行業(yè)經(jīng)驗才是護城河

受訪者 / 王煜全文 / 齊卿

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行業(yè)經(jīng)驗才是護城河

受訪者 / 王煜全
文 / 齊卿

投資的邏輯是撮合一個生態(tài)圈，創(chuàng)業(yè)者只有一個核心技術(shù)也沒關(guān)系，我們來幫助配對。

《中歐商業(yè)評論》（以下簡稱CBR）：人工智能在今年呈現(xiàn)爆發(fā)式的應用，是哪些因素促進了這個現(xiàn)象的出現(xiàn)？

王煜全：人工智能的技術(shù)幾年前就已經(jīng)有所突破了：機器學習、多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理，在2006年的時候就很成熟了。2012年IBM的沃森參加智力挑戰(zhàn)賽，戰(zhàn)勝人類選手，是一個質(zhì)的突破，因為它能“聽懂”人類的語言，以接近人腦的方式思考，可以說是從0到1的變化。自此之后，有很多人工智能應用都開發(fā)出來了，只是過去在to B的領(lǐng)域用得比較多，沒有走到大眾的視野中。

王煜全海銀資本創(chuàng)始合伙人

發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)切入點

CBR：如何看待人工智能行業(yè)目前的格局，初創(chuàng)企業(yè)應如何選擇創(chuàng)業(yè)的切入點？

王煜全：我認為現(xiàn)在大公司還是有優(yōu)勢的。比如國內(nèi)的BAT，它們在數(shù)據(jù)上有先發(fā)的優(yōu)勢。人工智能一些底層通用平臺都開發(fā)出來了，并且是開源的，任何人都可以用?，F(xiàn)在創(chuàng)業(yè)，不要想再做一個平臺，IBM、微軟、Facebook這些公司都有很強的平臺，創(chuàng)業(yè)者基本上是沒機會的。

但是機會依然非常多。我們身邊有那么多行業(yè)，創(chuàng)業(yè)者能想到如何去改造嗎？你對哪個行業(yè)最了解？你的人工智能技術(shù)能夠解決哪些人的問題？舉個例子，大數(shù)據(jù)方面最牛的公司是Palantir。從技術(shù)角度看沒有什么獨創(chuàng)的東西，數(shù)據(jù)庫、分析軟件都是開源技術(shù)。但它的行業(yè)經(jīng)驗非常了不起，用大數(shù)據(jù)識別金融詐騙，識別人們之間的關(guān)系，這是它最牛的地方。這些就是創(chuàng)業(yè)者需要思考的。

CBR：從智能手機這次創(chuàng)業(yè)浪潮來看，具有入口效應的超級APP最為成功。人工智能時代，有沒有一些入口級的應用存在？

王煜全：我不覺得有入口級的應用存在，而是“入口”本身就會有很大的變化。這個“入口”要有溫度。人工智能除了to B端，在to C端也有大量的應用場景。人工智能需要與人互動，比如識別人的相貌、聽懂人的語言等等，這就需要一個入口，這個入口就是互動的界面。語音是一個界面，搜索是一個界面，導航也是一個界面，哪個界面最舒服？這取決于你的設(shè)備以及互動的方式。比如從手機設(shè)備看，Siri這種語音互動可能是很舒服的，很多公司也都在大力投入。

但我并不認為語音技術(shù)會是一個超級入口。亞馬遜最近推出了一款智能音箱叫Echo，你能夠通過聲音指令讓它購買商品、查詢天氣、甚至幫你訂機票。但音頻界面有個問題，它不能持續(xù)。比如你讓Echo幫你訂票，它把訂票的信息朗讀出來讓你確認，如果這個時候你走神了，就可能會導致你做出錯誤的行動，這在很多場景里面后果是很嚴重的。所以從更遠的方向看，音頻只是交互界面的開始，視覺界面更接近人與人交流的感受。你是愿意對著手機傻傻地說“請幫我訂個票”，還是愿意對一個小機器人說“請幫我訂個票”？訂票之后，小機器人如果可以投影到離你最近的桌面、墻壁上讓你確認訂票信息，體驗是不是更上一層樓？所以未來的界面是越來越整合的，人工智能需要有視覺、聽覺和觸覺，然后有反饋、有分析、有互動。人和人工智能的互動將來也會整合，不只是一個對話，未來還可以執(zhí)行你的指令。比如現(xiàn)在你對手機說，“請幫我買個牙膏”，它可能會把淘寶調(diào)出來，你還需要自己下單付款。而未來，它可以根據(jù)你的指令直接在淘寶上購買你指定的牙膏，通過分析你的語音確認身份后自動付款。我認為，人工智能時代的一個很大不同就是界面整合。我們投資的一些公司也是與界面整合有關(guān)的。

行業(yè)經(jīng)驗就是護城河

CBR：在互聯(lián)網(wǎng)時代，大家熱捧“互聯(lián)網(wǎng)思維”。你認為在人工智能時代，商業(yè)思維又會發(fā)生怎樣的變化？

王煜全：我理解人工智能的思維是“訓練思維”，與“互聯(lián)網(wǎng)+”是很不同的。“互聯(lián)網(wǎng)+”主要是提高效率，打通線上和線下的商業(yè)模式，不用做訓練，企業(yè)用IT技術(shù)把各個方面連接起來就可以了。人工智能不一樣，它就像孩子一樣，雖然具備了人腦的結(jié)構(gòu)，但如果不學習，還是什么都不懂。人工智能需要用大量原始數(shù)據(jù)進行訓練。這就是我強調(diào)行業(yè)經(jīng)驗的原因。

