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戈壁创投徐晨:AI之所以让人振奋 在于它创造了真正意义上的新平台

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戈壁创投徐晨:AI之所以让人振奋 在于它创造了真正意义上的新平台

目前整个平台上大多是以技术为优先的公司,多数企业过去服务企业客户为主。C端的服务出现在包括移动互联网的大平台,或者所谓的互联网整个演进的路径差不多的时候,在竞争到达一定程度后才会出现。

2017年9月19日,戈壁创投和机器之心举办了“爆破”Gobi AI论坛。在本次论坛中,戈壁创投管理合伙人徐晨和机器之心创始人赵云峰就人工智能热潮、产业应用和创业机会展开了对话。

徐晨指出,从创业团队的特征而言,这一波创业者多数选择创造一个需求,在以这样的目的切入。更多人已经开始寻找不同的节点,做细分的领域。在AI与传统场景和产业结合时,在没有结构化数据存在的情况下,可以从数据的流量入口占据资源。针对AI的两种业务模式,为企业做项目和提供SaaS服务,徐晨认为SaaS的服务,应该是主流的趋势,哪怕企业会有封闭的需求,多数的企业,都会选择SaaS的方式。

针对人工智能2C时代即将到来,AI公司会如何应对的问题,徐晨指出AI之所以让人振奋,在于它创造了真正意义上的新平台。目前整个平台资源上多数是以技术为优先的公司,多数企业过去采用的是以服务企业客户为主的方式。C端的服务出现在包括移动互联网的大平台,或者所谓的互联网整个演进的路径差不多的时候,也就是竞争到达一定程度以后。2C的业务,在它的商业模式创新期,可以把更多的精力集中在对用户的感知上,同时有一个不同的特别的场景。

以下为对话节选,界面创业有摘选和编辑:

赵云峰:我们这一轮人工智能创业有哪些新的明显的特点,可以让创业团队变得不像驮盐的驴子那样?

徐晨:人工智能的创业,经过几年是比较成熟的了,从一波主要以算法切入的创业者,到现在更多以应用场景的创业者,最近大的趋势,比较大的变化在于,第一个,大家可能更多学会不是单纯从自己创造一个场景来做这个事儿。在去年和前年,我们看到了,多数都是所谓的创造一个需求,以这样的目的切入的。同时在过去两年左右,很多算法都是抱着做基础的想法,在那个时候也没错,的确大家看到,是全新的行业,随着从去年开始,更多巨头慢慢开始进入这个行业以后,大家也开始意识到,投入基础设施,是时间比较漫长,同时资源消耗比较大的行业。

更多人已经开始寻找不同的节点,做细分的领域,特别从去年来看到今年,有几个行业里面,还是有蛮大突破的,一个是教育,在教育方面,有很多公司成功把人工数据,和原有的数字资源结合起来,起到和机器配备的作用,同时产生收益。第二个,就是大的工业物联网和工业4.0的场景,因为这个行业本身的特点,其实数据一直在产生,但是没有太多人去做收集和分析,这一块有人如果能够开始切入行业,能够把更多的数据累计起来,同时把自己的算法跟前期更多的企业结合起来,会有可能形成新的品牌。还有一块,今年很火了,就是所谓大的,包括金融科技,包括在国内做业务,所谓的政策方面的风险,的确长期存在的,但是同时也看到,所谓的机遇也是这些挑战的机会,找到真实市场机会的创业者,在今年来说得到不错的发展。

赵云峰:你提到几个场景,像教育、Fintech(金融科技),AI在这些行业有更大的前途的话,传统的场景和产业应该具备何种特征?  

