圓桌論壇：AI商業化進程中的問題與反思

【獵雲網（微信號：ilieyun）北京】4月17日報導（文/馬麗）

4月17日，以“進擊•融合”為主題的獵雲網&AI星球2018年度人工智能產業峰會，在深圳大中華希爾頓酒店隆重舉辦。此次峰會由獵雲網&AI星球主辦，銳視角、獵雲資本、獵雲財經、創頭條、蜂巢協辦。上百位人工智能行業頂級專家、知名投資人和精英創業者到場，與會共同交流現今國內人工智能行業發展的創新變革與機遇，旨在促進行業整體向前發展。峰會現場乾貨滿滿，座無虛席。

現階段的人工智能，大家討論最多的還是技術落地，以及如何在各細分領域中挖掘其商業價值。在今天下午的首場圓桌交流環節，越疆科技CEO劉培超主持了“AI商業化進程中的問題與反思”圓桌論壇，狗尾草智能科技CEO 邱楠、樂聚機器人創始人兼CEO常琳、沸點資本創始合夥人塗鴻川、招商局創投VP 甘自辛、信天創投合夥人張俊熹參與了這次的討論，紛紛發表了各自的看法。

狗尾草智能科技CEO 邱楠

邱楠提到，AI不存在真需求和偽需求。AI能改變我們的互動方式，而且能落地商業應用場所，提升數據利用的效率。這兩方面都是真實的需求，只是有的需求找不到實際應用落地的場景，有的需求技術還不夠成熟。假以時日，其總是能夠迎來一個突破口。

在未來，AI會重新定義我們的使用場景，讓用戶對互動技術的期待有所下降。就如上文所說，現在主要的問題就是“還沒有來得及”。比如說，最早互聯網的服務是基於PC端，從PC端轉移到移動互聯網花了3-4年時間。所以，關於AI，我們也需要給予其更多的時間，讓其裂變和發展。

另外，關於企業與資本的拉鋸，邱楠也有自己的看法。他表示，由於資本的原因，短時間內企業的規模會做得很大，把創業和競爭變得更加艱巨，視窗期變得更短，規模效應更明顯。通過短期快速形成規模化，你很難讓它快速實現同樣相等的收益，這個收益一定是滯後的。

樂聚機器人創始人兼CEO常琳

常琳認為對於AI圈、技術圈裡的真偽需求之分，看行業的虧損率或許可以明白些什麽，現在市場上80%的智能硬體企業都在虧損。如果產品沒有問題，經營沒有問題，虧損的概率應該是很低的。大部分智能硬體企業都有技術優勢，技術優勢對應到產品優勢上卻是很漫長的過程。能把技術優勢變成符合市場需求的產品優勢，才是真正市場所需要的東西。

智能硬體的發展過程可以相當於整個互聯網進程的第三階段。未來物聯網形成的階段的到來，肯定就是智能硬體大普及或者說智能家居大普及。

常琳還表示，定義爆品的原則得考慮幾個因素，他們定義內部產品時第一個考慮的是對於C端人群的價格把控，價格在消費類領域非常敏感。二是產品帶來的粘性、體驗。

沸點資本創始合夥人塗鴻川

1995年，塗鴻川進入高科技領域創業，在這個領域一做就是23年。很多人說高科技領域已經飽滿，行業觸到了天花板。但塗鴻川則另有一番感觸：做了23年，每隔兩三年就有顛覆，就像今天的AI一樣令人不可思議。塗鴻川介紹，沸點資本隻投高科技領域，被投企業的跨度覆蓋ABC各輪次。

最近幾年，AI智能硬體流行起來，很多公司爭相推出不少相應的產品。那麽，在智能硬體的需求中，哪些是真實需求，哪些是偽需求？塗鴻川認為，AI在製造業很普遍，主要原因是製造業生產的零件和步驟都是標準化，從AI的使用來看，順其自然，比較好做。而C端比較分散且個體化，AI在這些領域的應用需要有大量的數據積累。塗鴻川表示，對於產業來說，AI是系統集成項目，並非引入了AI廠家馬上就能應用，AI需要組合、需要配件，流程較長。

關於AI創業，塗鴻川表示，今天的AI創業者站對了賽道，3-5年之後，幾乎所有的東西背後都有一個人工智能存在。塗鴻川認為，投資對於AI創業非常重要，未來，十億、百億甚至千億量級的公司將出自AI領域。

