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本文基于所在機(jī)構(gòu)的人工智能投資理念，綜合迅雷創(chuàng)始人程浩的投資分享文章和億歐關(guān)于2018年人工智能投資機(jī)會(huì)的分析，整理成可演講分享的媒體素材。

1.互聯(lián)網(wǎng)的流量紅利已經(jīng)消失

以PC來(lái)說(shuō)，全球PC出貨量連續(xù)5年下滑。大家知道國(guó)內(nèi)最后出現(xiàn)的一個(gè)PC互聯(lián)網(wǎng)獨(dú)角獸是誰(shuí)嗎？是知乎，大概是2011年初推出，這么多年過(guò)去，再也沒(méi)有PC互聯(lián)網(wǎng)的獨(dú)角獸出現(xiàn)。做個(gè)類比，我們知道2015年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的滲透率和競(jìng)爭(zhēng)程度和2011年的PC互聯(lián)網(wǎng)類似，以此類推，2015年以后再做移動(dòng)APP，也很難出獨(dú)角獸了。

畢竟中國(guó)連續(xù)兩年手機(jī)出貨量都在5億多臺(tái)，增長(zhǎng)放緩，代表無(wú)線流量基本已走平，你多賣一臺(tái)，我就少賣一臺(tái)，是存量競(jìng)爭(zhēng)。今天創(chuàng)業(yè)者再做一個(gè)純互聯(lián)網(wǎng)的APP，投資人問(wèn)的第一個(gè)問(wèn)題就是你怎么獲客。因?yàn)楝F(xiàn)階段流量格局已定，首屏就那幾個(gè)APP。

2.互聯(lián)網(wǎng)+的機(jī)會(huì)同樣有限；

主要在于互聯(lián)網(wǎng)最大的價(jià)值，是解決信息不對(duì)稱和連接。所以對(duì)于電商特別有價(jià)值。淘寶用皇冠、鉆石等信用體系解決了信息不對(duì)稱，同時(shí)又把全國(guó)有這么多買家和賣家連接在一起。這個(gè)是互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值。

但很多行業(yè)信息和連接并不是痛點(diǎn)。拿醫(yī)療舉例，中國(guó)三甲醫(yī)院的大夫就那么多，你把全國(guó)13億人民都和這些大夫連接上了也沒(méi)用，因?yàn)橐粋€(gè)醫(yī)生一天還是只能看那么多病人?；ヂ?lián)網(wǎng)并沒(méi)有提高醫(yī)生看診的效率。在諸如餐飲、醫(yī)療這些傳統(tǒng)領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)的幫助是很有限的。

也包括滴滴打車，互聯(lián)網(wǎng)解決了打車難的問(wèn)題，但是沒(méi)解決打車價(jià)格的問(wèn)題。事實(shí)上，補(bǔ)貼去掉之后，大家都發(fā)現(xiàn)了滴滴一點(diǎn)都不便宜，道理很簡(jiǎn)單——不管是專車還是出租車，還是需要由人來(lái)開(kāi)，人工成本降不下來(lái)，就不可能便宜。

3.真正能夠提高社會(huì)生產(chǎn)力，解決供需關(guān)系不平衡的就是人工智能；

人工智能將給社會(huì)生產(chǎn)力帶來(lái)的提高，以及對(duì)人類帶來(lái)的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)互聯(lián)網(wǎng)。

還是拿醫(yī)療來(lái)說(shuō)，很多基層醫(yī)院水平不高，那未來(lái)完全可以通過(guò)人工智能來(lái)輔助醫(yī)生讀CT、X光等醫(yī)療影像。像今年，IBMWatson對(duì)皮膚黑色素瘤的診斷，準(zhǔn)確率已提高至97%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人類專家75%-84%的平均水平。

未來(lái)，人工智能無(wú)論是在無(wú)人車、機(jī)器人、醫(yī)療、金融、教育還是其他領(lǐng)域，都將爆發(fā)巨大的社會(huì)效益，這點(diǎn)毋庸置疑。我認(rèn)為下一波大趨勢(shì)和大的紅利不是互聯(lián)網(wǎng)+，而是人工智能+。我建議現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)者更應(yīng)該關(guān)注人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。

人工智能主要分三層。最底層是基礎(chǔ)架構(gòu)（Infrastructure），包括云計(jì)算、芯片以及TensorFlow這樣的框架。在基礎(chǔ)層之上是中間層，叫通用技（EnablingTechnology），例如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、機(jī)器翻譯這些。

基礎(chǔ)層和中間層，是互聯(lián)網(wǎng)巨頭的必爭(zhēng)之地。比如芯片領(lǐng)域，Intel、英偉達(dá)、高通都投入巨資，競(jìng)爭(zhēng)極其激烈。同樣云計(jì)算、框架也是一樣，都不是小公司能夠涉足的領(lǐng)地。

現(xiàn)在對(duì)于中間層的通用技術(shù)，BAT也極其重視。因?yàn)榇蠹叶枷嘈湃斯ぶ悄苁窍乱徊üI(yè)革命浪潮。對(duì)騰訊、阿里、百度這些巨頭來(lái)講，要想在大浪中屹立不倒，必須要構(gòu)建出人工智能的生態(tài)系統(tǒng)（Ecosystem）。而核心就是要依靠這些EnablingTechnology技術(shù)。

