在巨人面前，一只螞蟻微不足道，你覺得一個(gè)巨人走在路上他會注意到不小心壓死了一直螞蟻嗎，類似這樣的事情在人工智能領(lǐng)域也變得愈加明顯，巨頭公司以近乎“碾壓”的方式將很多初創(chuàng)公司趕出了局。

比如Google發(fā)布了神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)(GNMT)，并且將其投入到了難度系數(shù)頗高的漢語-英語翻譯應(yīng)用中，準(zhǔn)確率得到了相當(dāng)程度的提升，這使得一些國內(nèi)機(jī)器翻譯的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)被無情碾壓。

(谷歌CEO劈柴在發(fā)布會上展示其產(chǎn)品強(qiáng)大的中譯英能力)

探長走訪了國內(nèi)順為資本、聲智科技、文因互聯(lián)等人工智能領(lǐng)域投資機(jī)構(gòu)和公司，總結(jié)了人工智能創(chuàng)業(yè)的一些坑。

第一個(gè)坑：做大公司會做的事情

創(chuàng)業(yè)公司都是在大公司的陰影下生存。

很遺憾的是，很多時(shí)候大公司并不是紙老虎，一方面大公司有大量的人工智能人才，有良好的人才儲備，另一方面是大公司有大量的數(shù)據(jù)，此外大公司還有眾多的渠道和流量。

初創(chuàng)公司和大公司正面對抗，結(jié)局是可以想象的。

作為一個(gè)佐證，硅谷某大公司收購一個(gè)人工智能初創(chuàng)企業(yè)后，發(fā)現(xiàn)各種指標(biāo)跑下來，性能還不如內(nèi)部的產(chǎn)品，于是被收購的團(tuán)隊(duì)全部派去做產(chǎn)品了，而不是研發(fā)。

又比如上面提到的例子，某機(jī)器翻譯創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，在谷歌發(fā)布新版神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)后，發(fā)現(xiàn)自家產(chǎn)品翻譯的準(zhǔn)確性全面落后于谷歌。

所以一定要思考好大公司的產(chǎn)品路線圖，不要螳臂當(dāng)車。

那么，哪些是大公司一定會做的事呢?

基本有兩大規(guī)律：

第一是，越是底層的東西，巨頭越會去做

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎(chǔ)層是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，價(jià)值最高，大公司會長期進(jìn)行戰(zhàn)略布局。在基礎(chǔ)計(jì)算能力、數(shù)據(jù)，通用算法、框架和技術(shù)方面布局，聚集大量開發(fā)者和用戶，這基本是兵家必爭之地。

比如谷歌、亞馬遜、微軟都紛紛推出了自己的人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施、API和開源框架，包括了計(jì)算機(jī)視覺、語音、語言、知識圖譜、搜索等幾大類。

第二是，越是通用型的產(chǎn)品，越是大公司會做的。

對于通用型的產(chǎn)品，大公司會貫徹人工智能優(yōu)先的策略，來提升效率、改善用戶體驗(yàn)，對于通用技術(shù)層，這是構(gòu)建大公司護(hù)城河的基礎(chǔ)，大公司也一定會布局。

比如谷歌貫徹AI First的策略，改進(jìn)智能助手(語音和NLP)、谷歌翻譯(機(jī)器翻譯)、YouTube(推薦算法)、圖片搜索(計(jì)算機(jī)視覺)等等。

這也導(dǎo)向了一個(gè)新的結(jié)論，也是順為資本副總裁及入駐企業(yè)家孟醒在采訪中強(qiáng)調(diào)的，越是純互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，越是大公司會做的。這背后的邏輯是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，也更通用。所以從這個(gè)角度上看，面向大眾的純互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品并不是人工智能初創(chuàng)公司創(chuàng)業(yè)的好方向。

實(shí)際上重投入和一眼就能看得見巨大價(jià)值的項(xiàng)目，都不是初創(chuàng)公司的理想的選擇。

難道創(chuàng)業(yè)公司就沒有機(jī)會了嗎?

互聯(lián)網(wǎng)大公司都在發(fā)力人工智能，依靠強(qiáng)大的實(shí)力做平臺，做入口，把持流量和服務(wù)，連接關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，難道創(chuàng)業(yè)公司就沒有機(jī)會么?

