第三节 完美愿景与残酷现实在线视频

大家好

欢迎我们一起来探寻人工智能与创业智慧

这一章我们已经开启了

一个看上去很好看的脸

对商业模式的颜值以及看上去需要拼实力的

人工智能技术之间的融合

那么这一节我们将要探寻这样一个问题

就是二者的融合是完美的愿景

但同时也需要面对残酷的现实

大家都喜欢说理想很完美

但现实可能很骨感

那这是一个什么问题呢

可以说现在用人工智能创新商业模式

在管理的理论界和实践界

都给了非常积极的响应

给了我们一些信心

给了我们很多的启发和动力

比如说颠覆性创新理论之父

克莱顿·克里斯坦森在他的一本书

《创新者的处方》中用了诸多的案例

表明了这样一个问题

他说只是抓住颠覆性的技术

比如说像人工智能吧

他说如果你要不将其

与颠覆性的商业模式进行结合

那失败是显而易见的

可见商业模式

对于颠覆性的技术创新是非常重要的

二者不是一个PK的关系而是彼此依存的

那我们就先来看看颠覆性的技术创新了

人工智能的产业链主要分为基础层

技术层和应用层三个层面

在基础层面包括像计算机的视觉

语言识别 深度学习等等

其中大家比较熟悉的

像计算机的视觉和语音识别领域

都涌现出一些新巨头

有一份咨询报告显示

目前中国的计算机视觉市场

份额占比最高的企业

像商汤 旷世 依图和云从

以及其他一些公司

那刚才提到的前四位

被业内合称为叫视觉四小龙

就是这个技术的颠覆性了

不过呢这些企业的异军突起

不仅凭借的是高人一等

门槛很高这种创新的颠覆的技术

过硬的实力

还有针对性的应用场景以及产业落地的模式

可以说这些使这些企业在产业互联网时代

受到资本和社会的关注

使他们一跃成为行业的独角兽

在创投研究机构CB Insights

发布的2019年度

人工智能企业一百强榜单中

排在六家中国企业首位的商汤科技

我们来看看他的商业模式与技术创新的融合

商汤把自己的商业模式是这样命名的

他说叫1+1+X

这第一个1是基础研究

再加一个1是产品及解决方案

这后面这个X就是行业产业了

并且商汤强调要以核心的技术和平台为支撑

我们能够看到这里就有不同层面的技术应用

以及加商业模式传统的这种价值逻辑

在这样的1+1+X模式的驱动下

商汤科技就让自己的公司

从一个高精尖创新的学术团队

他原来是一个实验室

那成长为了现如今可以说驱动了多个行业

你包括城市大脑

多个领域全生态的智能化升级的平台型企业

同时呢商汤也成为科技部指定的

人工智能开放创新的平台

其他四个像国家级的人工智能平台是

百度 阿里云 腾讯 科大讯飞公司

我们说年轻的商汤在这样的一路上

让我们看到了人工智能与商业模式融合的

这样一个做加法做融合的方向

创新的概念和机遇的把握

能够推动一家企业的诞生

但是商业模式不光是静态的结果了

它的创新是企业获取长期竞争优势的根本保证

那么长效的商业模式不仅能够为客户创造价值

还能为自身创造利润

技术创新与商业模式融合不仅有助于实现

从技术数据到产业落地的有效的闭环

为企业自身也能够带来持续性的利润增长

更可以什么呢成功的构建把人工智能赋能

社会各个行业的这样一个模式

可以说二者的融合为企业提升了效率

为企业开创了新的应用场景

与此同时更是推动多个产业

包括传统的领域的智能化的升级

那么现实当中我们的政策法律各种严判

也让我们对人工智能重塑商业模式充满着信心

就像2017年4月1日起实行的

国家知识产权局关于修改专利审查指南的决定

就做出了重要的一个修改

其中一个是什么呢

就是对商业模式创新中的技术方案

给予了积极的鼓励和恰当的保护

我注意到新增了这样一段

有关商业模式的修改内容是这样说的

涉及商业模式的权利要求

如果既包含商业规则和方法的内容

又包含技术的特征

则不应当依据专利法第25条

排除其获得专利权的可能性

别小看了这么一个调整

他其实在向我们表明

含有技术特征的商业模式创新

