小程序、无人店很难孕育出百亿级别企业 重点还得看AI


星瀚资本创始合伙人杨歌接受亿邦动力采访,在一个个快速迭代的热点中,星瀚基于底层逻辑判断项目的真正价值,不盲目追逐资本热潮。AI作为互联网后的大趋势之一,势必会有长期的发展。

2017年火爆的AI热潮被区块链的3点钟群骤然打断,继而是小程序火爆了起来,不少小程序体系的公司拿到了融资。AI似乎如一阵风要轰轰烈烈的过去了。然而,谷歌一个机器人CALL又燃起了一腔AI沸水。

该如何审视越来越快速迭代的一个个热点?

星瀚资本创始合伙人杨歌被业内赞誉为最懂技术的投资人之一。从清华大学物理系毕业的杨歌经历了7次创业,在这7次创业中磨练了自己多方面的能力,会写代码的同时又懂金融,善于从基础理论上推演商业发展规律。在转型投资人后,星瀚资本的成绩单上有了鲲云科技这样明星级的人工智能芯片企业、国内领先的农业规划种植平台企业甲加由,以及不久前与豆瓣音乐完成合并的流媒体原创音乐平台V.Fine等明星项目,目前星瀚系所投资企业均发展良好。

面对市场热点不断地快速切换,杨歌认为要从底层逻辑来冷静审视,方能不错失真正的价值,不盲目追逐资本泡沫。

AI大浪潮是一条上扬价值线

“AI是个大浪潮,跟互联网是一个级别的大趋势。虚拟现实、智能硬件、机器人属于其二级子行业。这个大赛道的发展一定会是长期可持续发展的。”

杨歌认为,不能把AI简单的等同于区块链、小程序或是共享单车这样的行业热点来放在一起看待。相对于其他热点,AI是真正意义上继互联网之后的一个大趋势,其影响的领域将层层渗透,就如互联网对信息、游戏、购物、出行等领域的改造一样,这是一个长期昂扬向上的价值增长趋势。

而去年的图像识别、语音识别,包括自动驾驶等等都是围绕AI价值增长曲线波动的一个个热点。自动驾驶虽然很火,但还需要在数据、场景上完成优化并找到更优解决方案,才能在市场中应用,图像识别、语音识别则在商业化应用的初级阶段,还并未找到真正突破的应用爆发场景。

今年,AI似乎被区块链、小程序等热点抢了风头,主要源自于大众对AI的认知还需进一步深化,在AI方向有所布局的企业预期AI的话题性和功能性能为其产生价值。结果实际应用落地并没有市场期待的那么快。

“AI是你拿任何一个既成的模块都没法直接用的,需要根据场景一个个算法去运算,CNN、遗传算法、LSTM、优化算法等你可能都要试一遍,再进行算法简化、调优,才能有一点点效果。这个周期非常长,不像互联网网站的建设,无论是旅游的还是卖东西的,都是前端、后端的框架搭建起来就能看到效果。”

不要盲目低估AI的复杂性

杨歌认为,目前市场对AI的认知相对简单化了,好像自动驾驶的实现指日可待,期待指数过高。而实际上AI的算法变化、搭建框架、落地方向等都是非常难的。

“我认为人工智能目前所需要解决的难点有以下几点:第一点是算法的变化特别快,组合越来越复杂。神经网络之后有对抗神经网络,基于神经元的卷积神经网络之后又提出了最新的胶囊神经网络(CapsNets),不断有新的算法产生,有些算法甚至连TensorFlow(谷歌第二代AI学习系统)都不支持。

第二个问题是人工智能与商业需要强耦合性。即必须要非常深度地了解关于算法的特性,同时还要了解商业场景,只有把对商业场景的理解转成算法语言,才能实现。而这并不是找到一个算法工程师就可以实现的简单过程。

例如,用CNN来做人脸识别、图像识别有效,但对自然语义理解就未必,实际自然语言理解中有很多上下文远距离相关的信息,需要LSTM来训练就更有效。”

AI距离C端应用还很远

TO B的商业化才刚刚开始

鉴于AI本身的复杂性,杨歌认为AI正在处在摸索成长期,底层技术基本上已经成熟,但是商业化过程还不是非常明确。

“五年之内,我认为AI的爆发点是在To B的应用上,就是基础层结构化数据的优化处理。”

杨歌将AI分层三层结构:底层是算法、芯片等;中间层是图像识别、语音识别、自然语义的识别、运动机能识别等;最上面的应用层则涵盖了自动驾驶、机器人、智能音箱、量化金融、AI教育等等。

