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‘华体会平台’迅雷创始人程浩谈国内机器人创业:算法并不决定一切

来源:华体会体育   发布时间:2021-05-17 00:24nbsp;  点击量:

本文摘要:(公共编号:)本文来自迅雷创始人程浩的共享,对于机器人创业者来说,如果项目想慢慢落地的话,就不能说必须从Tob开始的算法很得意,有牛的科学家队伍都是一切,在未来的竞争环境下还不够。朋友们,你们好,我是程浩,迅雷创始人,现在专注于网络领域的投资。 这一年,我看到了很多人工智能和机器人相关的项目,有些观点和大家分享。目前国内人工智能创业疯狂,主要供求关系不均衡,投资者资金多,国内人工智能领域缺乏具有较好技术背景的人。

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(公共编号:)本文来自迅雷创始人程浩的共享,对于机器人创业者来说,如果项目想慢慢落地的话,就不能说必须从Tob开始的算法很得意,有牛的科学家队伍都是一切,在未来的竞争环境下还不够。朋友们,你们好,我是程浩,迅雷创始人,现在专注于网络领域的投资。

这一年,我看到了很多人工智能和机器人相关的项目,有些观点和大家分享。目前国内人工智能创业疯狂,主要供求关系不均衡,投资者资金多,国内人工智能领域缺乏具有较好技术背景的人。创业团队只要技术背景好,无论是去找还是不去找都需要痛点,商业模式,资本蜂拥而至,似乎不健康。

目前,国内人工智能创业属于显着的技术红利期,评价广泛高。但是,从投资者的未来来来看,未来随着基础计算平台和开源平台的非常丰富成熟期,技术障碍不会更加显着,人工智能整体的技术管理制度门槛不会越来越低。就像2008年想去找IOS开发商一样,很难,但现在很普通,所有的技术进化都遵循这个规则。

所以不建议大家卯这种技术红利繁华。多年来,人工智能创业和其他领域的创业一样,一定是综合实力的竞争,不知道行业,是否需要痛点,产品化和工程化能力如何,市场营销能力如何,产品能否销售等。

关于明确的行业,非常简单地说,人工智能和机器人方向的创业本质上有mission-critical和non-mission-critical。为了方便大家的解释,我们不可避免地被称为重要应用和非重要应用。Mission-critical的应用是一个毫无疑问无法犯罪的人工智能领域。

例如,即使自动驾驶已经达到99.9%,也是千分之一的事故率。让我们看看每天开车出发的人有多少。

这千分之一的故障率不会引起多少恐怖事故。因此,自动驾驶需要99...%后面有9个以上的道路。

另外,手术机器人精度为99.9%,千分之一的错误率在某种程度上是极其可怕的结果,医疗事故与人的生命有关。在美国,这千分之一事故造成的巨额赔偿金,不是应该让企业死吗?总之,在重要应用领域,99.9…%的小数点后面有很多9,接近不能商业化。其背后的核心竞争力是算法和科学家。

这样的项目往往需要top的科学家来背书。因此,项目一般喜欢(因为周期长,所以需要的钱自然多,同时这样的人才高),为了消除万分之一、十万分之一的错误率,必须投入大量的研究开发资源。

众所周知,开发的边际利益减半,90%更容易,99%投入10倍的资源。为了消灭各种各样的cornercase,99.9%和99.99%更不用说了,这样的项目时间不长(Google这样的无人车,从2009年到现在已经7年了,Mobileye从1999年开始成为汽车辅助驾驶员,2007年开始商业化的达芬奇手术机器人项目是1980年代末的非营利研究但是,一旦制作,这样的项目的优势就非常明显。因为竞争对手也需要这些时间。因为这样的项目门槛低,不适合普通的创业者,所以一般来说很高兴,商业要求的时间周期很宽,资本也要更冷静。

