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某个用户用它看完了整部电影

2020-06-15 18:04

程浩预测,未来星巴克也将成为“ai咖啡”的践行者。“大家都知道,星巴克的体验不太好,买好咖啡、等咖啡,要排长长的队。”程浩说,未来,类似于星巴克这样的咖啡馆,很有可能进入ai模式。

“关键性应用,比如医疗机器人、自动驾驶汽车等,必须要‘高富帅’创业。”程浩把ai创业项目分为关键性应用和非关键性应用两类,其中前者门槛极高、回报周期长,不持续数年砸钱,走不出来。

最后,也是最重要的一点,技术提供商很容易被上下游产品生产商所取代、挤压,尤其是那些行业垄断者,它会吃掉这个产业链中的所有利润。最简单的例子,一个只做扫地机器人底盘技术的公司,一两年里可以继续依靠向各大生产商销售底盘为生,但时间一长,它会发现,扫地机器人生产商可以直接把所有东西生产出来。

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曾有一家技术提供商非常自豪地在路演时向投资人介绍,就连大疆公司都在使用我制作的嵌入式芯片,我的芯片可以卖给各大公司。但后来,创业者发现,大疆现在自己都能制作嵌入式芯片了。

“机器很聪明,设置好程序,它可以进行自我学习。”程浩介绍,无论是程序员还是机器本身,其实都算不出某一套字幕是否适合某个电影。机器对于字幕的选择,最主要通过“用户数据”,“比如一套字幕,某个用户用它看完了整部电影,说明它很合适;如果用几分钟就被停用了,那(这套字幕)肯定不行。”

ai创业的第二大误区,就是创业者对自身技术的“无比自信”。“很多人跟我说,他不做垂直,只做技术。他可以给整个行业内的多少家公司,提供他的技术服务。”但程浩认为,抱有这种想法,只能是“死路一条”。

但后者,比如人脸识别的门禁、送餐机器人等项目,实际上对算法和专家的要求并不太高。以人脸识别门禁为例,它不像自动驾驶和医疗机器人一样必须要求100%安全性,偶尔识别不出人脸,还可以刷指纹、输密码,甚至可以通过人工前台帮忙刷卡。这类项目具有较强的“非关键性属性”,因此成为ai创业者的红海。

首先,百度、阿里、腾讯都在“砸钱”进入到ai识别技术中,“这些大企业,压根儿就没指望靠这些研究立马挣钱,你的算法就算被1000次调用,也没有生命了。人家一学就会了。”

其次,算法壁垒越来越低。“你到大学校园里去看看,我可以这么说,在美国大学校园里所有计算机系、非计算机系的学生都在选修‘机器学习’这门课,大学教授都开了人脸识别的课程了。你拿什么去拼?”

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他建议,ai创业者在创业之初,就应该把技术、产品、商业、数据的闭环做起来,尽量做全栈创业,“苹果、特斯拉,都是全栈创业的典范”。(王烨捷)

“前几天,我听说微软要招3个实习生,收到1万份简历。公司靠一台机器,直接筛了7000份,剩下3000份人工筛选。”程浩说。

美图秀秀公司,有app,也为华为等手机生产商提供美颜拍照的技术植入,但这些,都不能使其以“技术提供商”身份挣钱。“最近有没有发现,美图手机卖得很好,因为抓住了爱美女性的特点,一部美图手机可以卖4000元。它就挣钱了。”程浩说,无数教训证明,单纯做一个技术提供商,没有出路。

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在实际投资过程中,程浩发现“供应链管理能力”是创业者最为欠缺的,“往往一个团队组建好了,我一问,竟然没有一人懂这个产业的供应链上下游关系。这就是致命弱点,因为没有长期的行业积累,一时半会儿也学不来。”

据悉,ai技术目前在医疗领域得到了最为广泛的应用。比如达芬奇手术机器人的制造商,企业市值已经超过数百亿美元。此外,美国的一些医院已经进行了“ai看片”实践,在某些领域,ai机器人分析一张x光片的水准已经达到了“专家级”。

“大多数创业项目,都是在做非关键性应用,并没有那么高的门槛。”程浩说,非关键性应用领域的创业,主要比拼创业团队对行业的洞察力、产品化能力、成本控制能力、供应链管理能力和营销能力。

客人进店,找到座位,手机扫一扫点单、付费,简易机器人可以通过传送带直接把制作完成的咖啡送到客人手边。用餐完毕,客人自行收拾垃圾,即可离店。