慶幸的是巨頭也有局限，它很難在每個(gè)垂直領(lǐng)域都做的非常深，因?yàn)檫@未必是他們的核心業(yè)務(wù)。

創(chuàng)業(yè)公司可以選擇做垂直領(lǐng)域的先行者，積累用戶和數(shù)據(jù)，結(jié)合技術(shù)和算法優(yōu)勢，成為垂直領(lǐng)域的顛覆者。

不過即使是做垂直領(lǐng)域，也不建議和傳統(tǒng)公司硬碰硬，而是迂回包抄，邊緣突破。

創(chuàng)業(yè)公司也可以專注于細(xì)分場景應(yīng)用，做窄品類的應(yīng)用，提供解決方案，直戳行業(yè)痛點(diǎn)。

總結(jié)一下，創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該不斷從邊緣創(chuàng)新，在巨頭看不見或者不屑的地方進(jìn)行創(chuàng)新，不斷擴(kuò)大創(chuàng)新的邊界，從而成長為一個(gè)價(jià)值中心，走農(nóng)村包圍城市的路線。

第二個(gè)坑：只追求技術(shù)不重視產(chǎn)品體驗(yàn)或經(jīng)濟(jì)效益

“2C產(chǎn)品上，消費(fèi)者不會為算法和技術(shù)買單，技術(shù)必須轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，用于改善產(chǎn)品體驗(yàn)或者提升效率”，聲智科技合伙人&副總裁李智勇在采訪中表示。

一個(gè)產(chǎn)品落地，內(nèi)部的鏈條很長，除了技術(shù)和研發(fā)，剩下70%的人可能是做產(chǎn)品、銷售、生產(chǎn)、渠道。如果是硬件，需要考慮硬件以年計(jì)的開發(fā)周期。如果是面向企業(yè)的解決方案，還需要考慮不同企業(yè)和客戶的繁瑣需求。

(谷歌為其人工智能機(jī)器人研制的芯片)

人工智能領(lǐng)域很多科學(xué)家創(chuàng)業(yè)，擁有很好的技術(shù)背景，“這個(gè)領(lǐng)域的確很適合科學(xué)家創(chuàng)業(yè)，但技術(shù)往往只是必要不充分條件。”孟醒在采訪中表示。

科學(xué)家創(chuàng)業(yè)也往往面臨一個(gè)問題，學(xué)術(shù)能力強(qiáng)的科學(xué)家往往發(fā)的最好的Paper,而最好的Paper往往都是研究最通用的問題。

正如我們之前講的，做一個(gè)通用的東西，未必能立馬應(yīng)用于工業(yè)實(shí)踐，即使有用，這往往也是大公司要做的。

不過擁有技術(shù)優(yōu)勢這個(gè)起點(diǎn)是對的，得把這個(gè)滾動起來。技術(shù)突破，產(chǎn)品落地，技術(shù)再突破，越卷越大，像滾雪球似的一步一步地發(fā)展壯大起來。

“這個(gè)滾雪球的過程是非常必要的，因?yàn)榧兇獾臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)勢并不會持續(xù)多久，最多一年，甚至三個(gè)月”，李智勇強(qiáng)調(diào)。

即使是在人工智能領(lǐng)域，技術(shù)在很多場合也不是最重要的東西，一方面是大家的技術(shù)都差不多，沒有顯著差異，另一方面是有眾多其他的因素影響用戶體驗(yàn)和購買選擇。

第三個(gè)坑：摸不清誰會為你的產(chǎn)品買單

人工智能創(chuàng)業(yè)者一定要謹(jǐn)慎痛點(diǎn)低的偽需求，滿足誰的需求是一定要思考好的問題，在人工智能領(lǐng)域，要么是2B(面向企業(yè))，要么2C(面向消費(fèi)者)的方向，各有利弊。

2C 的優(yōu)勢在于可以打造自主品牌，而且用戶購買決策是在相對市場化的競爭環(huán)境中，一但成功容易形成規(guī)模效應(yīng)，成長為巨頭。2C 的劣勢在于可能需要更長時(shí)間的積累，需要更龐大的團(tuán)隊(duì)，而且競爭更激烈，因?yàn)橐M(fèi)者掏出真金白銀。

2C也可以分為兩大類，一類是新硬件新產(chǎn)品，第二類是既有產(chǎn)品的改造。

(Amazon Alexa語音助手系列產(chǎn)品)

新硬件新產(chǎn)品可能是一片藍(lán)海，也可能是一個(gè)偽需求，我們需要關(guān)心的是市場能有多大，量有多大，如何教育消費(fèi)者，如何獲取用戶，需要關(guān)注周期有多長，能否撐到爆發(fā)的那天。

既有產(chǎn)品的改造我們要正面和傳統(tǒng)產(chǎn)品對抗。需要思考好我們產(chǎn)品效率的提升或者用戶體驗(yàn)的改善是否足夠讓用戶放棄已有的成熟產(chǎn)品。我們是注重于存量市場還是增量市場，團(tuán)隊(duì)是否能夠抗衡傳統(tǒng)公司幾年甚至數(shù)十年積累的市場、品牌和渠道。