相比創(chuàng)業(yè)公司，BAT的最大優(yōu)勢(shì)是什么呢？第一，不缺數(shù)據(jù)；第二，為了構(gòu)建自己的生態(tài)系統(tǒng)，未來(lái)通用技術(shù)一定全部是免費(fèi)的；第三，雖然通用技術(shù)免費(fèi)，但BAT有羊毛出在身上的豬機(jī)會(huì)。這是典型的互聯(lián)網(wǎng)打法。

這里的豬是什么？豬就是云計(jì)算。例如百度的ABC策略，分別代表人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（Big Data）和云計(jì)算（Cloud Computing ）。AI我可以不賺錢，開(kāi)放給大家，那么大家想享受我的服務(wù)，就來(lái)買我的云吧。

而對(duì)于創(chuàng)業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，只做圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、機(jī)器翻譯這些通用技術(shù)，指望通過(guò)SDK賣錢，未來(lái)路會(huì)越來(lái)越窄，特別是BAT都免費(fèi)的壓力下。

所以從這個(gè)角度講，創(chuàng)業(yè)公司做下面兩層風(fēng)險(xiǎn)比較大。我認(rèn)為創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)在最上層，就是拿著下兩層的成果去服務(wù)垂直行業(yè)，也就是我們所謂的人工智能+。

深入垂直行業(yè)的人工智能+，又可細(xì)分為兩類情況：即“人工智能+行業(yè)”和“行業(yè)+人工智能”，他們間有明顯的區(qū)別。

“AI+行業(yè)”簡(jiǎn)單講就是在AI技術(shù)成熟之前，這個(gè)行業(yè)、產(chǎn)品從未存在過(guò)。比如自動(dòng)駕駛，天貓的天貓精靈音響、蘋果的Siri語(yǔ)音助手。在人工智能技術(shù)未突破前，不存在這樣的產(chǎn)品。因?yàn)锳I，創(chuàng)造出了一條全新的產(chǎn)業(yè)鏈。

“行業(yè)+AI”就是行業(yè)本身一直存在，產(chǎn)業(yè)鏈條成熟，只是以前完全靠人工，效率比較低，現(xiàn)在加入AI元素后，使得行業(yè)效率有了明顯提高。比如安防、醫(yī)療等領(lǐng)域。

客觀講，這兩個(gè)類別都有創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。但“AI+行業(yè)”，因?yàn)槭且粭l新的產(chǎn)業(yè)鏈，創(chuàng)業(yè)公司與互聯(lián)網(wǎng)巨頭實(shí)際是處在同一起跑線上。巨頭們坐擁數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。所以從這個(gè)角度，“行業(yè)+AI”相對(duì)對(duì)創(chuàng)業(yè)公司更為友好，也更容易構(gòu)建出壁壘。

創(chuàng)業(yè)股投資企業(yè)-悠絡(luò)客

未來(lái)行業(yè)壁壘才是人工智能創(chuàng)業(yè)最大的護(hù)城河。因?yàn)槊總€(gè)行業(yè)都有垂直縱深,盡管BAT技術(shù)好一點(diǎn)、并不關(guān)鍵。拿醫(yī)療+AI舉例，什么最重要？大量準(zhǔn)確的被醫(yī)生標(biāo)注過(guò)的數(shù)據(jù)最重要。沒(méi)有數(shù)據(jù)，再天才的科學(xué)家也無(wú)用武之地。

但在國(guó)內(nèi)，這個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)拿出來(lái)非常困難。所以BAT做醫(yī)療一點(diǎn)優(yōu)勢(shì)都沒(méi)有，因?yàn)樗麄円堰@些數(shù)據(jù)，從各醫(yī)院、各科室搞出來(lái)也很累。相反，如果一個(gè)創(chuàng)業(yè)者在醫(yī)療行業(yè)耕耘很多年，也許拿起數(shù)據(jù)來(lái)比大公司更容易。

這要求創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的合伙人中，必須有懂行業(yè)、有行業(yè)資源的人才。這與互聯(lián)網(wǎng)+一樣，一旦細(xì)分到具體行業(yè)，并不是說(shuō)你百度、騰訊有資金、有流量，投入人才就什么都能做，比拼的還有行業(yè)資源和人脈。

之所以跟大家聊這個(gè)話題，是因?yàn)榍耙欢稳グ俣却髮W(xué)跟大家交流，他們提到百度人工智能在無(wú)人車和DuerOS的應(yīng)用。同時(shí)又問(wèn)我，人臉識(shí)別在國(guó)內(nèi)安防領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值非常大。像?？低曈薪?000億人民幣的市值，每年光凈利潤(rùn)就有近百億。百度在AI方面是不是該考慮進(jìn)軍這個(gè)領(lǐng)域。我回答說(shuō)千萬(wàn)別，因?yàn)榘卜朗堑湫偷摹⒂芯薮蟊趬镜摹靶袠I(yè)+AI”領(lǐng)域。

即使百度技術(shù)好，在人臉識(shí)別率方面比?？低暩咭粋€(gè)百分點(diǎn)（實(shí)際不一定，?？当澈笥袔装偃说腁I研發(fā)團(tuán)隊(duì)）。但這并不代表百度就能替代?？?。因?yàn)榘卜朗恰胺顷P(guān)鍵性應(yīng)用”（non-mission-critical），100個(gè)犯人我識(shí)別了95個(gè)，你比我多識(shí)別了一個(gè)做到了96個(gè)，其實(shí)沒(méi)那么重要。

