这值得中国创业者深入研究,是大生意

姚欣 原创 | 2017-09-11 15:04 | 收藏 | 投票
关键字:中国创业者 

 

  这次交流机会也是我自己一次阶段性总结的机会,因此我会拿出第一手信息和大家分享。

  我是在上大学时开始写软件,发现了大学宿舍男生看球的问题,于是开始辍学创业。前几年做得很顺利,挑战来自商业模式创新。我们的用户增长3-5倍,但不赚钱。这时发现趋势有时候比项目本身更重要。

  我们最开始是做技术公司的,为第三方提供技术。08年正式推出PPTV,转入网站视频的赛道。

  一、科技创新趋势

  1、两次人机大战的启示——人工智能的机会

  1997年IBM深蓝计算机战胜了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫。当时很多人觉得计算机深度影响社会的趋势即将到来。现在来看,国际象棋计算机能战胜人类太简单了,因为击败人类的还是摩尔定律。信息产业都在遵循幂率发展规律。深蓝用了两年时间计算能力提升了数十倍。

  但这种方法无法战胜围棋冠军,下围棋比国际象棋多了三百个数量级。

  战胜李世乭的是增强学习算法。算法进步的力量有多大呢?《奇点降临》中提到,深弗里茨只需要深蓝1.3%的计算能力,就能保持深蓝的下棋水平高。依靠的是算法提升,模式识别的剪枝算法。

  人工智能发展简单的说就是学习方法改变了。过去几十年信息产业的底层建构是数据结构,计算机基础原理,网络架构;核心是程序由人写,人要先理解消化,提炼成数学模型。随着大数据和新的算法出现,编程方式发生改变,依赖于概率来倒推出结果。

  为了说明这种依赖概率的算法,我举两个应用:

  A. 关联推荐。

  买一本书会推荐相关类型的另一本书,依赖的是数据,猜测有共同行为进行相关推荐;

  B. 邮箱里的垃圾邮件过滤。

  垃圾邮件会呈现一定特征,提炼出来就可以过滤。而过去这些概率需要程序员收集。现在可以实现半自动,找到输出输入的关联关系,出来的模型就能代替传统算法。用数据进行学习。

  人工智能领域的华人专家李飞飞指出:依靠10亿张规模的大量图片训练,再通过人工标注,产生初始值,再丢到神经网络中训练。2015年在互联网上计算机对照片里人和物的识别成功率达到了95%,而人的错误率大于4%,基本已经超过人类水平。

  机器学习是全新的解题思路,依赖海量的学习和算法。AI已经迎来了超摩尔定律的增长速率。

  36氪今年调研显示,60%的创业者已经在考虑或者拥抱AI。

  我们说国内的互联网行业并不是靠科技起来的,大部分是依靠商业模式创新,但现在又是新一轮技术创新的机会。

  谷歌今年的战略已经全面从移动互联网优先转向AI优先。

  人工智能绝不仅仅是一个新标签。中国、美国的众多大公司都开始在这个领域ALL IN。这样的趋势上一轮是云计算。

  王东岳在其著作《物演通论》中提到,必须把时间尺度拉长,才能看清细微的变化与真相。

  138亿年的宇宙时间如果浓缩成地球上一年的时间,人类的智慧出现在最后一天晚上九点五十分。以工业革命为界,就是宇宙地球时间的最后一秒。

  这意味着从蒸汽机到马车,从工业革命到互联网时代,移动互联网时代和未来的人工智能,技术的进化的节奏会越来越快。

  2. IT时代交替的技术驱动力

  PC时代的图形界面,可见即可得。乔布斯很重要的事情是在施乐转了一圈,把鼠标引入了电脑,让电脑进入了个人消费市场。

  在互联网时代,交互最先是由网景的浏览器实现的,微软的免费捆绑浏览器模式导致了网景没落,但浏览器开始兴起。

  苹果手机一代的发布标志着移动互联网时代的到来,现在手机计算能力不亚于计算机。但电池不行,所以有了云计算、云存储。网络游戏的计算和渲染都是在云端完成。云计算极大的延展了手机的能力。

