全民AI时代下,潜在的AI独角兽应具备哪些品质?

2017-08-21 10:15 人工智能 来源:创头条 查看原文

人工智能无疑是当下最热门的投资方向之一,但由于AI主要集中在近两三年间快速爆发,很多投资人还在沿用过去PC互联网、移动互联网时代的投资逻辑,比如A轮看团队、B轮看产品、C轮看数据,导致错过最佳入局AI的时间窗口。

本文梳理了我们过去几年在AI项目执行和行业研究中积累的心得体会,并粗略统计、总结出投资人最为关心的几个问题,在此基础上试图和投资人共同探讨,如何在鱼龙混杂的AI创业项目中找到未来的明星企业。

核心观点

  • 技术实力是人工智能创业公司的核心竞争力之一,但只有AI技术和明星科学家团队并不能保证创业成功,技术+产品+行业落地才是胜负关键。

  • 人工智能创业选择B端市场是合适的切入点,通过作为改善效率和体验的工具迈过工业应用红线,进而广泛占据流量入口并积累高质量用户数据,然后积极靠近C端用户并探索流量和数据的变现模式是较为理想的发展路径。

  • 人工智能领域巨头竞争在所难免,创业公司的核心壁垒在于其远超过巨头的B端客户服务能力,能够真正做到人工智能技术落地,同时积累建立的垂直领域专有数据库也提供了有效抵御巨头竞争的较高门槛。

  • 投资人不宜简单沿用过去PC/移动互联网时代的投资逻辑,与其格外关注公司各轮次的财务数据,不如将更多精力放在其核心商业本质上,去思考这项技术是否能够显著提高效率10倍以上,以及能否真正在工业应用中规模量产。同时也可以从战略投资者的角度出发,看哪些创业企业可能对相关领域的大公司有较强的战略意义,从而在相对早期的阶段投资布局。

1.  如何判断公司的技术实力?明星科学家团队是否可以保证公司绝对领先?

可以说,人工智能是当前较为前沿的技术之一,一些投资人由于缺乏相应的技术背景和产业理解往往会在错综复杂的算法、模型面前犹豫不决;而另一些有相关从业经历的投资人又常常过度夸大和迷信基础技术方面的差异。

对此,我们认为判断一个人工智能公司的技术实力首先最直接的落脚点是看创始团队和技术团队。纵观全球整个行业内的领先技术人才,大多集中在如MIT、中科院等顶级科研院所和Google、Microsoft等技术巨头公司中,因此拥有这些知名机构的履历背书将成为团队实力的一项重要佐证。同时除技术团队外,核心创始团队必须拥有相关的行业背景,这一方面有助于保持公司对行业机会的敏感,知道自身技术适合应用于哪些领域,从而制定合理的战略战术;另一方面可以保持对行业先进技术的持续关注和跟进,确保公司在技术层面始终处于第一梯队。

但是,明星科学家团队却并不是保证创业成功的充分条件,虽然或许他们拥有行业内最为领先的算法模型,但仅依靠这些科学家却无法保证之后在产品开发打磨、提供定制服务、市场战略、销售推广、工程量产甚至将来流量运营和数据变现等一系列环节的成功,从实验室demo到最终优秀的产品服务还有很长的路要走。

而事实上,目前行业内似乎还并未看到足以一招制敌的黑科技,第一梯队的AI公司在底层算法上可能并不存在特别大的差异,反而是在算法优化、产品对接以及最终实现的落地性能方面有更大的差距。

因此,我们认为与其过度迷恋底层算法,投资人不如将精力更多集中在那些已经找到合适场景并实现规模落地的公司身上,因为AI最终需要依赖真实场景中的数据作为反哺,带来模型的优化迭代和性能提升。对投资机构来说,技术只是手段和工具,更重要的是如何落地和应用。

综上,一个较为理想的团队构成是核心创始团队拥有丰富的技术背景和行业经验,对AI前沿技术和市场应用机会足够敏感,同时又有一定产品化、工程化方面的经验积累,在市场开拓及销售渠道建立上有自己的资源禀赋等,最后稳定的团队和默契的配合同样必不可少,彼此最好有长期的共事经历或深入的了解。

2.  创业公司应该选择什么样的商业模式?2B or 2C?

