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[参考] 百度与滴滴必将有一战?!

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黄浦 发表于 2016-10-10 01:03:49
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百度与滴滴必将有一战?!-1 (纳斯达克,杜克大学,创业经验,技术经理,高薪工作)

口述丨程浩
整理丨石慧
编辑丨杨洁
“世界那么大,我要去看看。”在告别迅雷的内部邮件里,程浩写道。
1月29日,刚好是迅雷成立的纪念日,在迅雷打拼了13年后,程浩正式辞去一切职务,转身“创而优则投”。他没有投身大型投资机构,而是在今年年初,和松禾资本创始合伙人厉伟、合伙人汪洋联合创办了松禾远望资本。“迅雷已经上市,也算完成一个重要阶段。在一个公司做太久了,我想看看外面的世界。我觉得我挺适合做投资的。”和创业家&i黑马对话时,程浩靠在沙发上,语气轻快地说。
“寻找新鲜事物”或许是程浩内心的偏好。早在13年前,在百度任高级技术经理的程浩,就选择辞去了高薪工作,南下深圳,最后与美国杜克大学的校友邹胜龙各自凑了5万元联合创办了迅雷。2014年,迅雷在纳斯达克上市。在2016年,程浩选择了再次出发,这次,他给自己立下了一个新的目标:下一个十年,另造一支红杉。
除了创办迅雷之外,程浩在迅雷也管过几年的战略投资。“我做投资,是既感兴趣又擅长。”程浩说。“我有这么多年的科技公司经历,有着技术行业背景,有从0到1的创业经验,这些对创业者的帮助会很大。”
现在,程浩每次去硅谷,也要在那边看很多项目,以及和美国的投资人、孵化器交流。“虽然我们主要在国内投项目,但是对世界最前沿的科技得有前瞻认识。不要在国内投完之后,才发现都是即将落伍、两年之后就要被替代的东西。”
松禾远望资本选择的投资方向,主要是技术前沿的企业服务、互联网金融、人工智能(AI)和虚拟现实(VR)/增强现实(AR)。程浩个人主要关注VR/AR和AI投资方向,因为他很早就已涉入这些领域。在杜克大学念研究生时,程浩的专业与大数据相关,后来先后在百度、迅雷工作,这两家“技术气质”的公司,让程浩与前沿技术始终保持着相当紧密的接触。“投这些领域我有优势”,程浩认真地表示,并说现阶段人工智能是他更为关注的方向。
但是,在人工智能方面,程浩看了很多项目,却迄今出手并不多。在这其中,有他自己的理念和坚持。“水比较深,我想看清楚了再投,”程浩语调平和的说,“有些领域对投资人要求不高,看五年和看一年,积累的判断力差不多。但人工智能花的时间越长,看得越精准,它本身也是一个长周期产业,有5-10年的机会。”
“十年磨一剑”,既然给自己“再造红杉”定下的是十年目标,程浩显然并不急于一时,他要更精准地布局未来。


百度与滴滴必将有一战?!-2 (纳斯达克,杜克大学,创业经验,技术经理,高薪工作)

以下为程浩口述,经创业家 & i黑马编辑:
“上下游看透再出手”
在人工智能领域,我已经看了很多项目。坦率地说,这一行水比较深。一方面,特别优质的创业者,他们项目估值很高,另一方面,很多初创项目的商业模式还不清晰。相对而言,我们更想看清楚了再出手。
我们的投资阶段偏天使和A轮。一般而言,投资就两个纬度:人和事。越是早期,看人越重要,而越到后面,就越得看“事”。
从投资方向上,我们更喜欢聚焦。我个人重点偏重AI这个领域。但我投资之前,要先把相关领域吃透。什么叫吃透?举个例子,我在看AI+金融,这条赛道上有5位选手,我在和A接触,那么其他四位选手和他相比怎么样?首先,你要有一个清晰的认识,你得和他们都聊一聊。