而反過(guò)來(lái)，?？祵?duì)比百度有什么優(yōu)勢(shì)？首先?？凳亲鰯z像頭的，用自己的硬件跑自己的算法，是很自然的事兒。就像蘋果手機(jī)，軟硬一體體驗(yàn)更好。其次，海康做了這么多年的安防，積累了非常多的數(shù)據(jù)，人臉的數(shù)據(jù)、環(huán)境的數(shù)據(jù)……在安防領(lǐng)域有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。最后，?？到o公安系統(tǒng)做了很多類似警務(wù)通、基站信息采集、視圖檔案管理等SaaS平臺(tái)的東西，以及警用云系統(tǒng)。我們可以認(rèn)為公安系統(tǒng)的IT化，其中有一部分就是海康威視參與的。

這些東西可能不賺錢，但卻為?？禈?gòu)建了壁壘。因?yàn)榈讓拥幕A(chǔ)設(shè)施都是我建的，那前端的東西就只能用我的（我可以有100個(gè)理由，說(shuō)競(jìng)品與我不兼容）。而且?？底隽诉@么長(zhǎng)時(shí)間，積累了大量的客戶資源，特別是政府公安局的資源，開(kāi)拓這些資源非常需要時(shí)間。

這些就是所謂的行業(yè)縱深。所以即使對(duì)BAT而言，想進(jìn)入“行業(yè)+AI”領(lǐng)域，選擇垂直賽道時(shí)，同樣要非常謹(jǐn)慎。在巨大的行業(yè)壁壘面前，真不是說(shuō)我的算法比你好一些，市場(chǎng)就是我的，只有技術(shù)優(yōu)勢(shì)仍然差的很遠(yuǎn)。

回歸“AI+行業(yè)”和“行業(yè)+AI”，通常來(lái)講前者的行業(yè)縱深會(huì)比較淺，而后者則有巨大的行業(yè)壁壘。而行業(yè)壁壘，則是創(chuàng)業(yè)公司最大的護(hù)城河，也是抵擋BAT的關(guān)鍵。

談到人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)，很多人都會(huì)有個(gè)誤解，就是如果我團(tuán)隊(duì)沒(méi)有個(gè)大牛的科學(xué)家，比如斯坦福、MIT的博士坐鎮(zhèn)，我都不好意思講在人工智能方面創(chuàng)業(yè)。其實(shí)這個(gè)認(rèn)知是完全錯(cuò)的。因?yàn)樵谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域，算法到底有多重要，完全取決于你要準(zhǔn)備進(jìn)入哪個(gè)行業(yè)。

根據(jù)行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景不同，我認(rèn)人工智能的創(chuàng)業(yè)本質(zhì)上有mission-critical和non-mission-critical之分。為了方便大家理解，我們簡(jiǎn)稱為“關(guān)鍵性應(yīng)用”和“非關(guān)鍵性應(yīng)用”。

“關(guān)鍵性應(yīng)用”要追求99.9……%后的多個(gè)9，做不到就沒(méi)法商業(yè)化。比如大家認(rèn)為，99%可靠度的自動(dòng)駕駛能上路嗎？肯定不能，意味著100次就出1次事故。99.9%也不行，1000次出一次事故。

千萬(wàn)記住，99%和99.9%的可靠度差距并不是0.9%，而是要反過(guò)來(lái)算，差距是10倍。也包括手術(shù)機(jī)器人，聽(tīng)起來(lái)99.9%可靠度已經(jīng)很高了，但意味著1000次出一次醫(yī)療事故，放在美國(guó)，醫(yī)院還不得被巨額索賠搞得破產(chǎn)。

所以“關(guān)鍵性應(yīng)用”領(lǐng)域，就是一丁點(diǎn)兒錯(cuò)都不能犯的人工智能領(lǐng)域，必須要有技術(shù)大牛、科學(xué)家或算法專家坐鎮(zhèn)。同時(shí)，這類項(xiàng)目研發(fā)周期都很長(zhǎng)。

正如以色列做ADAS（高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）解決方案的Mobileye公司，今年3月被Intel以153億美金收購(gòu)。大家知道這家公司研發(fā)周期有多長(zhǎng)嗎？Mobileye成立于1999年，到他們推出首款產(chǎn)品、掙到第一桶金已是2007年。長(zhǎng)達(dá)8年的研發(fā)周期。這在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)里不可想象。包括谷歌無(wú)人車從2009年開(kāi)始研發(fā)，到現(xiàn)在一直沒(méi)有商業(yè)化；達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人從啟動(dòng)研發(fā)到2000年拿到美國(guó)食品藥品管理局（FDA）的認(rèn)證，花了十年時(shí)間。

“關(guān)鍵性應(yīng)用”的普遍特點(diǎn)就是這樣，項(xiàng)目通常很貴，研發(fā)周期巨長(zhǎng)，離錢非常遠(yuǎn)，需要持續(xù)的融資能力，團(tuán)隊(duì)怎樣才有持續(xù)融資？起碼要有非常好的簡(jiǎn)歷和非常好的背景。這個(gè)是能夠持續(xù)融資的必要前提。所以大家可以看到，今天做無(wú)人駕駛的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)都是高富帥。因?yàn)椴皇歉吒粠?，你都熬不到產(chǎn)品真正商業(yè)化應(yīng)用那天。