徐晨:AI切入的思维逻辑,和原来做大数据有点类似,如果在没有广义数据存在的情况下,或者缺乏结构化数据情况下,可以从数据的流量入口,或者从数据本身来做切入,把资源占据。在教育行业,虽然有一些大的机构,这些教育机构的体量还不足以垄断市场,包括我们前面说到的工业生产有些类似,这种行业,可以做所谓大的算法,或者说做一些场景化的所谓解决方案,当然还有最简单的一块,很多金融方面,还有包括所谓的BI方面,就是简单的一些劳动力就行,越简单切入的业务,可能面临一个最大的挑战,相对来说门槛也比较低,毛利本身来说,所谓的长期维持高毛利可能性也比较小。包括做中间的所谓的流程的处理,这些你会发现,在今年来说,其实很多公司业务收入都不错,但另外一个维度,你会发现,这些企业,本身来说,主要的核心竞争力,并不是所谓的算法和技术本身,而更多的是所谓的销售能力,还有包括所谓的针对不同的企业客户制定方案的能力,所以这个业务维度和很多创业本身,技术研发和产品为核心的能力,本身是错位的,这一点也是值得大家考虑的。现在看起来火热或者很好的东西,可能并不是作为一个,特别是一个小的创业者,如果有这方面的背景可以,并不是切的最优的一个点。

赵云峰:这个说的很有感触,大家会发现,现在AI比较热,估值比较高,绝大多数的商业模式都是给企业做项目,也有一些相对来说,比较勇敢,比较少的公司,也去做一些SaaS的服务,您如何看待两类不同的业务模式的?

徐晨:其实我觉得某种程度上来说,AI本身对我们来说是一个广义大的场景,我觉得这两种可能性,都会存在,特别做项目,对于多数的比较成熟的企业,特别在中国,作为客户来说,,从感知上来说,这种所谓的方式,对他们来说威胁比较小。而且我觉得还有很多的不少的所谓大的机构,还抱着自己来做的心,我们之前接触过不少给金融结构做业务外包的公司,或者给金融机构作为客户定制化管理的公司,很多时候客户同时采购几家的方案,第二种你会发现多数的客户对所谓的业务的探讨,在某一个部门,或者某一个业务环节,这块最大的难点就在于,我们其实从软件本身来看的话,包括做所谓系统,做平台的人来看,这种业务就是消除为驱动导向。公司到一定阶段以后,跟很多人说是一个平庸的公司,以销售为主导驱动的一个企业,包括最近思科卖给Oracle以后,基本上不行了,它的一个特点,完全是销售导向型的公司模式,SaaS现在目前看挑战非常大,第一个让用户,平台搭建在,所谓的系统之上的话,或者把它的数据对第三方开放是有比较大的难度,特别是从人工智能长期来看,我觉得基于所谓平台的服务,SaaS的服务,应该是主流的趋势,哪怕企业会有封闭的需求,多数的企业,都会选择SaaS的方式。

其实只有这样的情况下,才会真正意义上,AI带来的所谓广义的优势,这种情况下,不光得到自己所谓的数据,和自己业务的梳理,而是来自于更大的数据池,来自于整个行业,各个不同公司,同时对这个行业影响以后,你的业务在中间产生的反应。 

赵云峰:现在看来,这次AI技术的升级,更像是过去传统的软件服务,因为现在绝大多数AI公司都是2B的,我要用一些具体的方案,解决传统客户的需求,徐总如果我们人工智能2C的时代马上到来的话,会不会让这样一些AI公司能够活的相对来说更舒服一些?或者更擅长一些?因为好多是从互联网转型过来的。

徐晨:这种看法,我觉得在整个现在这个时代,AI出现,它之所以感到兴奋,并不是AI创造了一两个所谓大的公司,而是它创造了真正意义上所谓新的平台,为什么说2B为主呢?现在目前看起来,整个平台资源,多数以技术为优先的公司,跑的比平台更前面,或者多数技术的公司,没有办法利用这个平台,做很多的商业应用,这是一个过去多数企业,以服务企业客户服务为主的方式,C端更多是大平台出现以后,包括移动互联网,或者所谓的互联网整个演进的路径差不多,所谓竞争到达一定程度以后,2C的业务,本身来说,它的商业模式创新期,包括对于客户的抓取性,某种情况下,可以把更多的精力,集中在用户的感知上。同时有一个特别的不同的场景,很多企业,可能会成为我们真正意义上B2B2C的合作商,它有很强的客户能力的公司,成为下一代服务客户的厂商。它自己用一套整个相对高效的管理方式,成为服装行业新的巨头,我们仔细来看,现在多数厂商,很多厂商用流程生产,或者多SKO,少生产线的方式生产。对于AI行业,到了后期,也会出现所谓能够服务更多的针对意义上的用户,帮助他们。    