而且这还不够,最好你能把上下游也都探究清楚了。问上下游产业相关的人士:为什么和这个团队合作?他们是性价比更高,还是产品更成熟?这些创业者的产能是怎样的?如果你对一个行业没有这样了解过的话,是很难判断的。在AI领域,如果之前你一个项目都没投过,可能每个项目都觉得很好,但是每个项目你都很难去“扣扳机”。
当然并不是每个投资人都是这种打法,有的早期投资人几乎只看人,对事情和行业了解可能没我们那么深入;但是只要觉得这个事还靠谱,这个创始人有价值、有个人魅力,这个项目就可以投。但是我们投的特别是偏A轮的项目,我们看过后几乎都会做一个行业报告出来。要投这个项目,可以,但是你要告诉我,它的竞争对手都是谁,你都有聊过没有,你投资决策的参考依据是什么?你看我们的公众号经常会出一些行业研究报告,就是做这个用的。
我们这支基金,投资决策之前,我们要对所投的领域,都有非常深刻的认识和判断才可以。我有一句话是这样说的:任何一个赛道、任何一个领域,看完上百个项目才算积累完成。看完之后,对整个行业的现状、竞争格局、痛点机会就清晰明确了,通过理性的分析比较,我就可以放心投入了。哪怕这时项目估值已变贵,或者时间可能已过几个月。但我们看重的是创业项目的长期成长性和长期价值回报,这点耐心是值得付出的。
面向企业的机器人将最先爆发
在现在这个阶段,如果你让我在人工智能和虚拟现实两个方向中选一个,我肯定优先选人工智能。虚拟现实现在只能做2B,2C的业务还需要时间。但人工智能在2B领域,机会已经开始显现。
人工智能这几年之所以热度提高,主要是由于具备了三个要素:数据的爆发、计算能力的提升和算法的改进。
首先,很多算法其实以前就有,比如神经网络。但是为什么之前没有爆发?就是因为数据量不够。你要记住一点,人工智能和大数据是孪生兄弟。现在的人工智能都离不开大数据,一定要基于大数据才能发展。比如你教机器识别图片,必须要训练上万张图片,甚至几十万张、几百万张,它才能够识别。再比如语音识别,在过去语料库没有那么丰富,即使是互联网时代,语料仍然很有限。但是在移动时代,语料就非常丰富了,移动互联网极大丰富了数据。
其次是计算能力。训练同一个数据集,以前可能要两个月,现在依靠计算能力的显著提升,用时两天就够了。第三是算法。神经网络这个概念比较早就提出了。 2006年基于机器学习大师Geoffrey Hinton和其学生Ruslan发表在《科学》杂志上的一篇论文,引发了深度学习在研究领域和应用领域的发展浪潮,深度学习开始真正发展起来。在这之上又出现了很多新的算法。人工智能的门槛也在降低。“Google Brain”开发团队在去年开源了 TensorFlow平台,极大地降低了AI开发的难度,让更多的开发者可以参与进来开源社区的增加,让整个行业都在迅速地崛起。
在人工智能这个领域,人工智能基础服务类我基本不投,比如人脸识别、语音识别、手势识别等,这些赛道已经有人做出来了,但本身并没有直接的商业模式。做底层服务的,往往必须得结合垂直服务,因为光靠做底层服务卖SDK根本不赚钱。做这个要基于数据模型,你必须依靠越来越多的数据,来增强效果、提高识别率,所以就一定都是免费开放给别人用的。底层技术是一“横”,还必须加上垂直这一“竖”。像科大讯飞比较偏重教育,它就出了个托福的自动评分。
再比如人脸识别,技术是“横”,在“竖”里,最核心的领域就是安防以及金融。现在人脸识别已经越来越多地获得应用,比如金融开户或者支付行为上。但只做“横”肯定不行。未来越来越多的企业不会去做“横”,直接用你的底层开发就行了。当然现在还是发展的前期,一切还没那么健全,但长期趋势一定是这样。
因此,我们更多地在看垂直行业的一些赛道,投资的是“人工智能+”。