當(dāng)然，如果在人工智能領(lǐng)域都是“關(guān)鍵性應(yīng)用”，那就沒(méi)大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者什么事了。實(shí)際上，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)，95%都是“非關(guān)鍵性應(yīng)用（none-mission-critical）”。簡(jiǎn)單講對(duì)這些領(lǐng)域，AI的可靠度只要過(guò)了基礎(chǔ)線，高一點(diǎn)低一點(diǎn)區(qū)別不大。

最簡(jiǎn)單的例子，現(xiàn)在很多公司的門禁開(kāi)始用人臉識(shí)別。你今天帶個(gè)帽子，明天戴個(gè)墨鏡或口罩，識(shí)別率沒(méi)法做到99%。可即使沒(méi)識(shí)別出來(lái)也沒(méi)問(wèn)題。因?yàn)樗袔四樧R(shí)別的門禁都有地方讓你按指紋。即使指紋也刷不進(jìn)去，問(wèn)題也不大，公司不還有前臺(tái)嗎。

這就是“非關(guān)鍵性應(yīng)用“。這類項(xiàng)目不追求99%后面的很多個(gè)9。實(shí)際上，國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人方向的創(chuàng)業(yè)，大部分領(lǐng)域都是“非關(guān)鍵性應(yīng)用”。當(dāng)然并不是說(shuō)，在這個(gè)領(lǐng)域算法不重要，你天天認(rèn)不出來(lái)也不行，所以一定要過(guò)了基礎(chǔ)的可用性門檻，偶爾出現(xiàn)問(wèn)題可以容忍?！瓣P(guān)鍵性應(yīng)用”則不能容忍。

“非關(guān)鍵性應(yīng)用“不追求高大上，簡(jiǎn)單、實(shí)用、性價(jià)比高更重要，這樣的項(xiàng)目通常比拼綜合實(shí)力。包括：

對(duì)行業(yè)的洞察理解。要熟知行業(yè)痛點(diǎn)；

產(chǎn)品和工程化能力。光在實(shí)驗(yàn)室里搞沒(méi)意義；

成本控制。不光能做出來(lái)的產(chǎn)品，還得便宜的做出來(lái)；

供應(yīng)鏈能力。不光能出貨，還要能批量生產(chǎn)；

營(yíng)銷能力。產(chǎn)品出來(lái)了，你得把東西賣出去。團(tuán)隊(duì)里有沒(méi)有營(yíng)銷高手，能不能搞定最好的渠道是關(guān)鍵。

所以大家在創(chuàng)業(yè)組團(tuán)隊(duì)時(shí)，一定要想好你選擇的賽道處于哪個(gè)領(lǐng)域，不同的賽道對(duì)于團(tuán)隊(duì)的要求是不一樣。“關(guān)鍵性應(yīng)用”必須有技術(shù)大牛坐鎮(zhèn)，“非關(guān)鍵性應(yīng)用”則要求團(tuán)隊(duì)更加綜合和全面。

現(xiàn)在很多人工智能創(chuàng)業(yè)者都是技術(shù)背景出身，創(chuàng)業(yè)的第一個(gè)想法通常是做技術(shù)提供商。技術(shù)提供商作為創(chuàng)業(yè)的敲門磚可以。但如果只定位做技術(shù)提供商，未來(lái)路會(huì)非常窄。為什么說(shuō)未來(lái)只做技術(shù)提供商價(jià)值會(huì)越來(lái)越??？原因有幾點(diǎn)：

1.首先通用技術(shù)一定是大公司的賽道，BAT未來(lái)一定會(huì)開(kāi)放免費(fèi)。

人家大公司會(huì)免費(fèi)提供人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、機(jī)器翻譯這類EnablingTechnology，你還打算怎么靠API調(diào)用賺錢呢？也許現(xiàn)在還可賺點(diǎn)小錢，但很難成為一個(gè)長(zhǎng)久的生意。

2.依托于算法的技術(shù)壁壘會(huì)越來(lái)越低。

未來(lái)隨著基礎(chǔ)計(jì)算平臺(tái)和開(kāi)源平臺(tái)的豐富成熟，技術(shù)方面的壁壘會(huì)越來(lái)越不明顯，整個(gè)人工智能的技術(shù)準(zhǔn)入門檻會(huì)越降越低。就像2008年你想找個(gè)IOS開(kāi)發(fā)者，很難，現(xiàn)在卻很容易一樣，所有技術(shù)的演進(jìn)都遵循這一規(guī)律。特別隨著今天各大學(xué)的計(jì)算機(jī)專業(yè)，都紛紛開(kāi)設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)課程，未來(lái)人才不缺，這會(huì)拉低整個(gè)行業(yè)的進(jìn)入門檻。

同時(shí)隨著谷歌TensorFlow等生態(tài)系統(tǒng)的成熟，很多領(lǐng)域都會(huì)有訓(xùn)練好的模型可以用來(lái)參考（出Demo會(huì)更快），創(chuàng)業(yè)者只要有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練參數(shù)就好了。所以未來(lái)算法的壁壘會(huì)越來(lái)越低，如果這個(gè)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力只是算法，那將非常危險(xiǎn)