实质上,许多AI/机器人的创业属于第二类,即非重要应用于。这类项目不执着于99%后面的许多9,而且许多更简单的解决方案,或者有人机混合的方案。

总之,不执着于矮小,非常简单、简单、性价比低是最重要的,这样的项目一般需要更慢的落地。不执着于很多9个。

例如,基于面部扫描目标的形状与虚设或迎宾机器人系统相同,99%和98%没有本质差异,你认为没有前台吗?更简单简单的解决方案。例如,堵塞路段(如工业园区、机场码头)的自动驾驶,激光雷达喜悦简单,我需要使用磁带导航系统,而且算法上执着非常简单,不想让速度走路,只要前面有人,车就会停下来。因为是堵路段,场景大修改。

人机混合模式。许多面向企业的人工智能/机器人需要通过人机混合模式来减少技术难度,从而在市场上获得更慢的服务。以店内机器人为例,你的算法很好,你的配送成功率是99%,我是98%。

100次中不顺利的两次,我可以在后台操作机器人,逐渐提高这个比例。即使如此,我仍然可以大大降低人力,仍然有相当大的价值。实质上,国内人工智能和机器人方向的创业,大部分领域都是非重要应用。在这些领域,算法当然也是最重要的,送到店里总是送不到,但有时问题可以忽视(重要性应用不容忍)。

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此外,落地是最重要的。如何着陆?那就是竞争综合实力。对行业的解释,必须深刻印象地看穿行业的痛点在哪里的产品化和工程化,是好的产品和工程师队伍吗?光在实验室做不到!做的产品还得便宜!量产,你的供应链能力如何?产品出来了,要卖货!你的营销/销售能力怎么样?因此,这样的人工智能项目不需要技术牛,相反创业者知道这个行业,告诉我们什么样的方案可以解决问题行业的痛点,还有上下游的能力可以推进解决方案和产品的销售。无论是人工智能还是机器人,人工智能都很多。

像脸部识别、语音识别这样的基础服务,已经有人实现了,领域不大。更好的机会是人工智能改造各行各业,开发专业机器人代替人工,当然是行业重度参与者最能找到机会和痛点。

例如,机房通判机器人、电网巡线机器人、果园作业机器人……人工智能不会深刻影响我们的行业。对于这样的项目,要有一个顺利的核心,肯定是提高效率,减少了人工成本。正如白宫近日公开发布的《人工智能、自动化和经济》报告中也认为,未来10-20年,时薪较低的工种受到人工智能技术的冲击仅次于此。有美国科学家,时薪超过20美元的工作83%的可能性不会被人工智能所取代。

但是,在短期内,机器人创业的机会主要在b末端。你为什么这么说?现在技术和行业都不成熟,只有利益驱动,节约人工费,企业才不会首次拒绝接受机器人。首先,让我们看看价格。

以机器人为例。整个供应链系统没有那么成熟,市场需求还没有被检查,所有生产的机器人成本都不低。ToB的末端,也就是说,企业的成本承受能力似乎比Tob强得多。

特别是考虑到中国的人工费上涨。只要企业认为机器人不会大大提高效率,比人工成本更合适,他们就有行动的动力。模糊地说,b末端出售机器人的目的是为了省钱,以替代人力为目的,但c方面确实花了很多钱,所以市场需求有显着的不同。

ToB都是单人任务,机器人做一件事就行了。Toc消费末端希望什么都能做,唱,唱,聊,洗手。但现在显然不现实,技术成熟度还太高。

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Tob方面的机器人更容易使用。因为很多都是用人机混合模式工作的。也就是说,以前5个人必须赚钱,现在1个机器人有可能是2个人。

也就是说,机器人可以代替3个人工,把一些常规任务交给师走,但是在特别简单的工艺流程方面,必须依靠工人来做。这是一种难以实施的混合模式。但是,Toc机器人可以说是无人机混合模式。

最后,我想对国内机器人领域的企业家说:I.如果你想慢慢落地,你必须从Tob开始。TooC仍然是未来的事情,发展不那么慢。II.屏幕上的大多数机器人都是非关键。算法得意,有牛的科学家队伍一切都不能说,将来的竞争环境还很近。

项目一定要接地,不能阳春白雪。做好供应链,降低产品成本,推进。这是综合实力的竞争。文章出现在公共编号浩哥说,想知道更好的机器人、技术创业的意见,希望关注浩哥说。

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