在未来,人工智能将深刻改变各个行业。AI+可以细分出无数个行业,比如人工智能加金融,人工智能加机器人……而机器人本身就有三个赛道:工业机器人、企业服务类机器人、面向个人消费的机器人。
在机器人领域,我个人更偏向面向企业的机器人,例如工业和服务类机器人。工业机器人市场显而易见,服务类机器人未来也会有大的发展,核心就是机器替代人工。未来很多工作都不再需要人去做了。未来你看星巴克里,桌子上有一块小屏幕,咱们点一杯卡布奇诺,点了确定,微信一扫支付,那边机器人就开始做了。这类东西因为是标品,拿机器人做很容易,做完之后直接就送上来了。我觉得不用太长时间,可能5年以后,很多星巴克就不再需要人工了。
更多的领域都在呈现这个趋势。比如汽车自动驾驶,我觉得5-10年内,它会把整个汽车产业链全部革新化再比如HR领域,可以进行机器人面试,由机器进行简易的自动匹配。以前微软的小型面试机器人,曾花了16个小时面试了1万个人,筛掉了7000个。或许现在的人工智能从1万人中间筛选100个人还很难做到,但筛掉9000人是没问题的,效率会大大提高。
以前讲人工智能也好,机器人也好,我们总认为它将来会替代的都是简单重复的工作,但是我觉得,这个认识是错误的。当然,简单重复的工作是会率先被替代的,但是,未来一些我们认为高大上的职业,也会被它所取代。
现在在美国,有的基金公司已经开始尝试用机器来取代基金经理(Fund Manager)。以前很多深度学习或者机器学习的会议,都是谷歌、Facebook赞助或支持的,现在有将近一半都是基金公司在赞助了。因为他们更需要这样的技术服务。类似基金经理这样的工作会被取代,因为满足两个条件:第一,它的输入有明确边界;第二,输出标准化,容易被评测。
当然,也并不是所有看起来不是那么“高大上”的职业都容易被取代。比如幼教老师,看起来教孩子很简单,但是它并不满足以上两个条件。
在我看来,人工智能+医疗”在未来绝对是条大赛道现在,也已经有机器人能够看病例片子分析病情,甚至给病人做手术。
如今在物流领域,“第一公里”——也就是仓库里很多已经是是机器人了。
为什么我们看好面向企业的机器人,认为它会是最先发展起来的领域?说的直白一些,它的核心就是替代人力。而消费类机器人现在还不太成熟,因为所有的技术发展一定先是2B再是2C,或者经过B2B2C,不会一上来就是2C的。
2B和2C区别是非常大的。我们还是拿机器人来举例。首先,在技术和产品还不成熟的情况下,2B是比较容易接受它的,第一就是价格。一个机器人价格可能是上万,现在还是产业的萌芽期,大家都知道,只有量上去,价格才能下来,但现在量没上去,所以价格都还很贵。这时只有B端才会接受你的产品,因为企业会计算机器人可替代的人力成本,能节约成本企业就能接受但C端是不行的。首先消费者对价格的敏感度就不一样。其次,2B现在基本都是“人+机器”的模式,机器是辅助人工的,既能帮助企业降低成本,生产或工作的难度又被大大降低了,这也使得企业服务类机器人更容易走向商用。
另外,2B的产品目标单一,一种产品就为了一种作用,比如星巴克就需要它做好咖啡送上来,这种单一目标是非常好实现的。但2C的产品,恨不得它什么都能做,能唱歌,能跳舞,最好还能点个外卖,这种要求太高了。
如果家庭消费类的机器人,真正能够实现价格可接受范围内的商用,那么这肯定是一块很大的市场。但现在而言,还是太早了。
自动驾驶的千亿市场,百度滴滴终将一战
BAT都在布局人工智能,特别是百度。其实搜索引擎本身就是人工智能的应用,但百度现在最大的动作,还是无人驾驶。自动驾驶是我们在人工智能领域看得最清晰的,它是潜在的、更大的趋势。这将是规模达千亿、万亿的大市场,尤其是对于百度这类大型公司而言,意义重大。
在未来,百度一定会去做滴滴的事情。