對(duì)于技術(shù)提供商和算法類公司，如果你的技術(shù)壁壘不夠高，上游很可能直接把你的事做了。這樣的例子比比皆是，比如給?？低曁峁┤四樧R(shí)別算法的公司。問(wèn)題就在于，?？翟谟媚闼惴ǖ臅r(shí)候，人家也有龐大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)在研究自己的算法?，F(xiàn)在用你是人家還沒(méi)準(zhǔn)備好，一旦準(zhǔn)備好立刻會(huì)把你替換掉。

即使在有一定技術(shù)門檻的行業(yè)，技術(shù)提供商的日子同樣并不好過(guò)。比如專注嵌入式的視覺(jué)處理芯片的Movidius，大疆無(wú)人機(jī)一直在用他們的芯片。但自從大疆統(tǒng)治了消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)市場(chǎng)后，大疆現(xiàn)在也很自然地開(kāi)始研發(fā)自己的芯片。

按說(shuō)芯片的技術(shù)壁壘并不低，但只要行業(yè)集中度高，贏家就會(huì)選擇通吃。比如做手機(jī)的廠商，出貨量到了一個(gè)閥值，都有動(dòng)力自己做芯片。像蘋果、三星、華為還有現(xiàn)在的小米，都選擇了自己做手機(jī)CPU。所以聯(lián)發(fā)科、高通這些技術(shù)提供商，其實(shí)是挺痛苦的。

這其實(shí)是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈通用規(guī)律：產(chǎn)業(yè)鏈上的壟斷者會(huì)吃掉所有利潤(rùn)，而且他們非常有動(dòng)力往上游或下游擴(kuò)展。拿PC產(chǎn)業(yè)鏈舉例，內(nèi)存、硬盤、整機(jī)、顯示器……都不賺錢。錢被誰(shuí)賺走了？Windows和Intel卻賺走了絕大部分利潤(rùn)。

既然做純技術(shù)提供商沒(méi)有出路，那怎么辦？浩哥提出“一橫一縱”理論。前期做技術(shù)服務(wù)可以，但是不能一輩子做技術(shù)服務(wù)。

“一橫”就是指你提供的技術(shù)服務(wù)。通?！耙粰M”能服務(wù)很多行業(yè)，一定要找到1、2個(gè)，你認(rèn)為最有市場(chǎng)機(jī)會(huì)，最適合你的垂直領(lǐng)域，深扎進(jìn)去做“全棧”：把技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，然后搞定用戶賣出去，實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，再通過(guò)商業(yè)反饋更多的數(shù)據(jù)，更加夯實(shí)自己的技術(shù)。一句話講，要做技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)和數(shù)據(jù)四位一體的“全?！?，這就是“一縱”。這才是健康的商業(yè)模式。

在垂直外的行業(yè)，因?yàn)闆](méi)有利益沖突，你仍可老老實(shí)實(shí)的做技術(shù)服務(wù)。這樣的話，商業(yè)上你能吃透一個(gè)垂直行業(yè)，技術(shù)上你還能通過(guò)橫向合作，形成更多的數(shù)據(jù)回路，從而夯實(shí)你的技術(shù)。這個(gè)就是“一橫一縱”理論。

那么對(duì)于技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，從“一橫”走到“一縱”，要選哪個(gè)垂直領(lǐng)域，取決5個(gè)關(guān)鍵因素：

市場(chǎng)空間夠不夠大？

做垂直領(lǐng)域的全棧，還是做橫向的技術(shù)提供商？取決市場(chǎng)空間哪個(gè)更大。找對(duì)垂直領(lǐng)域，即使只占一點(diǎn)點(diǎn)市場(chǎng)份額，也可能比做“一橫”全歸你的收益大。拿美圖公司舉例，他們有美圖秀秀、美拍、美顏相機(jī)等APP，同時(shí)還會(huì)跟很多手機(jī)廠商合作，提供相機(jī)拍攝的美顏效果，你可以理解這就是技術(shù)服務(wù)。

但研究2016財(cái)報(bào)后，大家知道美圖秀秀選的“一縱”是什么嗎？就是美圖手機(jī)。以上提到的技術(shù)服務(wù)都遠(yuǎn)沒(méi)有垂直做美圖手機(jī)賺錢。美圖手機(jī)占了公司全部營(yíng)收的93%。雖然美圖手機(jī)去年的銷量大約在74.8萬(wàn)臺(tái)，僅僅只占國(guó)內(nèi)手機(jī)市場(chǎng)全年銷量5億多臺(tái)的不足0.15%。

行業(yè)集中度如何？

做“一橫”技術(shù)提供商時(shí)，最擔(dān)心的是你的上游或下游過(guò)于集中，或者說(shuō)頭部效應(yīng)越明顯，對(duì)技術(shù)提供商就越不利。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，IDC時(shí)代，HP、DELL等廠商賣服務(wù)器，都是直接賣給各IT公司，大家日子過(guò)的都很滋潤(rùn)。但2010年之后就很難做了，因?yàn)樵朴?jì)算出現(xiàn)了。

提供云計(jì)算的廠商就那幾個(gè)，兩只手就能數(shù)出來(lái)。而且頭部效應(yīng)極其明顯，僅阿里云一家占了50%以上份額。如果你是一個(gè)技術(shù)提供商，在跟這么壟斷的行業(yè)去談判，你會(huì)發(fā)現(xiàn)沒(méi)有任何籌碼。所以現(xiàn)在就很悲催，假設(shè)我是阿里云，會(huì)讓你列出BOM成本，我就給你5%或10%的利潤(rùn)，這個(gè)生意就很難做了。

