失落的兴奋，人工智能创业的困境与焦虑

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雷锋。(公开号码:雷锋。作者简介:陈，中国科学院音系研究所博士，声音科技创始人兼首席执行官。

国务院刚刚发布了《新一代人工智能发展规划》，鼓励高校、科研院所和企业合作开展人工智能学科建设。在这种背景下，中国科学院大学率先成立了人工智能研究所。根据这一发展，人工智能成为一流学科的可能性很高。

苹果刚刚召开了新闻发布会，全屏幕iphone x采用了人脸识别技术，这让简历领域的企业家们兴奋不已。然而，这种人脸识别不是另一种人脸识别。苹果的人脸识别不使用普通摄像头，而是采用红外主动识别技术，这样就可以实现三维识别，增强安全系数。尽管这项技术仍然容易受到光的干扰，但苹果总能在行业中引发技术变革。

这些都是非常激动人心的消息，但也有一些负面的消息。例如，斯坦福大学的几位研究人员发表了一篇论文，通过深入研究来判断照片中的人是否有同性恋倾向。甚至这些研究人员也希望通过照片来判断人们的智商和政治倾向。平心而论，这是将人工智能视为高尚的表现。这和我们古老的算命有什么不同？此外，深入学习根本做不到这一点。

此外，还有几个消息可能被遗忘了:2017年初，微软收购了马鲁巴；，一家主要从事自然语言处理的人工智能初创公司；今年3月，谷歌收购了卡格尔；；今年5月，将人工智能助手从移动应用搜索转变为智能搜索的quixey正式关闭。此外，苹果收购了格；2亿美元；6月，synaptics宣布收购conexant systems和marvell technology group的多媒体业务，支付总额为3.95亿美元的现金和726，666股conexant普通股；今年7月，谷歌收购了印度人工智能公司哈利实验室(halli labs)，百度收购了硅谷初创公司凯特·艾(kitt.ai)。

人工智能初创公司似乎充满了兴奋，但如果你仔细想想，这是一个非常可怕的现象，因为人工智能初创公司的每一项成就基本上都被巨头们侵吞了。收购或关闭似乎是人工智能初创企业不可避免的命运。那么，如果我们坚持走自主发展的道路，我们能做些什么呢？这可以从国内外语音识别领域两大巨头的情况来分析。首先，让我们看看IFlytek，中国领先的语音识别公司。最近，它还与长江商学院的薛教授相互指责。稳定的利润可能是IFlytek目前最大的尴尬。其次，看看nuance，一家老牌的外国语音识别公司。下图显示了该公司的全球网页。这家公司是否还在做语音识别几乎是个疑问。转型的压力曾让nuance陷入困境，其股价一直徘徊在低位。

2017年似乎也是资本市场的休眠年。虽然大家的关注非常热烈，但真正的投资案例并不多，显然没有2016年那么热烈。许多风投企业已经开始思考，当第一波科技公司获得投资时，这些企业如何登陆。资本市场很奇怪。当投资者冷静思考时，这表明这个市场存在一些隐忧。

人工智能还有第四种创业方式。现实是它太瘦了。破产、收购和独立发展似乎各有苦衷。此时，中间路线是最好的选择，所以许多著名的人工智能初创公司选择出售公司，包括著名的deepmind。即使是像nuance这样坚持独立开发的公司，在销售困难时也是唯一的选择。

那么，还有第四条路可走吗？

算法和数据不是关键问题

有一点非常清楚，第四条道路的关键不应该是当前人工智能企业的核心价值观:算法和数据。

承认这一点很痛苦，因为基于技术的初创企业经常有一个误解，那就是他们只重视技术。当然，许多公司也强调数据，但这不是一个绝对的门槛。技术总是反复更新的。当技术不具有颠覆性时，技术的核心价值就会打折扣。当然，这绝不是否认技术的价值。它只是从一个企业在某个阶段的发展来讨论的。事实上，技术是打破现有商业平衡的唯一绝对力量。

再看看数据，大数据实际上是一个错综复杂的领域。更多的数据意味着更多的投资，但只有相对数量的数据才能产生价值，这意味着更多的浪费。有价值的数据对企业绝对有帮助，对技术升级至关重要，但这是否意味着关键？似乎一些陷入困境的大型企业并不缺少数据，这个问题很难解释。

