首页 > 科技快讯 > 王啸：2019年AI创业未来的挑战与机会

王啸：2019年AI创业未来的挑战与机会

晰数塔互联网快讯
2019-07-05 12:31

2019年5月15日-至17日，阿里AI赛道明星班第二期进行了第二次集结，聚集34个优质项目和众多重量级嘉宾聚集于此。在第三天的明星班课程中，九合创投联合创始人王啸从投资人角度分享了众多高质量内容，从投资人的角度分析了AI创业未来的挑战与机会。

以下为课程分享精选，由36氪整理：

从去年开始，整个AI的创业热潮更明确了一些。以前可能叫“移动互联网”，现在叫“人工智能”。我觉得这其实也是一波新的机会，但这波机会跟以前的机会表现形式不一样，会在更多是产业界和to B的领域里面的机会将会更多一些。

趋势：5G + AIoT 时代来临

首先，我想讲的是下一波的趋势，因为所有的创业要背靠在一个基础之上，就是有变化的市场，或者是说是有趋势的市场。我们不可能在一个没有变化的传统市场里面去打拼，那样个效率太差了。真正有价值的创业，一定是背靠在一个相对快速变化的、有相对长的一波周期的趋势之上。

从2000年到2018年左右是所谓的互联网这一波，这里边分为PC互联网和移动互联网。PC互联网是把网站信息和人给联通了，包括QQ、百度、阿里巴巴其实本质上做的都是这样一件事。在这移动互联网发展之前，人和互联网的连接密度是不够的。基本上我们一天有两个小时左右去上网，就差不太多了。但是自从有了智能手机，你基本上除了睡觉以外都是在连线的状态。

人跟互联网连通之后，产生了大量数据以及一些新的东西。而这之后的物联网不管是产业、角度的智能制造，还是家用角度的或者家居生活、自动驾驶，我觉得都应该更偏向于把你使用的东西，跟互联网连接起来进而产生了大量数据。2018年之前，我认为产生的东西称之为信息更合适一点，因为它们作为数据数据其实的结构化并不够好。但是从现在开始，我相信信息将会更偏向数据一些，也就是说这些信息将可以被算法所利用，进而指导我们去做出更精准有效的决策。

未来所谓的AI+IoT，其实本质上还是一个互联网的逻辑，是联通之后利用数据做决策的一种能力。以前其实互联网不需要做决策，还是由人来做决策，比如我买什么东西、去什么地方，其实本质上还是我们自己去买的意志体现。但是后边未来很有可能这个过程也会慢慢的被智能化的这个机器所替代。比如，以自动驾驶为例，未来可能你不需要你知道每个路口是左转还是右转了，你只要直接告你的车子诉他从哪到哪就可以了。除了终极目标外的，中间的这个决策过程不再需要占用你的精力去决策慢慢被机器所替代了，这是跟以前是很不一样的。

这就是我们从大方向上来看的不同。所以我认为其实每个创业的时间点上，我们要看到的是一种更抽象层面的，一种底层的变化，这样的话你才会就知道你应该在何处哪发力使劲。

回到根上来讲的话从根本讲，我觉得现在更加回归到一种技术驱动的范畴里了。我们知道移动互联网的本质有两个特点：第一个是击鼓传花，大家不断拿钱扔进去，把数据推上去；第二个是跑的快，你在最后一轮之前能够跑掉是很关键的。这是技术驱动非常重要的部分。

当前我觉得有几个红利。第一，个原来我们认为机器学习的算法是非常高端的，现在则认为不需要你的人真的懂底层的这个算法，只要他们会用这些算法，基本上就能在各个行业里面用出来做有效应用了。所以找到会用的人其实是一个很重要的基础。

另外一个其次，5G把网络带宽极大地打宽了，一些以前4G不太容易做到的领域，比如智能制造、远程医疗这些方向上，都会产生一波新的机会。

还有再者，所谓的传感器技术和机器人技术也会越来越成熟。我认为技术也是有红利期的。很有可能如果说再过三年，你再去谈用AI做创业，说不定就没人理你了。所以要做的话就一定要把这个技术的领先性用好，把红利期用好。

还有一点，我认为科技创新的本质是产生时间剩余。因为我们的时间是最高成本，你的生活时间就这么多。所以其实今日头条做的新闻推荐，实际上是让你产生了更多的时间节余，你会觉得每分钟看新闻都很兴奋，所以你会看的越来越多。

其实现在移动互联网覆盖的人群已经足够大了，大到可以延伸到产业当中去了。比如现在每个农村的人都基本上开始用智能手机了，农村市场慢慢开始被连接之后，这些产业逐步产生了更大的机会。在中国我认为每一个产业都很大，而且中国的整个产业链条比较完整，所以应该在产业里面创业。未来中国的独角兽应该来自于产业里的一些新的公司。

5G的演进从技术上来讲应该要做到三件事：第一覆盖更高，可以更广泛的应利用于所谓的智能家庭和智慧城市。第二，连接数可以更高，同时功耗可以更低。第三扩大带宽，做到低延时、高可靠。