打个比方,现在的车厂,比如宝马、奔驰等,就相当于现在的手机制造商。做自动驾驶的公司,相当于安卓操作系统。但这还不行,你要想打电话,还缺乏一个中国移动这类的运营公司。Uber或滴滴等,就相当于这个运营商的角色。但他们都不会甘心只在自己这个层面做。
如果说现在中国每年汽车产销量是2000万台,那自动驾驶普及后,可能每年只生产出几百万台就够了。因为一旦自动驾驶普及了之后,按需用车将成为趋势,大部分消费者不会再买汽车了。未来的行业格局一定是,无论车厂也好,自动驾驶解决方案提供商也好,都将向出行服务转型现在看是三个产业链,未来一定会整合在一起。
现在,滴滴和Uber都在内部研发自动驾驶,Uber的无人车已经上路,谷歌和百度也早已布局,在无人车领域发力。
尽管滴滴现在出行市场占有率高,但依靠自动驾驶技术的普及,百度想要逆转超越滴滴,并不复杂。滴滴现在的业务有双边网络效应:司机越多,乘客等待时间可能越短;乘客越多,司机空驶越少,两者会互相加强。而一旦自动驾驶开始流行,双边效应即将被打破,因为不需要司机端了。百度不缺流量,它完全可以从区域化做起。而且,自动驾驶来了后,服务成本将大大降低,推广力度可以加大。
百度的技术肯定更专业,而滴滴的优势是大数据。但它如果要做自动驾驶,现在的数据还不行,精度不够。如果要做,它得在汽车上加传感器才行。
对滴滴来说,自动驾驶是必须要做的事。如果没做好,10年后这个公司可能就被颠覆了。
什么时候开战,没那么快,但是5-10年内肯定会开打。这个趋势已经不难预测了,在美国,谷歌和Uber的相互渗透已经开始了。
至于自动驾驶的应用场景现在会从哪些领域开始?我认为,将会是限定场景下的2B业务,也就是说,先实现可控环境下的自动驾驶。比如说,高速公路货运,一定是先从这种领域开始。因为,货运中的高速行驶,路况简单,不涉及到乘客安全问题,安全可靠度更高。
AI投资的机会窗口有5-10年
现在中国,人工智能发展最大的制约是技术人才还比较稀缺。这也导致有技术背景的创业项目上来身价就很贵。长期来看,随着AI逐渐成熟,越来越多的框架开源,门槛会越来越低,人才也会越来越多。
但对于我们投资项目来说,由于我们主要投的是“人工智能+”,我们希望这个项目的团队,不仅要懂人工智能,还要懂行业。你得知道这个行业的痛点是什么,以及做出什么样的产品能够满足用户的需求,最终怎样能够卖出去说白了,这必须得是个跨界的团队。
我现在感觉最大的问题是,很多团队空有一身武艺,却属于拿着锤子找钉子,不知道劲儿用在哪儿。你确实有很牛的铁锹,但是你没找到金矿,那没用。过去的中国,产品经理创业相对容易成功,他们最大的优势是懂用户需求,知道产品怎么快速验证、快速迭代。研发人员就可能会碰到一些软钉子,做的东西很好,但不知道用在哪儿,也不知道怎么赚钱。当然只懂行业也不行,你没有核心技术实力,没有能力把产品持续调优,未来就会失去长期竞争力但这样“跨界”的团队并不好找,其中涉及到的可能是两个不同行业的人,同时大家在一起,相互磨合也是个挑战。
因此,我出手并不急。人工智能是个5-10年的机会。前半年,我哪怕只是学习,影响都不大。不像有些领域,机会窗口就那么窄,可能还有一年的机会,我费半天劲,把事情研究透了,到明年赛道就换了,这对我没价值。我宁可精耕细作一个赛道,步调稳一些,做长期打算,这样价值更高。
[本文作者程浩,i黑马原创。如需转载请联系微信公众号(ID:iheima)授权,未经授权,转载必究。]
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VIDENS 发表于 2016-10-10 01:42:19
大神就是大神,这么经典!
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