赵云峰:刚才提到了不同的商业模式,下一个问题是,我们中美创业的区别,我们谈论人工智能,研究技术还是产业,跟美国都是绕不开的一个话题,刚才提到,国内更多公司做项目,美国公司做SaaS,这是一个很大的区别,另外观察到,在过去几年,基本上发出过原创性论文的,还有做出比较优秀的demo和产品的公司,基本上都被巨头收购了,徐总对中美之间的AI创业区别有什么看法?  

徐晨:某种程度来说,大家说美国AI人才的储备比中国人才量大很多,有人做过统计,美国的AI人才是中国的五到六倍,换一个角度来看,现在这些公司,我们抛开这个量来看,质来说的话,两国所谓的中间的差异越来越近,第二个,在企业客户,所谓客户端,对这个技术本身,采用新技术意愿来看,国内比国外更强,在大的政府型采购的方向上,中国比美国政府在这方面更加的勇敢,从这一点来看,中国某种程度来说,在AI上来说,为这个企业创造更大的市场,所以不管从本身商业逻辑来看,最后不管技术本身的发展,到底是怎么样的,更多的还是以市场为主要的驱动性,作为它的吸引力来流动的,这一点来看,中国某种程度来说,在现在的阶段,和美国在很多方面是非常接近的。当然还有一点,比较重要的一点,其实现在从本身底层技术来看,国家的分配越来越大,很多企业,采取多种所谓的技术,做融合性的开发,包括很多国外企业在中国做了很多业务,这一块中间的界限越来越模糊。

 

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戈壁创投徐晨:AI之所以让人振奋 在于它创造了真正意义上的新平台

目前整个平台上大多是以技术为优先的公司,多数企业过去服务企业客户为主。C端的服务出现在包括移动互联网的大平台,或者所谓的互联网整个演进的路径差不多的时候,在竞争到达一定程度后才会出现。

2017年9月19日,戈壁创投和机器之心举办了“爆破”Gobi AI论坛。在本次论坛中,戈壁创投管理合伙人徐晨和机器之心创始人赵云峰就人工智能热潮、产业应用和创业机会展开了对话。

徐晨指出,从创业团队的特征而言,这一波创业者多数选择创造一个需求,在以这样的目的切入。更多人已经开始寻找不同的节点,做细分的领域。在AI与传统场景和产业结合时,在没有结构化数据存在的情况下,可以从数据的流量入口占据资源。针对AI的两种业务模式,为企业做项目和提供SaaS服务,徐晨认为SaaS的服务,应该是主流的趋势,哪怕企业会有封闭的需求,多数的企业,都会选择SaaS的方式。

针对人工智能2C时代即将到来,AI公司会如何应对的问题,徐晨指出AI之所以让人振奋,在于它创造了真正意义上的新平台。目前整个平台资源上多数是以技术为优先的公司,多数企业过去采用的是以服务企业客户为主的方式。C端的服务出现在包括移动互联网的大平台,或者所谓的互联网整个演进的路径差不多的时候,也就是竞争到达一定程度以后。2C的业务,在它的商业模式创新期,可以把更多的精力集中在对用户的感知上,同时有一个不同的特别的场景。

以下为对话节选,界面创业有摘选和编辑:

赵云峰:我们这一轮人工智能创业有哪些新的明显的特点,可以让创业团队变得不像驮盐的驴子那样?