  触屏的交互方式,解决了老人打字难和小孩不会用键盘鼠标的问题。触摸的方式是最原生的,再加上各种传感器,超过了PC的交互体验。

  移动互联网与有线连接最大的不同是摆脱了空间的束缚。基于无线信息传输技术和地理定位,打车和外卖之类应用才能实现。

  当AI技术得到了飞跃式进步时,我们依然可以从计算、交互、连接这三个维度看一下发生了什么变化。

  3. 计算的趋势

  图中摩尔定律带来的增长是那条直线,是线性增长,一倍一倍地翻;而人工智能对技术的需求是几何量级增长,两倍、四倍、八倍的增长。

  用户需求远远大于供给,存在技术鸿沟。

  面对计算能力不足的问题,解决方案有两种:

  A. 混合异构,使用多种计算架构并行计算提高算力。

  常见的就是用图形显卡GPU来帮助CPU计算。CPU八核最高了,但显卡则可以有1000个核,相当于可以并行计算1000个程序。但GPU特别耗电,如果实验室可以风冷水冷降温没问题。但如果无人驾驶,要在摄像头里做识别,降温就是大问题。

  英伟达做显卡快三十年的历史,图形显卡的市场基本和游戏市场相关,之前股价一直不温不火,但过去一年差不多翻了四倍,今年涨了60%,就是因为GPU对AI、比特币等应用层面开始火爆。

  网上有一张照片,是马斯克和英伟达显卡的创始人黄仁勋在一起,下面放着一台DGX1超算中心。DGX1相当于256台高性能服务器的计算能力。计算能力在快速出现。

  B. 计算模型从中心到边缘,使用边缘算法提高算力。计算机发展最开始使用是单机,到局域网,到互联网,到现在云计算,但云计算并不能解决所有问题。

  比如在自动驾驶场景下,判断前车距离,需要截取画面,先传输到云,再返回来判断信息,来回一趟要半毫秒,但汽车可能几米就出去了。安全性要求反应时间要更高效,所以需要边缘计算能力。

  苹果手表也有计算能力,比如记录时间。但这种计算能力不需要时时联网,因为电池扛不住。是通过蓝牙和简单的计算实现的。包括以后水表,摄像头都可以具备一定计算能力。

  路由器原来只是上网的工具。现在还可以是一块硬盘,可以下载。也属于边缘化的计算。

  今年发生了一件事,软银用240多亿英镑,拿了自己几乎全部身家,卖掉部分阿里巴巴股份,ALL IN收购了英国的ARM。这件事以后看会非常划算。

  一方面原因是英国退出欧盟后,英镑贬值。收购英国公司相当于去海淘。

  一方面,未来20年时间里,人需要使用1000亿个芯片,每个人平均100个芯片。智能设备中99%的芯片都会由ARM来实现。手机芯片虽然是海思、高通的CPU,但架构都是ARM的。

  另一方面,孙正义在今年联合沙特王子等成立了愿景基金,基金规模达到惊人的1000亿美金,目前全球所有VC、PE加一起总共才只有450亿美金的规模。而愿景基金拿出200多亿美金买入了ARM股权。

  4. 交互的趋势

  未来的交互应该是以人为本,原生交互。

  计算机的交互从打孔,磁盘,键盘,鼠标,触控,手写,到触摸。

  A. 语音交互

  最新的交互方式是基于语音的方式。语音助手类似科大讯飞、搜狗、百度都在做,亚马逊的语音助手Echo音响全球销量已经超过1000万台,比当时苹果一卖的还多,增长很快。

  谷歌今年公布的数据,它们的语音识别能够达到95%的正确率。未来要做到99%,语音输入绝对会超出你的期望。

  语音交互的成熟会带来什么?

