人工智能已經(jīng)成了如今的熱門話題，也將成為未來的主要技術(shù)之一。所以現(xiàn)在很多的人都瞄準(zhǔn)了這個(gè)具有前景的行業(yè)，紛紛舉起了創(chuàng)業(yè)的大旗。然后，人工智能畢竟是個(gè)興新行業(yè)在技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)上還存在這巨大的不足，所以人工智能想要?jiǎng)?chuàng)業(yè)，有6關(guān)鍵點(diǎn)是必須要知道的。為此本文給大家總結(jié)了人工智能創(chuàng)業(yè)的6大核心問題。

　　第一個(gè)問題：互聯(lián)網(wǎng) vs 人工智能

　　首先如果今天大家選擇創(chuàng)業(yè)，我建議更應(yīng)該關(guān)注人工智能，而非互聯(lián)網(wǎng)。為什么這么講？

　　1. 互聯(lián)網(wǎng)的流量紅利已經(jīng)消失；

　　以PC來說，全球PC出貨量連續(xù)5年下滑。大家知道國(guó)內(nèi)最后出現(xiàn)的一個(gè)PC互聯(lián)網(wǎng)獨(dú)角獸是誰嗎？是知乎，大概是2011年初推出，這么多年過去，再也沒有PC互聯(lián)網(wǎng)的獨(dú)角獸出現(xiàn)。做個(gè)類比，我們知道2015年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的滲透率和競(jìng)爭(zhēng)程度和2011年的PC互聯(lián)網(wǎng)類似，以此類推，2015年以后再做移動(dòng)APP，也很難出獨(dú)角獸了。

　　畢竟中國(guó)連續(xù)兩年手機(jī)出貨量都在5億多臺(tái)，增長(zhǎng)放緩，代表無線流量基本已走平，你多賣一臺(tái)，我就少賣一臺(tái)，是存量競(jìng)爭(zhēng)。今天創(chuàng)業(yè)者再做一個(gè)純互聯(lián)網(wǎng)的APP，投資人問的第一個(gè)問題就是你怎么獲客。因?yàn)楝F(xiàn)階段流量格局已定，首屏就那幾個(gè)APP。

　　2. 互聯(lián)網(wǎng)+的機(jī)會(huì)同樣有限；

　　主要在于互聯(lián)網(wǎng)最大的價(jià)值，是解決信息不對(duì)稱和連接。所以對(duì)于電商特別有價(jià)值。淘寶用皇冠、鉆石等信用體系解決了信息不對(duì)稱，同時(shí)又把全國(guó)有這么多買家和賣家連接在一起。這個(gè)是互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值。

　　但很多行業(yè)信息和連接并不是痛點(diǎn)。拿醫(yī)療舉例，中國(guó)三甲醫(yī)院的大夫就那么多，你把全國(guó)13億人民都和這些大夫連接上了也沒用，因?yàn)橐粋€(gè)醫(yī)生一天還是只能看那么多病人。互聯(lián)網(wǎng)并沒有提高醫(yī)生看診的效率。在諸如餐飲、醫(yī)療這些傳統(tǒng)領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)的幫助是很有限的。

　　也包括滴滴打車，互聯(lián)網(wǎng)解決了打車難的問題，但是沒解決打車價(jià)格的問題。事實(shí)上，補(bǔ)貼去掉之后，大家都發(fā)現(xiàn)了滴滴一點(diǎn)都不便宜，道理很簡(jiǎn)單——不管是專車還是出租車，還是需要由人來開，人工成本降不下來，就不可能便宜。

　　3. 真正能夠提高社會(huì)生產(chǎn)力，解決供需關(guān)系不平衡的就是人工智能；

　　人工智能將給社會(huì)生產(chǎn)力帶來的提高，以及對(duì)人類帶來的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過互聯(lián)網(wǎng)。

　　還是拿醫(yī)療來說，很多基層醫(yī)院水平不高，那未來完全可以通過人工智能來輔助醫(yī)生讀CT、X光等醫(yī)療影像。像今年，IBMWatson對(duì)皮膚黑色素瘤的診斷，準(zhǔn)確率已提高至97%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類專家75%-84%的平均水平。

　　未來，人工智能無論是在無人車、機(jī)器人、醫(yī)療、金融、教育還是其他領(lǐng)域，都將爆發(fā)巨大的社會(huì)效益，這點(diǎn)毋庸置疑。我認(rèn)為下一波大趨勢(shì)和大的紅利不是互聯(lián)網(wǎng)+，而是人工智能+。我建議現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)者更應(yīng)該關(guān)注人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。