对于创业公司来说,由于通常在2C领域缺乏足够的流量、数据积累以及分发渠道等,很难直接触及到C端用户,而那些试图通过自身深入到产业链的各个环节去打造一个爆款产品的创业公司又会面临诸多如产品设计、供应链管理、市场教育推广等一系列的坑,极大增加了自身的风险敞口暴露

因此对于AI领域的创业公司,虽然零星的会有一些2C的优秀企业,但最常见的模式还是以2B为主,通过作为提升智能化水平的关键一环集成到那些已有用户、品牌积累和完善供应链支撑的企业产品中去,完成技术的产品化落地。

由于2B和2C的商业模式有很大的区别,习惯于C端用户流量运营模式的投资人可能需要调整自身的投资逻辑和合理预期,2B模式的特点是去和行业大客户做深入对接整合,从竞标到测试到最终量产要经历很长的时间周期,但一旦完成一些标杆性大客户的案例积累后,可以预期一个较快的规模扩张并形成自身的品牌壁垒。

这里我们很认可李开复老师说过的,“2B的人工智能企业虽然机会更多更大,但也需要之前有更长的时间去孕育等待,而不是马上就能指数式爆发成长。对投资人来说,一定要富有耐心去陪伴投资项目成长。”

与此同时,B端不同行业领域的属性也有较大差异,那么2B的AI公司具备哪些特点会提高未来的成功率?

我们更看好那些能够通过2B服务进而触及到2C市场或数据变现的公司,这些公司在2B市场的量产落地为其提供了持续运营的基础保证,积累的海量数据也帮助其不断升级自身的算法模型,这使公司在细分领域能够保持领先,也为投资人提供了一个较为舒适的安全边际,同时作为潜在C端市场的入口和数据变现的近水楼台身份又提供了未来向更广阔市场扩张的想象空间。

比如在家居和车载等生活场景中,智能语音系统通过作为智能设备主要的交互方式可以成为全新的流量入口并积累大量的用户画像数据,这就为将来探索付费内容收入分成、广告等变现模式奠定基础;又比如在医疗场景中通过提供AI服务改善医生效率进而触及到大量病历信息、医疗影像信息的公司,将来有更大去做医疗大数据后结构化变现的机会。

此外,与商业模式相关的还有一个“软和硬”的问题,即创业公司是否应该涉足芯片领域?

对此,我们的看法是,创业公司做芯片总体上是提高竞争壁垒的前瞻性布局,我们较为看好的形式是基于自身现有技术解决方案探索人工智能专用芯片,这样一方面可以提高本地智能的能力,使算法和芯片达到最佳匹配从而最大限度提高自身解决方案的性能,并有效控制整体的成本和能耗;另一方面通过提供软硬件一体化的综合解决方案也更能增强自身在产业链中的主导地位。 

3.  如果BAT入局该怎么办?这家公司能有效抵挡巨头的竞争吗?

在国内的互联网创业环境中,一个不可回避的问题是如何应对将来可能来自版图日益扩张的BAT的竞争,而除了这些互联网巨头外,还有传统产业龙头觊觎着广阔的AI市场,比如语音领域的科大讯飞和视觉领域的海康威视等。 

类比过去互联网的发展路径来看,在PC时代以少数的聚合型门户网站为主占据了大部分互联网流量;到了移动互联时代,巨头无法完成对各个垂直细分领域的深耕和垄断,涌现出不同的垂直流量龙头;而在智能IoT时代,随着智能设备的极大丰富,巨头将更加难以完成在所有设备和行业应用方向上的全面覆盖,这给AI创业留出了充分的市场空间。

具体来看,巨头的竞争优势集中在两个层面:首先巨头有着创业公司难以比拟的超算平台规模和通用数据积累,同时在上层应用服务的生态建立方面也有更强的聚集吸附能力,但缺少的是将自身的AI技术进行场景化落地和反复优化打磨的能力。

因此,巨头们常见的打法是搭台唱戏,利用已有的云平台和超算平台,开放自身标准化AI技术接口,供上层合作伙伴来调用,而缺失了与合作伙伴在产品层面的深度对接和定制化服务,这是由巨头们自身的禀赋和基因决定的。