实现是业务核心的逻辑

第四条路的核心是什么？通用电气公司总裁杰克，你为什么不从退货开始讨论业务的本质呢？韦尔奇曾经写过一本名为《商业的本质》的书，这本书可以谈论很多，但不像人们普遍理解的那样简单:赚钱。谈到赚钱，有必要分析当前企业赚钱的历史和主要模式。

第一种模式可归因于产品，即销售模式，这是最原始和直接的商业模式。公司劳动创造的产品直接出售给客户实现。它可以分为两种产品模式:B端和C端。b端产品一般面向行业，依靠关系营销，而C端产品一般面向大众消费，依靠渠道营销，包括线上和线下。这种模式的核心是产品要有数量和能量，其缺点是容易积压。许多管理课程用来研究库存问题。事实上，大多数公司都处于这种模式，包括英特尔、苹果、华为、联想和小米等巨头。联想是典型的，其核心收入是销售个人电脑和相关产品。

第二种模式是授权模式，不提供实体(光盘不可计数)，只以份数作为收费依据。最典型的软件公司是微软，它通过出售windows和office来获利。这种模式的优点是，随着用户规模的扩大，其R&D或产品成本可以被稀释，这大大有助于企业的利润。例如，微软的营业额并不显著，但其影响力非同寻常，这也使比尔·盖茨成为最富有的人。然而，这种模式的缺点也很明显。事实上，如果不能形成垄断地位，这种模式很难赚钱，因为集资很麻烦。例如，杜比也是一家典型的授权公司，但它的核心不是技术，而是一个好莱坞长期束缚的品牌。即便如此，杜比也不得不依靠芯片公司的约束来确认其许可数量。这种商业模式在互联网时代稍微好一点，但仍然存在着难以收钱的尴尬。

第三种模式可以说是广告模式，这很容易理解。所有的电视广播都必须插入广告，这是电视台和电台的主要收入渠道。互联网公司严重依赖广告，如门户网站新浪和搜狐，甚至百度、谷歌和facebook也主要依赖广告收入。事实上，广告模式渗透到所有行业，许多传统企业也依赖广告生存。广告也是产品公司投资的一大部分。然而，这种模式的缺点是，必须有交通，中央电视台的广告往往会拍摄高价格，头部效应是非常显著的。事实上，目前互联网核心流量背后的巨大价值是广告，因此互联网公司不敢错过任何门户网站，这意味着未来的流量将是昂贵的。

第四种模式是服务模式。服务的概念是广泛的。基本上，那些不在前三种模式中的可以归入这一类。例如，保姆是一种服务，接线员的电话账单是一种服务，分时租赁如共享自行车也是一种服务。广义而言，苹果的商店、百度的搜索、阿里的交易和腾讯的社交都可以说是一种服务，但这种服务可能不会直接实现。互联网公司更喜欢免费服务的模式，然后通过广告或分销来实现。“羊毛在狗身上，猪买单”的典型逻辑。游戏产业应该是特殊的。终端游戏过去主要依靠授权模式，而网络游戏和手机游戏基本上是服务模式，然后通过卖成绩和卖道具来实现。互联网最成功的事情就是将服务迁移到网上，大大降低了服务成本，实现了从1到100的快速扩展，避免了过程中的成本问题。

然而，如何实现始于技术和数据的人工智能呢？

人工智能企业直接销售产品吗？这很困难，因为科技公司通常缺乏营销理念和渠道优势，这是由一家公司的基因决定的。相反，产品公司通常很难转变成技术公司。但这并不意味着技术和产品公司之间的转变是不可逾越的。苹果和华为是典型的例子，技术和营销同样强大。从许多情况来看，技术公司最容易选择的方向是延伸到产品公司。一些公司依靠销售数据赚钱，但这是一种短期收入模式。在竞争时，这种模式实际上很难保持合理的利润。

当然，人工智能企业最直接的商业模式是授权，所以技术企业一开始会选择这种模式。然而，如前所述，这种模式的困难在于筹集资金。当面临竞争时，价格战会伤害这种模式，这将严重阻碍公司规模的扩大。