可不等同于第二十五条所述的

致力于活动的规则和方法

你可以申请专利

是可以申请专利

也就是说你别看我们生活中

说看脸不就是颜值吗

含有技术元素

他也具有了像技术专利一样的实力

不过有了刚才我们

理论领域的研究实践企业的经验

还有政策和法律制度的助力

并不意味着人工智能创业的商业模式

就天生丽质或者自然而然

相反啊

相反了

人工智能作为颠覆性技术

与商业模式的融合创新

其实特别的考验创业者的

高度平衡的领导艺术

这个高一方面是因为高水平的技术

另一方面是因为这张脸也是高水平的颜值了

要用人工智能这个技术

注意是锋利的双刃剑技术

为商业模式这张脸要科学的动刀子了

当然下手需谨慎

小心什么

美颜不成有可能毁容

因为统计表明

就以创业的总体情况来看

这种技术创新型的创业跟创业一样

它也是通常具有高失败率的

有一个统计认为

创业的失败率通常高达90%以上

你想一想尚在探索完善中的

这个人工智能技术的创业失败风险

是位居高点还是低点

很高的

咱们看像非常著名的一些企业

都在这条路上摔了跟头

或者说是遇到了阻碍

2017年被福布斯和财富等杂志

称之为人工智能的元年

有一家进行了人工智能的技术

和产业咨询分析这样的机构报告

我们就发现他总结了这一年非常火爆的

人工智能创业中

特别具有代表性的一些失败案例

其中排在前十的失败案例就包括

像苹果 亚马逊 谷歌

还有Facebook

这样我们认为17年

这些大牛企业应该没问题吧

其实也在这些失败的典型案例当中

就比如说Facebook

在2016年底发布了

一套面向开发聊天机器人的开发人员API

但是呢由于企业聊天人工智能

这个失败率高达70%

因此就不得不

公司在2017年关停了这个项目

想一想行业的巨头尚且如此

那更何况新起步的那些创业者

难怪咱们中国很多投资人

我听到有这样一个提醒

有人说无论是主观好坏

但是投身到人工智能创业大潮中的人要知道

90%以上都会失败

注意这个90%

跟其他的创业失败率是相当高的

他甚至认为

人工智能领域的创业成功率可能小于1%

当然虽然是一家之言带给了我们一些警醒

现实很残酷

在2019年5月

上海召开的院士沙龙活动中

中国工程院院士徐匡迪等

多位院士的一个发问

说中国有多少数学家

投入到人工智能的基础算法研究中呢

这个发问引发了业界共鸣

被称为叫“徐匡迪之问”

这一问表明了当下中国人工智能发展的短板

更为我们人工智能创新创业提了醒

就是算法技术和商业应用二者融合

如果说这个问题没有得到回答

或者发现了我们最软弱的这一段

那我们的创新创业是不是需要反思呢

要知道人工智能

是计算机技术发展到高级阶段

融合了数学 统计学 概率 逻辑

伦理 哲学等多学科于一身的复杂系统

是当下所有信息技术所不能达到的高级应用

那人工智能技术创新与商业应用

绝不是轻轻松松不自然而然实现的

这就需要脚踏实地一步一步脚印的开发出来

不付出努力想投机取巧是万万不能的

但是呢要注意一点

失败率高并非是人工智能创业的专属

而创业是否失败

更多取决于创业者的主观认定

换句话说创业者主观认定失败的问题

所以我们就发现比界定你这到底算不算失败

你承不承认失败

比这些概念和结论更加重要的是

我们要去发现这种高失败背后的问题和症结

所以本节我们就从完美的愿景 理论

企业的经验和政策入手

以及像徐匡迪之问给我们的反思

我们做了这样一个深入的分析

我们得到这样一个思路就是

到底人工智能创新创业路上有哪些坑呢

想用技术创新的刀子来美容变得更好

不能简单的只是动动皮

我们的目的是价值的逻辑是否能完善呢

那需要避免什么误区呢

我们下节课将会继续探讨

他们之间背后的一些容易陷进去的坑

以及我们需要去注意和完善的地方

也欢迎大家 留下大家感兴趣

或者认为有问题的一些地方

我们下次课继续来讨论

谢谢大家