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| 本文作者： no name | 2016-10-26 16:29 |
雷鋒網按：本文根據出門問問創始人兼 CEO 李志飛博士 10 月 22日在 CNCC 2016 上所做的大會特邀報告《 AI 創業路上的那些坑與機遇 》編輯整理而來，在未改變其原意的基礎上略作了刪減。
簡介：李志飛畢業于約翰霍普金斯大學，獲得計算機博士，身為自然語言處理專家的他是前谷歌總部 Research Scientist、谷歌翻譯的開發者、機器翻譯專家。2012 年，李志飛回國創辦人工智能公司出門問問，攜團隊獨立開發了包括語音交互、智能推送、手勢交互、計算機視覺、以及機器人 SLAM 在內的一整套綜合性人工智能交互技術。同時研發了 Ticwatch（問問手表）智能手表、Ticmirror（問問魔鏡）智能車載后視鏡等人工智能落地產品，在海內外市場獲得極大肯定。2015 年出門問問還成為谷歌官方合作伙伴，并獲得來自谷歌的 C 輪融資。
AI 創業路上的那些坑與機遇
在過去這幾年，人工智能獲得了非常大的關注。2012 年剛剛創業時，很多人還不太清楚人工智能是什么。到了今天，大家每天都會看到關于人工智能的新聞，無論是“人工智能將會引起機器革命”，還是“AlphaGo 戰勝圍棋大師李世石”，甚至是“學界大佬警告稱：人工智能可能是人類的最后一個科技發明”等等，都占據了許多媒體的頭版頭條。
眾多的言論吸引著大眾的目光，輿論的關注也影響著投資界的判斷，很多人工智能領域的創業者越來越容易獲得投資。一方面來說是個好事，很多學者已經不僅僅只能局限于自己做研究、發論文，還能選擇利用自己的技術出來創業，把它產品化、商業化，真正把技術推到大家的日常生活中。
但另一方面來說，AI 的創業究竟是什么情況呢？是像很多人聽說的那樣嗎？其實并不一定。
AI 創業可能和中國的很多偏交易型的創業（ O2O、電商、P2P ）或偏運營型的創業（ 滴滴 ）都不同，它有一些自己獨特的規律，當然也有很多獨有的困難。
階段一：打怪升級
根據出門問問一路走來的歷程，也許大家能了解到 AI 創業公司是如何完成自身的蛻變與重生的，如何一次次地跳出自己原本的框架不斷向外拓展。
由于之前長期從事自然語言處理、語音交互、機器學習等相關技術研究和產品開發的背景，在公司成立之初，我們出門問問團隊僅僅用了十個月左右的時間就開發出了一套人工智能語音交互系統，包括技術的研發和內容的對接，以“出門問問”APP 的形式推入市場。做這個產品的初衷就是語音搜索，當用戶出門時，只需要拿起手機，打開 APP，問一個問題，就可以得到相關的信息或解決提出的問題。
進行了一年的準備工作后，到了 2013 年，“出門問問”公眾號上線，語音搜索引擎也有了基本的雛形。一經推出，立馬在微信中風靡一時。大家覺得這個產品非常棒，語音產品、語音交互做的很好，于是用戶紛紛關注了“出門問問”公眾號。大家主要還是出于好奇的“調戲”，比如會問“我帥嗎？”、“我是男的還是女的？”等等有趣的問題，但問完之后也就沒有然后了。
直到今天，不管是 Siri 還是出門問問自己的產品，或多或少還是會有這樣的問題。對于語音交互來說，大家都認為這是未來，很有發展前景，很有意思。但是，當用戶真正使用這項技術的時候，總是淺嘗輒止，或者仍然感覺非常笨拙。
鑒于這種情況，我們進一步思考更好的語音搜索應用場景究竟在哪里呢？如果要使用出門問問 APP，我們要拿出手機、解鎖屏幕、找到 APP、打開應用、點擊按鈕、說話提問、搜索結果，之后在進行進一步操作，比如訂票等等，這是一個非常繁瑣的過程。
舉個例子，我要訂一張從上海飛往北京的南航機票。就像剛剛所說，語音搜索可能只是一系列操作中的一步，所以語音搜索 APP 的形態可能無法給用戶帶來很多實際價值。再比如 Siri，可能就不需要之前的那些操作步驟。
| 語音入口？
那么語音搜索作為一個入口是否會效果更好呢？那么當時國內沒有合適的產品，谷歌的 Google Glass 那段時間正好特別火。于是我們開始思考自己可以做點什么呢？答案是基于 Google Glass 開發了一個語音搜索引擎。這是一個入口級別的應用，用戶可以帶著 Google Glass 說：“你好，鏡哥哥。我想看下附近有什么好看的電影。”僅僅通過這一句話，就可以完成整個過程。