　　第二個(gè)問題：人工智能 vs 人工智能+

　　人工智能主要分三層。最底層是基礎(chǔ)架構(gòu)（Infrastructure），包括云計(jì)算、芯片以及TensorFlow這樣的框架。在基礎(chǔ)層之上是中間層，叫通用技術(shù)（EnablingTechnology），例如圖像識(shí)別、語音識(shí)別、語義理解、機(jī)器翻譯這些。

　　基礎(chǔ)層和中間層，是互聯(lián)網(wǎng)巨頭的必爭(zhēng)之地。比如芯片領(lǐng)域，Intel、英偉達(dá)、高通都投入巨資，競(jìng)爭(zhēng)極其激烈。同樣云計(jì)算、框架也是一樣，都不是小公司能夠涉足的領(lǐng)地。

　　現(xiàn)在對(duì)于中間層的通用技術(shù)，BAT也極其重視。因?yàn)榇蠹叶枷嘈湃斯ぶ悄苁窍乱徊üI(yè)革命浪潮。對(duì)騰訊、阿里、百度這些巨頭來講，要想在大浪中屹立不倒，必須要構(gòu)建出人工智能的生態(tài)系統(tǒng)（Ecosystem）。而核心就是要依靠這些Enabling Technology技術(shù)。

　　相比創(chuàng)業(yè)公司，BAT的最大優(yōu)勢(shì)是什么呢？第一，不缺數(shù)據(jù)；第二，為了構(gòu)建自己的生態(tài)系統(tǒng)，未來通用技術(shù)一定全部是免費(fèi)的；第三，雖然通用技術(shù)免費(fèi)，但BAT有羊毛出在身上的豬機(jī)會(huì)。這是典型的互聯(lián)網(wǎng)打法。

　　這里的豬是什么？豬就是云計(jì)算。例如百度的ABC策略，分別代表人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（Big Data）和云計(jì)算（Cloud Computing）。AI我可以不賺錢，開放給大家，那么大家想享受我的服務(wù)，就來買我的云吧。

　　而對(duì)于創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說，只做圖像識(shí)別、語音識(shí)別、語義理解、機(jī)器翻譯這些通用技術(shù)，指望通過SDK賣錢，未來路會(huì)越來越窄，特別是BAT都免費(fèi)的壓力下。

　　所以從這個(gè)角度講，創(chuàng)業(yè)公司做下面兩層風(fēng)險(xiǎn)比較大。我認(rèn)為創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)在最上層，就是拿著下兩層的成果去服務(wù)垂直行業(yè)，也就是我們所謂的人工智能+。

　　第三個(gè)問題：人工智能+ vs +人工智能

　　深入垂直行業(yè)的人工智能+，又可細(xì)分為兩類情況：即“人工智能+行業(yè)”和“行業(yè)+人工智能”，他們間有明顯的區(qū)別。

　　“AI+行業(yè)”簡(jiǎn)單講就是在AI技術(shù)成熟之前，這個(gè)行業(yè)、產(chǎn)品從未存在過。比如自動(dòng)駕駛，亞馬遜的Echo智能音箱、蘋果的Siri語音助手。在人工智能技術(shù)未突破前，不存在這樣的產(chǎn)品。因?yàn)锳I，創(chuàng)造出了一條全新的產(chǎn)業(yè)鏈。

　　“行業(yè)+AI”就是行業(yè)本身一直存在，產(chǎn)業(yè)鏈條成熟，只是以前完全靠人工，效率比較低，現(xiàn)在加入AI元素后，使得行業(yè)效率有了明顯提高。比如安防、醫(yī)療等領(lǐng)域。

　　客觀講，這兩個(gè)類別都有創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。但“AI+行業(yè)”，因?yàn)槭且粭l新的產(chǎn)業(yè)鏈，創(chuàng)業(yè)公司與互聯(lián)網(wǎng)巨頭實(shí)際是處在同一起跑線上。巨頭們坐擁數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。所以從這個(gè)角度，“行業(yè)+AI”相對(duì)對(duì)創(chuàng)業(yè)公司更為友好，也更容易構(gòu)建出壁壘。

