不久前，在中歐國際工商學院主辦的“創未來”創業大賽人工智能專場比賽現場，松禾遠望基金創始合伙人、迅雷創始人程浩的一番演講，引得現場掌聲雷動。畢業于美國杜克大學的程浩，一口濃重的北京腔，他對未來人工智能的發展和預判，以及他為創業者們指出的兩大“創業誤區”，干貨滿滿。

星巴克未來可以變成什么樣

事實上，聽上去“高大上”的人工智能，距離我們的現實生活并不遙遠。

程浩是位技術男。他認為，近年來出現最多的人工智能應用就是搜索引擎、電商購物推薦引擎、地圖導航系統、原版電影字幕匹配等。

“機器很聰明，設置好程序，它可以進行自我學習。”程浩介紹，無論是程序員還是機器本身，其實都算不出某一套字幕是否適合某個電影。機器對于字幕的選擇，最主要通過“用戶數據”，“比如一套字幕，某個用戶用它看完了整部電影，說明它很合適；如果用幾分鐘就被停用了，那（這套字幕）肯定不行。”

據悉，AI技術目前在醫療領域得到了最為廣泛的應用。比如達芬奇手術機器人的制造商，企業市值已經超過數百億美元。此外，美國的一些醫院已經進行了“AI看片”實踐，在某些領域，AI機器人分析一張X光片的水準已經達到了“專家級”。

程浩預測，未來星巴克也將成為“AI咖啡”的踐行者。“大家都知道，星巴克的體驗不太好，買好咖啡、等咖啡，要排長長的隊。”程浩說，未來，類似于星巴克這樣的咖啡館，很有可能進入AI模式。

客人進店，找到座位，手機掃一掃點單、付費，簡易機器人可以通過傳送帶直接把制作完成的咖啡送到客人手邊。用餐完畢，客人自行收拾垃圾，即可離店。

“前幾天，我聽說微軟要招3個實習生，收到1萬份簡歷。公司靠一臺機器，直接篩了7000份，剩下3000份人工篩選。”程浩說。

AI創業門檻高？未必

中國青年報·中青在線記者注意到，盡管AI被麥肯錫譽為改變未來的顛覆性技術，但在這一領域的創業者人數卻并不多。以中歐“創未來”創業大賽現場為例，聆聽演講的數百名觀眾中，總共只有3名AI領域的實際創業者。

創業門檻高，把眾多有志于AI創業的人群擋在了外圍。很多人認為，AI創業過程中，算法和科學家決定了一切，“AI創業不像O2O創業，普通人也能去做。很多人覺得必須要有超級牛的算法和專家，才有可能成功”。

對此，程浩認為，這恰恰是當前AI創業領域的一大誤區。

“關鍵性應用，比如醫療機器人、自動駕駛汽車等，必須要高富帥創業。”程浩把AI創業項目分為關鍵性應用和非關鍵性應用兩類，其中前者門檻極高、回報周期長，不持續數年砸錢，走不出來。

但后者，比如人臉識別的門禁、送餐機器人等項目，實際上對算法和專家的要求并不太高。以人臉識別門禁為例，它不像自動駕駛和醫療機器人一樣必須要求100％安全性，偶爾識別不出人臉，還可以刷指紋、輸密碼，甚至可以通過人工前臺幫忙刷卡。這類項目具有較強的“非關鍵性屬性”，因此成為AI創業者的紅海。

“大多數創業項目，都是在做非關鍵性應用，并沒有那么高的門檻。”程浩說，非關鍵性應用領域的創業，主要比拼創業團隊對行業的洞察力、產品化能力、成本控制能力、供應鏈管理能力和營銷能力。

在實際投資過程中，程浩發現“供應鏈管理能力”是創業者最為欠缺的，“往往一個團隊組建好了，我一問，竟然沒有一人懂這個產業的供應鏈上下游關系。這就是致命弱點，因為沒有長期的行業積累，一時半會兒也學不來。”

只做技術提供商，是死路一條

AI創業的第二大誤區，就是創業者對自身技術的“無比自信”。“很多人跟我說，他不做垂直，只做技術。他可以給整個行業內的多少家公司，提供他的技術服務。”但程浩認為，抱有這種想法，只能是“死路一條”。

首先，百度、阿里、騰訊都在“砸錢”進入到AI識別技術中，“這些大企業，壓根兒就沒指望靠這些研究立馬掙錢，你的算法就算被1000次調用，也沒有生命了。人家一學就會了。”

其次，算法壁壘越來越低。“你到大學校園里去看看，我可以這么說，在美國大學校園里所有計算機系、非計算機系的學生都在選修機器學習這門課，大學教授都開了人臉識別的課程了。你拿什么去拼？”

最后，也是最重要的一點，技術提供商很容易被上下游產品生產商所取代、擠壓，尤其是那些行業壟斷者，它會吃掉這個產業鏈中的所有利潤。最簡單的例子，一個只做掃地機器人底盤技術的公司，一兩年里可以繼續依靠向各大生產商銷售底盤為生，但時間一長，它會發現，掃地機器人生產商可以直接把所有東西生產出來。

曾有一家技術提供商非常自豪地在路演時向投資人介紹，就連大疆公司都在使用我制作的嵌入式芯片，我的芯片可以賣給各大公司。但后來，創業者發現，大疆現在自己都能制作嵌入式芯片了。

美圖秀秀公司，有App，也為華為等手機生產商提供美顏拍照的技術植入，但這些，都不能使其以“技術提供商”身份掙錢。“最近有沒有發現，美圖手機賣得很好，因為抓住了愛美女性的特點，一部美圖手機可以賣4000元。它就掙錢了。”程浩說，無數教訓證明，單純做一個技術提供商，沒有出路。

他建議，AI創業者在創業之初，就應該把技術、產品、商業、數據的閉環做起來，盡量做全棧創業，“蘋果、特斯拉，都是全棧創業的典范”。

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