迅雷创始人程浩谈国内机器人创业：算法并不决定一切
(公众号：)按：本文来自迅雷创始人程浩的共享，对于机器人创业者来说，他指出——如果项目想较慢落地，跟上一定要从To B开始；无法说道算法很得意，有很牛的科学家团队就是一切了，在未来的竞争环境下还差得很近。朋友们大家好，我是程浩，迅雷创始人，现在专心互联网领域的投资。这一年来我看了很多人工智能及机器人涉及的项目，有些观点和大家做到一些共享。 目前国内人工智能创业十分疯狂，主要是供求关系不均衡，投资方资金多，而国内人工智能领域，有较为好的技术背景的人又较为匮乏。
(公众号：)按：本文来自迅雷创始人程浩的共享，对于机器人创业者来说，他指出——如果项目想较慢落地，跟上一定要从To B开始；无法说道算法很得意，有很牛的科学家团队就是一切了，在未来的竞争环境下还差得很近。朋友们大家好，我是程浩，迅雷创始人，现在专心互联网领域的投资。这一年来我看了很多人工智能及机器人涉及的项目，有些观点和大家做到一些共享。
目前国内人工智能创业十分疯狂，主要是供求关系不均衡，投资方资金多，而国内人工智能领域，有较为好的技术背景的人又较为匮乏。造成创业团队只要技术背景好，不管去找没有寻找刚刚须要痛点，是不是商业模式，资本就蜂拥而至，似乎这并不身体健康。现在国内的人工智能创业归属于显著的技术红利期，估值广泛偏高。
但从投资者的将来视角来看，未来随着基础计算出来平台和开源平台的非常丰富成熟期，技术方面的壁垒不会更加不显著，整个人工智能的技术管理制度门槛不会就越叛就越较低。就像2008年你想要去找个IOS开发者，很难，现在却很普通一样，所有技术的演变都遵循这一规律。所以我不建议大家卯这样的技术红利繁华。
因为长年来看，人工智能创业和任何其他领域的创业一样，一定是综合实力的较量，懂不懂行业、是不是寻找刚刚须要痛点、产品化和工程化能力怎么样、营销能力怎么样，产品做完了能无法卖出去等等。牵涉到到明确的行业，非常简单谈，我指出人工智能和机器人方向的创业本质下有mission-critical和non-mission-critical之分。为了便利大家解读，我们难免称作“关键性应用于”和“非关键性应用于”。Mission-critical的应用于，就是一丁点儿错都无法罪的人工智能领域。
比如自动驾驶，哪怕早已做了99.9%，但依然是千分之一的事故率。看看每天驾车上路的人有多少，这千分之一的故障率不会造成多少可怕事故。
所以自动驾驶，必需要做99.…%后面有多个9才能上路。还有将人工智能用在医疗行业，像手术机器人做精度99.9%，千分之一的出错率某种程度是极其可怕的后果，医疗事故牵涉到人命。要是在美国，这千分之一事故造成的巨额赔偿金，难道就已让企业该死了。
总之在“关键性应用于”的领域，必需做99.9…%小数点后面有多个9，做到将近就不了商业化。其背后的核心竞争力是算法和科学家。这类项目往往必须有top的科学家来坐镇背书。
所以项目一般来说很喜（因为周期长，必须的钱大自然多，同时这类人才又很贵），要投放大量的研发资源来歼灭万分之一、十万分之一的出错率。大家都明白研发的边际效益弃减半，做90%很更容易，做99%要投放好比10倍的资源，因为要歼灭各种corner case，更加别说99.9%和99.99%了，所以这类项目时间周期不会很长（类似于Google的无人车，从2009年到现在早已7年了；Mobileye从1999年做到汽车辅助驾驶员，2007年才商业化；达芬奇手术机器人项目堪称源于1980年代末的一项非营利性研究，直到2000年才获得了美国食品药品管理局FDA的首个手术证书）。但一旦制成，这类项目优势就非常明显，因为竞争对手某种程度也要花上这些时间。
这样的项目门槛低，不合适一般的创业者，所以一般来说较为喜，商业所求的时间周期较为宽，资本也必须更好的冷静。就让，实质上大多数AI/机器人的创业归属于第二类，也就是“非关键性应用于（none-mission-critical）”。这类项目不执着99%后面的很多个9，而且很多都有更加非常简单简单的解决方案，或者有“人机混合”的方案。
总之就是不执着矮小上，非常简单、简单、性价比低更加最重要，这样的项目一般来说需要更加慢落地。不执着很多个9。