所以创业者要想一想自己在这几个方向上面可以加强什么东西。如果是做跟工业相关的，就是要想好这件事情对你的价值。我觉得现在机器视觉创业的机会不会特别多，因为它这个领域其实技术相对已经成熟了。但是你可以利用它在某些细分领域当中提高相应的能力，比如说拿保险上行业来说可以看所谓的保单、检查报告之类的信息，并利用这些信息东西来分析相应它的数据。

人工智能技术背后的数据处理能力，包括云计算、边缘计算都是帮它他去搭建完备的一套生态体系的。最终其实解决的是决策能力的问题。我觉得现在大部分的公司，如果你在目前场景下解决的还是一个流转问题，可能价值就没那么大。但是如果你现在达到了决策层，哪怕就是辅助决策，我觉得你可能至少路是对的。

我觉得大家还是要去关注一下技术的演进，因为其实我们在做的某种意义上还是技术驱动型创业，所以技术的演进速度和哪些新技术出来了会，对你做的事情非常有帮助。

我认为有几个方向值得关注：第一，深度学习的发展。深度学习基本上在图像处理上、声音处理上、大数据大模型上也已经比较成熟了。也就是以前不太好做的事，现在有可能有些事已经又被突破掉了。第二，大数据处理能力。基本上云计算的公司能搭建出来一套很好的数据处理平台，要关注这部分业界能力的使用。第三，云计算和边缘计算。部分学习平台的承受度也越来越高。第四，芯片。包括边缘计算、人工智能的一些芯片，已经越来越成熟了。第五，传感器。类似于3D摄像机这样的一些传感器越来越普及了，其实在每个细分领域当中都有需要传感器来收集数据的能力。

人工智能公司更多的不是靠用户规模的扩大，而是靠数据规模和算法的演进性。因为你的数据越大，你的算法精准度越高，它越能形成一个闭环。一定要形成数据加算法逻辑上的闭环，然后在商业变现应用上销售团队别掉链子，基本上就能形成很好的一个创业态势，至少早期这一两步能走得很好。

融资热退去，头部效应明显，落地仍是关键

接下来讲讲融资，人工智能公司因为需要算法数据的累积，其实启动门槛比移动互联网的APP要高不少，所以融资的节奏和能力决定了你能走多远。一定要既能融到大钱，又对自己有清醒的认知。融资本质上是帮助你业务向前加速的一个很重要的部分。

投资人买的是什么？是未来的可能性。首先这个可能性要大，其次要跟你现在的团队之间有相关度。我们不会投公司只值10亿的公司，而是会投至少看上去像100亿的公司。虽然谁也不知道实际上最后能做成什么，但是至少在时间点上可能性要足够大，想象空间要足够大。第二点，你的团队跟项目事情之间匹配度一定要高。如果你的历史背景、你现在做的事和未来讲的故事，是三个不同的事，那基本上没人会投你的。

AI投资进入下半场，有几个需要注意的事情：第一，纯技术创业要向行业深度结合转变。如果说你还是在一个通用的领域里边创业，现在拿到融资的可能性会减小。如果你在相对比较大的一个垂直行业里面去做，也许更容易去想清楚。

第二，AI公司的整体收入能力还是比较差的，所以在团队搭建上，一定要把销售团队搭起来。因为未来如果你没有收入，还是想靠概念想去融到大钱，其实难度已经很大了难度将会极其大。

第三，第一轮一般都比较好融资，有技术、有市场验证的项目基本能融到。A轮的时候可能有点儿相对规模化收入的公司也能融到钱。难度是在B轮阶段开始的，大部分公司走到天使轮和A轮都是有可能的，但是难度在你的团队规模化、数据规模化和业务规模化上一定要有所成长才可以。所以在A轮融完资钱之后，一定要把团队再升级。

第四，退出机制。大家以为退出推出就只是都是上市，但其实美国三分之二的公司都是各种被收购的。上市没有那么容易，不要完全想着上市这一条路。我觉得其实很多公司也许阶段性的地被并购也许是一个非常好的机会，而不是真的完全想着上市。能够选择合适的时间退出其实也是一个非常重要的能力。

给创业者的 2019 生存指南

在这里，我想给广大创业者们提出的几点个建议。

首先，说说融资。第一，先说融资。从2018年的下半年开始，中国的整个融资环境其实是变差了。前段时间我看到一个报告，基本上融资的钱数在今年Q1同比去年下降了一半。简单来说就是融资难度大幅度立马提高了，对很多早期的公司来说难度提高了不止是一倍，我估计是三、四倍的难度。

第二，在与中国市场美元相对来说融资钱更多，但是他们出手却更谨慎了。因为他们单笔项目投入变大了，所以他们它会将钱更精准地砸在一些更头部项目上。于是就出现了一个断档的情况期，简单说就是从pre-A轮到A轮+这个轮次的融资难度增加。

