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AI创业驶入落地「深水区」, 资本寒冬下创业者如何抉择?

腾讯AI加速器现场直击,9小时,150个项目,AI创业进入「落地为王」时刻,「资本寒冬」下创业者究竟如何抉择?

撰文 | 寓扬

「挺痛苦的,首先你要先活着,然后你的产品要能够为市场解决痛点问题」,当谈及近两年的创业感受时,艾米机器人创始人李方友坦言。这无疑代表了当下AI创业者的心声。

「你们的商业模式是什么」,「落地情况怎么样」,「去年营收是多少」······投资人看AI项目的视角已悄然转变,技术类的问题开始变少,场景落地与商业化则被反复问及,在腾讯AI加速器三期复试现场,这一现象相当普遍。

当谈及当下技术与商业化哪个更为重要时,高仙机器人创始人程昊天更是高呼「落地为王」。 这构成本期腾讯AI加速器项目的基调。

今年有150个项目参与加速器复试PK,每个项目15分钟路演,在9个小时中掀起淘汰赛,角逐最终的50个复试名额。

这些项目融资大多在A轮左右,成立时间多为3~5年,「生态合作」、「技术」、「资本」成为他们参加AI加速器的主要因素。

仅从资本层面来看,过去两期AI加速器中,腾讯甄选出的65个项目融资总额达70亿+,70%项目完成一轮融资,其中一些项目更是拿到了腾讯的投资。在「资本寒冬」的当下,这对创业公司无疑极具吸引力。

但也不乏一些融资已到B轮,或成立时间已近10年的公司前来参与,他们的需求则更聚焦在生态合作与业务拓展上。这又与腾讯另一个主题「产业互联网」不谋而合。

去年国庆前夕,腾讯宣布重大组织架构调整,一个关键就是组建ToB的云与智慧产业事业群(CSIG),打造「产业互联网」。腾讯AI加速器正是在CSIG下,扮演产业孵化的重要角色。因此,三期AI加速器在项目选择上也更注重AI的产业落地,以及与腾讯生态的结合。

腾讯AI加速器负责人表示,在三期项目扶持资源上,会更聚焦、更用力。加速器还首次引入腾讯产业生态投资,并通过腾讯云启产业互联网平台对接政府和行业需求,帮助入选项目落地更多场景。不少创企正是冲着这一点来的。

创业者在交谈

AI落地进入攻坚期与资本紧缩,构成了当下的市场环境。AI创业已进入「落地为王」时刻,如何找准场景商业化落地,是所有AI公司的难题。

而透过腾讯AI加速器这样一个窗口,我们能够看到,创业公司在当下挣扎中的抉择,并越来越多的走向背后耕耘。

1 寻找替代人力的场景

从2018年开始,「寒冬」开始席卷机器人行业,公司倒闭,团队收缩已是常态。

正如开篇吐露心声的创始人李方友,他创办的艾米机器人主攻医疗场景的服务机器人,代表产品有医疗服务机器人、消毒机器人、医疗物资配送机器人等。他称艾米的整套机器人方案去年已落地十几家医院,今年预估能落地100家医院。

尽管整体经济形势与行业环境并不好,他吐槽创业的艰辛,但机器人公司业务仍在较快发展,这并特例。

另一家服务机器人公司穿山甲机器人,主要做送餐、物流配送领域,创始人宋育刚告诉机器之心,今年上半年机器人出货量翻了一倍。其服务机器人(含机器人底盘)去年出货近1000台,他预计今年出货在3000台左右。

他还表示,公司去年销售额是前年的两倍多,去年下半年实现收支平衡,今年上半年营收又增长一倍多。

实现快速增长的还有高仙机器人,这是一家主攻清洁机器人的公司,创始人程昊天表示,去年公司销售一万个定位导航模块和大约500台机器人,今年预计机器人能够落地1000台。他也称,过去几年,公司每年都保持三倍左右的营收增长,这一增速至少可以保持三到五年。

尽管行业环境不理想,但宋育刚笑称「春江水暖鸭先知」,机器人行业在匍匐前行,并且前行的速度越来越快。

穿山甲机器人商业落地

随着资本回归理性,机器人行业的融资频率可谓大幅下降。宋育刚坦言,「资本肯定还是在的,我们还有机会(融资),但也不要靠资本,核心还是企业的自我造血能力。」

寒冬之下,企业要有自我生存的能力,场景落地尤为关键。机器人行业发展至当下,商业化能力已然更为重要,程昊天更是一针见血,「落地为王」。

创办高仙机器人之初,程昊天想切入物业安防场景,但后来他发现安防机器人的道路行不通,因为它不能完全替代一个保安的工作。在摸索中他发现,必须要找到一个场景,让机器人真正替代掉人力,否则意义就相对有限,最终他将目标锁定在物业清洁场景。