徐晨:人工智能的创业,经过几年是比较成熟的了,从一波主要以算法切入的创业者,到现在更多以应用场景的创业者,最近大的趋势,比较大的变化在于,第一个,大家可能更多学会不是单纯从自己创造一个场景来做这个事儿。在去年和前年,我们看到了,多数都是所谓的创造一个需求,以这样的目的切入的。同时在过去两年左右,很多算法都是抱着做基础的想法,在那个时候也没错,的确大家看到,是全新的行业,随着从去年开始,更多巨头慢慢开始进入这个行业以后,大家也开始意识到,投入基础设施,是时间比较漫长,同时资源消耗比较大的行业。

更多人已经开始寻找不同的节点,做细分的领域,特别从去年来看到今年,有几个行业里面,还是有蛮大突破的,一个是教育,在教育方面,有很多公司成功把人工数据,和原有的数字资源结合起来,起到和机器配备的作用,同时产生收益。第二个,就是大的工业物联网和工业4.0的场景,因为这个行业本身的特点,其实数据一直在产生,但是没有太多人去做收集和分析,这一块有人如果能够开始切入行业,能够把更多的数据累计起来,同时把自己的算法跟前期更多的企业结合起来,会有可能形成新的品牌。还有一块,今年很火了,就是所谓大的,包括金融科技,包括在国内做业务,所谓的政策方面的风险,的确长期存在的,但是同时也看到,所谓的机遇也是这些挑战的机会,找到真实市场机会的创业者,在今年来说得到不错的发展。

赵云峰:你提到几个场景,像教育、Fintech(金融科技),AI在这些行业有更大的前途的话,传统的场景和产业应该具备何种特征?  

徐晨:AI切入的思维逻辑,和原来做大数据有点类似,如果在没有广义数据存在的情况下,或者缺乏结构化数据情况下,可以从数据的流量入口,或者从数据本身来做切入,把资源占据。在教育行业,虽然有一些大的机构,这些教育机构的体量还不足以垄断市场,包括我们前面说到的工业生产有些类似,这种行业,可以做所谓大的算法,或者说做一些场景化的所谓解决方案,当然还有最简单的一块,很多金融方面,还有包括所谓的BI方面,就是简单的一些劳动力就行,越简单切入的业务,可能面临一个最大的挑战,相对来说门槛也比较低,毛利本身来说,所谓的长期维持高毛利可能性也比较小。包括做中间的所谓的流程的处理,这些你会发现,在今年来说,其实很多公司业务收入都不错,但另外一个维度,你会发现,这些企业,本身来说,主要的核心竞争力,并不是所谓的算法和技术本身,而更多的是所谓的销售能力,还有包括所谓的针对不同的企业客户制定方案的能力,所以这个业务维度和很多创业本身,技术研发和产品为核心的能力,本身是错位的,这一点也是值得大家考虑的。现在看起来火热或者很好的东西,可能并不是作为一个,特别是一个小的创业者,如果有这方面的背景可以,并不是切的最优的一个点。

赵云峰:这个说的很有感触,大家会发现,现在AI比较热,估值比较高,绝大多数的商业模式都是给企业做项目,也有一些相对来说,比较勇敢,比较少的公司,也去做一些SaaS的服务,您如何看待两类不同的业务模式的?

徐晨:其实我觉得某种程度上来说,AI本身对我们来说是一个广义大的场景,我觉得这两种可能性,都会存在,特别做项目,对于多数的比较成熟的企业,特别在中国,作为客户来说,,从感知上来说,这种所谓的方式,对他们来说威胁比较小。而且我觉得还有很多的不少的所谓大的机构,还抱着自己来做的心,我们之前接触过不少给金融结构做业务外包的公司,或者给金融机构作为客户定制化管理的公司,很多时候客户同时采购几家的方案,第二种你会发现多数的客户对所谓的业务的探讨,在某一个部门,或者某一个业务环节,这块最大的难点就在于,我们其实从软件本身来看的话,包括做所谓系统,做平台的人来看,这种业务就是消除为驱动导向。公司到一定阶段以后,跟很多人说是一个平庸的公司,以销售为主导驱动的一个企业,包括最近思科卖给Oracle以后,基本上不行了,它的一个特点,完全是销售导向型的公司模式,SaaS现在目前看挑战非常大,第一个让用户,平台搭建在,所谓的系统之上的话,或者把它的数据对第三方开放是有比较大的难度,特别是从人工智能长期来看,我觉得基于所谓平台的服务,SaaS的服务,应该是主流的趋势,哪怕企业会有封闭的需求,多数的企业,都会选择SaaS的方式。