对比之下,创业公司的优势在于其有着更强的B端客户服务能力,他们可以与客户就产品形态、性能指标、量产标准等进行反复打磨和定制,保证自身AI技术的顺利落地和最终呈现给用户的产品体验。

可以说,创业公司更擅长于找到AI落地的场景并实现工程量产,这带来的另一个巨大优势在于创业公司通过快速出货完成了场景数据的积累,垂直场景下的数据壁垒可以有效阻挡巨头的入侵。

综上,在抵御巨头竞争这个问题上,优秀的创业公司应具备卓越的B端客户服务能力、量产出货的标杆客户产品以及垂直场景高质量数据的积累。

4.  收入利润数据迟迟不见兑现,投资人该何时入局?

目前全球AI领域投融资持续增长,但很多财务投资人仍喜欢只投资有规模收入、盈利时点清晰的企业,这很可能将众多优秀的AI创业公司阻挡在硬指标之外。在移动互联网时代,常见的状态是持续烧钱抢占用户流量,但好歹投资人还能看得到注册用户数、活跃用户数的增长。

但人工智能创业的常见状态是持续烧钱抢占落地场景和垂直数据,投资人只能看到一些尚处于测试阶段的框架性协议或根本看不到的数据库增长,很多到了C轮左右的公司仍拿不出让投资人或IC稍微过得去的财务数据。

相当一部分投资人反馈人工智能行业普遍估值偏高,但我们认为这种偏高更多是相对于其所处的轮次和财务数据而言。一方面,目前人工智能行业有非常大的人才缺口,人才结构相对失衡,真正具备技术积淀和行业积累的专家或工程师们由于稀缺性而身价水涨船高;另一方面,由于人工智能目前正处于技术即将迈过工业应用红线的前夜,大家也都普遍认可未来AI技术将带来极大的效率提升和成本节省,广阔的市场前景是相对清晰可见的。

因此我们建议投资人最好不要按照以往互联网项目相应轮次的投资逻辑来衡量,而更多回归到公司的商业本身,比如前述的技术实力、产品性能、商业模式等,考察这项AI技术是否能带来行业效率10倍以上的提升、能否在短期内实现大规模的工业落地并激活一个巨大的市场,以及这家公司是否有成为未来流量入口的机会。

对于现阶段的投资策略,我们认为那些已经找到明晰应用场景、具备可行商业模式的特别是感知智能型公司已进入可投资阶段,随着未来算法、模式的进一步成熟和格局进一步明确,基金很可能错失相对早期进入的机会。

此外,对财务投资人而言,除了关注公司本身的增长和盈利能力之外,还应该重点关注公司对战略投资人的价值,尤其是AI成为国家战略的现阶段。

一方面,投资人可以重点评判创业公司对完善BAT等科技巨头战略布局的价值,如前所述,一些优秀的创业公司在B端服务能力和垂直场景数据积累方面有着巨头们难以企及的优势,而习惯了平台思维的巨头相信也不会放弃垂直领域的巨大应用市场,未来还是大概率会进行投资并购完善自身的AI生态,将创业公司作为自身技术、基础能力输出的重要渠道和生态服务阵营对接的重要入口

另一方面,那些在体量和业务上可以和BAT等分庭抗礼的其他行业龙头可能并不具备BAT一样的技术研发实力和底层设施积累,他们对于AI的渴求将更加强烈。

因此,我们建议财务投资人,系统研究潜在战略投资人的AI布局也不失为一条保证投资收益的可行路径。

汉能观点:潜在AI独角兽应具备哪些品质

我们认为,本次人工智能浪潮将会持续推进,“AI+”将成为PC互联网、移动互联网之后对行业的又一颠覆,接下来可以预见人工智能与产业应用会产生更深层次的结合。

同时,本次人工智能的浪潮和行业玩家的竞争也将更多集中在垂直领域的落地和特定场景数据的积累上。

我们坚定看好那些拥有复合型团队、技术实力保持领先、在特定场景领域快速落地占据流量入口并广泛积累高质量数据的创业公司,而随着算法和基础设施的进一步成熟,市场格局将更加清晰,这些优秀的创业公司估值将得到大幅提升。

(本文由汉能投资集团-企业服务团队撰写完成。参与人员包括:刘亚雷,陆尹坤,龙洋,温嘉威。)

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