2B 的優(yōu)勢在于相對容易變現(xiàn)，因?yàn)閺钠髽I(yè)用戶更容易收費(fèi)，此外團(tuán)隊(duì)也更專注在某些問題，這些點(diǎn)上更適合創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì);2B 的劣勢在于規(guī)模效應(yīng)不一定明顯，2B的周期也可能很長，此外2B弊端是某些領(lǐng)域采購決策市場化程度可能很低，需要拼企業(yè)資源或者政府資源。此外，2B的切入點(diǎn)也非常重要，找不好切入點(diǎn)就非常容易碰壁。

(針對企業(yè)的人工智能服務(wù)，圖片來自Raconteur)

2B還是2C這是一個(gè)問題，目前來看大多數(shù)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用都是2B。現(xiàn)在的人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者找到一個(gè)合適的行業(yè)，充分了解這個(gè)行業(yè)的需求，看準(zhǔn)這個(gè)行業(yè)在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)產(chǎn)生變革，變革是什么，然后提供2B的服務(wù)，可能會比突擊2C的機(jī)會要更快或者更容易。

的確，在2B領(lǐng)域找到一個(gè)方向，幫助企業(yè)或商家提升效率或者省錢或者創(chuàng)收，都是一個(gè)很好的方向，“這是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題”，用孟醒的話說。

無論做2B還是2C,都要想好壁壘在哪里，優(yōu)勢在哪里。比如如果優(yōu)勢是行業(yè)資源，如何找到合適方向切入。如果壁壘在于數(shù)據(jù)，第一波數(shù)據(jù)從哪里來，如何把數(shù)據(jù)優(yōu)勢滾動起來，都是要思考的問題。

第四個(gè)坑：人員結(jié)構(gòu)不合理

把握好研發(fā)團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品工程團(tuán)隊(duì)的比例，也是在人工智能初創(chuàng)公司里不斷涌現(xiàn)的一個(gè)問題。

很多人工智能初創(chuàng)企業(yè)由于團(tuán)隊(duì)基因等原因，一味地追求算法和技術(shù)上的領(lǐng)先，招募大批科研人才，而工程人才欠缺。擁有大量科研人才有利于做公關(guān)，也利于吸引VC的投資，但這一方面可能帶來過高的成本，牛人扎堆后更難管理，誰也不服誰，可能會因?yàn)閷W(xué)術(shù)興趣不同而造成“神仙打架”，導(dǎo)致產(chǎn)品方向的偏差。

畢竟初創(chuàng)公司不是研究院，不以促進(jìn)學(xué)術(shù)發(fā)展為目的，不以發(fā)paper為目的，而是要以產(chǎn)品為核心的商業(yè)機(jī)構(gòu)。

做2C的創(chuàng)業(yè)，需要創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)非常有產(chǎn)品思維，而這往往是科學(xué)家出生的團(tuán)隊(duì)最缺乏的，而做垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，也要求創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)有行業(yè)資源。這些都需要尋找合作伙伴來補(bǔ)齊。

第五個(gè)坑：不懂得如何把握節(jié)奏

在國內(nèi)講風(fēng)口，在硅谷也講timing，在大部分投資都有投資回報(bào)期要求的情況下，創(chuàng)業(yè)公司要控制業(yè)務(wù)的方向和節(jié)奏，找好合適的時(shí)機(jī)。

在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)的時(shí)代，都有窗口期的概念，錯過了窗口期會很難做大，進(jìn)入過早也會死的快。在人工智能領(lǐng)域，時(shí)機(jī)和節(jié)奏感的把握都很重要。

時(shí)機(jī)的判斷非常關(guān)鍵，比如在當(dāng)前語音的發(fā)展已經(jīng)完全可以商業(yè)化的時(shí)候應(yīng)該做些什么，比如對視覺領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展的判斷，又比如對無人車領(lǐng)域前景的判斷，找準(zhǔn)時(shí)機(jī)點(diǎn)及其關(guān)鍵，不同階段要做不同的事情。

而節(jié)奏感的控制除了來自對人工智能技術(shù)發(fā)展程度的判斷，還有來自對融資環(huán)境的判斷，對市場發(fā)展速度和變化的判斷，對競爭對手的判斷。有這幾個(gè)方向的判斷，就大概能知道是否步子應(yīng)該邁得大一些。

最后，想說的是，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)除了技術(shù)驅(qū)動更明顯，好像和其他領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)也沒有多大的區(qū)別，這些坑希望人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者要謹(jǐn)慎對待。