但很不幸的是最后 Google Glass 并不是很成功。2014 年上半年中國大約有 2000 副 Google Glass， 其中 80% 的用戶都裝了我們的應用，到了今天，我們的后臺可能都看不到一個活躍的用戶。
所以，硬件的確是一個很好的入口，但問題在于這個硬件產品本身能存在多久。
| 產品形態？
究竟應該選擇怎樣的產品形態呢？機器人？車載？可穿戴？
在 2014 年，我們認為智能手表是比較合適的類別。這并不是大家想象中非常高大上的品類，因為那時的用戶還不會大量去購買機器人這些成本較高的品類。那么事實上，到今天來看，智能手表趨勢是智能設備、智能硬件中最大的一個品類。
當我們準備進入智能硬件的領域時，發現我們沒有操作系統，沒有硬件，也沒有人能給我們入口。
于是，我們只能咬牙自己先做了一個操作系統，叫做 Ticwear，“Tic”即“Time in control”。但操作系統是需要硬件去承載的，我們自己沒有硬件，別人的硬件產品又不能用或者不兼容我們的系統，那怎么辦呢？我們決定自己做硬件，這成為了一個關鍵點。從此以后，一入硬件深似海，這其中有非常多的艱難不能道明。
到今年上半年，我們的智能手表做的不錯，但考慮到 AI 是一個平臺級的技術，如果僅僅用在智能手表一款產品中，可能無法發揮所有的想象力。所以，接下來我們在積極地拓展其他的智能硬件產品，比如馬上要推向市場的智能車載的一個產品 TicMirror（問問魔鏡）。
出門問問“打怪升級”這一路，從語音應用開發及人工智能技術積累，到軟硬結合，將技術落地智能可穿戴設備，再到今天的把領域拓展到車載和其他品類。
其實回想起來這些是我一開始想做的嗎？并不盡然，我們一直以來的夢想還是想把人工智能的技術落實到大眾日常的生活中。在實現夢想的過程中，到現在來看可能我們是走了這樣的一條路。
夢想是很宏大、很激動人心的，但實現夢想的道路是曲折的，只有落實到細節上才有可能實現夢想。
這個過程可能是人工智能領域的創業者未來都會遇到的情況，無論你現在融資多么成功，媒體多么吹捧，最后還是要回歸到有多少用戶在使用你的產品，這就是商業的本質。
階段二：商業化
AI 是非常高科技的一項技術，過去也的確沒有非常好的案例。這幾年人工智能領域受到追捧，甚至炒作，一定有內在的原因。
|AI 商業化的兩條路
所以，AI 的商業化之路應該有一些方向，我認為常見的 AI 產業化路線主要有兩條：
在已有的產品中實現 AI first 戰略，比如 Google；
AI 作為技術 API 提供給第三方。
“前者適用于大公司，后者適用于小公司。”
比如谷歌，之前是移動優先，現在是 AI 優先。這不是說 AI 是公司的唯一業務，而是說公司會把這個戰略貫徹到所有的產品中去，包括Google Map、YouTube、社交網絡等等，這是非常靠譜的做法。比如說，通過 AI 的算法，改進 YouTube 的分類推薦。人工智能在提升效率、提升用戶體驗等方面，一定是大公司未來可以著力的方向。除了谷歌，國內的大公司，包括百度、阿里巴巴等也是這么一個思路。
但是對于小公司來說，剛剛提到的是不可行的。比如說 Google Translate，上線任何一個 feature（特性）都會有成千上百萬的用戶在使用。對于一個創業公司來說，它沒有這樣的產品，而擁有這樣產品的大公司往往會選擇自己去開發相關的 AI 技術。
可能全世界 99% 的創業公司選擇的都是 To B 的商業模式，就是把我的技術包裝成一個 API，提供給企業用戶，讓他們用于開發自己的產品。目前來看，這是最經典、最靠譜的一條路。
| 最終我們選擇了 To C
To B 的優勢在于：
初期就能賺到錢；
更專注，不需要全棧式團隊；
實現應用更豐富。
To B 的劣勢在于：
難以擴大規模。
To C 的優勢在于：
打造自主的品牌；
逐漸形成規模和商業模式。
To C 的劣勢在于：
需要更長時間的積累；
需要全棧式的團隊。
跟主流的 To B 業務模式不同，我們選擇了更加沒有天花板的 To C。
我們的策略是：
針對特定場景進行優化；
實現綜合性的 AI 技術。
但是在從軟到硬的過程中，有幾個需要注意的方面：
必須發現并尊重硬件規律；
必須依循硬件的生命周期；
硬件的個性化交互創新很難實現。
總結
所以，總結一下出門問問區別于主流 To B 公司的戰略就是：
堅持做 C 端產品；
橫向打通品類；
縱向產品深度集成。
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