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华创资本熊伟铭:若AI创业还在关注技术是否可行,最多到A轮(2)

2017-04-19 13:08 作者:中国数字家电网 来源:互联网 浏览: 我要评论 (条) 字号:

摘要:亚马逊 到底是因为Echo火还是因为它本身就是一个入口,我想创业者没有想明白这个逻辑。我现在的感觉人工智能是一个加强的业务,它可能替代了大部分的人工,于是能够减少错误提高效率,能够做很多人类无法在单一时间

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亚马逊到底是因为Echo火还是因为它本身就是一个入口,我想创业者没有想明白这个逻辑。我现在的感觉人工智能是一个加强的业务,它可能替代了大部分的人工,于是能够减少错误提高效率,能够做很多人类无法在单一时间做的事情。比如计算机,我们从没有空调变成有空调,这也是不断升级的物质需求。但是有说有电之前或者有计算机之前,有人工智能之前这些需求存在吗?这些需求如果存在,那么意味着只在效率上增长,到底是增长30%或者300%这取决于技术撬动的能力。归到业务的根本,到底需求是能够持续多久的需求?这是我们经常问创业者的。所以我们建议大家在考虑自己业务的时候,先考虑这个业务是不是具有长期可成长潜力的一个有抵抗能力的业务。

第二点,和大公司抢人才。

这是我们任何一个人工智能公司,尤其是风口浪尖领域,比如说无人车,所有人都说无人车。最后我问被收购的公司,你们怎么评估收购?五百万美金一个人,这个公司十个人就是五千万美金,基本按照这个价钱收购。因为收购一个实验室和收购一个业务的价值不一样。那么作为一个创业公司,你可能有两个非常牛的创始人,一个CEO一个CTO或者一个首席科学家,你怎么把剩下的七个人或者十七个人找齐,你有没有能力和大厂抢人才?所以这是另外一个问题。

比如说无人车,这个行业不是一个传统的VC领域,因为涉及大量我们不熟悉传统行业的东西,可能大部分的风险取决于融资能力,跟政府沟通的能力,是不是把这个业务落地的能力。而不像我们之前看待电子商务、移动互联网、社区这种新兴的业务。这个业务上面你是不是能够很快成长到一个地步能够和大厂竞争?你的竞争能力是不是够强?所以你考虑声音,你的公司能够跑多远的一个前提条件,这个是非常重要。

第三,一个创业者成功的素质可能和他是不是教育科学家没有关系。

我们经常说风水轮流转。最早的时候都是草根,99年开互联网大会庆祝全国1700网民,看到今天的创业者都是主流的社会精英,和1999年完全不一样。这个时候我们想创业者,一个创业者成功的素质可能和他是不是教育科学家没有关系,你到底是一个创业者还是科学家?很多时候你重新定义自己的角色。我们也参加一些项目在这里的感受是说,因为科学家过去在大机构,所以大家非常习惯按部就班,有非常明确的资源计划。

但是创业公司里面每天都是在着火一样,所以科学家创业自己创业或者加入一个创业公司,是不是能够习惯?这也是很大的挑战。

其实这对人生来说是有很大的变化,这些专家或者这些大牛们做创业的时候,是不是能够知道等待他们是什么样的生活节奏的变化?我觉得这也是很多人没有想明白一下进来了,进来之后发现世界好像不是这样,然后创业的市场完全和大公司不一样。大公司里面很容易做的事儿,自己创业可能不那么容易做。

第四,你是不是重新发明技术。

比如Face++,我们看到它的成功率很高,失败率很低,但是之后各种各样的学校开始慢慢公开各种各样的技术,今天各种各样的API越来越多,框架越来越多。

这个好处是说所有的业务是不是用人工智能替代一部分的人力资源工作,尤其这些人力资源工作还要不停的犯错,错误率很高,你的效率不高。这个时候AI是一个很好的补充品。

有些团队有些失落,因为好不容易自己用自己的方法,跑出了一套标准或者算法,使得这个东西非常独特。那么你是不是坚持自己的技术开发的路?这一条是今天需要重新考虑的点,这个和2012年做人工智能和深度学习的创业机会不一样。

因为今天很多基础设施已经开始变得,直接可以接入应用。所以狭义波我们看到技术还要归到应用,是商业价值,因为最后不是IT生意是一个业务生意。所以这一点供人工智能的团队考虑,你是不是更好的去利用开源社区里公开的技术,来更新你现在的业务。所以你的团队是不是别都是科学家,是不是应该从业务为先的角度考虑,反过来应该用什么技术实现这个应用,而不是现在手头有什么佐料做什么菜,而不是手头有什么创造什么功能,这个和大家的成功经验结合更紧密一些。

放到五年前人工智能或者深度学习,当时应用非常窄。一直以来我们说摄像头,我们说摄像头的应用,说了十几年,这不是新事,08年之前,那时候做平安城市,所有的城市上摄像头是06年的事情。那个时候摄像头从简单的单机到网络联网,从本地存储加上集中存储,加上视频分析,很久之前有人做视频分析,只是深度学习开始变得很普及的时候,使得视频分析变得更容易了。

所以这一点来讲我们鼓励你能够发现一些独特的机会,我遇到一个问题是我收的BP或者大家介绍的团队,沉浸在自己的小技术里无法自拔,很开心,获得很多奖,那些东西商业有什么进展?客户说了半天还是摄像头公司,那么最后拼的,当然技术很重要,但是那些先行者大家不是傻子。所以这个里面技术的独占性越来越低的时候,可能拼的不仅仅是技术,而且这个技术是不是,比如大家点牛排是几分熟。

现在时候我觉得是过分强调技术,忽略行业具体特征。所以这一点应该先回到行业,再看我用什么技术能够改变这个行业。

这是我推荐的两个博客,一个是基金的网站,大家可以查一下。他从2014年、2015年开始公布深度学习的公司,这是他去年发的图,密密麻麻看不清,但是一个启发就是如果你看这个上面,其实很多行业。为什么我现在说的,除了人脸识别就是无人车,然后是做一个东西,就是这三个方向。

大家没有想到这些行业里的应用,所以这个反而是我们跟硅谷那边的差距。我们觉得你到底解决技术问题还是解决商业问题?到最后你必须把,就算解决技术问题,解决一个商业化的技术问题,我们这帮商业人才才有价值,要不然不是我们帮忙是大学帮忙是政府帮忙,如果不是商业化问题。

这是我推荐的博客,从大数据的时代,如果大家看2011年大数据开始,到今天人工智能的演变,中间有很不错的灵感,包括很多行业的应用,都是非常值得我们学习。还有就是人工智能100,是100家人工智能的公司,中间包括华大出来的大华侨探云智能,在用大数据或者人工智能的方式解决基因诊断。这些都是我们非常期待看到非常新的东西,为什么估值这么高?因为做的人少。如果有更多人能做或者懂如何做,可能我们看到市场新的价值回归,使这个行业更加繁荣。而不是憋半天憋一个大招,所以这一点给大家共勉。

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