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迅雷创始人程浩谈国内机器人创业:算法并不决定一切_ag体育正规
2021-02-14 [56269]

(公众号:)按:本文来自迅雷创始人程浩的共享,对机器人创业者来说,——指出如果项目想晚落地,必须从To B开始。 我不能说我擅长算法。

有牛的科学家团队就是一切。 在将来的竞争环境中还差得远。 朋友们,你好。

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我是程浩。 我是迅雷的创始人。 我现在专心于互联网领域的投资。

这一年里,我看到了很多与人工智能和机器人相关的项目,用几个观点和大家分享了。 目前国内人工智能创业非常疯狂,主要是供求关系不均衡,投资者资金多,但国内人工智能领域缺乏具有更好技术背景的人。 创业团队如果技术背景好的话,无论去找还是不找痛处,都不是商业模式,而是资本蜂拥而至,这似乎不健康。 目前国内人工智能创业属于显著的技术红利期,评价值广泛较高。

但是,从投资者未来的角度来看,未来随着基础计算计算平台和开源平台非常丰富的成熟期,技术方面的壁垒更不显着,人工智能整体技术管理制度的门槛越来越低而不背道而驰所有技术的进化都遵循这个法则。 所以我不建议大家盛行这样的技术红利。 看了这么多年,人工智能创业一定和其他领域的创业一样,是综合实力的竞争。

因为不了解行业,是否应该感到疼痛,产品化和工程化的能力如何,营销能力如何,产品完成后是否能销售等。 关于明确的行业,说得非常简单。 他指出人工智能和机器人方向的创业本质有mission-critical和non-mission-critical之分。

为了方便大家的解读,我们不可避免地被称为“关键应用”和“关键应用以外的应用”。 Mission-critical的应用是即使很小的错误也不能犯罪的人工智能领域。

例如自动驾驶尽管已经进行了99.9%,但依然是千分之一的事故率。 看看每天开车的人有多少。 这千分之一的故障率不会发生太可怕的事故。

所以自动驾驶必须在99.…%后面有多个9。 有时将人工智能用于医疗行业。

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例如,手术机器人的精度为99.9%,千分之一的错误率在某种程度上是极其可怕的结果,医疗事故关系到人的生命。 在美国,这千分之一的事故造成的巨额赔偿金,不是让企业死了吗? 总之,在“关键应用”领域,99.9…%小数点以下有多个9,这样就无法商业化。

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的科学家坐在镇上背书。 所以项目一般很高兴(因为周期长,需要的钱自然多,同时这种人才高),必须投入大量的研发资源消灭万分之一、十万分之一的失误率。

研发的边际利润减半,做90%更容易,做99%是投入10倍的资源。 为了消灭各种corner case,不能说是99.9%和99.99%,所以这样的项目的时间周期不太长(类似于谷歌的无人驾驶汽车)。

Mobileye从1999年开始完成了汽车辅助司机,2007年商业化了。 达芬奇手术机器人项目起源于1980年代末的非营利研究,到2000年取得了美国食品药品管理局FDA的第一份手术证书。

但是,一旦创建,竞争对手也会在一定程度上花费这些时间,因此这样的项目的好处就很明显了。 这样的项目门槛低,不适合一般创业者,所以一般很乐意,商业要求的时间周期要宽,资本也要更冷静。 实质上很多AI/机器人的创业属于第二类,即“无任务关键型”。 这样的项目没有执着于99%后面的很多9,而且往往有更简单简单的解决方案和“人机混合”的解决方案。

总之个子矮,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地落地。 不执着于很多9。

比如基于面部扫描的形状和迎宾机器人系统,99%和98%没有本质区别,你认为有前台吗? 更简单、更简单的解决方案。 例如,堵塞道路(工业园区、机场码头等)的自动驾驶,激光雷达很乐意很简单,需要使用磁条导航系统。 而且,从算法上来说非常简单,“不想要快路”。