高仙机器人商业模式

但机器人的场景落地远没有那么简单,他说清洁机器人本身就比较复杂,它有清扫功能、清洗功能,还有复杂的业务功能;并且在无人的情况下,它可能会面临水吸不上来、管道塞住、如何换水等各种细节问题,任何一个细小问题都会导致流程无法进行。

高仙机器人花费了近5年时间才跑出这一场景,将产品打磨成熟。程昊天的目标也很明确,通过清洁机器人,每年为物业减少2%的清洁外包费用。

可见,专注于一个细分场景,将产品、技术打磨至商用,带来实际可量化的价值,对于当下机器人场景落地尤为重要。

2 让歪果仁读网文,用眼睛操纵屏幕

人机交互一直是AI领域久经不衰的话题,相比前两年火热的语音交互、Chatbot(聊天机器人)项目,今年项目呈现的特点是,一方面,语义理解应用型项目成新亮点,AI交互落地场景更加细分化;另一方面,AR/VR持续升温。

我国网络文学作者达1500万人,目前已经留存下近2000万部作品,同时每年新增网络文学超100万部,可谓异常繁荣。原本就是内容出版出身的推文科技创始人童晔,基于机器翻译技术,将中文小说快速译成英文,做网文出海。

推文科技商业模式

他称国内前十大网文IP供应商有5家已是合作伙伴,相比传统内容出版,推文科技将行业效率提升约3600倍,将一本小说的出版成本控制在1000元,仅占传统出版近1%。

童晔告诉机器之心,通过对小说领域近百万双语数据的训练,相对于专业初版,推文科技用技术实现的翻译效果可达80分。目前公司已经翻译了2000多部网文作品,他称今年的目标是机器编译10万部。

另外一家成立不到1年的创企深圳致一科技,选择了NLP在金融领域的落地,通过对金融大数据的分析,来辅助金融决策。但其仍在商业落地的早期,商业模式与盈利都有待进一步探索。

机器之心也观察到,最近一年有数家围绕NLP(自然语言理解)应用创业的项目获得融资,在通用智能较弱的情况下,场景智能、专用智能的产业落地仍值得期待。

三期腾讯AI加速器上,VisualCamp、亮亮视野、诠视传感等公司纷纷展示了其在AR/VR领域的最新进展,AR/VR呈现再度崛起之态。

眼动追踪并不是一项新技术,有趣的是,一家韩国创企VisualCamp要用眼动追踪控制手机,用眼镜操作屏幕。其市场负责人李升雨现场演示,当用双眼盯着手机中的一个APP时就可以打开;当看新闻时,眼球往上,信息就往上翻滚,眼球往下,信息就跟着往下翻。据悉,这一技术有望落地在OPPO手机中。

李升雨解释道,这背后是公司的AI影像技术和红外技术。当你看手机时,前置摄像头会拍下你的面部,对瞳孔进行识别,通过瞳孔位置的对比计算出眼球所看屏幕的位置,从而实现屏幕控制,控制精度可达毫米级。

除了将技术落地手机外,独立式AR眼镜的产业落地也在提速。

亮亮视野创始人吴斐谈起一段做AR的心路历程,他从2011年切入AR领域,当时2011~2013年行业热情高涨,Google Glass(谷歌AR眼镜)的推出更是引起轰动。然而2016年以后AR便跌下「神坛」。

亮亮视野在2017年前后,探索到工业场景,开始为大企业定制AR服务,「当时每一家都要投入很长时间去做系统嵌入,」他感叹道。

随着2018年落地几个标杆企业,如今已有越来越多的客户开始与他们合作。回望这一历程,吴斐称,AR在工业领域应用已经突破瓶颈期,很多应用开始逐渐进入企业业务,2019年会是AR落地B端场景真正的启动年。

去年底,亮亮视野跟汽车电商服务平台优信达成合作,在优信平台部署4000+AR眼镜用于二手车验车环节。他称,车检往往涉及150多个步骤,工作复杂并且依赖员工的经验,才能对车况做出诊断。而通过AR眼镜,公司可以把所有的步骤都记录下来,实现验车环节标准化、流程化,从而提升效率与验车的准确性。