　　我認(rèn)為，未來行業(yè)壁壘才是人工智能創(chuàng)業(yè)最大的護(hù)城河。因?yàn)槊總€(gè)行業(yè)都有垂直縱深， 盡管BAT技術(shù)好一點(diǎn)、并不關(guān)鍵。拿醫(yī)療+AI舉例，什么最重要？大量準(zhǔn)確的被醫(yī)生標(biāo)注過的數(shù)據(jù)最重要。沒有數(shù)據(jù)，再天才的科學(xué)家也無用武之地。

　　但在國(guó)內(nèi)，這個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)拿出來非常困難。所以BAT做醫(yī)療一點(diǎn)優(yōu)勢(shì)都沒有，因?yàn)樗麄円堰@些數(shù)據(jù)，從各醫(yī)院、各科室搞出來也很累。相反，如果一個(gè)創(chuàng)業(yè)者在醫(yī)療行業(yè)耕耘很多年，也許拿起數(shù)據(jù)來比大公司更容易。

　　這要求創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)的合伙人中，必須有懂行業(yè)、有行業(yè)資源的人才。這與互聯(lián)網(wǎng)+一樣，一旦細(xì)分到具體行業(yè)，并不是說你百度、騰訊有資金、有流量，投入人才就什么都能做，比拼的還有行業(yè)資源和人脈。

　　之所以跟大家聊這個(gè)話題，是因?yàn)榍耙欢稳グ俣却髮W(xué)跟大家交流，他們提到百度人工智能在無人車和DuerOS的應(yīng)用。同時(shí)又問我，人臉識(shí)別在國(guó)內(nèi)安防領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值非常大。像海康威視有近3000億人民幣的市值，每年光凈利潤(rùn)就有近百億。百度在AI方面是不是該考慮進(jìn)軍這個(gè)領(lǐng)域。我回答說千萬別，因?yàn)榘卜朗堑湫偷摹⒂芯薮蟊趬镜摹靶袠I(yè)+AI”領(lǐng)域。

　　即使百度技術(shù)好，在人臉識(shí)別率方面比海康威視高一個(gè)百分點(diǎn)（實(shí)際不一定，海康背后有幾百人的AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)）。但這并不代表百度就能替代海康。因?yàn)榘卜朗恰胺顷P(guān)鍵性應(yīng)用”（non-mission-critical），100個(gè)犯人我識(shí)別了95個(gè)，你比我多識(shí)別了一個(gè)做到了96個(gè)，其實(shí)沒那么重要。

　　而反過來，海康對(duì)比百度有什么優(yōu)勢(shì)？首先海康是做攝像頭的，用自己的硬件跑自己的算法，是很自然的事兒。就像蘋果手機(jī)，軟硬一體體驗(yàn)更好。其次，海康做了這么多年的安防，積累了非常多的數(shù)據(jù)，人臉的數(shù)據(jù)、環(huán)境的數(shù)據(jù)……在安防領(lǐng)域有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。最后，海康給公安系統(tǒng)做了很多類似警務(wù)通、基站信息采集、視圖檔案管理等SaaS平臺(tái)的東西，以及警用云系統(tǒng)。我們可以認(rèn)為公安系統(tǒng)的IT化，其中有一部分就是海康威視參與的。

　　這些東西可能不賺錢，但卻為海康構(gòu)建了壁壘。因?yàn)榈讓拥幕A(chǔ)設(shè)施都是我建的，那前端的東西就只能用我的（我可以有100個(gè)理由，說競(jìng)品與我不兼容）。而且海康做了這么長(zhǎng)時(shí)間，積累了大量的客戶資源，特別是政府公安局的資源，開拓這些資源非常需要時(shí)間。

　　這些就是所謂的行業(yè)縱深。所以即使對(duì)BAT而言，想進(jìn)入“行業(yè)+AI”領(lǐng)域，選擇垂直賽道時(shí)，同樣要非常謹(jǐn)慎。在巨大的行業(yè)壁壘面前，真不是說我的算法比你好一些，市場(chǎng)就是我的，只有技術(shù)優(yōu)勢(shì)仍然差的很遠(yuǎn)。

　　回歸 “AI+行業(yè)”和“行業(yè)+AI”，通常來講前者的行業(yè)縱深會(huì)比較淺，而后者則有巨大的行業(yè)壁壘。而行業(yè)壁壘，則是創(chuàng)業(yè)公司最大的護(hù)城河，也是抵擋BAT的關(guān)鍵。

