屏幕,沒有任何用戶體驗可言。

    但是如果這種算法應(yīng)用在 APP 上,在環(huán)境相對嘈雜的地鐵、公交或者街道上使用的時候,用戶體驗就會非常糟糕。

    所以,要做成一個產(chǎn)品,除了有基本的算法和系統(tǒng)之外,還必須有具體的應(yīng)用場景,讓用戶有一個良好的使用體驗,并在此基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化。

    出門問問現(xiàn)在應(yīng)用的場景有智能手表、智能音箱、智能車載等,每應(yīng)用于一個新的場景、新的設(shè)備的時候,我們的算法本身就要去做很多迭代和優(yōu)化。

    算法只是一個起點(diǎn),它離一個真正的產(chǎn)品還有非常遠(yuǎn)的距離。

    當(dāng)你基于語音算法做出一個產(chǎn)品的時候,可能這個算法本身只占你整個開發(fā)的30%都不到,另外 70% 都跟這個算法沒有什么關(guān)系。

    規(guī)模化:

    能夠支撐自身研發(fā)和未來競爭

    做出產(chǎn)品或者解決方案還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,商業(yè)上看的,是你到底有多少用戶,以及這個用戶帶來多少營收和商業(yè)價值,能不能形成一定的規(guī)模化。

    這種規(guī)模化要能夠做到:

    第一,能夠支撐自身研發(fā)的迭代;

    第二,可以通過這種迭代和規(guī)模,抵抗未來的競爭。只有這樣,才能對所應(yīng)用的場景有一定的控制力。

    這個時候就需要深度思考。所謂深度思考,就是說你腦海里要有一個模型,能夠把一段話或者一個事情量化。比如10萬規(guī)模的時候是什么樣子,50萬的時候是什么樣子,100萬的時候是什么樣子。

    以價值 1000 元的智能手表為例,如果做出了 10 萬臺的規(guī)模的話,就可以cover(覆蓋)一些材料、模具成本和基本的研發(fā)費(fèi)用。

    如果要想cover(覆蓋)成本的話,就需要達(dá)到 50 萬臺的規(guī)模。

    而如果做到了 100 萬臺的話,那就可以形成足夠高的壁壘。尤其是面對華為、小米、三星這樣的競爭對手,你對所在的場景是有一定掌控力的。

    但是如果有 BAT 或者谷歌這樣的超級巨頭想闖入這個領(lǐng)域的話,那么 100 萬臺的規(guī)模就沒有任何意義,原先可控的場景又變得不可控了。

    因為巨頭們不靠硬件賺錢,他們可以進(jìn)來之后先扔“炸彈”,把市場搞亂,把量做上去之后,再通過后面的軟件服務(wù)去變現(xiàn)。

    所以,規(guī)模化的程度取決于你處于什么樣的市場,以及你自己處于什么樣的階段。

    “出門問問”的AI商業(yè)化實踐:

    形成商業(yè)閉環(huán)

    2012年我剛回國的時候,主要精力投入算法的研發(fā)。因為我以前是做自然語言處理和機(jī)器翻譯的,對非常復(fù)雜的算法很了解,所以花了 8 個月就做到了端到端的語音交互,完成了AI技術(shù)積累。

    為了盡快實現(xiàn)商業(yè)化,2013年出門問問用研發(fā)出來的語音交互算法做了微信公眾號,也做了手機(jī)上面的語音助手。但是這些東西沒有形成閉環(huán),因為沒有用戶量,也沒有任何營收。

    2015年,出門問問開始去做智能手表。我們當(dāng)時沒有去做機(jī)器人或者車載,是因為在當(dāng)時的人員規(guī)模和市場規(guī)模下,做機(jī)器人或者車載達(dá)不到閉環(huán)的效果。智能手表推出后,起到了良好的市場效果,銷量達(dá)到了 30 萬臺,占據(jù)了 30% 的市場份額,第一次實現(xiàn)了技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)的閉環(huán)。

    2016年,在出門問問的軟件能力、硬件能力、供應(yīng)鏈的能力、商業(yè)推廣能力、營銷能力都達(dá)到一定的階段之后,我們又開始開拓更多可掌控的場景,去做車載、家居、耳機(jī)等等,因為我們需要在更大的規(guī)模上循環(huán)迭代。

    (出門問問的正向循環(huán))(出門問問的正向循環(huán))  到現(xiàn)在為止,出門問問實現(xiàn)了各種智能設(shè)備上的語音交互,從手機(jī)、音箱、車載、耳機(jī),凡是你能想到的語音交互比較有用的地方,我們都做過一個應(yīng)用。

    小結(jié):

    在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè),并不會輕易死掉。因為AI公司同O2O公司不同,不需要每天花那么多錢補(bǔ)貼用戶,它的主要成本是人工成本。當(dāng)公司盈利情況并沒有那么好的時候,只要少招點(diǎn)人就可以存活。

    但是在我看來,如果一個創(chuàng)業(yè)公司沒有增長,跟死亡是一樣的。

    如果一個公司第一年100人,第二年100人,第三年還是100人,營收也沒有任何變化。那么這種公司的價值是不大的。

    對于“出門問問”來說,我們每天都在逼著自己跨越舒適區(qū),去思考如何找到更多的機(jī)會,如何有更多可控并且規(guī)模化的應(yīng)用場景,如何在激烈的競爭中存活下來。

    只有這樣,當(dāng)BAT這樣的巨頭進(jìn)入的時候,我們才能夠更加從容地去面對,完成一個初創(chuàng)AI公司的成人禮。

     
    (文/小編)
     
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