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與人工智慧競爭! 創業公司該如何存活?

2016-11-16

若VR/AR是之前一到兩年資本屆的寵兒,那麼人工智慧行業成為了以今年開始的這個時間節點的新寵,我們將其稱之為節點是因為在這個行業早就有長期耕耘學術研究的機構,也有最新湧入的硬體創業者,重點是創投圈的密切關注,這幾個元素給這個行業添了一把火。

 

從智慧型機器 AlphaGo 擊敗人類李世石開始,人工智慧(AI)行業進入了一個新的節點。人工智慧行業是一個相對技術,講究硬實力的行業,我們大概可以看到的是這樣的一種趨勢——在過去一段時間,我們的硬體計算能力大幅的提高,工程演算法也在不斷優化,重點是價格不斷下降,這讓 AI 有機會快速進入到我們的生活。

 

機器人一樣的 AI 離我們還有多遠?

或許這並不妨礙看到一些極具有行業應用代表意義的公司,對於 AI 來說,垂直領域的應用解決的是更細分的問題、更剛需的問題,細分領域有沒有機會突圍成更大的平臺,大公司對於 AI 的理解同創業公司有什麼樣的區別?如何正確地看待 AI?

 

在 PingWest 品玩 HAY!16大會現場,華創資本合夥人熊偉銘、智齒科技聯合創始人龍中武、有調科技創始人廖若雪、愛因科技創始人王守崑以及 Kavout 聯合創始人及 CEO 呂晴進行了一場主題為《離錢最近的人工智慧應用行業》的圓桌對話。

 

AI 與場景的結合

領域不同,AI 技術所支援的方向也不太相同,大體上業內的看法是 AI 提供的是輔助的作用。從產品形態來看,智齒科技和愛因科技所提供的產品是現在很流行的人機對話,有調科技和 Kavout 的產品屬於基於大資料的個性推薦範疇。

 

談及公司與 AI 行業的淵源,龍中武認為,「我們的團隊做的產品是服務 B 端的使用者,做的過程中大量服務的問題會產生,這個過程本身會消耗非常多的人力資源,消耗大量的成本,所以我們需要用技術降低成本。」

 

「是不是可以做一個 Bot 解決這些問題?後來就順著這條路,想著是不是可以做更多,做機器人學習、自我成長、場景優化,這樣一點點走過來。」

 

愛因科技提供的服務是對話機器人,使用各種人工智慧服務使對話更加順暢,服務物件是金融和偏銷售的領域。王守崑認為讓機器能理解人的話,跟人產生自動對話—最有挑戰的是在於讓人相信機器,怎樣讓人相信機器呢?

 

從購物角度看,廖若雪則認為消費升級裡用戶越來越個性化、越來越挑剔。所以能不能用機器的方式讓機器實現很瞭解這個人的方方面面,感性的層面、理性的層面。很好地給他推薦東西、賣給他東西。

 

「我們看股票分析領域,傳統的需要大量分析師寫財報,最後我們發現由機器自動撰寫財經報導,甚至由機器自動做股票分析,這塊在 AI 技術上有很大的發展空間。」呂晴認為。

 

「另外一塊是從財富管理行業我們也發現一個特點,傳統的財富都是通過人做一對一服務,人的成本高容量低,通過互聯網和技術服務我們可以極大提升容量,讓普通人享受到以前只有高端人群才能享受的財富管理業務。」

 

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(圖/翻攝自網路)

 

如何客觀地評價 AI 機器人?

「從廣義上講標準答案應該是圖靈,但目前還沒有哪家真正有商用的東西可以做到這個水準,所以公司就要重新調整技術在業務裡扮演的地位。」

 

龍中武認為,這個階段在技術水準和業務結合上更多還是輔助業務,更好地優化,節省成本提升效率,更大一步地擴大人均產出。金融行業則更好理解——為了更掙錢,做更多的投資智慧組合。呂晴則表示:「我們去看傳統券商,一般券商的投研部門大概有三四十個分析師,一年最多也就跟蹤一百到兩百支股票,但如果我們用 AI 技術來分析股票,做股票評級的話,我們基本上可以覆蓋所有股票,而且成本會更低。」。

 

而對話機器人的評判其實並沒有一個客觀標準,王守崑舉例稱——比如現在有些競賽,你跟一個人對話多少輪,它發現你是機器人,有些能對話十幾二十輪,但對話二十輪的肯定比對話十九輪的好嗎?這個事情不一定。「標準很難客觀量化衡量,這可能也是非常有意思的一點吧。」