現(xiàn)在的人工智能，還不是完全意義上的“強人工智能”。人工智能能夠自學習，從資料中發(fā)現(xiàn)邏輯關(guān)系從而形成“知識”。但是，這個知識是對還是錯？現(xiàn)在的人工智能技術(shù)還不能判斷，需要專家來輔助判斷。所以IBM的沃森、谷歌的AlphaGo，都有一批行業(yè)專家團隊在幫助系統(tǒng)進行訓練。專家從哪來？顯然還是行業(yè)經(jīng)驗、行業(yè)資源積累的結(jié)果。所以，我要再次強調(diào)做人工智能一定要有行業(yè)經(jīng)驗。

CBR：是否可以認為，行業(yè)經(jīng)驗是人工智能企業(yè)獲得差異化競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵？

王煜全：非常正確。行業(yè)經(jīng)驗還包括你公司擁有的行業(yè)人才?！耙蝗f小時”理論是說你積累了一萬小時的知識就會有突破。作為創(chuàng)業(yè)者，你的任何一個突破可能只比別人領(lǐng)先一千小時，只有幾個月或者一年的領(lǐng)先期。想創(chuàng)業(yè)，就立即開始找團隊，找投資人，否則一年半載之后，這個市場的格局就基本穩(wěn)定了。我們在海外投了一個人工智能的項目，CEO是波士頓大學的教授，是認知科學的神經(jīng)科學博士，同時也是編程的專家。這種優(yōu)勢就會使他有一定的領(lǐng)先期，現(xiàn)在這樣的人才還不多，在全世界也就一百多人。但一年之后，這些領(lǐng)域的人才在全世界就會數(shù)以千計。

撮合生態(tài)圈是我們的投資邏輯

CBR：從訓練思維這個角度說，人工智能的創(chuàng)業(yè)企業(yè)在獲得投資后，是否應該將資金優(yōu)先運用到訓練中？互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)關(guān)注快速獲得用戶，是否不那么重要了？

王煜全：人工智能的訓練，一方面是以你積累的行業(yè)知識為基礎(chǔ)。另一方面，客戶的反饋也是訓練的一種方式。不過，在你的解決方案還不成熟的時候，不能過早地用客戶反饋來訓練，以免信用、口碑受很大的影響。什么時候去客戶那里接受訓練？這個臨界點的判斷很重要。過早不成熟，過晚則意味著你慢了，學習機會就少了。這和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)的邏輯是有些不同的，前者是拼命燒錢，后者更多的是要沉著。

人工智能的投資越來越掐尖，那些“尖”上的企業(yè)會得到很大的投資，后面的就沒有機會了。我們現(xiàn)在投資的邏輯，就是撮合一個生態(tài)圈，創(chuàng)業(yè)者只有一個核心技術(shù)也沒關(guān)系，我們來幫助配對，建立這個生態(tài)圈。

CBR：有些創(chuàng)業(yè)企業(yè)比較強調(diào)軟硬結(jié)合。作為創(chuàng)業(yè)企業(yè)，在人工智能領(lǐng)域應該怎樣選擇商業(yè)模式？

王煜全：做虛擬現(xiàn)實創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)業(yè)者希望軟硬結(jié)合，因為算法和設(shè)備一定要結(jié)合才能保證體驗的一致性。當體驗不是核心要素，能力是核心的時候，企業(yè)就應該橫向聯(lián)合。因為最優(yōu)的能力結(jié)合在一起才能達到更優(yōu)。人工智能的核心能力還是要回到我所說的行業(yè)經(jīng)驗上。人工智能的硬件通用性很強，創(chuàng)業(yè)企業(yè)沒有必要耗費大量資金投入硬件，選擇伙伴實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作才是更有前景的模式。比如說做自動駕駛，不意味著要做車，只要把相應的設(shè)備裝到車上就好了。比如說自動導航儀器里的激光雷達，不意味著我要做激光雷達，只要采集數(shù)據(jù)做算法就可以了。所以人工智能是可分的，以能力為核心的。反過來講，你為什么能找到這個伙伴？這就需要你是最好的，才有資格和優(yōu)秀的企業(yè)合作?，F(xiàn)在，人工智能的投資越來越掐尖，那些“尖”上的企業(yè)會得到很大的投資，后面的就沒有機會了。我們現(xiàn)在投資的邏輯，就是撮合一個生態(tài)圈，創(chuàng)業(yè)者只有一個核心技術(shù)也沒關(guān)系，我們來幫助配對，建立這個生態(tài)圈。

CBR：現(xiàn)階段人工智能初創(chuàng)企業(yè)有哪些誤區(qū)？

王煜全：現(xiàn)在人工智能談得太多了，很多被科幻化了。比如一窩蜂地去做深度學習，去做圖像識別。還是要把目光集中在現(xiàn)實中的應用上。我認為人工智能對日常職業(yè)的替代是一個很大的機遇。不要總是關(guān)注律師、會計師這些相對高級的職業(yè)，其實很多普通職業(yè)有更大的空間。比如客服，移動營業(yè)廳配那么多的客服人員去講產(chǎn)品，要花多長時間培訓？成本是非常高的。如果用機器人，手機的各種信息只要插一個存儲卡就可以學會了。即便這個機器人很昂貴，我想企業(yè)家也會愿意部署。像這種人機之間越來越多的替代反倒是討論比較少的。創(chuàng)業(yè)者應該更踏實一些，多關(guān)注這些領(lǐng)域的機會。