可以看到,AR落地产业的步伐在提速,工业场景、安防场景有望率先迎来商用。

3 先行者「AI+金融」

迅雷创始人、远望资本创始合伙人程浩表示,「产业正在为AI提供越来越多的落地场景,而数字化程度较高的行业会率先跑起来,比如金融这种本身数字化、IT化程度比较高的领域。」

这一点在腾讯AI加速器中反应的也尤为鲜明,据机器之心观察,至少有11家AI+金融的项目进入到加速器三期复试名单中。

想象一下未来银行的模样,当你进入一家银行网点,银行马上就会认出你是谁,购买过哪些产品,机器人会热情招呼你,推荐给你需要的服务。即使足不出户,你也可通过手机银行或者视频会议,在家中就把银行业务办理了。

落地AI+金融场景的英创艾伦

具有金融背景的创始人营云川在2015年看到这一方向,便创立英创艾伦,瞄准智慧银行场景,通过AI+金融数据提供整体解决方案,以此实现银行网点在交易、控制、互动体验、场景营销方面的智能化。

但仅仅将方案落地场景还不够,必须带来可量化的价值才能真正获得银行的青睐。他举例道,英创艾伦将AI一体机落地在线下银行网点,通过AI管理平台打通用户数据,在用户跟机器的交互中,它会记录用户的点击数据,并进行精准服务推荐。

营云川透露,目前这一营销转化率可达20%左右,但对银行来说已非常满意,因为此前这一转化率为0。

他还告诉机器之心,目前公司已经签约了近200家智慧银行网点,去年营收达到千万,并实现盈利。

不难发现,AI公司落地银行业至少带来两方面价值,一方面是AI人才,银行要想实现自身的智慧化,AI人才尤为欠缺。另一方面通过系统改造与智能化升级,银行能够精准的触达用户,进行智能推荐,并带来业务的提升。

但这并不意味着AI落地银行就一帆风顺,目前银行使用AI较多的在风控、信贷领域,智能网点的落地速度仍相当缓慢。

营云川称,智慧银行更多在试点阶段,尽管金融科技发展较快,但银行也有自身的顾虑,比如对中小网点而言,担心硬件的成本太高,何时能够回本。

「一方面AI人才费用较高,银行不愿意招很多AI人才,这给予方案公司很多挑战;另一方面如何用AI为用户带来更好的体验,比如交互能力、服务能力都有待提升,」他解释道。

这也是他本次参加腾讯AI加速器的主要原因,他希望能与腾讯在金融领域有更多合作,一起搭建金融营销中台。

4 落地为王

「资本寒冬」下,新晋的AI创业公司正在变少。

而在资本收紧与AI场景落地进入攻坚期的当下,落地为王已经成为创业者的心声,技术创业公司、机器人公司如此,AI+行业亦是如此。

金融场景之外,零售与教育领域也是本期AI加速器的重头项目,AI落地速度相对金融又会慢一步。以零售行业为例,这一场景往往没有用户数据,对于他们而言数字化是第一步,然后才是与AI结合产生更大的价值。

智慧零售方案提供商云来科技创始人杨辰韵称,AI+零售行业最大的痛点在于,「有技术的人不懂得运营与场景,懂场景的人不懂得技术」。落地为王的背景下,AI跨界人才的需求越来越大。

落地为王、资本收紧下,创业公司选择「下潜」,潜入一个真正差异化,技术能够落地的细分市场,投入资金、团队、时间,用心打磨场景,从而创造实实在在的价值。

就连自动驾驶公司也不再追逐大众眼球。踏歌智行选择了偏僻的矿区作为自动驾驶技术的落地场景,并针对矿区的风沙环境,优化自动驾驶的传感器组合,从而在特定场景中替代人类司机。而这意味着他们选择脱离大众视野,在荒无人烟的地带默默耕耘。

AI与产业的结合才刚刚开始,而当下的经济态势无疑让创业者更加谨慎。正如一位创业者所言,各个领域都存在机会,但要有「板凳甘坐十年冷」的精神,因为扎根场景,打磨产品或方案,往往要3~5年的深耕。

我是本文作者寓扬,关注AI与产业结合所产生的化学反应,欢迎爆料、交流沟通(微信:944975891,麻烦注明身份)

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成立于2003年,深圳市迅雷网络技术有限公司(纳斯达克股票代码:XNET) 是全球领先的共享计算与区块链技术创新企业,同时也是中国用户数领先,历史悠久的互联网品牌之一。 迅雷基于深耕十几年、获得国际专利的P2SP下载加速技术优势,面向个人用户和企业用户打造了丰富的下载加速、区块链、云计算、影音娱乐等产品及服务,为广大用户创造了高效、智能、安全的互联网体验。

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