招商局創投VP 甘自辛

對於AI智能硬體中的真需求和偽需求問題，甘自辛認為，AI技術應用的領域剛剛啟航，有很多東西可能現在看不清楚，但是真需求很多，並不是所有的東西都是偽需求，只有需求量集中起來成本過高，或者需求付費意願不夠強烈，體驗沒有到那個程度的需求才可能是偽需求。

目前在工業機器人和工業級應用方面，AI獲得了上千萬、上億甚至幾十億訂單的應用，而消費級的機器人或者AI硬體的消費卻處於冷淡狀態，對此，甘自辛認為，終端消費者是不斷挑剔的，當大部分終端消費者所用的技術集成產品的體驗、技術的應用的成熟度還不夠的時候，它組合出來的體驗往往是很難達到消費者願意為之買單的心理門檻；另一方面要更精準地聚焦需求人群。

信天創投合夥人張俊熹

什麽選擇投資產業互聯網？據張俊熹所說，是基於兩個基本觀念，一個是世界上的萬事萬物都可以被量化，都可以形成數據；二是巨集觀世界不存在真正意義的隨機，很多事情是可以通過設計算法解決的。

從國內電商企業的發展歷程來看，在線化、數據化、人工智能化後，企業將產生巨大的商業價值和影響力。另一方面，中國很多產業的這一歷程還沒開始，甚至可能連基本的數據在線還沒有做到。“我認為剛剛開始，有很多點和位置需要我們填上，這是明確的、長期的、可以耕耘的需求點。” 張俊熹說。

哪些企業和創始人被看好呢？張俊熹表示，團隊中需要有新型的產品經理，懂產業，連接現實問題和技術；需要掌握核心技術，有蠻扎實的掌握屠龍之術的技術班底，同時匹配著了解產業的市場行銷和銷售團隊。

以下是圓桌論壇實錄，獵雲網（微信：ilieyun）整理刪改：

劉培超：各位在座的朋友，以及各位嘉賓，大家下午好！在人工智能的今天我也被賦能了，客串一下主持人。今天組織方給出的題目是AI商業化進程中的問題與反思，我們請到三位智能硬體的創始人以及知名創投的合夥人。在圓桌論壇開始之前，先請各位嘉賓做一個簡單的自我介紹，還有公司狀況的介紹。

大家可能對越疆不熟悉，但是Google開發者大會有一個智能機械臂寫毛筆字，是越疆第一款產品，在美國眾籌起家。這兩年越疆進行深層次的技術研發，打通教育、工業和商業三個領域的全技術鏈的機械臂技術和解決方案，市場也是在這三個領域。

邱楠：我來自狗尾草。狗尾草科技是一家機器人公司，我們開發自己的AI引擎，我們在知識圖譜和認知引擎上做了大量的開發，希望能夠讓我們所開發的機器人擁有更強的自我認知能力和認知用戶的能力。機器人產品有兩個，一是是公子小白，主要應用於智能家居，是智慧家庭生活的機器人。另外一款產品是把AI和泛娛樂結合做的產品，是針對C端，讓所有年輕人感興趣的，帶有泛二次元文化的IP屬性的虛擬生命，這是我們公司做的兩個事情。

常琳：樂聚機器人是比較年輕的公司，2016年3月份成立。我們主要是做雙足人形機器人，這次在冬奧會有咱們的機器人在現場有做展示，當時在宣傳片裡面有露面的，一個是京東的物流，還有一個是摩拜單車，作為新四大發明之一的展示，還有我們的機器人。

塗鴻川：大家好，我是沸點資本的塗鴻川。我1995年進入高科技的創業，第一個項目在深圳。年1月份我們剛剛完成將近2億的人民幣和美元的基金，去年我們開始就投了從奇虎360剝離出來的360安全，那是應用AI大數據改變傳統行業。新零售在AI的應用還是非常不錯的，簡單來說我們隻做高科技領域，從ABC輪都投。

甘自辛：我們是深圳本土的創投，我們是典型的C2C，主要幫助高科技領域尋找到新的創新的公司，我們歡迎的是在自己現有的產業基礎上會有新的技術或者新的應用，能夠使得雙方都為我們提供場景來提供資訊合作的方式，來有新的突破的公司。我做投資之前差不多做了7年的互聯網創業，5年多的投資經歷都是在這個領域。很高興在這方面和大家做一些探討。