其实只有这样的情况下,才会真正意义上,AI带来的所谓广义的优势,这种情况下,不光得到自己所谓的数据,和自己业务的梳理,而是来自于更大的数据池,来自于整个行业,各个不同公司,同时对这个行业影响以后,你的业务在中间产生的反应。 

赵云峰:现在看来,这次AI技术的升级,更像是过去传统的软件服务,因为现在绝大多数AI公司都是2B的,我要用一些具体的方案,解决传统客户的需求,徐总如果我们人工智能2C的时代马上到来的话,会不会让这样一些AI公司能够活的相对来说更舒服一些?或者更擅长一些?因为好多是从互联网转型过来的。

徐晨:这种看法,我觉得在整个现在这个时代,AI出现,它之所以感到兴奋,并不是AI创造了一两个所谓大的公司,而是它创造了真正意义上所谓新的平台,为什么说2B为主呢?现在目前看起来,整个平台资源,多数以技术为优先的公司,跑的比平台更前面,或者多数技术的公司,没有办法利用这个平台,做很多的商业应用,这是一个过去多数企业,以服务企业客户服务为主的方式,C端更多是大平台出现以后,包括移动互联网,或者所谓的互联网整个演进的路径差不多,所谓竞争到达一定程度以后,2C的业务,本身来说,它的商业模式创新期,包括对于客户的抓取性,某种情况下,可以把更多的精力,集中在用户的感知上。同时有一个特别的不同的场景,很多企业,可能会成为我们真正意义上B2B2C的合作商,它有很强的客户能力的公司,成为下一代服务客户的厂商。它自己用一套整个相对高效的管理方式,成为服装行业新的巨头,我们仔细来看,现在多数厂商,很多厂商用流程生产,或者多SKO,少生产线的方式生产。对于AI行业,到了后期,也会出现所谓能够服务更多的针对意义上的用户,帮助他们。    

赵云峰:刚才提到了不同的商业模式,下一个问题是,我们中美创业的区别,我们谈论人工智能,研究技术还是产业,跟美国都是绕不开的一个话题,刚才提到,国内更多公司做项目,美国公司做SaaS,这是一个很大的区别,另外观察到,在过去几年,基本上发出过原创性论文的,还有做出比较优秀的demo和产品的公司,基本上都被巨头收购了,徐总对中美之间的AI创业区别有什么看法?  

徐晨:某种程度来说,大家说美国AI人才的储备比中国人才量大很多,有人做过统计,美国的AI人才是中国的五到六倍,换一个角度来看,现在这些公司,我们抛开这个量来看,质来说的话,两国所谓的中间的差异越来越近,第二个,在企业客户,所谓客户端,对这个技术本身,采用新技术意愿来看,国内比国外更强,在大的政府型采购的方向上,中国比美国政府在这方面更加的勇敢,从这一点来看,中国某种程度来说,在AI上来说,为这个企业创造更大的市场,所以不管从本身商业逻辑来看,最后不管技术本身的发展,到底是怎么样的,更多的还是以市场为主要的驱动性,作为它的吸引力来流动的,这一点来看,中国某种程度来说,在现在的阶段,和美国在很多方面是非常接近的。当然还有一点,比较重要的一点,其实现在从本身底层技术来看,国家的分配越来越大,很多企业,采取多种所谓的技术,做融合性的开发,包括很多国外企业在中国做了很多业务,这一块中间的界限越来越模糊。

 

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