只要前面有人,车就停。 由于是堵车段,场景被大大修改了。 “人机混合”模式。

许多企业人工智能/机器人需要通过“人机混合模式”降低技术难度,更慢地获得面向市场的服务。 我推荐店内机器人举例。 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2次,人可以在后台操作机器人,慢慢提高这个比例就可以了。 尽管如此我还是可以大幅减少人手,相当值得。 实质上,国内人工智能和机器人方向的创业在大部分领域都是“不重要的应用”。

在这些领域,算法当然也是最重要的,即使你送到来店也不能一直接近,但有时问题可以忽略(“重要”应用是不可接受的)。 除此之外,“可以落地”是最重要的。 怎么落地? 那将竞争综合实力。

关于行业的解释,包括深刻印象行业的弱点在哪里。 产品化和工程化是好的产品和工程团队吗? 光靠实验室是做不到的! 做好的产品还很便宜! 如果量产的话,你的供应链能力怎么样? 产品出来了。 我必须去卖东西! 所以你的营销/销售能力怎么样? 因此,这样的人工智能项目不需要技术大牛,创业者深入到这个行业,有教授什么样的解决办法能解决问题的行业弱点,甚至有上下游的能力,可以推动销售解决办法和产品。 人工智能和机器人都经常谈论人工智能。

面部识别、语音识别这些基础服务已经有人在做,领域不太大。 更好的机会还是人工智能改建各行业,开发专业机器人代替人工,当然行业的重度参与者可以找到最大的机会和弱点。 比如机房通讯机器人、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所有行业。

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这样的项目需要顺畅的核心,肯定提高了效率,削减了人工费。 根据白宫最近发表的《人工智能、自动化及经济》报告,在今后10年到20年间,时薪较低的职业被认为仅次于人工智能技术的冲击。

即使美国科学家应验了,83%的时薪超过20美元的工作也有可能取代人工智能。 但是,我们已经可以得出结论了。 也就是说,短期内,机器人创业的机会主要在b末端。

为什么这么说呢? 因为现在技术和行业都不是成熟期,只是以利益为主导节约人工费,企业不会第一次拒绝接受机器人。 我们先看看价格。 以机器人为例,整个供应链系统没有那么成熟,市场需求还没有验证,生产的每个机器人的成本不低。

To B终端,也就是企业似乎比To C成本更高。 特别是考虑到中国的人工费上涨了。 如果企业考虑到机器人没有大幅度提高效率,比人工费更合适的话,他们有行动的动力。 b末端卖机器人的目的是节约钱,目的是代替人使用,但c方面确实会花多馀的钱,所以模糊地说市场需求有很大的差异。

To B都是单任务,机器人做一件事就行了。 To C消费终端渴望什么都能做,可以唱歌、唱歌、聊天、洗手。 但是,现在明显不现实,技术成熟度太高。 另外,To B侧的机器人大多在人机混合模式下工作,因此更容易应用。

也就是说,以前需要五个人赚钱,现在一个机器人可能有两个人。 也就是说,机器人可以代替三个人工给蜡一些通常的任务,但特别是在简单的工艺方向上,必须依赖工人。 这是一种难以执行的混搭模式。

但是To C机器人没有人机混合模式。 最后我想告诉国内机器人领域的创业者: I .如果项目想慢慢落地,一定要从To B开始。

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To C还是将来的事,发展不那么慢。 II .许多机器人被用作“非任务关键型”。 我不能说我擅长算法。 有牛的科学家团队就是一切。

在将来的竞争环境中还差得远。 项目一定要接地,一定不能阳春白雪。 能搞好供应链,实现产品低成本,推广。

这是综合实力的较量。 文章出现在公众号“浩哥说”上,要求关注浩哥说(ID: haogetalks )了解对机器人技术创业的更好看法。 版权文章,发布许可禁令刊登。 以下,听取刊登的心得。

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