  触摸方式让手机无年龄限制,语音交互则拓展了交互的空间。比如开车时候,可以听,可以讲。比如亚马逊的音箱,家庭主妇在厨房使用率最高,一些原来不可能信息化的场景现在也被信息覆盖。

  B. 视觉获取,包括VR、AR

  增强现实(AR)今年又开始崛起。在商业用途中实现,比如自拍软件中美颜、识别年龄、直播时自带美颜。都得益于AR技术的应用。

  谷歌推出了实景加虚拟的摄像头,在超市找东西购物场景下,用摄像头拍实景,会出现虚拟箭头为你导航。

  目前增强现实技术有待于电池技术的完善,视觉加语音的全息互动时代必将到来。

  5. 连接的趋势

  未来的连接,不是连接人而是连接物,从人联网到物联网。

  之前升级到4G的直观感受是网速更快了。但5G不能简单理解是看高清,看VR。5G网络主要是为IOT准备的。

  以门铃、摄像头和水表的连接为例。门铃要靠纽扣电池供电才能连接,需要的是低功耗的连接能力;摄像头,最好7乘24小时时时监控,要求长时间数据传输的稳定性能力;水表一般放在家里的角落里,要求信号全覆盖的能力。

  功耗、体积、稳定性、信号覆盖,这些是5G发展的重点。

  视频是4G发展的主要推动力,而共享单车很可能是5G的推动者。因为共享单车对于定位模块的功耗、体积、稳定性和信号覆盖都有需求。而5G网络普及之后,会应用到各种场景。

  连接的趋势,即物与物的连接,M2M(机器与机器的对话)值得中国创业者深入研究,是大生意,会带来全新的生意形态。

  人联网做的事情是人的虚拟化。会让支付宝和微信比老公还了解你。而物联网会带来整个物理世界的再次虚拟化,这些被数字化的信息会带来新的商业解决方案。

  二、趋势判断依据

  1. 技术成熟度曲线

  Gartner公司每年发布的技术成熟度曲线是值得创业者看一看的曲线。

  人们习惯短期过于乐观,长期过于悲观。如此期望就会对项目的发展产生影响。技术成熟度曲线就是将技术发展和人们的期望结合起来形成的趋势判断。

  这个曲线图不能说百分百预测准确,但可以看到趋势。

  如果你的项目还在触发期,可能需要非常长的时间的等待;而作为创业者往往更应该盯着幻灭期,这块是大公司不会再碰的领域,在垂直细分市场可能恰恰够用。从边缘市场切入的颠覆式创新理论说的就是这个道理。

  2.如何识别大机遇?

  做得太早,热情可能被透支,判断会更加困难。李善友老师在他的认知革命课程中提出,创业需要跨越不连续性的鸿沟,而不连续性创新时代结束的标志性事件是“单一设计”的出现和大规模应用,即主导性设计。

  我认为,主导型设计出现,意味着新产业进入了成长期,是大机遇出现的时机。

  主导性设计是面对技术可能和用户需求妥协后的最优化选择,学习曲线也能为主流用户基本接受。

  举例,智能手机2003年就诞生了,到了2009年,各种形态的智能手机依然并存。苹果手机出来以后,手机越来越趋同。物理键越来越少,电池不可换,使用触摸方式交互。

  如果产品的交互和设计体验开始出现了行业标准,往往是主导性设计出现的标志。比如现在的网页浏览器,基本框架结构基本接近,播放器也是。

  3.智能时代的关键词

  没有人能够预见未来,我说下我的猜测。

  下一个主导设计可能是:AI+分布式计算(边缘计算能力)+去屏化的交互+物联网。

  呈现形式可能是虚拟个人助手,可能是机器人。最著名的案例是《钢铁侠》电影中钢铁侠的助手,可以实现自然语言的交互和IOT。

  2016年扎克伯格也计划、利用现有技术,用三分之一的业余时间设计了一款家庭的小助手,集合了语音识别、智能家居控制、面部识别。

  虚拟助理和现在AI在线服务最大的不同是,SIRI和小冰是问答模式的,而助理是会主动打断,介入到工作流,帮助你做看似复杂的决策。

  它要能具备助理能力,需要对个人信息的了解。现在个人信息分布在BAT中,搜索习惯,购物,社交不在一块。但国外公司又涉及隐私不能做,因此中国的创业公司可能有机会。下一个类似苹果一样伟大的公司很可能从这个方面切入。

  4.从产业成长阶段看,应该切入哪个赛道?