　　第四個(gè)問題：關(guān)鍵性應(yīng)用 vs 非關(guān)鍵性應(yīng)用

　　談到人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)，很多人都會(huì)有個(gè)誤解，就是如果我團(tuán)隊(duì)沒有個(gè)大牛的科學(xué)家，比如斯坦福、MIT的博士坐鎮(zhèn)，我都不好意思講在人工智能方面創(chuàng)業(yè)。其實(shí)這個(gè)認(rèn)知是完全錯(cuò)的。因?yàn)樵谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域，算法到底有多重要，完全取決于你要準(zhǔn)備進(jìn)入哪個(gè)行業(yè)。

　　根據(jù)行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景不同，我認(rèn)人工智能的創(chuàng)業(yè)本質(zhì)上有mission-critical和non-mission-critical之分。為了方便大家理解，我們簡(jiǎn)稱為“關(guān)鍵性應(yīng)用”和“非關(guān)鍵性應(yīng)用”。

　　“關(guān)鍵性應(yīng)用”要追求99.9……%后的多個(gè)9，做不到就沒法商業(yè)化。比如大家認(rèn)為，99%可靠度的自動(dòng)駕駛能上路嗎？肯定不能，意味著100次就出1次事故。99.9%也不行，1000次出一次事故。

　　千萬記住，99%和99.9%的可靠度差距并不是0.9%，而是要反過來算，差距是10倍。也包括手術(shù)機(jī)器人，聽起來99.9%可靠度已經(jīng)很高了，但意味著1000次出一次醫(yī)療事故，放在美國(guó)，醫(yī)院還不得被巨額索賠搞得破產(chǎn)。

　　所以“關(guān)鍵性應(yīng)用”領(lǐng)域，就是一丁點(diǎn)兒錯(cuò)都不能犯的人工智能領(lǐng)域，必須要有技術(shù)大牛、科學(xué)家或算法專家坐鎮(zhèn)。同時(shí)，這類項(xiàng)目研發(fā)周期都很長(zhǎng)。

　　正如以色列做ADAS （高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）解決方案的Mobileye公司，今年3月被Intel以153億美金收購(gòu)。大家知道這家公司研發(fā)周期有多長(zhǎng)嗎？Mobileye成立于1999年，到他們推出首款產(chǎn)品、掙到第一桶金已是2007年。長(zhǎng)達(dá)8年的研發(fā)周期。這在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)里不可想象。包括谷歌無人車從2009年開始研發(fā)，到現(xiàn)在一直沒有商業(yè)化；達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人從啟動(dòng)研發(fā)到2000年拿到美國(guó)食品藥品管理局（FDA）的認(rèn)證，花了十年時(shí)間。

　　“關(guān)鍵性應(yīng)用”的普遍特點(diǎn)就是這樣，項(xiàng)目通常很貴，研發(fā)周期巨長(zhǎng)，離錢非常遠(yuǎn)，需要持續(xù)的融資能力，團(tuán)隊(duì)怎樣才有持續(xù)融資？起碼要有非常好的簡(jiǎn)歷和非常好的背景。這個(gè)是能夠持續(xù)融資的必要前提。所以大家可以看到，今天做無人駕駛的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)都是高富帥。因?yàn)椴皇歉吒粠洠愣及静坏疆a(chǎn)品真正商業(yè)化應(yīng)用那天。

　　當(dāng)然，如果在人工智能領(lǐng)域都是“關(guān)鍵性應(yīng)用”，那就沒大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者什么事了。實(shí)際上，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)，95%都是“非關(guān)鍵性應(yīng)用（none-mission-critical）”。簡(jiǎn)單講對(duì)這些領(lǐng)域，AI的可靠度只要過了基礎(chǔ)線，高一點(diǎn)低一點(diǎn)區(qū)別不大。

　　最簡(jiǎn)單的例子，現(xiàn)在很多公司的門禁開始用人臉識(shí)別。你今天帶個(gè)帽子，明天戴個(gè)墨鏡或口罩，識(shí)別率沒法做到99%。可即使沒識(shí)別出來也沒問題。因?yàn)樗袔四樧R(shí)別的門禁都有地方讓你按指紋。即使指紋也刷不進(jìn)去，問題也不大，公司不還有前臺(tái)嗎。

　　這就是“非關(guān)鍵性應(yīng)用“。這類項(xiàng)目不追求99%后面的很多個(gè)9。實(shí)際上，國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人方向的創(chuàng)業(yè)，大部分領(lǐng)域都是“非關(guān)鍵性應(yīng)用”。當(dāng)然并不是說，在這個(gè)領(lǐng)域算法不重要，你天天認(rèn)不出來也不行，所以一定要過了基礎(chǔ)的可用性門檻，偶爾出現(xiàn)問題可以容忍。“關(guān)鍵性應(yīng)用”則不能容忍。

