沒有什么能比大佬們的演講內容更能代表行業發展趨勢了。 這個月月初，在深圳舉辦的2017 IT領袖峰會上，BAT等一線互聯網公司的掌門人，悉數表達了對于人工智能領域的濃厚興趣。上有所好，下必甚之，一線巨頭作為行業晴雨表，最近行業內(比如獵云網的AI峰會)也舉辦了不少起類似峰會，話題也都是高度一致，縱論AI、VR等前沿科技。 坊間也早在去年就已經開始關注，一時間關于商業模式賦能技術創新亦是不絕于耳，不做技術加法的公司也是飽受質疑，就像80年代生不出兒子的農村婦女一樣。但一窩蜂的浪潮下，勢必會出現不少跟風式的創新悲劇，今天我們就這一問題展開下分析。科技賦能浪潮下，如何避免淪為一出“技術烏托邦“鬧劇那? 技術價值回歸： 風水輪流轉下的昨日重現 分析解決方案之前，我們先來研究下，技術是如何走俏的。 技術回歸，這是行業規律使然，任何一個行業都是按照：技術主導-“產品主導-“營銷主導 的模式進行發展。早期的技術壁壘逐步打破后，會變成產品為重，大家產品都設計的差不多的時候又會變成銷售為重。但是這是一個循環，全天下都在拼渠道和折扣的時候，偶爾一兩個革命性的技術或者產品創新，就又能將行業拉到循環的起點。 舉個最簡單的例子，就像當下的智能機市場一樣，從iphone 4顛覆性創新之后，其他各家手機也都在模仿，甚至連iphone自己也沒能走出創新窘境， 創新乏力之后，各大廠商開始圍繞著營銷做文章，甚至不少還用手機顏色進行比拼，當這些都趨于增長乏力之際，技術開始凸顯，比如近年來興起的VR手機、3D手機、陶瓷手機背面、AI手機等，當然現在的智能機行業也僅僅只是處于新技術發軔之際，尚未進入下一個循環。 另一個方面就是流量紅利消失，由粗放型向集約型遷徙。在流量紅利時期，以技術能力去匹配和支持業務需求，滿足不斷增長的需求即可，另外很多公司都在強占更多用戶，就像滴滴最開始上線時，功能很簡單，甚至可以說是簡陋，但是為了搶奪更多的流量紅利，必須盡快上線，但是移動互聯網紅利早已消失，必須通過賦能技術，才能保證用戶體驗，從技術要紅利。反過來看，它也證明，如果這家公司要繼續保持增長，就需要在技術上更加深入。 投資機構的喜好左右著市場風向。不論是O2O、團購、共享經濟本質上來講都是商業模式創新。商業模式創業的公司面臨著一個很大的問題就是一面天堂、一面地獄，很難折中。創業公司如果沒能做到市場前幾名，投資人投的錢基本上過去投的所有錢的價值就會變得非常小了，比如打車領域，團購領域等，而做到市場前幾又是典型的過于小概率事件，歷經前幾次的行業泡沫后，很多投資人賠了不少錢，所謂一朝被蛇咬，十年怕井繩，更何況又是實實在在的真金白銀，對模式創新脫敏的投資人不在少數。 而技術創業就不同了。首先有內生價值。投資技術性創業公司從一開始就有了內生價值，它能夠被資本發掘一定是因為它過去已經有了一定的投入和積累。即使砸進去的錢沒能讓公司持續下去，但是有技術積累，這些也能換錢，不至于血本無歸。只要技術過硬，就有收購價值，或者技術租賃價值，不至于像模式創新一樣，非0即1。這也能看出來，投資機構在投資心態上轉變：從靠模式創新，快速占領市場的一夜暴富心理，轉變到了到如今技術積累式小而美的創業模式，從而達到小步快跑的投資回報。 另外，在技術領域基本很難出現A把B擠死，B把C擠死，或A+B把C擠死的情況。2B提供技術服務，是不可能像2C領域那樣一家獨大的，因為即使具備同樣技術能力的公司，由于各自選擇不同、產品不同、能力不同，最后的商業成就差別也會很大，競爭相對小得多，更有助于繞開巨頭，避免直接競爭。