張俊熹：大家下午好。我是張俊熹，來自信天創投。我們基金的定位是產業互聯網的早期機構。早期是覆蓋天使論到Pre A，產業互聯網是社區驅動的產業更新。我們關注比較核心、比較有潛力的產業，比如金融行業、物流交通行業、零售行業，我們投資它背後的賦能者，在這裡面有可能日常都用過的，都是滲透到我們的生活中。

劉培超：第一個問題，AI智能硬體特別流行，特別在風口，很多公司推出很多產品。第一個問題，智能硬體的需求中，有哪些是真實需求，哪些是偽需求，目前大家怎麽看這個問題？

塗鴻川：其實95年，各位還沒有開始用電腦。我記得95年列印出網頁，有是URL網址的時候，加起來不到3頁紙。我覺得今天的AI類似於那種，稍微比那時候好兩三年。從那個點到後來有市值10億美元、100億美元是十年後的事情。現在的智能硬體，坦白說今年的智能硬體是屬於非常早期的，但是有它的功能。這裡面很重要的點，不純粹是靠硬體，但是深圳有一個好處，我們看到很多智能機器人，看了之後差距並不大，應該還可以做更多的事情。比如通過做語音的方式，我覺得這只是開端。現在更多是用戶怎麽互動，比如導航，每部車的速度怎麽樣、每部車的行駛，這都需要AI。我個人覺得現在還是處於AI的1.0、2.0的階段。

甘自辛：我們的問題是真需求、偽需求，這個點非常難講。我們只能說現在的需求看上去比較淺顯，優秀需求沉在水下，看不出來，更多是技術的拓展和技術的進步。某種意義來講，從我本人包括我背後的機構來講，我們會更關注已經能夠應用到應用場景中的東西。對於演進中的技術還需要不斷的積累，向上突破這部分，需要保持關注。有很多東西只能判斷這是漸進變化的東西，現在需求方不是非常明確，更多的是這樣子看。像剛才這位前輩提到的，我們這個行當中，在AI技術應用的領域，真的是剛剛啟航，有很多東西可能現在看不清楚，我覺得真需求很多。我不認為所有東西都是偽需求，只有需求量集中起來成本過高，或者需求付費意願不夠強烈，體驗沒有到那個程度的需求。

張俊熹：這個世界的萬世萬物都是可以被量化的，隱含的是背後可以形成數據。二是巨集觀世界不存在真正意義的隨機，很多事情是可以通過設計算法解決的，這是我們頂層的世界觀。在這個世界觀的指導下，為什麽選擇投資產業互聯網？我們認為這是未來明確、必要的需求。當一個行業從定性分析到定量分析的時候，它會釋放巨大的產能。我們也是看到國內很多的早期互聯網企業、電商企業，他們的發展歷程，讓我們看到了他們形成的在線化、數據化、人工智能化以後，產生巨大的商業價值和影響力。反觀我們中國現在的更多的產業，其實可能連第一步數據在線，就業務在線都還沒有實現，這塊的潛力我認為剛剛開始，有很多點和很多位置需要我們填。我認為這是明確的、長期的可以耕耘的需求點。

劉培超：對於剛從奧運會回來的樂聚機器人，人形機器人，你可以從自身的產品來說說你的想法。

常琳：我想舉兩個例子，現在80%的智能硬體企業都是虧損的。它為什麽虧損？如果造出來的產品是符合市場需求的，虧損的概率應該是很低的，只要它經營，在這方面有一定的運營能力。真需求、偽需求的比例很明顯。大部分智能硬體企業都說自己有技術優勢，技術優勢對應到產品優勢上是很漫長的過程，有技術優勢的企業OK，如果你真正能把技術優勢變成符合市場需求的產品優勢，才是真正真正市場所需要的，才能說企業能佔領這塊。

邱楠：目前AI發展的方向不存在真需求和偽需求，我們說AI在商業化落地主要做兩件事：一是改變我們的互動方式，改變我們的互動方式之後可能會形成新的硬體平台，無論是語音還是互動的入口，帶來新的流量。它會有很多新的需求產生。二是AI在商業應用場所落地，它會提升數據利用的效率。這兩方面都是真實的需求，只是有的需求找不到實際應用落地的場景，有的需求技術還不夠成熟，還受製於外部的條件，還需要一定的時間慢慢成長。