第三，还有一件事大家特别容易出问题的事，就是对估值的要求很刚性。说白了，这个市场环境下有人给你钱，我觉得估值都不重要。你能融到足够多的钱，让你能走到下轮，其实是最重要的指标才最重要。融资首先要看确定性，要找最有可能性最后真正跟你签的，而不是估值最高的那家。第二个就是钱数，因为你的钱数决定了你能不能走到下一轮，如果钱数不够，走到一半前不着村后不着店的时候想再继续融资，基本上没人愿意给你钱的。第三个才是估值应该是最后考虑的事。

其次，接下来讲业务。聚焦在人工智能这个领域的话，第一个就是它的数据是否有独特性，或者数据是不是已经有了一定的规模优势。第二个核心算法是不是自己的。第三个就是场景。不要吹嘘你这个人工智能就能解决大部分的问题，搞技术的我们都很清楚，技术其实是有相对边界的。在这个阶段，人工智能技术能解决哪些类型的问题是相对确定的，所以场景的界定很重要。第四个是销售能力。如果这个团队完全是技术专家，估计也够呛。因为他们对市场的敏感度可能就有点弱，对产业的理解、对到底客户到底人家怎么想的、对什么人愿意为什么样的功能买多少钱的单，这些都不理解的话，就是缺少销售能力，是做不出来销售业绩的。

第三，对CEO的要求。我觉得其实很多人也许是很不错的业务或很不错的产品、技术，但真正变成一个创业公司的很牛的CEO还真的需要好好去想一想、多学习学习。我觉得CEO首先方向感一定要好，就是在方向上不要犯错。第二就是做好节奏控制，什么时候该扩团队了、什么时候该融资了都，要把握好。然后就是学习能力，因为大家基本都是在做一个新的事，所以学习能力是一个关键性的能力。学习能力的背后是开放的心态和自己的学习框架，你要有一套自己的逻辑，并在这上面不断进行有效率的累积。有一套自己的方法论和学习框架，才能学得比较快，最怕的是各种看，但看完之后其实没放在自己脑子里。

第四讲讲管理。创业公司的团队一开始是比较弱的，但是你只能这么起步，不要上来想着组建特别好的团队。但是过程当中不断要有想法把这些人做替代做优化。所以上来不要给太多的title，说这个人是CTO，那个人是CEO。我一看这样的团队就知道没经验，上来如果全都给了什么O那以后怎么办？新来的人很有可能比原来的人强，难道要变成安排成一个总监在原来的人他下边吗？所以上来别瞎给什么C什么O的，上来开始给个总监就差不多了，比如联合创始人加什么总监就可以了。你如果title一下给的太高，你公司的人才梯队就很可能被封住了。管理中很多细节其实都能体现创业者的思考。
还有就是领导人其实要坚决一点，就是那些不行的人要赶紧开除掉。

最后还有一点，就是在早期公司里其实文化最重要。我觉得这些做成的互联网公司其实文化属性都很强。文化决定着是你内部人之间的合作模式、内部人跟外部人打交道的合作模式，所以这个模式一定要清楚。文化是创业公司的一个核心，如果你的文化好，哪怕业务难一点，可能都能坚持住。文化不好，一出现波动，人可能就都跑了。所以我觉得文化还是挺重要的。

九合创投目前看好的方向

最后讲讲我们九合看好的科技投资方向，以及和我们自己投资了哪些公司。首先是芯片，我觉得中国未来有点机会，在新一波的物联网、5G的机会中中国确实靠前一点。市场靠前，跟市场配套的芯片也会靠前，规模要求也会靠前，所以机会其实出现了。芯片的规模优势比较明显，所以谁先发力，谁就容易有规模优势，谁就有的机会。这就是我认为中国未来几年可以在芯片方面做布局的核心原因。我们投了一个毫米波雷达芯片公司，做类似于自动驾驶方向的。毫米波雷达是个相对全天候的雷达系统，中国的最新车规大概要求50%的车以后都要装这个毫米波雷达。我觉得这个市场应该很大。

第二个是边缘计算，我们觉得未来的机会，简单说就是把你的算法能力再推到前端去。因为你不可能把所有的数据传到后端来，在后端做决策再到前面。这个网络其实时间很大的，所以我觉得边缘计算未来的机会也是有的。

第三个是5G和IoT。我们投了像青云、物联网空间管理等项目。

第四个是人工智能。比如影像、智能营销、自动驾驶等等。

我们不是行业切入面，而是技术切入面。我们历史上过去在用两种方法看公司，第一种方法说白了就是互联网走到哪里，我们就去哪里投。移动互联网从媒体到金融再，到农民，我们就投到农民去。第二种方法是，看数据地哪里，到哪我们去哪里投。比如广告数据来了，比如说物流的数据来了，农业的数据来了，工业自动化的数据来了，我们就往这些个方向去投。

最后总结一下，我认为我们要专注在自己擅长的、愿意干的事情上。挣钱很重要，但本质上来讲，早期投资挣钱其实是非常难的，因为它的实现周期太长了。所以早期投资的核心价值，其实更多是在帮助创业者成长，让创业者提升公司的价值，为广大的创业团队人提供更有价值的服务，这些才是这件事早期投资的关键。

所以其实每个人都要找到自己在社会当中的价值点。大家的价值点是什么？为社会创造价值，为你的员工创造福利，为你的股东创造回报。