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我特别相信基因决定论，如果任何一个新的商业，BAT找个懂行业的高管就能搞定了，那中国互联网的生意就全是BAT的了，就没创业公司什么事了。BAT，一个做搜索，一个做电商，一个做社交。其实他们3个都把对方的事情已尝试了一遍，最后都不成功。所以大家能做什么，不能做什么，跟这个公司的基因是高度相关的。 第六个问题：2C vs 2B 最后一个问题，简单说一下，科技成熟都需要一定的时间。因为从任何技术普及演进的角度，几乎都延续了先是从军工（航天）、到政府、到企业、到B2B2C、再到2C这个规律。人工智能也一样，目前人工智能在2C市场还不是很成熟。 简单说机器人，在个人消费者市场，出货量大的机器人只有4类产品：扫地机器人、无人机、STEAM教育类机器人和亚马逊ECHO为代表的智能音箱。为什么2C市场早期的普及有一定的困难，简单讲几个原因： 1. 产业链不成熟 我做一个创新的东西，成品有10个部件。每一个部件都得自己做，而且因为出货量不大，每个部件都没有规模效应，这就导致每个部件都很贵，那你最后做出成品一定很贵。这是非常大的问题。 2. 2C是额外花钱 这也是很重要的一个问题，2C端的用户因为自掏腰包、额外花钱，所以对价格通常比较敏感，产品很贵就是一个很大的门槛。 3. 2C产品的用户期待度高 用户买了这么贵的东西，自然对产品的期待度会更高很多。大家觉得我买一个机器人回来，恨不得什么都能干：又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清洁、又能讲英语。但这是不现实的，现在的技术成熟度离此还有些远。 相对于2C端，这些问题在2B端却不是问题。 1. 2B端对价格承受能力更高 首先，企业对价格的承受能力显然比2C强很多。你说一个机器人2万，2C消费者不可能买，但企业问题不大，企业对成本承受能力高。 2. 2B的核心目的是降成本 举例工业机器人，10万块钱一个，听起来很贵。但一个工业机器人替代你2个岗位。这2个岗位一年也得10万块钱，还不算四险一金。然后这机器人能工作4年，这一下成本只有你原来的25%，甚至不到。那么企业一算账，觉得还是很便宜。 3. 2B可以采取人机混合模式 还有2B端的机器人应用更简单一些。一方面大多是单任务，机器人只要做好一件事就行了，实现起来简单。另外，很多都是以"人机混合"模式在作业。也就是以前需要10个人干活，现在我用机器人替代一半人。简单重复的工作用机器人替代，复杂的用剩下的5个人，这就是"人机混合"模式。 举个例子，现在国内外已有很多安保机器人，按固定路线去巡逻。你可以理解为移动的摄像头，当然算法上肯定加入了一些识别的东西。固定绕路线巡逻，这个完全可以交给机器人来做。难的是，在巡逻的过程中，如果发现有老太太摔倒了，让机器人扶起来，这个目前还做不到。 但这不重要，你们后台不还有5个人么，让他们过来就好了。所以人机混合是2B比较主流的模式，这个大幅降低了机器人普及的难度。 最后再说一点，目前大多数AI创业公司都是技术专家主导，这很容易理解，因为现在技术还有壁垒，技术专家主导起码保证产品能做出来。不过未来随着技术门槛的降低，特别在“非关键应用”领域里，团队的核心主导，会慢慢过渡到产品经理和行业专家为主，因为他们离用户需求最近。“非关键应用”领域，懂需求比技术实现更重要。长期来看，人工智能创业和任何其他领域的创业一样，一定是综合实力的比拼！ (责任编辑：admin) |
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