AI創業駛入落地「深水區」, 資本寒冬下創業者如何抉擇?

寓揚發表於2019-06-19

AI創業駛入落地「深水區」, 資本寒冬下創業者如何抉擇?

騰訊AI加速器現場直擊,9小時,150個專案,AI創業進入「落地為王」時刻,「資本寒冬」下創業者究竟如何抉擇?

撰文 | 寓揚

「挺痛苦的,首先你要先活著,然後你的產品要能夠為市場解決痛點問題」,當談及近兩年的創業感受時,艾米機器人創始人李方友坦言。這無疑代表了當下AI創業者的心聲。

「你們的商業模式是什麼」,「落地情況怎麼樣」,「去年營收是多少」······投資人看AI專案的視角已悄然轉變,技術類的問題開始變少,場景落地與商業化則被反覆問及,在騰訊AI加速器三期複試現場,這一現象相當普遍。

當談及當下技術與商業化哪個更為重要時,高仙機器人創始人程昊天更是高呼「落地為王」。 這構成本期騰訊AI加速器專案的基調。

今年有150個專案參與加速器複試PK,每個專案15分鐘路演,在9個小時中掀起淘汰賽,角逐最終的50個複試名額。

這些專案融資大多在A輪左右,成立時間多為3~5年,「生態合作」、「技術」、「資本」成為他們參加AI加速器的主要因素。

僅從資本層面來看,過去兩期AI加速器中,騰訊甄選出的65個專案融資總額達70億+,70%專案完成一輪融資,其中一些專案更是拿到了騰訊的投資。在「資本寒冬」的當下,這對創業公司無疑極具吸引力。

但也不乏一些融資已到B輪,或成立時間已近10年的公司前來參與,他們的需求則更聚焦在生態合作與業務擴充上。這又與騰訊另一個主題「產業網際網路」不謀而合。

去年國慶前夕,騰訊宣佈重大組織架構調整,一個關鍵就是組建ToB的雲與智慧產業事業群(CSIG),打造「產業網際網路」。騰訊AI加速器正是在CSIG下,扮演產業孵化的重要角色。因此,三期AI加速器在專案選擇上也更注重AI的產業落地,以及與騰訊生態的結合。

騰訊AI加速器負責人表示,在三期專案扶持資源上,會更聚焦、更用力。加速器還首次引入騰訊產業生態投資,並透過騰訊雲啟產業網際網路平臺對接政府和行業需求,幫助入選專案落地更多場景。不少創企正是衝著這一點來的。

AI創業駛入落地「深水區」, 資本寒冬下創業者如何抉擇?

創業者在交談

AI落地進入攻堅期與資本緊縮,構成了當下的市場環境。AI創業已進入「落地為王」時刻,如何找準場景商業化落地,是所有AI公司的難題。

而透過騰訊AI加速器這樣一個視窗,我們能夠看到,創業公司在當下掙扎中的抉擇,並越來越多的走向背後耕耘。

1 尋找替代人力的場景

從2018年開始,「寒冬」開始席捲機器人行業,公司倒閉,團隊收縮已是常態。

正如開篇吐露心聲的創始人李方友,他創辦的艾米機器人主攻醫療場景的服務機器人,代表產品有醫療服務機器人、消毒機器人、醫療物資配送機器人等。他稱艾米的整套機器人方案去年已落地十幾家醫院,今年預估能落地100家醫院。

儘管整體經濟形勢與行業環境並不好,他吐槽創業的艱辛,但機器人公司業務仍在較快發展,這並特例。

另一家服務機器人公司穿山甲機器人,主要做送餐、物流配送領域,創始人宋育剛告訴機器之心,今年上半年機器人出貨量翻了一倍。其服務機器人(含機器人底盤)去年出貨近1000臺,他預計今年出貨在3000臺左右。

他還表示,公司去年銷售額是前年的兩倍多,去年下半年實現收支平衡,今年上半年營收又增長一倍多。

實現快速增長的還有高仙機器人,這是一家主攻清潔機器人的公司,創始人程昊天表示,去年公司銷售一萬個定位導航模組和大約500臺機器人,今年預計機器人能夠落地1000臺。他也稱,過去幾年,公司每年都保持三倍左右的營收增長,這一增速至少可以保持三到五年。