　　“非關(guān)鍵性應(yīng)用“不追求高大上，簡(jiǎn)單、實(shí)用、性價(jià)比高更重要，這樣的項(xiàng)目通常比拼綜合實(shí)力。包括：

　　對(duì)行業(yè)的洞察理解。要熟知行業(yè)痛點(diǎn)；

　　產(chǎn)品和工程化能力。光在實(shí)驗(yàn)室里搞沒意義；

　　成本控制。不光能做出來的產(chǎn)品，還得便宜的做出來；

　　供應(yīng)鏈能力。不光能出貨，還要能批量生產(chǎn)；

　　營(yíng)銷能力。產(chǎn)品出來了，你得把東西賣出去。團(tuán)隊(duì)里有沒有營(yíng)銷高手，能不能搞定最好的渠道是關(guān)鍵。

　　所以大家在創(chuàng)業(yè)組團(tuán)隊(duì)時(shí)，一定要想好你選擇的賽道處于哪個(gè)領(lǐng)域，不同的賽道對(duì)于團(tuán)隊(duì)的要求是不一樣。“關(guān)鍵性應(yīng)用”必須有技術(shù)大牛坐鎮(zhèn)，“非關(guān)鍵性應(yīng)用”則要求團(tuán)隊(duì)更加綜合和全面。

　　第五個(gè)問題：技術(shù)提供商 vs 全棧服務(wù)商

　　現(xiàn)在很多人工智能創(chuàng)業(yè)者都是技術(shù)背景出身，創(chuàng)業(yè)的第一個(gè)想法通常是做技術(shù)提供商。技術(shù)提供商作為創(chuàng)業(yè)的敲門磚可以。但如果只定位做技術(shù)提供商，未來路會(huì)非常窄。為什么說未來只做技術(shù)提供商價(jià)值會(huì)越來越小？原因有幾點(diǎn)：

　　1. 首先通用技術(shù)一定是大公司的賽道，BAT未來一定會(huì)開放免費(fèi)。

　　人家大公司會(huì)免費(fèi)提供人臉識(shí)別、語音識(shí)別、語義理解、機(jī)器翻譯這類EnablingTechnology，你還打算怎么靠API調(diào)用賺錢呢？也許現(xiàn)在還可賺點(diǎn)小錢，但很難成為一個(gè)長(zhǎng)久的生意。

　　2. 依托于算法的技術(shù)壁壘會(huì)越來越低。

　　未來隨著基礎(chǔ)計(jì)算平臺(tái)和開源平臺(tái)的豐富成熟，技術(shù)方面的壁壘會(huì)越來越不明顯，整個(gè)人工智能的技術(shù)準(zhǔn)入門檻會(huì)越降越低。就像2008年你想找個(gè)IOS開發(fā)者，很難，現(xiàn)在卻很容易一樣，所有技術(shù)的演進(jìn)都遵循這一規(guī)律。特別隨著今天各大學(xué)的計(jì)算機(jī)專業(yè)，都紛紛開設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)課程，未來人才不缺，這會(huì)拉低整個(gè)行業(yè)的進(jìn)入門檻。

　　同時(shí)隨著谷歌TensorFlow等生態(tài)系統(tǒng)的成熟，很多領(lǐng)域都會(huì)有訓(xùn)練好的模型可以用來參考（出Demo會(huì)更快），創(chuàng)業(yè)者只要有足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練參數(shù)就好了。所以未來算法的壁壘會(huì)越來越低，如果這個(gè)公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力只是算法，那將非常危險(xiǎn)。

　　3. 技術(shù)提供商如果不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案，則非常容易被上下游碾壓：

　　對(duì)于技術(shù)提供商和算法類公司，如果你的技術(shù)壁壘不夠高，上游很可能直接把你的事做了。這樣的例子比比皆是，比如給海康威視提供人臉識(shí)別算法的公司。問題就在于，海康在用你算法的時(shí)候，人家也有龐大的研發(fā)團(tuán)隊(duì)在研究自己的算法。現(xiàn)在用你是人家還沒準(zhǔn)備好，一旦準(zhǔn)備好立刻會(huì)把你替換掉。