我認為從大的方向來看，是沒有所謂的真需求和偽需求。如果我們在小的產品或者功能設計的細節上面來看，可能有些從產品的邏輯上來說，它可能會是些偽需求。

劉培超：第二個話題，目前工業機器人和工業級應用過程中，AI獲得了上千萬、上億甚至幾十億訂單的應用，消費級的機器人或者AI硬體的消費過程中，還是一波三折，跌宕起伏，還沒有非常漂亮的數據。大家針對這個現象如何看待，並且在2018年到2019年會有什麽樣的改變？

甘自辛：終端消費者是不斷挑剔的，當這個產品本身的大部分終端消費者還是用技術集成的產品，當它集成的體驗、技術的應用的成熟度還不夠的時候，它組合出來的體驗往往是很難達到消費者原以為之買單的心理門檻的。這本身製約機器人相關的問題。環境中是進一步優化系統、優化設計，進一步提高我們的集成效率。另外一方面是更精準的聚焦需求人群、畫像範圍更精準，把它更精準的找出來。

塗鴻川：這個問題非常有意思，AI在產業和製造業，其實很普遍，主要原因是AI在行業很重要，標準化相對來說對製造業生產的零件和步驟都是標準化。AI的使用來看，順氣自然，比較好做。C端，男女從年齡階段，它完全是非常散戶，個體化。C端用戶面對7、8種，語言、方言，這個東西要累計非常大的數量。我相信今天大家看到不少AI產品在台上演講。我覺得是很不錯的生意，但是面對產業的時候，我們比較擔心的是，AI是系統集成項目，尤其面對產業來說，它不是一個AI，AI放進去，廠家馬上拿著用。

張俊熹：現在很多AI的機器人在2C這塊進展不是很順利，有幾個解釋：一是任何東西都有跨越鴻溝的過程，當早期的創新品要去影響你最早的用戶的時候，我們國外有幾個比較有名的眾籌社區，這裡面看到很多很有創新性的產品。但是它往下走的時候，這個東西是走向終端用戶的認知鴻溝，因為它改變終端用戶的消費習慣和理解力，需要學習和適應。

邱楠：剛才說到工業機器人是落地比較好的，我認為AI為我們生活帶來兩個改變，互動方式的改變和數據利用效率的提升。工業機器人主要是數據利用效率的提升，目標很明確。在這個領域通過深度學習可以在數據利用效率上得到提升。

人臉識別、自動駕駛等領域都是因為數據效率的提升，所以得到快速的成長。現在最痛苦的是家用機器人，它主要是互動模式的改變。現在恰恰是互動技術上，技術的成熟度不夠。我們從知識圖譜的介入到各種認知技術的推理、聯想、記憶等等都還不夠，這是很大的難題。

前面的感知，我們哪怕對於降噪和處理，都有很多提升的地方。包括響應速度、響應時間，互動的體驗感，這是純技術層面。在技術限制的條件下，早期的電腦不可能暢銷，因為有很多功能以當時的計算條線達不到。現在的互動技術達不到在家庭機器人所期望的場景，這個時候我們需要做的事情是要慢慢的等2-3年，隨著技術的進一步提升，家庭機器人應用場景變得更多。

第二個方面是我們要重新定義我們的使用場景，讓用戶對互動技術的期待有所下降。當這個互動技術的期待有所下降的時候，那有可能在某些場景上，在單一條件下，讓用戶覺得我的滿意度達到，期望值被滿足，這個可以做到。因為期望值可以被管理，也可以被涉及。

另一方面，除了互動技術，在現在作為家庭機器人提供什麽樣的服務？現在有一個很大的特點是還沒有來得及，還沒有習慣從移動互聯網的終端轉移到機器人的終端，這需要一定的時間。像當年移動互聯網開始流行，手機開始流行，最早互聯網的服務是基於PC端，從PC端轉移到移動互聯網花了3-4年時間，從iPhone 1到iPhone 4，很多服務才開始轉移到移動互聯網上。互動機器人線性發展，不可能實現2B，從服務端有更多的服務會在家庭智能機器人或者智能音響的終端上得到實現，這是2018年整個行業的變化契機。

劉培超：很多技術還需要進步，除了管理消費者的期望值，我想硬體公司也應該更大的去加快這個速度的迭代和更新。

常琳：趨勢角度，智能硬體會經歷哪些過程？相當於整個互聯網進程的第三階段，第一階段大家都知道，是PC時代，用電腦上網的時代。第二階段是手機上網的時代。第三階段是要進一步到互聯網時代，物與物之間形成互聯。在趨勢上，未來物聯網形成的階段的到來，肯定就是智能硬體大普及或者說智能家居大普及。這是從趨勢講。