目前,应用最广泛的图像识别、语音识别公司如科大讯飞、商汤科技、旷视科技、思必驰等业内领先企业,杨歌认为这些公司研发的中间层模块,很难独立形成商业场景,必须和应用层结合才可以。

据了解,目前这些公司在车载、音箱、安防、翻译机等方面进行了初步的商业化落地尝试。例如,智能音箱大多只能实现简单的对话和语音识别调用,远未达到无障碍的人机交互程度。

“这些场景的入口模块都需要完整的、完全标准的算法模块层,中间模块层,就是说语音识别、语义识别都需要非常精准,无论是器械,还是一个机器人,都需要中间算法模块层要非常成熟,同时需要底层芯片层也需要很成熟。

我预计大概五年之内,中间的模块层就能基本上成熟,在这个层面上一旦技术成熟,就会促成应用层的大爆发。应用层首先爆发的就是机器人,工业机器人会形成大范围的改造,家用机器人会高度的智能机械化。”

杨歌认为,AI的使用最重要的在于两点,一方面是要有成熟的海量数据,另一方面是要对场景问题进行精准的模型化设计。

智能驾驶虽然具备明确的使用场景,但场景模型化的算法方案却很复杂,另外也不具备已成型的可供训练数据集,需要模拟真实场景长期积累数据,目前在上述的两个必要方面都不具备优势。

“在未来的几年中,AI势必会爆发在量化金融、物流仓储大数据、有数据积累和标准的传统产业升级、以及机器人运动行为学习等方向中。”杨歌称,对于数据积累成熟,模型化场景清晰明确的行业,人工智能将会带来更多创新性的颠覆,这也是星瀚资本投资的主要方向之一。

“量化金融方向已经在爆发前夕,就差临门一脚。但这个行业大型公司主要在国外,中国在做量化金融的公司还有待壮大。”

如何正确看待小程序热点?

随着腾讯对小程序的开放进程加快,小程序近期形成了一个市场热点,多家依托小程序生态的创业公司都先后拿到了融资。

但杨歌认为,小程序只是微信生态的一个小模块,很难像互联网一样孕育百亿级别的商业模式,也很难形成一个大风口。

“小程序是微信缩短流量分发步骤的尝试。从PC互联网到移动互联网的经验都是,只要缩短了流量分发的中间步骤,就会带来流量的红利爆发。典型是微信支付对支付宝的超越,微信支付之所以后进入,但快速爆发超越支付宝,就在于微信支付无需跳出微信就可以直接使用,缩短了用户使用的路径,省去了切换的步骤。

但实际上,用户对这种通过缩短使用路径获取流量的逻辑已经有些疲劳了。今天很难说在微信中下拉菜单找到一个小程序定外卖与直接打开外卖软件,哪个让用户觉得更方便。”

杨歌认为,旧日那套通过缩减用户使用步骤就能获取流量红利赢得商业变现的逻辑已经达到顶峰,互联网已在一个潮流褪去的通道里,区块链可能是互联网后半程最后的一次小浪潮。但目前市场上运用区块链的投机行为过多,真正的商业价值还未展现。区块链也将成为AI爆发前的基础,承前启后。

无人店的商业形态需要打造合理的成本模型

无人货架、无人便利店风风火火热闹了一年,但随着行业内得到资本助力的几家企业相继爆出裁员、业务缩水等负面消息,市场似乎对无人零售这种商业形态陷入了一种迷茫,很难看清其真实价值。

杨歌观察了一年则明确表示无人店的商业形态需要打造更为合理的成本模型,其逻辑有两点:

第一, 杨歌认为末端最后一公里的配送和分拣成本太高,太复杂,还是完全依赖人力。目前市场上几乎很难看到在这一块做到成本可以覆盖的团队。

“标准化、保质期长、数量小的SKU也许还能玩得转,但要做生鲜等非标品的灵活供给、售卖就会加大人力成本。”

第二, “我看到商业中心的租金在涨价,例如无人KTV在商场的租金是每天每平米好几十块,这种成本结构过高的形态不太适合零售行业。”杨歌称在无人模式中比较看好的是抓娃娃机,因为品类单一,高频、高毛利,才能覆盖得了成本。【责任编辑/孟亮】

(原标题:【星瀚说】小程序、无人店很难孕育出百亿级别企业 今年依旧重点看AI)

来源:星瀚资本

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