　　即使在有一定技術(shù)門檻的行業(yè)，技術(shù)提供商的日子同樣并不好過。比如專注嵌入式的視覺處理芯片的Movidius，大疆無人機(jī)一直在用他們的芯片。但自從大疆統(tǒng)治了消費(fèi)級(jí)無人機(jī)市場(chǎng)后，大疆現(xiàn)在也很自然地開始研發(fā)自己的芯片。

　　按說芯片的技術(shù)壁壘并不低，但只要行業(yè)集中度高，贏家就會(huì)選擇通吃。比如做手機(jī)的廠商，出貨量到了一個(gè)閥值，都有動(dòng)力自己做芯片。像蘋果、三星、華為還有現(xiàn)在的小米，都選擇了自己做手機(jī)CPU。所以聯(lián)發(fā)科、高通這些技術(shù)提供商，其實(shí)是挺痛苦的。

　　這其實(shí)是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈通用規(guī)律：產(chǎn)業(yè)鏈上的壟斷者會(huì)吃掉所有利潤(rùn)，而且他們非常有動(dòng)力往上游或下游擴(kuò)展。拿PC產(chǎn)業(yè)鏈舉例，內(nèi)存、硬盤、整機(jī)、顯示器……都不賺錢。錢被誰賺走了？Windows和Intel卻賺走了絕大部分利潤(rùn)。

　　既然做純技術(shù)提供商沒有出路，那怎么辦？浩哥提出“一橫一縱”理論。前期做技術(shù)服務(wù)可以，但是不能一輩子做技術(shù)服務(wù)。

　　“一橫”就是指你提供的技術(shù)服務(wù)。通常“一橫”能服務(wù)很多行業(yè)，一定要找到1、2個(gè)，你認(rèn)為最有市場(chǎng)機(jī)會(huì)，最適合你的垂直領(lǐng)域，深扎進(jìn)去做“全棧”：把技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，然后搞定用戶賣出去，實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，再通過商業(yè)反饋更多的數(shù)據(jù)，更加夯實(shí)自己的技術(shù)。一句話講，要做技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)和數(shù)據(jù)四位一體的“全棧”，這就是“一縱”。這才是健康的商業(yè)模式。

　　在垂直外的行業(yè)，因?yàn)闆]有利益沖突，你仍可老老實(shí)實(shí)的做技術(shù)服務(wù)。這樣的話，商業(yè)上你能吃透一個(gè)垂直行業(yè)，技術(shù)上你還能通過橫向合作，形成更多的數(shù)據(jù)回路，從而夯實(shí)你的技術(shù)。這個(gè)就是“一橫一縱”理論。

　　那么對(duì)于技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，從“一橫”走到“一縱”，要選哪個(gè)垂直領(lǐng)域，取決5個(gè)關(guān)鍵因素：

　　市場(chǎng)空間夠不夠大？

　　做垂直領(lǐng)域的全棧，還是做橫向的技術(shù)提供商？取決市場(chǎng)空間哪個(gè)更大。找對(duì)垂直領(lǐng)域，即使只占一點(diǎn)點(diǎn)市場(chǎng)份額，也可能比做“一橫”全歸你的收益大。拿美圖公司舉例，他們有美圖秀秀、美拍、美顏相機(jī)等APP，同時(shí)還會(huì)跟很多手機(jī)廠商合作，提供相機(jī)拍攝的美顏效果，你可以理解這就是技術(shù)服務(wù)。

　　但研究2016財(cái)報(bào)后，大家知道美圖秀秀選的“一縱”是什么嗎？就是美圖手機(jī)。以上提到的技術(shù)服務(wù)都遠(yuǎn)沒有垂直做美圖手機(jī)賺錢。美圖手機(jī)占了公司全部營(yíng)收的93%。雖然美圖手機(jī)去年的銷量大約在74.8萬臺(tái)，僅僅只占國(guó)內(nèi)手機(jī)市場(chǎng)全年銷量5億多臺(tái)的不足0.15%。

　　行業(yè)集中度如何？

　　做“一橫”技術(shù)提供商時(shí)，最擔(dān)心的是你的上游或下游過于集中，或者說頭部效應(yīng)越明顯，對(duì)技術(shù)提供商就越不利。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，IDC時(shí)代，HP、DELL等廠商賣服務(wù)器，都是直接賣給各IT公司，大家日子過的都很滋潤(rùn)。但2010年之后就很難做了，因?yàn)樵朴?jì)算出現(xiàn)了。