比如一家做AI的企業，盡管BAT等巨頭也在做，但是只要方向不同，專注于的商業場景不同，小公司照樣能活，比如語音識別領域的科大訊飛等。更何況AI領域是一塊處女地，巨頭也不可能面面俱到，在自己的領域深耕細作，照樣能有生存的可能性。 營銷需要。任何一個領域的火爆，都是行業趨勢與從業者共同的結果，當然也離不開營銷的需要。技術創業火爆，市面上報道也就多了，投資人關注，媒體關注，自然給大眾一個行業火爆的認知。技術尤其是深科技，總是小眾領域，但是技術上的小眾并不代表營銷上的小眾，在營銷的包裹下，不少非技術公司為了不掉隊，為了品牌形象，也是在積極宣傳，盡管這是一部分的部分浮躁因素，但客觀上還是在一定程度上，促進了科技創業的火爆。 政府導向。去年習近平主席視察百度無人車，聽取李彥宏介紹并互動。今年的兩會期間，國務院總理李克強發表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業，“人工智能“也首次被寫入了全國政府工作報告。VR領域，政府在各地建設VR產業基地，一定程度上加劇了VR的普及。 以技術為圓點：從商業需求出發倒逼技術創新 上文中，我們從幾個角度闡述了，技術浪潮來臨的幾個緣由。具體在商業行為中，技術賦能又分為了兩個主要姿勢：以技術為圓點，以商業模式為圓點。 我們先分析下以技術為圓點的模式，該類公司主要是以技術創業，比如現在崛起的VR公司、AI公司等。 不得不承認，這波創業浪潮的創業者們的專業技能、學歷素質較之前幾波創業浪潮的從業者更為優質，但是卻面臨著兩點致命危機：一方面是唯技術論，但技術卻并沒有做好，另一方面，唯技術論后導致商業應用場景的缺位。 我們以最熱的黑科技，VR以及AI行業來看，目前VR行業一直都沒有做出用戶體驗良好的VR設備。AI存在的問題歸根基地為兩類：一種是商業需求高于技術轉化周期，也就是早產兒太多，技術還未成熟就出來圈錢。另一種是技術轉化難易商業化，唯技術輪，找不到落地場景。 我們先來看商業需求早于技術轉化周期的早產兒。 盡管AI，相對來講技術門檻較高，但是目前來講，市場急于賺快錢，AI項目的早產兒過多。我們以最常見的聊天機器人為例，在目前階段，聊天機器人可以信息提供和信息收集工作，免于一些重復的工作，但是這可能只占整個服務流程的10%，甚至5%，剩下的核心的用戶體驗不是聊天機器人可以控制的。 不止在聊天機器人領域，最典型的表現就是此前一直被吹捧的谷歌無人駕駛汽車，今年在時速低于2英里的情況下竟然發生了交通事故，且按責任劃分當屬谷歌。AI概念的火爆，不少公司都在引入AI這一概念，以此來包裝自己的產品，這就導致了市面上不少的偽AI產品，商業需求遠遠高于AI技術轉化周期。 我們再來看下AI技術找不到具體的應用商業場景。我們都知道，單獨的一項技術是不能形成一個獨有的產品或者獨有的商業模式，所以AI必須滲透到各個已有的產品里面去。使得你的效率提高到更高，使得你的產品更有競爭里。正如高盛的一份報告提到的：人工智能的爆發并非是在技術上，而是在生活中隨處可見，人工智能可以解決生活中的很多問題。這次人工智能的爆發并非為了技術創新而技術創新，與此前的移動互聯網有很大區別，這一領域是技術驅動的領域，擁有較高門檻的同時，也讓一些團隊進入誤區，誤認為技術門檻高以及自己技術能力強，而忽視了市場轉化。 