儘管行業環境不理想,但宋育剛笑稱「春江水暖鴨先知」,機器人行業在匍匐前行,並且前行的速度越來越快。

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穿山甲機器人商業落地

隨著資本回歸理性,機器人行業的融資頻率可謂大幅下降。宋育剛坦言,「資本肯定還是在的,我們還有機會(融資),但也不要靠資本,核心還是企業的自我造血能力。」

寒冬之下,企業要有自我生存的能力,場景落地尤為關鍵。機器人行業發展至當下,商業化能力已然更為重要,程昊天更是一針見血,「落地為王」。

創辦高仙機器人之初,程昊天想切入物業安防場景,但後來他發現安防機器人的道路行不通,因為它不能完全替代一個保安的工作。在摸索中他發現,必須要找到一個場景,讓機器人真正替代掉人力,否則意義就相對有限,最終他將目標鎖定在物業清潔場景。

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高仙機器人商業模式

但機器人的場景落地遠沒有那麼簡單,他說清潔機器人本身就比較複雜,它有清掃功能、清洗功能,還有複雜的業務功能;並且在無人的情況下,它可能會面臨水吸不上來、管道塞住、如何換水等各種細節問題,任何一個細小問題都會導致流程無法進行。

高仙機器人花費了近5年時間才跑出這一場景,將產品打磨成熟。程昊天的目標也很明確,透過清潔機器人,每年為物業減少2%的清潔外包費用。

可見,專注於一個細分場景,將產品、技術打磨至商用,帶來實際可量化的價值,對於當下機器人場景落地尤為重要。

2 讓歪果仁讀網文,用眼睛操縱螢幕

人機互動一直是AI領域久經不衰的話題,相比前兩年火熱的語音互動、Chatbot(聊天機器人)專案,今年專案呈現的特點是,一方面,語義理解應用型專案成新亮點,AI互動落地場景更加細分化;另一方面,AR/VR持續升溫。

我國網路文學作者達1500萬人,目前已經留存下近2000萬部作品,同時每年新增網路文學超100萬部,可謂異常繁榮。原本就是內容出版出身的推文科技創始人童曄,基於機器翻譯技術,將中文小說快速譯成英文,做網文出海。

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推文科技商業模式

他稱國內前十大網文IP供應商有5家已是合作伙伴,相比傳統內容出版,推文科技將行業效率提升約3600倍,將一本小說的出版成本控制在1000元,僅佔傳統出版近1%。

童曄告訴機器之心,透過對小說領域近百萬雙語資料的訓練,相對於專業初版,推文科技用技術實現的翻譯效果可達80分。目前公司已經翻譯了2000多部網文作品,他稱今年的目標是機器編譯10萬部。

另外一家成立不到1年的創企深圳致一科技,選擇了NLP在金融領域的落地,透過對金融大資料的分析,來輔助金融決策。但其仍在商業落地的早期,商業模式與盈利都有待進一步探索。

機器之心也觀察到,最近一年有數家圍繞NLP(自然語言理解)應用創業的專案獲得融資,在通用智慧較弱的情況下,場景智慧、專用智慧的產業落地仍值得期待。

三期騰訊AI加速器上,VisualCamp、亮亮視野、詮視感測等公司紛紛展示了其在AR/VR領域的最新進展,AR/VR呈現再度崛起之態。

眼動追蹤並不是一項新技術,有趣的是,一家韓國創企VisualCamp要用眼動追蹤控制手機,用眼鏡操作螢幕。其市場負責人李升雨現場演示,當用雙眼盯著手機中的一個APP時就可以開啟;當看新聞時,眼球往上,資訊就往上翻滾,眼球往下,資訊就跟著往下翻。據悉,這一技術有望落地在OPPO手機中。

李升雨解釋道,這背後是公司的AI影像技術和紅外技術。當你看手機時,前置攝像頭會拍下你的面部,對瞳孔進行識別,透過瞳孔位置的對比計算出眼球所看螢幕的位置,從而實現螢幕控制,控制精度可達毫米級。

除了將技術落地手機外,獨立式AR眼鏡的產業落地也在提速。

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亮亮視野創始人吳斐談起一段做AR的心路歷程,他從2011年切入AR領域,當時2011~2013年行業熱情高漲,Google Glass(谷歌AR眼鏡)的推出更是引起轟動。然而2016年以後AR便跌下「神壇」。

亮亮視野在2017年前後,探索到工業場景,開始為大企業定製AR服務,「當時每一家都要投入很長時間去做系統嵌入,」他感嘆道。

隨著2018年落地幾個標杆企業,如今已有越來越多的客戶開始與他們合作。回望這一歷程,吳斐稱,AR在工業領域應用已經突破瓶頸期,很多應用開始逐漸進入企業業務,2019年會是AR落地B端場景真正的啟動年。

去年底,亮亮視野跟汽車電商服務平臺優信達成合作,在優信平臺部署4000+AR眼鏡用於二手車驗車環節。他稱,車檢往往涉及150多個步驟,工作複雜並且依賴員工的經驗,才能對車況做出診斷。而透過AR眼鏡,公司可以把所有的步驟都記錄下來,實現驗車環節標準化、流程化,從而提升效率與驗車的準確性。