　　提供云計(jì)算的廠商就那幾個(gè)，兩只手就能數(shù)出來。而且頭部效應(yīng)極其明顯，僅阿里云一家占了50%以上份額。如果你是一個(gè)技術(shù)提供商，在跟這么壟斷的行業(yè)去談判，你會(huì)發(fā)現(xiàn)沒有任何籌碼。所以現(xiàn)在就很悲催，假設(shè)我是阿里云，會(huì)讓你列出BOM成本，我就給你5%或10%的利潤(rùn)，這個(gè)生意就很難做了。

　　在這種情況下，你當(dāng)然有意愿也往上游走。但帶來的問題是什么？如果上游集中度高，說明這事的壁壘很高，你作為技術(shù)提供商想往上走，同樣很困難；如果這個(gè)上游集中度低或客戶很零散，對(duì)你是件好事。但是你也沒有太大動(dòng)力往上游走，因?yàn)檫@個(gè)市場(chǎng)本來就很零散，你即使殺進(jìn)去，可能只有1%的市場(chǎng)份額，而且使得99%的人都變成你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手了。這是個(gè)悖論。

　　技術(shù)是改良還是革命？

　　如果你的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)這個(gè)垂直領(lǐng)域是革命性的，就越有機(jī)會(huì)走到上游。如果只是改良性的，你就老老實(shí)實(shí)在下游賺個(gè)辛苦錢算了。 越是顛覆性的東西，越有機(jī)會(huì)往上游走。因?yàn)樯嫌卧诫x不開你，意味著你有機(jī)會(huì)做他的事。

　　打個(gè)異想天開的比方，如果你能提供一個(gè)“待機(jī)一禮拜”的電池，那你就可以考慮自己做手機(jī)，你的手機(jī)只打一點(diǎn)：一星期不用充電，而且是全球唯一！就這一點(diǎn)可能就夠了，因?yàn)檫@個(gè)技術(shù)是革命性的。相反，如果是改良性的技術(shù)，例如你的電池待機(jī)只是比以前多了10~20%，那你還是老老實(shí)實(shí)賣電池吧。

　　雙方壁壘誰更高？

　　技術(shù)提供商的壁壘和上游客戶的壁壘哪個(gè)更高，也決定做“一縱”的成敗。拿比較火的直播平臺(tái)而言，現(xiàn)在都有美顏功能，例如給女孩長(zhǎng)出個(gè)耳朵那種，這個(gè)通常都是第三方提供的技術(shù)。技術(shù)本身的壁壘并不高，很多公司都能提供，雖然效果有一些小的差異，但你沒有明顯優(yōu)勢(shì)。

　　可是直播的壁壘相當(dāng)高，這事有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，用戶越多會(huì)吸引更多的美女主播，因?yàn)槟苜嵉礁噱X，美女主播越多，也會(huì)帶來更多的用戶。同時(shí)你舍得花錢，需要很多資金來買流量以及簽約很NB的主播。所以這個(gè)事壁壘很高。你做技術(shù)提供商壁壘不高。這種情況下，雖然技術(shù)提供商只能賺個(gè)辛苦錢，但是仍然完全沒有機(jī)會(huì)往上游走。

　　到底跟團(tuán)隊(duì)基因相符不相符？

　　能做得了技術(shù)服務(wù)，不代表能做垂直解決方案，做全棧，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)不一定有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，這是很大的問題。亞馬遜的無人便利店Amazon Go出來之后，國(guó)內(nèi)不少技術(shù)團(tuán)隊(duì)也想提供類似的技術(shù)，甚至想做2C的便利店。

　　與他們聊完后，我都會(huì)勸他們?cè)倏紤]一下，你的技術(shù)再好，對(duì)于用戶而言，他買東西的時(shí)候，會(huì)看這個(gè)便利店有人還是無人的嗎？不會(huì)，這不是優(yōu)先選項(xiàng)。他首要考慮的還是——哪個(gè)便利店離我更近，以及我想買的東西這個(gè)便利店有沒有。

　　從這個(gè)意義講，這又回到了零售的本質(zhì)。所以如果團(tuán)隊(duì)沒有零售的基因，沒有懂零售的人，就別考慮自己開便利店的事。這時(shí)候，很多人可能會(huì)問“那我找個(gè)懂行業(yè)的高管不就行了么？”這事沒那么簡(jiǎn)單，如果CEO不了解行業(yè)本質(zhì)，其實(shí)是很難靠一個(gè)高管去彌補(bǔ)的。