通過近年來的AI相關的重要節點和事件看，其實所謂的AI依舊是計算能力和大數據簡單分析輸出的一種深化，盡管各家都打著AI的名義，但按照真正AI的定義和應用場景看，不要說實現真正的AI，就連基本的計算能力、大數據分析和輸出上都存在不足，甚至是誤判。 因此，人工智能的公司應該重視這兩個方面，第一個是從實驗室基礎研究到工程實現，這是當前國內外人工智能行業做得比較好的。其次是從工程實現到產品運用，要將技術落地，這可能是對于創業公司，尤其是人工智能創業公司來說，最重要的環節。 另外對于從業者來講，要調整好心態，唯快不破的思維或面臨挑戰。以往模式創新的商業場景中，大家為了爭搶更多的用戶，目的就是引爆網絡效應，通過用戶基數建立行業壁壘。在傳統互聯網領域或在移動互聯網領域，或許可以在四年之內做出一個上市公司，但是在人工智能領域，這基本是不可能的。 對于技術創業來講，網絡效應并不突出。人工智能是基于生產效率的提升，它本身沒有網絡效應，技術有它固定的規律和速度，不太可能用融資的方式拔苗助長。不見得誰比誰快、誰能把誰滅了，而是大家都能找到自己的一塊地盤，深耕細作，慢慢積累，這是模式創新與技術創新的另一個不同之處，因此要調整好戰略方向。 以模式為圓點：有的放矢賦能技術，擴大商業半徑 上文中，我們分析了技術浪潮下的創業公司，是以技術為圓點，這一部分，我們著重分析下，以商業模式為圓點，賦能技術，從而增強行業競爭壁壘。 技術賦能商業模式，較之技術創業來講，使用場景上不會出現太大偏差，畢竟就是為了增強用戶使用體驗而開展的創新，比如電商平臺，在用戶搜過產品時，加入AI元素，可以優化搜索結果，使得搜索更為接近用戶真實需求，做到更懂用戶。 也就是說AI技術可以做到錦上添花，但是錦上添花的代價卻頗為沉重。舉個例子來講，你為你朋友做了很多，可謂是兩肋插刀，本以為應該是患難之交，緊要關頭為你雪中送炭，扶大廈將頃，可是那，這個朋友在危機關頭，并不能為了雪中送炭，只能在你成功時為你錦上添花，這個朋友跟AI很類似，目前階段，也只是能共享福，優化你的產品，但不能共患難，對業績起到關鍵作用。 商業模式創新與技術創新的不同，商業模式是非0即1，風險大，但是總能燒出來獨角獸企業的，比如滴滴、美團等O2O平臺，盡管風險大，但是結果卻是可預期的，不可預料的只是誰是勝出者而已。也就是說市場即使再血腥，但總能勝出。 技術創新比如AI領域，我們能預知的只是行業總有破冰的一天，總有大規模商用的時刻，但是要命的是時間上卻并不可期，我們沒有一個明確的時間表，因此砸錢成了無休止的一項工程。而且很不排除，如今風靡的黑科技，AI、VR到最后可能只是虛晃一槍，再度被沉寂。 AI歷經多年，一直以來都是起起伏伏，近兩年重新回歸，是因為2013 年，DeepMind 在 NIPS 發表的論文提出了深度 Q 網絡(DQN，Deep Q-Network)，實現了完全從純圖像輸入來學習來玩 Atari 游戲的成果。之后其又在 Nature 上發文介紹了改進版的 DQN，引起了廣泛的關注，將深度強化學習推到了深度學習的熱門研究前沿。 盡管近兩年烜赫一時，可是要是一直沒有太大的技術突破，人工智能將會面臨著新的冰點，有可能還會被行業冰封起來。市場有一個假設即都是經濟人的假設，市場主體都是理性的，現在的市場再熱，可是兩三年后依然燒不出個所以然來，自然就會進入冰封期，現在誰還提O2O?誰還提P2P?一個道理。 當然不少人會說了，巨頭都在真金白銀的砸錢，整個行業都在砸錢，咋會不可能那?咋會重新陷入冰凍期那?