在這種情況下，你當(dāng)然有意愿也往上游走。但帶來(lái)的問(wèn)題是什么？如果上游集中度高，說(shuō)明這事的壁壘很高，你作為技術(shù)提供商想往上走，同樣很困難；如果這個(gè)上游集中度低或客戶很零散，對(duì)你是件好事。但是你也沒(méi)有太大動(dòng)力往上游走，因?yàn)檫@個(gè)市場(chǎng)本來(lái)就很零散，你即使殺進(jìn)去，可能只有1%的市場(chǎng)份額，而且使得99%的人都變成你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手了。這是個(gè)悖論。

技術(shù)是改良還是革命？

如果你的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)這個(gè)垂直領(lǐng)域是革命性的，就越有機(jī)會(huì)走到上游。如果只是改良性的，你就老老實(shí)實(shí)在下游賺個(gè)辛苦錢算了。越是顛覆性的東西，越有機(jī)會(huì)往上游走。因?yàn)樯嫌卧诫x不開(kāi)你，意味著你有機(jī)會(huì)做他的事。

打個(gè)異想天開(kāi)的比方，如果你能提供一個(gè)“待機(jī)一禮拜”的電池，那你就可以考慮自己做手機(jī)，你的手機(jī)只打一點(diǎn)：一星期不用充電，而且是全球唯一！就這一點(diǎn)可能就夠了，因?yàn)檫@個(gè)技術(shù)是革命性的。相反，如果是改良性的技術(shù)，例如你的電池待機(jī)只是比以前多了10~20%，那你還是老老實(shí)實(shí)賣電池吧。

雙方壁壘誰(shuí)更高？

技術(shù)提供商的壁壘和上游客戶的壁壘哪個(gè)更高，也決定做“一縱”的成敗。拿比較火的直播平臺(tái)而言，現(xiàn)在都有美顏功能，例如給女孩長(zhǎng)出個(gè)耳朵那種，這個(gè)通常都是第三方提供的技術(shù)。技術(shù)本身的壁壘并不高，很多公司都能提供，雖然效果有一些小的差異，但你沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì)。

可是直播的壁壘相當(dāng)高，這事有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，用戶越多會(huì)吸引更多的美女主播，因?yàn)槟苜嵉礁噱X，美女主播越多，也會(huì)帶來(lái)更多的用戶。同時(shí)你舍得花錢，需要很多資金來(lái)買流量以及簽約很NB的主播。所以這個(gè)事壁壘很高。你做技術(shù)提供商壁壘不高。這種情況下，雖然技術(shù)提供商只能賺個(gè)辛苦錢，但是仍然完全沒(méi)有機(jī)會(huì)往上游走。

到底跟團(tuán)隊(duì)基因相符不相符？

能做得了技術(shù)服務(wù)，不代表能做垂直解決方案，做全棧，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)不一定有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，這是很大的問(wèn)題。亞馬遜的無(wú)人便利店Amazon

Go出來(lái)之后，國(guó)內(nèi)不少技術(shù)團(tuán)隊(duì)也想提供類似的技術(shù)，甚至想做2C的便利店。

與他們聊完后，我都會(huì)勸他們?cè)倏紤]一下，你的技術(shù)再好，對(duì)于用戶而言，他買東西的時(shí)候，會(huì)看這個(gè)便利店有人還是無(wú)人的嗎？不會(huì)，這不是優(yōu)先選項(xiàng)。他首要考慮的還是——哪個(gè)便利店離我更近，以及我想買的東西這個(gè)便利店有沒(méi)有。

從這個(gè)意義講，這又回到了零售的本質(zhì)。所以如果團(tuán)隊(duì)沒(méi)有零售的基因，沒(méi)有懂零售的人，就別考慮自己開(kāi)便利店的事。這時(shí)候，很多人可能會(huì)問(wèn)“那我找個(gè)懂行業(yè)的高管不就行了么？”這事沒(méi)那么簡(jiǎn)單，如果CEO不了解行業(yè)本質(zhì)，其實(shí)是很難靠一個(gè)高管去彌補(bǔ)的。

我特別相信基因決定論，如果任何一個(gè)新的商業(yè)，BAT找個(gè)懂行業(yè)的高管就能搞定了，那中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的生意就全是BAT的了，就沒(méi)創(chuàng)業(yè)公司什么事了。BAT，一個(gè)做搜索，一個(gè)做電商，一個(gè)做社交。其實(shí)他們3個(gè)都把對(duì)方的事情已嘗試了一遍，最后都不成功。所以大家能做什么，不能做什么，跟這個(gè)公司的基因是高度相關(guān)的。

最后一個(gè)問(wèn)題，簡(jiǎn)單說(shuō)一下，科技成熟都需要一定的時(shí)間。因?yàn)閺娜魏渭夹g(shù)普及演進(jìn)的角度，幾乎都延續(xù)了先是從軍工（航天）、到政府、到企業(yè)、到B2B2C、再到2C這個(gè)規(guī)律。人工智能也一樣，目前人工智能在2C市場(chǎng)還不是很成熟。

簡(jiǎn)單說(shuō)機(jī)器人，在個(gè)人消費(fèi)者市場(chǎng)，出貨量大的機(jī)器人只有4類產(chǎn)品：掃地機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、STEAM教育類機(jī)器人和亞馬遜ECHO為代表的智能音箱。為什么2C市場(chǎng)早期的普及有一定的困難，簡(jiǎn)單講幾個(gè)原因：