　　我特別相信基因決定論，如果任何一個(gè)新的商業(yè)，BAT找個(gè)懂行業(yè)的高管就能搞定了，那中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的生意就全是BAT的了，就沒創(chuàng)業(yè)公司什么事了。BAT，一個(gè)做搜索，一個(gè)做電商，一個(gè)做社交。其實(shí)他們3個(gè)都把對(duì)方的事情已嘗試了一遍，最后都不成功。所以大家能做什么，不能做什么，跟這個(gè)公司的基因是高度相關(guān)的。

　　第六個(gè)問題：2C vs 2B

　　最后一個(gè)問題，簡(jiǎn)單說一下，科技成熟都需要一定的時(shí)間。因?yàn)閺娜魏渭夹g(shù)普及演進(jìn)的角度，幾乎都延續(xù)了先是從軍工（航天）、到政府、到企業(yè)、到B2B2C、再到2C這個(gè)規(guī)律。人工智能也一樣，目前人工智能在2C市場(chǎng)還不是很成熟。

　　簡(jiǎn)單說機(jī)器人，在個(gè)人消費(fèi)者市場(chǎng)，出貨量大的機(jī)器人只有4類產(chǎn)品：掃地機(jī)器人、無人機(jī)、STEAM教育類機(jī)器人和亞馬遜ECHO為代表的智能音箱。為什么2C市場(chǎng)早期的普及有一定的困難，簡(jiǎn)單講幾個(gè)原因：

　　1. 產(chǎn)業(yè)鏈不成熟

　　我做一個(gè)創(chuàng)新的東西，成品有10個(gè)部件。每一個(gè)部件都得自己做，而且因?yàn)槌鲐浟坎淮螅總€(gè)部件都沒有規(guī)模效應(yīng)，這就導(dǎo)致每個(gè)部件都很貴，那你最后做出成品一定很貴。這是非常大的問題。

　　2. 2C是額外花錢

　　這也是很重要的一個(gè)問題，2C端的用戶因?yàn)樽蕴脱㈩~外花錢，所以對(duì)價(jià)格通常比較敏感，產(chǎn)品很貴就是一個(gè)很大的門檻。

　　3. 2C產(chǎn)品的用戶期待度高

　　用戶買了這么貴的東西，自然對(duì)產(chǎn)品的期待度會(huì)更高很多。大家覺得我買一個(gè)機(jī)器人回來，恨不得什么都能干：又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清潔、又能講英語。但這是不現(xiàn)實(shí)的，現(xiàn)在的技術(shù)成熟度離此還有些遠(yuǎn)。

　　相對(duì)于2C端，這些問題在2B端卻不是問題。

　　1. 2B端對(duì)價(jià)格承受能力更高

　　首先，企業(yè)對(duì)價(jià)格的承受能力顯然比2C強(qiáng)很多。你說一個(gè)機(jī)器人2萬，2C消費(fèi)者不可能買，但企業(yè)問題不大，企業(yè)對(duì)成本承受能力高。

　　2. 2B的核心目的是降成本

　　舉例工業(yè)機(jī)器人，10萬塊錢一個(gè)，聽起來很貴。但一個(gè)工業(yè)機(jī)器人替代你2個(gè)崗位。這2個(gè)崗位一年也得10萬塊錢，還不算四險(xiǎn)一金。然后這機(jī)器人能工作4年，這一下成本只有你原來的25%，甚至不到。那么企業(yè)一算賬，覺得還是很便宜。

　　3. 2B可以采取人機(jī)混合模式

　　還有2B端的機(jī)器人應(yīng)用更簡(jiǎn)單一些。一方面大多是單任務(wù)，機(jī)器人只要做好一件事就行了，實(shí)現(xiàn)起來簡(jiǎn)單。另外，很多都是以“人機(jī)混合”模式在作業(yè)。也就是以前需要10個(gè)人干活，現(xiàn)在我用機(jī)器人替代一半人。簡(jiǎn)單重復(fù)的工作用機(jī)器人替代，復(fù)雜的用剩下的5個(gè)人，這就是“人機(jī)混合”模式。

　　舉個(gè)例子，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外已有很多安保機(jī)器人，按固定路線去巡邏。你可以理解為移動(dòng)的攝像頭，當(dāng)然算法上肯定加入了一些識(shí)別的東西。固定繞路線巡邏，這個(gè)完全可以交給機(jī)器人來做。難的是，在巡邏的過程中，如果發(fā)現(xiàn)有老太太摔倒了，讓機(jī)器人扶起來，這個(gè)目前還做不到。