我們不能從一個人的努力程度，判斷其能否成功，努力只是必要條件，而非充分必要條件。大家紛紛重金加持AI等科技領域，本質上的心態就是寧可錯殺三千，不可放走一人。即使砸不出來，權當買個保險，但是倘若不進軍該領域，不論是品牌形象還是市場地位，以及公司股價，估值都會受到影響。在O2O時代，百度未能及時布局，整個移動互聯網時代，百度一直以來都處于極為被動的地位，不論是品牌形象、市場地位、以及股價，就是很典型的例子。 對于了解一個行業，志剛一直以來都是著這樣的方法論：最佳方法是自己去干、其次是聽從業者布道、再次是看媒體報道、最后才是看自媒體評論。囿于精力有限，自己去干的可能性小，因此聽從業者布道是個簡單快捷的獲取正確認知的方法，但是盡管是行業大佬就一定對嗎?或者代表行業趨勢嗎?非也。每個人都跳不出自己所在的階層，我們拿百度李彥宏的演講來看，在國內百度對于AI的熱情度最高，為什么?百度在移動互聯網時代打的牌很爛，當然急切希望重新洗牌，不惜給AI貼上下一幕的標簽。百度之所以大力度鼓吹人工智能，說白了就是為自己的未來描述一個燦爛的光景。 因此，有些時候，【有恒產】大佬演講也只是篇貌似干貨的軟文，所謂的行業趨勢不過是為自己公司當下戰略做的一個【天時背書】。 而且，仔細觀察行業，你會發現，同樣的大佬，可能還會背道而馳或者不那么一致。 據外媒報道，由于Messenger聊天機器人的錯誤率高達70%，Facebook已決定削減對機器學習和人工智能技術的投資。并將暫時放棄打造大型聊天機器人生態系統，而轉向于訓練Messenger機器人專注處理一些特定任務。截至去年 9 月，開發者已開發出了 3 萬個聊天機器人。不過，日前有外媒報道指出，其目前的結果并不如人意。因為 Messenger 的錯誤率高達 70%，即用戶 70% 的請求都無法完成。 當所有公司都在加持AI之際，部分大公司看到了AI猙獰的一面，知道是無底洞，并深知其難度，更加冷靜處之，而小公司要么是處于初級階段，在研究及商業變現深度上遠未深入，只是一股腦的熱情，即使，人工智能的發展前景廣闊，但是就該領域的投資收益與風險來說，是不確定的。在商業上，所有新事物的已知風險就是不確定性本身。很多人會覺得如今人工智能突然爆發了，所以馬上就應該賺錢了，其實人工智能距離真正盈利還有很長的路要走。Facebook都在削減AI領域的投資，對于小公司來講，慎重較好，切不可毫無保留的投入到一個未知領域。 如今技術賦能商業模式火爆，更多的時候是一場【創業焦慮癥】，是流量趨于紅海時的焦慮癥狀，急于尋找下一個井噴期，本質上跟中產階層沉迷知識付費一樣，都是擔心自己失去原有地位。 焦慮是正常的，可以理解的，但是對于很多公司來講，下半場來臨，最急迫的也許不是賦能技術，畢竟黑科技成本太高，而且作用有限，只是錦上添花而已，對待科技賦能應該有的放矢，不可跟風。商業的成功是多個維度的組合戰，技術、產品、市場、營銷、運氣等多個因素。 沒必要技術走紅就加大技術投入，要權衡考量技術利弊，根據自身情況轉型。智能機市場，OPPP、VIVO崛起也并非技術過硬，而是線下渠道完善，因此，對科技行業來講，看似科技第一位，其實非也，黑科技能解決的問題，通過變換著模式，重新排列組合，照樣能取得不俗的成績。 科技自媒體劉志剛原創稿件，訂閱號：VIPIT1，微信號：13124791216，轉載保留作者信息，違者必究。

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