1.產(chǎn)業(yè)鏈不成熟

我做一個(gè)創(chuàng)新的東西，成品有10個(gè)部件。每一個(gè)部件都得自己做，而且因?yàn)槌鲐浟坎淮螅總€(gè)部件都沒(méi)有規(guī)模效應(yīng)，這就導(dǎo)致每個(gè)部件都很貴，那你最后做出成品一定很貴。這是非常大的問(wèn)題。

2. 2C是額外花錢

這也是很重要的一個(gè)問(wèn)題，2C端的用戶因?yàn)樽蕴脱?、額外花錢，所以對(duì)價(jià)格通常比較敏感，產(chǎn)品很貴就是一個(gè)很大的門檻。

3. 2C產(chǎn)品的用戶期待度高

用戶買了這么貴的東西，自然對(duì)產(chǎn)品的期待度會(huì)更高很多。大家覺(jué)得我買一個(gè)機(jī)器人回來(lái)，恨不得什么都能干：又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清潔、又能講英語(yǔ)。但這是不現(xiàn)實(shí)的，現(xiàn)在的技術(shù)成熟度離此還有些遠(yuǎn)。

相對(duì)于2C端，這些問(wèn)題在2B端卻不是問(wèn)題。

1. 2B端對(duì)價(jià)格承受能力更高

首先，企業(yè)對(duì)價(jià)格的承受能力顯然比2C強(qiáng)很多。你說(shuō)一個(gè)機(jī)器人2萬(wàn)，2C消費(fèi)者不可能買，但企業(yè)問(wèn)題不大，企業(yè)對(duì)成本承受能力高。

2. 2B的核心目的是降成本

舉例工業(yè)機(jī)器人，10萬(wàn)塊錢一個(gè)，聽(tīng)起來(lái)很貴。但一個(gè)工業(yè)機(jī)器人替代你2個(gè)崗位。這2個(gè)崗位一年也得10萬(wàn)塊錢，還不算四險(xiǎn)一金。然后這機(jī)器人能工作4年，這一下成本只有你原來(lái)的25%，甚至不到。那么企業(yè)一算賬，覺(jué)得還是很便宜。

3. 2B可以采取人機(jī)混合模式

還有2B端的機(jī)器人應(yīng)用更簡(jiǎn)單一些。一方面大多是單任務(wù)，機(jī)器人只要做好一件事就行了，實(shí)現(xiàn)起來(lái)簡(jiǎn)單。另外，很多都是以"人機(jī)混合"模式在作業(yè)。也就是以前需要10個(gè)人干活，現(xiàn)在我用機(jī)器人替代一半人。簡(jiǎn)單重復(fù)的工作用機(jī)器人替代，復(fù)雜的用剩下的5個(gè)人，這就是"人機(jī)混合"模式。

舉個(gè)例子，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外已有很多安保機(jī)器人，按固定路線去巡邏。你可以理解為移動(dòng)的攝像頭，當(dāng)然算法上肯定加入了一些識(shí)別的東西。固定繞路線巡邏，這個(gè)完全可以交給機(jī)器人來(lái)做。難的是，在巡邏的過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)有老太太摔倒了，讓機(jī)器人扶起來(lái)，這個(gè)目前還做不到。

但這不重要，你們后臺(tái)不還有5個(gè)人么，讓他們過(guò)來(lái)就好了。所以人機(jī)混合是2B比較主流的模式，這個(gè)大幅降低了機(jī)器人普及的難度。

目前大多數(shù)AI創(chuàng)業(yè)公司都是技術(shù)專家主導(dǎo)，這很容易理解，因?yàn)楝F(xiàn)在技術(shù)還有壁壘，技術(shù)專家主導(dǎo)起碼保證產(chǎn)品能做出來(lái)。不過(guò)未來(lái)隨著技術(shù)門檻的降低，特別在“非關(guān)鍵應(yīng)用”領(lǐng)域里，團(tuán)隊(duì)的核心主導(dǎo)，會(huì)慢慢過(guò)渡到產(chǎn)品經(jīng)理和行業(yè)專家為主，因?yàn)樗麄冸x用戶需求最近?！胺顷P(guān)鍵應(yīng)用”領(lǐng)域，懂需求比技術(shù)實(shí)現(xiàn)更重要。長(zhǎng)期來(lái)看，人工智能創(chuàng)業(yè)和任何其他領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)一樣，一定是綜合實(shí)力的比拼！

2012年AI商業(yè)化“二次革命”爆發(fā)，2014年中國(guó)AI投資市場(chǎng)熱度徒增，并持續(xù)升溫。雖然2017年前三季度對(duì)AI的投資頻數(shù)低于2016年全年，但2017年總投資額（171.93億RMB）已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)2016年全年投資額（115.62億RMB）。

2015年，應(yīng)用層投資出現(xiàn)大幅度增長(zhǎng)（增長(zhǎng)率約達(dá)67%），經(jīng)過(guò)2016年的小幅度下降后，2017年再次出現(xiàn)大幅度增長(zhǎng)，與2016年相比，2017年前三季度投資額增長(zhǎng)率約達(dá)46%。應(yīng)用層單筆投資超過(guò)1億元人民幣的投資事件比例正在逐漸增長(zhǎng)。