 

廖若雪則認為,提高效率,一定的客服人員加上機器後能服務多少使用者;另外,賣東西賣的越多,同樣情況下能賣給使用者更多東西,那就是更好的 AI。最後則是客戶滿意度,不能賣了東西之後客戶不滿意又回來找你算帳。」

 

創業公司與大公司的 AI 路徑

一個答案是大公司和創業公司的 AI 可能並不是一回事——小公司為了解決沉澱的剛性需求,面向垂直領域;而大公司通常會開發自己的機器學習、雲計算平臺、通用的人工智慧。

 

「一般大公司不會做特別小的事情,而人工智慧現在在垂直領域的應用是需要慢慢磨的相對比較小的事情。電商平臺應該會願意跟我們合作,因為我們會幫它賣得更好。」廖若雪談到。

 

龍中武則拿做客服的業務場景為例——他們會遇到一個問題,它很難真正紮到用戶的業務裡,把技術融合轉化成符合業務的產品,這個過程是漫長而痛苦的,大廠通常不會做這種事情,它會做更多通用性的產品。

 

王守崑談到,「整體而言肯定是大公司的技術優勢更大,但具體到某個特別小的點上,未必大公司一定有非常大的優勢。」

 

「我們可以看很多競賽,最後拿獎的未必是大公司,更多是一些個人或者小團隊,從這個角度出發,我覺得只要能找到合適的點、合適的切入場景,小公司在 AI 上一定是有機會的。」

 

熊偉銘也談到了一個作為投資方的很有趣的觀點,「‘這小事兒我們幹幹還可以,大事兒留給大公司幹’,但從錢的角度來講,大家(投資方)都追逐更大的計畫,所以你們怎麼看待小,或者小到最後能夠形成的平臺型的機會到底可能出現在哪兒?」

 

廖若雪認為這是一個用戶逐漸反覆運算的過程,機器人 AI 的事情從技術上來講或者從發展上來講都是很早期的過程,AI 做垂直領域有價值——在於垂直領域可以把你要解決的問題限制在比較小的集合裡,這樣你解決問題的專注度和想要解決的問題的價值也會在垂直領域凸顯出來。

 

「我舉個相對近的例子吧,財富管理在2012 年時,基於智慧投顧的財富管理金額大概是 0,但不到兩三個月時間發展到幾十億美金,有的公司通過智慧投顧管理的金額大概到 50 億美金了,而一些大公司才剛剛啟動自己的業務。即使是很小的細分領域,只要我們把這個領域做得很透徹,做到極致,我覺得小公司也有很大的機會。」呂晴說。

 

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(圖/翻攝自網路)

 

AI 創業公司的選擇

談到「AI 行業用什麼角度創業,或者加入什麼創業公司比較靠譜」這個問題時,龍中武認為一個事物或一個商業本身是否能成功,它是受技術、商業和市場三方面影響的,如果選擇加入創業團隊,一定是因為它要有核心技術,如果它有很好的資本能力,匹配的市場又是不錯的,無論是加入一個團隊還是自己創業,都是不錯的。

 

呂晴則談到的主要觀點是人工智慧領域的創業對技術的要求比較高。「人工智慧本身是演算法驅動型,要看這個行業裡有沒有足夠多的資料,如果沒有資料,很難用演算法反覆運算,還有就是市場的大小,如果投資人沒有意見,做小而美也是很好的選擇。」

 

另外熊偉銘也向嘉賓提出了問題——人才對於創業公司和大公司的選擇?

 

龍中武談到了如何跟大廠爭奪人才,「最關鍵的還是看你找的那個人是誰,有些人追求在大廠裡有特定領域,但其實有些人想要的更多,不斷變動的挑戰,能面臨更多問題,對自己更好的提升跟成長,當然也會帶來很好的財富可能,還是要找到那個人,這是比較關鍵的。」

 

王守崑則認為有些人一輩子註定是要去創業的。「創業公司能給你更好的成長,不會把你局限在一個小範圍之內,而且團隊合作更緊密。」

 

「大家的追求不一樣,我一般很簡單,你去百度,你的指導人是我以前下屬的下屬的下屬,現在你到我這兒來,你的指導人是我。」廖若雪說到。

 

【101創業大小事/整理報導】

 

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