广告怎么样？显然，这也很困难。人工智能与传统技术的最大区别在于，人工智能强调实时性和交互性，这对广告模式是非常致命的。例如，在现场表演中做广告是可以的。如果插入一个不相关的广告，估计很容易出现问题，并且会影响积极的逻辑。因此，直播平台更倾向于平台绘制模式，这实际上是一种服务的实现。

服务实现似乎是人工智能登陆的最佳商业模式。据估计，在第五种模式被新人们发现之前，许多大企业也会把钱投在这条路上。服务实现也是互联网企业最透彻理解的模式，它甚至把这种模式从线上带到了线下。但是人工智能如何通过服务实现呢？

待在明后，天可能会多云。人工智能公司坚信，当有流量时，实现它将是一件很自然的事情。但令人担忧的是，从个人电脑时代到移动时代，已经有一些巨人衰落了。目前，我们认为所有的商业模式都是清晰和自然的，但是回到10年前和20年前呢？我们不能从现在的角度来判断历史的决定。限制是大多数决策的本质。

这一波人工智能不是第一波，估计也不会是最后一波。人工智能企业最担心的是，他们终于到了黎明明，而且可能是阴天。新技术的驱动必然会打破现有业务结构的平衡，这不仅是技术的升级，也是业务模式的改变。也许核心属性没有改变，但是扩展肯定会改变。

决定公司高度的是最短的董事会。这样，如果人工智能企业家不深入思考并迅速做出调整，它很可能会迷失在兴奋之中。技术和数据只是公司起步的突破点。用船票登上诺亚方舟可能是不可能的，登船之路可能会更加荆棘丛生。决定公司高度的总是最短的董事会。创业不是头脑发热的简单事情。国家的支持和媒体的关注驱动着一个行业，而不是某个公司。认识自身的缺陷极其困难，企业家需要及时调整和适应。

例如，大多数人工智能初创公司都是技术出身，所以很容易忽略营销团队的概念和结构，认为营销是一件相对简单的事情。有很多企业家利用众筹销售一些产品，然后在天猫和京东购物，以为自己是营销专家。事实上，这并没有看到营销的本质。真正的营销，像管理一样，也是一门科学。在公司的结构中，技术、营销和管理总是三驾马车。营销整合了供应链、产品链、客户链和媒体链，是公司实现现金最直接的渠道。

即使在技术领域，也有许多误解。许多投资者和媒体认为深度学习是人工智能企业的核心，但当它真正落地时，情况可能并非如此。毕竟，公司不是一个国家研究机构或大学，尤其是一个初创公司，它不能承担科研任务，但更多的是技术的产品化，这需要大量工程师的合作。事实上，机器有多少智能意味着公司投入了多少人力和资本。一个伟大的公司永远不能依赖一个独行侠。

焦虑也是人工智能的投资者

然而，创业往往是冲动的，这比投资更危险、更疯狂。过于理想的保守主义很难突破创业的障碍。冷静和兴奋实际上是企业家最难控制的两个极端。创业是没有终点的，创业之路也是创业者的自我修养之路。当然，企业家受到尊重。即使失败了，他们也积累了社会进步的经验，为下一代企业家探索了道路。

创业之路更加坎坷和棘手，创业之心更加无奈和无助。当鲜花和掌声来临时，其实更多的是泪水和挫折。因此，这种焦虑自然会传递给最关注人工智能的投资者。自2017年以来，随着各种基金的关注，投资领域的竞争日益激烈。投资者逐渐明白创业的各种困难，政府和银行基金的参与也让小型风投更加痛苦。事实上，具有战略眼光的vc已经提前完成了投资布局，犹豫不决的vc可能已经错过了人工智能技术分红的投资窗口。但当谈到产品或平台时，人们发现在这两个领域占据绝对优势的所有巨头都被布局所控制，空初创企业的生存受到了严重挤压。当然，技术的颠覆往往超出预期。例如，苹果iphone x采用红外线作为人脸识别的主要技术，这本来是令人鼓舞的消息。然而，有几个人既高兴又担心，但这让基于普通摄像头的简历创业非常尴尬，这让激进投资者焦虑不安。毕竟，投资者更关心内部收益率。

创业和投资的那一天，焦虑弥漫。托马斯·l·弗里德曼认为世界是平的，但这是真的吗？

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