從各產(chǎn)業(yè)鏈的投資角度審視：

1、基礎(chǔ)層：

基礎(chǔ)層投資額穩(wěn)步上升，但是增速較小。

2、技術(shù)層：

以技術(shù)為導(dǎo)向、提供行業(yè)解決方案的技術(shù)層企業(yè)，已形成絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，該領(lǐng)域的新興AI企業(yè)獲投幾率可能正在下降。

3、應(yīng)用層

針對(duì)特定行業(yè)的特定細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)的應(yīng)用層企業(yè)，更受到投資人的青睞。

基于深度學(xué)習(xí)人工智能主要由數(shù)據(jù)、算法、算力構(gòu)成

深度學(xué)習(xí)的三個(gè)基本構(gòu)成是"數(shù)據(jù)"、"算法"、"算力"。

數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)階段汲取知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的重要來(lái)源，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大量的搜索記錄、社交數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等蘊(yùn)含了大量人類的信息，將這些信息結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，是機(jī)器更好地服務(wù)人類和解決問(wèn)題的寶貴資?；ヂ?lián)網(wǎng)公司、運(yùn)營(yíng)商、行業(yè)IT系統(tǒng)用戶由于扼守了數(shù)據(jù)的源頭，將是未來(lái)人工智能的重要玩家，數(shù)據(jù)積累量大、方便獲取、有海量數(shù)據(jù)分析處理需求的行業(yè)也將是人工智能極具發(fā)展?jié)摿Φ男袠I(yè)。

CPU的設(shè)計(jì)目標(biāo)是具有很強(qiáng)的通用性以處理各種不同的數(shù)據(jù)類型，同時(shí)邏輯判斷處理需求又要求其具有分支跳轉(zhuǎn)和中斷處理能力，這些都使得CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜。而深度學(xué)習(xí)的計(jì)算是類型高度統(tǒng)一的、相互無(wú)依賴的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，是一個(gè)不需要被打斷的純凈的計(jì)算環(huán)境。

因此，傳統(tǒng)的CPU架構(gòu)需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)過(guò)程中單個(gè)神經(jīng)元的處理，無(wú)法支撐深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模并行計(jì)算需求。如果傳統(tǒng)CPU的架構(gòu)不改變，即使繼續(xù)提高晶體管的數(shù)量，也無(wú)法滿足深度學(xué)習(xí)的計(jì)算需求。AI時(shí)代需要新的、更為合適的處理器。

目前流行的AI芯片解決方案包括：

1、基于GPU的通用芯片，代表企業(yè)為英偉達(dá)，性能高、功耗大、價(jià)格高，適用于學(xué)習(xí)階段(數(shù)據(jù)中心)，GPU+CPU異構(gòu)架構(gòu)成為面向AI；

2、基于FPGA的半定制化芯片，代表企業(yè)有英特爾( Altera )、Xilinx、深鑒科技等，相比于CPU+GPU，F(xiàn)PGA的高性能低功耗等優(yōu)勢(shì)使FPGA+CPU可以提供更好的單位功耗性能，且更易于修改和編程；

3、全定制化芯片( ASIC )，代表企業(yè)有寒武紀(jì)、地平線機(jī)器人、深鑒科技等，大多針對(duì)消費(fèi)前端應(yīng)用，在功耗方面比通用芯片和半定制芯片更具優(yōu)勢(shì)，雖然研發(fā)周期長(zhǎng)，但量產(chǎn)后成本更低。

與CPU、GPU被幾個(gè)巨頭壟斷不同，AI芯片開(kāi)辟了一個(gè)全新的賽道，我國(guó)涌現(xiàn)出了寒武紀(jì)、深鑒科技、地平線機(jī)器人等一批優(yōu)秀的企業(yè)，有望實(shí)現(xiàn)彎道超車，目前已經(jīng)引起了資本市場(chǎng)的廣泛關(guān)注，在AI大潮流下，預(yù)計(jì)2018年熱度仍然不減。

投資頻數(shù)最高的行業(yè)是企業(yè)服務(wù)行業(yè)

2012-2017年間的14起戰(zhàn)略投資，多發(fā)生于企業(yè)服務(wù)行業(yè)；18家上市企業(yè)中，有10家企業(yè)屬于企業(yè)服務(wù)行業(yè)?？梢?jiàn)，以技術(shù)服務(wù)為主導(dǎo)的業(yè)務(wù)模式正迅猛發(fā)展。

中國(guó)AI投資機(jī)構(gòu)TOP10

投資頻數(shù)TOP10的機(jī)構(gòu)是：真格基金、創(chuàng)新工場(chǎng)、紅杉資本中國(guó)、IDG資本、高榕資本、北極光創(chuàng)投、經(jīng)緯中國(guó)、英諾天使資金、線性資本、聯(lián)想之星。

從投資階段角度審視，真格基金更多投資孕育期、初生期企業(yè)；紅杉資本中國(guó)、IDG資本則更多投資發(fā)展期企業(yè)；創(chuàng)新工場(chǎng)和高榕資本投資階段跨度較大，集中于發(fā)展期及更早的企業(yè)；英諾天使基金、線性資本更多投資孕育期、初生期企業(yè)；經(jīng)緯中國(guó)更多投資發(fā)展期企業(yè)；北極光創(chuàng)投、經(jīng)緯中國(guó)和聯(lián)想之星投資階段跨度較大，集中于發(fā)展期及更早的企業(yè)。