我們內部定義產品的時候會有幾個原則，和大家分享。第一個原則是消費類端非常重要的因素是價格，價格在消費類領域非常敏感，現在大部分智能硬體的產品由於成本問題、因為整個供應鏈不是特別齊全，成本下不來，價格端非常高，所以消費者接受不了。產品黏性上，產品的用處、產品使用的次數和頻率，消費者使用過程中是不是變成必需品或者常用品。這兩點是在一個產品在消費類領域變成爆品非常重要的因素，現在進入互聯網普及的早期階段。從產品變成爆品的因素上，我覺得一個是把終端消費者的價格大幅度降低，二是隨之帶來產品的黏性、體驗、使用的舒適程度上也要進行提升，這兩點滿足之後，爆品更加好。

劉培超：第三個問題，目前我們一直討論AI硬體，從投資角度或者創業角度，怎麽看待AI在商業化和產品化進程中所存在的問題？我們可以看到有些公司整個估值非常高，資本非常活躍。但是我們剛才說到，整個消費場景還是需要一步步探索。是不是資本吹起來的泡沫？當泡沫去的時候，如果是的話，去的時候會留下什麽？

張俊熹：有些技術能力的服務，掌握屠龍之術公司的創始人，他們想辦法改變、改造，這裡面需要有幾個角色具備，一是定義新型產品經理，這個角色一定要理解這個產業存在的問題在哪裡，他要懂產業。而且他是連接現實問題和現實技術所謂的產品經理。二是掌握核心技術，不虛，蠻扎實的掌握屠龍之術的技術班底，同時匹配著和這個產業比較搭的市場行銷和銷售能力的團隊。我們觀察到很多行業都需要這樣的角色，尤其是這個產品經理不容易找。未來人工智能的發展是人作為生產要素的價值可能會不斷的被削弱，要不就是被機器取代，要不就是和機器融為一體。

甘自辛：估值是以實際成交作為結果，我覺得錢放在不同的口袋裡面，它背後的想法和方式是不一樣的。我相信AI從長期來看，如果我們的眼光都放在5年或者5年以上，我們希望在短時間內得到結果就是另外的。

常琳：人工智能要當成技術工具，而不是變成標榜自己的標簽，人工智能和互聯網一樣，能切入不同的場景，把它變成工具，把人工智能變得有價值。

邱楠：說到這個特別懷念以前的古典經濟時期，從前的巨頭都很慢，車馬郵件也很慢。現在創業靠自己的經營，短時間內由於資本的原因把規模做得很大，把創業和競爭變得更加艱巨，視窗期變得更短，規模效應更明顯。資本注入通過資本把規模放大，快速形成規模效應，形成壁壘和網絡效應，最後形成技術和商業的勝出，這是沒有辦法的一件事。通過短期快速形成規模化，你很難讓它快速實現同樣相等的收益，這個收益一定是滯後的。我們應該慢慢等一會兒。

劉培超：互聯網創業的前期需要更多的創業者教給最主要的人工智能，需要更多的人過來，把前面探索的事情做完，吸引到更多的資源、政策、人才，把前期的東西做好，後面可能再進來就會有更大的平台和更高的起點來做這個事情。 整個圓桌論壇關於AI創業遇到的問題，塗總也給做一次總結，提一些您的經歷和建議。

塗鴻川：今天在場地創業者，起碼是站對了賽道，不是在區塊鏈的大會，不是在Bite大會。今天看到很多好的案例，你再給它3-5年，你身邊幾乎所有的東西背後都有一個人工智能存在。我們看到的市場有幾個，在投資方面我覺得還是非常重要，這是一個剛需，是高頻，尤其你面對C的時候這是必須的。我非常艱辛下一個十億、百億甚至千億的公司肯定是從AI出來，就算今天到矽谷，因為我在矽谷有很多VC投資人，大家都是覺得肯定會有的，是誰很難說。但是剛才說的泡沫，的確人傻錢多，人傻，最近有什麽好的話題、熱門話題，其實對創業者來說是好事，希望更多的資本是人傻錢多，對創業者有幫助。

塗鴻川：人傻錢多，投你之後兩三年沒有IPO，AI行業不是這樣的，AI行業有點像過去做存儲系統，它其實真的在做研發，前面是要先把功練好，沒有練好，投資人逼創業者上擂台，那肯定有問題。我個人認為這個行業是掙錢的，至於估值的東西，現在來看，我並不覺得特別貴。