  王东岳讲的递弱代偿原理,有点像生物进化论和万事万物的基本理论。

  世界由基本粒子构成,底层功能相对单一,结构简单,但越稳定。

  从产业成长阶段来看分成四层:

  基础设施平台工具应用服务模式创新

  四个分层呈倒三角分布,基础设施在最底层,存活下来的企业最少;模式创新在最上层,容易爆发,所以企业数量最多,但也会最快遇到瓶颈。

  对于大多数创业者,建议基础设施层轻易不要做,除非在政策和资源上有优势;

  做平台工具的中间层很辛苦,赚钱很难。比如语音识别的公司,很难商业化。都是免费提供,本身上技术上几乎没有差别。只能挂羊头卖狗肉,主营业务不赚钱就再干点赚钱的小活,慢慢熬;

  应用和模式创新,需要的是对行业的理解。虽然可能用的别人的技术。拥有行业经验积累的传统企业也有机会从这两个层面切入,与技术相结合。

  5.个人投资判断

  我们刚才回顾了从PC互联网到移动互联网再到IOT(物联网)的发展过程,在连接、计算和交互中有没有共性的东西?我认为底层是数据能力。

  数据收集——连接数据处理——计算数据反馈——交互

  从数据角度看创业会更清晰一些。

  基础设施层的机会,我认为是专有芯片,就是只解决一个问题的芯片,具有边缘计算能力的芯片。

  比如简单的视频监控,需要时时传输,就可以放在边缘计算进行实现。比如车牌的识别,甚至商场的人脸识别。还有不需要网络连接,依靠边缘计算能力实现的语音翻译。

  工具平台的机会,一个是目前人工智能的学习还需要大量的数据标注,有没有可能做到混合标注以节省时间。这块一种方式是靠技术解决,还可以靠人力堆积实现。

  另一个机会是数据的交换。数据如果没有打通,各自都是1;打通之后,1+1会大于3。如果有一个各取所需又不会泄露隐私的数据交换平台,将实现数据交换的目的,增加数据价值。

  应用服务层的2B机会是要做离钱近的事。比如金融、安防(weiwen)、新零售。

  另外一块是互联网上半场没赶上的,亟待改变的。比如教育和医疗,共通的特点是需求永远存在,优良的供给永远稀缺。两个行业试错成本都很高。

  应用服务层的2C机会是人的虚拟化和物理世界的虚拟化。

  先说物理世界的虚拟化。比如可以替代司机对物理空间进行扫描,以实现数据高精度的匹配,定位可以发展到厘米级。规划路径,为无人驾驶和机器人等技术实现提供可能。

  人的虚拟, 一半以上活被BAT干完了。但创业者还有机会:

  A.智能家居:有机会触底反弹,使用传感器和联网能力,会感知人的数据,对健康情况进行感知和检测;

  B.智能玩具:目前语音技术不够100%成熟,而只有孩子愿意反复地讲,完成对机器的训练。同样小孩子也需要被陪伴。语音语调也和成年人不一样,可以提供更多丰富的数据源。

  C.个人语音助手或机器人助理

  6.新一代创业者的红利

  过去10年,中国创业者的成功不可忽视的是人口红利。移动互联网后的新红利有哪些?

  A. 科研平移,科技创新的趋势:

  中国拥有人才优势。未来3-5年内,人工智能领域会贡献3-5万名毕业生;

  B. 中国成长:

  中国是一个太独特市场,既有内需动力,又能享受资本红利,容易拿到钱,还有数据红利。国外公司因为隐私和社会文人习惯制约,拿不到数据。而相对宽泛的环境,让中国创业者有机会掌握数据能力,而模式创新已经成为中国的代名词(CFK)。

  C. 全球扩张:

  全球化是创业企业成长的机会。

  过去韩国和日本都有很多全球化的公司。现在中国也有机会冲出去。游戏已经冲出去了。全球化对创业者提出新要求:必须掌握语言能力,以得到第一手信息;必须有品牌意识,拥有国际化的品牌形象。

  而向东南亚和非洲等地区进行模式化的输出和降维打击也是很大的机会,比如利用珠三角地区不到一百公里内就可以整合智能硬件的整条供应链体系的能力。

  谢谢大家。

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上海聚力传媒技术有限公司,创始人/CEO。高中连续两年获得全国奥林匹克计算机一等奖,1998年被保送华中理工大学(现华中科技大学)计算机本科专业。读到研究生一年级时,因发现网络视频的商机,休学创业。由武汉起步,足迹遍布北…
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