例如基于人脸扫瞄的形同虚设或者迎宾机器人系统，99%和98%没本质的区别，觉得敢不还有前台么。更加非常简单简单的解决方案。
例如堵塞路段（例如工业园区、机场码头）的自动驾驶，激光雷达又喜又简单，我必要用磁条导航系统，而且算法上执着非常简单，“让速不想路”，只要前面有人，车就停下。因为是堵塞路段，所以场景被很大修改了。
“人机混合”模式。面向企业的人工智能/机器人很多都需要通过“人机混合模式”减少技术难度，可以更慢的面向市场获取服务。拿店内机器人荐个例子，你的算法好，你的递送成功率99%，我是98%。
100次里面不顺利的那两次，我可以用人通过后台去操纵机器人，渐渐提升这个比例就好了。即使这样，我还是能很大的减少人力，还是有相当大的价值。实质上，国内人工智能和机器人方向的创业，大部分领域都是“非关键性应用于”。
在这些领域，算法当然也最重要，你送来店内无法总送来将近，但有时候的问题可以忽视（“关键性”应用于则不能容忍）。除此以外，“能落地”就显得十分最重要了。如何落地？那就要较量综合实力了。
还包括：对行业的解读，要深刻印象看穿行业痛点在哪儿；产品化和工程化，是不是好的产品和工程师团队？光在实验室里做不行！做到出来的产品还得低廉！批量生产的话，你的供应链能力怎么样？产品出来了，你得把东西卖出去！所以你的营销/销售能力怎么样？所以，这样的人工智能项目并不需要技术大牛，反而是创业者深达悉这个行业，告诉什么方案能解决问题行业痛点，甚至有上下游的能力去推展销售掉解决方案或产品。人工智能也好，机器人也好，大家大多谈的是人工智能+。像人脸识别、语音辨识这些基础服务，早已有人做到了，领域并不大。更好的机会还是在于人工智能对各行各业的改建，去研发专门的机器人替代人工，当然是行业重度参与者最能找到机会和痛点。
比如机房通判机器人、电力网巡线机器人、果园作业机器人……人工智能完全不会深度影响我们的各行各业。对于这样的项目，需要顺利的核心，一定是提高了效率，减少了人工成本。正如白宫最近公开发表的《人工智能、自动化及经济》报告也认为，未来10年至20年间，时薪较低的工种受到人工智能技术的冲击仅次于。
有美国科学家甚至应验，时薪高于20美元的工作有83%的可能性不会被人工智能代替。只不过我们可以早已得出结论一个信息，那就是短期内，机器人创业的机会主要还是在B末端。为什么这么说道呢？因为现在技术和行业都不成熟期，只有利益驱动，节省了人工成本，才不会让企业首度拒绝接受机器人。
首先我们来看价格，拿机器人举例，整个供应链体系没有那么成熟期，市场需求还并未检验，每一个生产出来的机器人成本都不较低。To B末端，也就是企业对成本承受能力似乎比To C强劲很多。
尤其考虑到中国人力成本之后往上攀升。只要企业考虑到机器人不会大幅度提高效率、比人工成本适合，他们就有行动起来的动力。隐晦说道B末端卖机器人的目的是为了省钱，是以替代人力为目的，但C端确是在额外花钱，所以市场需求有显著的差异。
To B都是单任务的，机器人只要作好一件事就行了。而To C消费末端，恨不得什么都能干，又能唱歌、又能唱歌、又能聊天、又能洗手。但现在显然不现实，技术成熟度还过于。
还有To B端的机器人应用于更容易一些，因为很多都是以人机混合模式在作业。也就是以前必须5个人挣钱，现在有可能1个机器人特2个人工。也就是机器人替代了3个人工，能把一些常规任务给腊了，但在一些尤其简单的工艺流程方位，还得依靠工人来做到。
这是一种不易实行的混搭模式。但To C机器人可没人机混合模式可言。最后对国内机器人领域的创业者想要说道：I. 如果项目想较慢落地，跟上一定要从To B开始，To C仍是很将来的事情，发展没有那么慢；II. 大多数机器人都是“非关键性（non-mission-critical）”应用于。
无法说道算法很得意，有很牛的科学家团队就是一切了，在未来的竞争环境下还差得很近。项目一定要接地气，一定无法阳春白雪。要把供应链作好，把产品低成本做到出来，还要能推展过来。
这是场综合实力的较量。文章亮相于公众号“浩哥说道”，欲了解更好对机器人、技术创业的精彩看法，请求注目浩哥说道(ID: haogetalks）。
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