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做AI选择B端还是C端?创业大佬教你这样选

GPLP原创

做AI选择B端还是C端?创业大佬教你这样选

文/GPLP   独家首发

本文来源于GPLP  微信公众号gplpcn

人工智能已发展多年,敏锐的企业家早已嗅到行业即将洗牌的味道。进入2018年,人工智能的应用到底是什么?
2B模式上,如何不让自己的公司成为外包公司?作为企业家,又该如何真正的突围和落地?
日前,在GPLP主办的2018人工智能投资峰会上,与会嘉宾就此展开了激烈的探讨。

论坛嘉宾合影

本场论坛主持人 脉脉技术联合创始人蒋又新

商汤科技联合创始人徐冰:人工智能需要构建真正的产业创新生态

商汤科技联合创始人徐冰


人工智能在2B、2C里面都有一些应用,特别是针对2B的场景出现会比较丰富一些,主要原因之一就是国家把人工智能设定为一个国家战略。C端的话需要更多敏锐的经理,有创造力的人群,并不是技术上或者是算法上多强,而是产品能力和营销能力可以做得非常强,能够带来一些新的交互体验或者是效率提升。

在人工智能2B的模式上,如何才能防止自己做成一家外包公司,这需要公司找准一些可以规模化复制的场景,并且在过程中,通过跟头部的企业合作,沉淀下了企业标准化产品。人工智能性质的工具一定是软件和硬件的结合,到了一定阶段,一定要有一些合作伙伴,这些是你的生态。

一家公司从项目级的公司变成一家产品公司,关键就在于你的技术成长环境。谷歌、Facebook这样的公司可以不做那么多的项目,而是产品,不是因为他们的团队有多强,更多的是他们有非常成熟的技术成长环境,我觉得,未来的三到五年,人工智能会出现一个真正的产业创新群体。

有人说2018年是AI洗牌年,我觉得洗牌不一定意味着生和死,大家可以找到自己的定位,做擅长的事情就好。

天仪研究院联合创始人任维佳:人工智能行业加速洗牌是好事

天仪研究院联合创始人任维佳

人工智能其实是一个锦上添花的东西,它的好坏很大程度上取决于这个“锦”是否足够宏伟。现在人工智能单独做的话,比如在安防领域确实做的还不错,但是还远远不够,还需要应用到别的更大的场景中。

公司选择技术导向还是市场导向,最主要看你的客户需要什么,要根据客户需求做事。但是,对于客户,每一个公司都可以有所选择,特别是创业公司,头等大事就是打磨你的产品,一定要想清楚你的产品是什么,然后你把你的产品以最快的速度打磨好。

人工智能的下一个角逐应该是一个好事,在热点领域的洗牌,一定意味着一些公司会转向更深入的应用层,然后更好地结合。

旷视科技市场部总经理张鑫:技术融合应用才会产生更大价值

旷视科技市场部总经理张鑫

从C端市场目前来看,目前AI的产品形态较为单一,不会高频替换,持续变现能力较差。

不过,图像识别包含领域非常广泛,从图像识别的角度来讲,一切有图像来源的地方,或者说一切有摄像头的地方,都可能成为图像识别的目标市场,比如手机行业、机器人行业等。但是实际在落地细分行业时,会遇到很多具体问题。

对于技术导向来看,我认为AI现在是在一个赋能者的角色上,她可以赋能现有的方案,使得产品方案更加智能,进而去挖掘更多的附加价值,我觉得未来更大的方向是建立在多维的AI的融合上,比如机器人就是一个比较好的融合发展的载体,它可以有图像、语音等各个方面的交互信息输入,也可以兼有语义分析、决策及实时语音交互。总之,我认为技术的融合应用会产生更大的价值,以达到1+1>2的效果。

2018年,AI是否会经历洗牌,在我看来,无论是在人工智能技术本身的发展变革,还是在寻找的一些新的应用模式上,AI领域都应该是一个百花齐放的市场,Tier1的玩家在比拼算法性能时,Tier2、Tier3的玩家则可以分配更多的经历在应用创新上。客观的来看,AI的未来并不是一家或几家公司可以推动的, 而竞争则会推进这个行业的快速进步。

大盒子COO联合创始人杨帆:AI应用领域短期重在2B,未来在2C

大盒子COO联合创始人杨帆

当前,政府已经将人工智能上升到国家战略,通过政策和资金的引导,鼓励AI的应用发展;首当其冲的就是政府和企业的需求,比如安防、交通等就是政府需求较大的领域,而且这些领域数据基础好,也为AI应用提供了很好的土壤。这也催生了很多AI公司以2G和2B模式为主,不仅从2G/2B项目上直接获得现金收入,也沉淀了技术和产品,为未来规模化复制打好了基础。

其实,2G/2B模式对创业公司挑战是很大的,需要具备很强的业务拓展能力;可能有些团队,一个一个项目的做,但场景产品很分散就做不好积累,也不具备边际效应。所以需要团队的领导者有非常高的智慧,也要懂得取舍。如果要在2B领域找一个未来发展方向的话,我会首先要看各个公司都需要什么样的通用服务,在这个里面挖掘需求。

但我认为,AI应用领域未来在C端的消费市场前景将会更广阔;这和互联网时代类似,消费市场的场景和体量都是巨大的。而且,各行各业都有智能化的需求,都可以+AI,也许只是其中某一个功能,用户也不一定能感觉到AI技术的存在,但AI技术可以帮助C端应用提升某一方面能力,比如销量、成本、用户体验等。

人工智能2C产品团队要找到自己擅长的应用场景,要解决好场景的首要问题就要懂场景,技术上更大挑战则是要结合多种技术来解决实际问题。比如我们所做的智能洗车机器人,就应用了机电、传感器、物联网、云计算、机器视觉、语音识别等多种技术,来解决无人值守的问题。因此,人工智能2C产品团队要善用外部资源,与更多基础技术团队进行合作,来提供产品智能化程度,加快产品进程;同时,场景的独特性也会帮2C团队沉淀下自己独特的技术壁垒,让AI领域百花齐放。

助理来也合伙人白泽宇:C端在机会上会更大一点

助理来也合伙人白泽宇

纵观历史,很多新的技术在刚开始都是应用于2B的,包括现在C端的很多巨头。纵观一下中美的情况,其实百亿美金及以上的公司,C端有很多。但是如果是做2B的企业端的话,难度会大一些,时间长度也更长。所以我的感触是,中期从规模上来说,C端在机会上肯定会更大一点,从时间来说,企业级会更早地落地,中长期的话C端消费级中也会有产品。

如果从一家公司是技术驱动还是市场驱动来说的话,往往和公司创始人是什么背景息息相关,这就是现实。如果硬要把技术和销售定一个模型的话,其实我们可以想到,技术产品是你的内功,销售和市场是你的 外功,你的技术底蕴和你的产品力决定了你未来达到的高度,因此,我们更希望自己是一家产品驱动的公司。

有句话叫“在中国你不要迷恋技术”,你要相信技术、尊敬技术,但不要迷信技术。技术虽然很重要,但更多拼的是执行力。创业公司活下来的方法有很多种,但死去的只有一种,就是没钱了。能活的比较好的,除了战略上清晰准确外,更重要的是有超强的执行力且细节上做得比较完美。

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