可以看到,AR落地產業的步伐在提速,工業場景、安防場景有望率先迎來商用。

3 先行者「AI+金融」

迅雷創始人、遠望資本創始合夥人程浩表示,「產業正在為AI提供越來越多的落地場景,而數字化程度較高的行業會率先跑起來,比如金融這種本身數字化、IT化程度比較高的領域。」

這一點在騰訊AI加速器中反應的也尤為鮮明,據機器之心觀察,至少有11家AI+金融的專案進入到加速器三期複試名單中。

想象一下未來銀行的模樣,當你進入一家銀行網點,銀行馬上就會認出你是誰,購買過哪些產品,機器人會熱情招呼你,推薦給你需要的服務。即使足不出戶,你也可透過手機銀行或者視訊會議,在家中就把銀行業務辦理了。

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落地AI+金融場景的英創艾倫

具有金融背景的創始人營雲川在2015年看到這一方向,便創立英創艾倫,瞄準智慧銀行場景,透過AI+金融資料提供整體解決方案,以此實現銀行網點在交易、控制、互動體驗、場景營銷方面的智慧化。

但僅僅將方案落地場景還不夠,必須帶來可量化的價值才能真正獲得銀行的青睞。他舉例道,英創艾倫將AI一體機落地線上下銀行網點,透過AI管理平臺打通使用者資料,在使用者跟機器的互動中,它會記錄使用者的點選資料,並進行精準服務推薦。

營雲川透露,目前這一營銷轉化率可達20%左右,但對銀行來說已非常滿意,因為此前這一轉化率為0。

他還告訴機器之心,目前公司已經簽約了近200家智慧銀行網點,去年營收達到千萬,並實現盈利。

不難發現,AI公司落地銀行業至少帶來兩方面價值,一方面是AI人才,銀行要想實現自身的智慧化,AI人才尤為欠缺。另一方面透過系統改造與智慧化升級,銀行能夠精準的觸達使用者,進行智慧推薦,並帶來業務的提升。

但這並不意味著AI落地銀行就一帆風順,目前銀行使用AI較多的在風控、信貸領域,智慧網點的落地速度仍相當緩慢。

營雲川稱,智慧銀行更多在試點階段,儘管金融科技發展較快,但銀行也有自身的顧慮,比如對中小網點而言,擔心硬體的成本太高,何時能夠回本。

「一方面AI人才費用較高,銀行不願意招很多AI人才,這給予方案公司很多挑戰;另一方面如何用AI為使用者帶來更好的體驗,比如互動能力、服務能力都有待提升,」他解釋道。

這也是他本次參加騰訊AI加速器的主要原因,他希望能與騰訊在金融領域有更多合作,一起搭建金融營銷中臺。

4 落地為王

「資本寒冬」下,新晉的AI創業公司正在變少。

而在資本收緊與AI場景落地進入攻堅期的當下,落地為王已經成為創業者的心聲,技術創業公司、機器人公司如此,AI+行業亦是如此。

金融場景之外,零售與教育領域也是本期AI加速器的重頭專案,AI落地速度相對金融又會慢一步。以零售行業為例,這一場景往往沒有使用者資料,對於他們而言數字化是第一步,然後才是與AI結合產生更大的價值。

智慧零售方案提供商雲來科技創始人楊辰韻稱,AI+零售行業最大的痛點在於,「有技術的人不懂得運營與場景,懂場景的人不懂得技術」。落地為王的背景下,AI跨界人才的需求越來越大。

落地為王、資本收緊下,創業公司選擇「下潛」,潛入一個真正差異化,技術能夠落地的細分市場,投入資金、團隊、時間,用心打磨場景,從而創造實實在在的價值。

就連自動駕駛公司也不再追逐大眾眼球。踏歌智行選擇了偏僻的礦區作為自動駕駛技術的落地場景,並針對礦區的風沙環境,最佳化自動駕駛的感測器組合,從而在特定場景中替代人類司機。而這意味著他們選擇脫離大眾視野,在荒無人煙的地帶默默耕耘。

AI與產業的結合才剛剛開始,而當下的經濟態勢無疑讓創業者更加謹慎。正如一位創業者所言,各個領域都存在機會,但要有「板凳甘坐十年冷」的精神,因為紮根場景,打磨產品或方案,往往要3~5年的深耕。

我是本文作者寓揚,關注AI與產業結合所產生的化學反應,歡迎爆料、交流溝通(微信:944975891,麻煩註明身份)

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