蓝时代
没有什么能比大佬们的演讲内容更能代表行业发展趋势了。
这个月月初，在深圳举办的2017 IT领袖峰会上，BAT等一线互联网公司的掌门人，悉数表达了对于人工智能领域的浓厚兴趣。上有所好，下必甚之，一线巨头作为行业晴雨表，最近行业内（比如猎云网的AI峰会）也举办了不少起类似峰会，话题也都是高度一致，纵论AI、VR等前沿科技。
坊间也早在去年就已经开始关注，一时间关于商业模式赋能技术创新亦是不绝于耳，不做技术加法的公司也是饱受质疑，就像80年代生不出儿子的农村妇女一样。但一窝蜂的浪潮下，势必会出现不少跟风式的创新悲剧，今天我们就这一问题展开下分析。科技赋能浪潮下，如何避免沦为一出“技术乌托邦”闹剧那？
技术价值回归： 风水轮流转下的昨日重现
分析解决方案之前，我们先来研究下，技术是如何走俏的。
技术回归，这是行业规律使然，任何一个行业都是按照：技术主导->产品主导->营销主导 的模式进行发展。早期的技术壁垒逐步打破后，会变成产品为重，大家产品都设计的差不多的时候又会变成销售为重。但是这是一个循环，全天下都在拼渠道和折扣的时候，偶尔一两个革命性的技术或者产品创新，就又能将行业拉到循环的起点。
举个最简单的例子，就像当下的智能机市场一样，从iphone 4颠覆性创新之后，其他各家手机也都在模仿，甚至连iphone自己也没能走出创新窘境， 创新乏力之后，各大厂商开始围绕着营销做文章，甚至不少还用手机颜色进行比拼，当这些都趋于增长乏力之际，技术开始凸显，比如近年来兴起的VR手机、3D手机、陶瓷手机背面、AI手机等，当然现在的智能机行业也仅仅只是处于新技术发轫之际，尚未进入下一个循环。
另一个方面就是流量红利消失，由粗放型向集约型迁徙。在流量红利时期，以技术能力去匹配和支持业务需求，满足不断增长的需求即可，另外很多公司都在强占更多用户，就像滴滴最开始上线时，功能很简单，甚至可以说是简陋，但是为了抢夺更多的流量红利，必须尽快上线，但是移动互联网红利早已消失，必须通过赋能技术，才能保证用户体验，从技术要红利。反过来看，它也证明，如果这家公司要继续保持增长，就需要在技术上更加深入。
投资机构的喜好左右着市场风向。不论是O2O、团购、共享经济本质上来讲都是商业模式创新。商业模式创业的公司面临着一个很大的问题就是一面天堂、一面地狱，很难折中。创业公司如果没能做到市场前几名，投资人投的钱基本上过去投的所有钱的价值就会变得非常小了，比如打车领域，团购领域等，而做到市场前几又是典型的过于小概率事件，历经前几次的行业泡沫后，很多投资人赔了不少钱，所谓一朝被蛇咬，十年怕井绳，更何况又是实实在在的真金白银，对模式创新脱敏的投资人不在少数。
而技术创业就不同了。首先有内生价值。投资技术性创业公司从一开始就有了内生价值，它能够被资本发掘一定是因为它过去已经有了一定的投入和积累。即使砸进去的钱没能让公司持续下去，但是有技术积累，这些也能换钱，不至于血本无归。只要技术过硬，就有收购价值，或者技术租赁价值，不至于像模式创新一样，非0即1。这也能看出来，投资机构在投资心态上转变：从靠模式创新，快速占领市场的一夜暴富心理，转变到了到如今技术积累式小而美的创业模式，从而达到小步快跑的投资回报。
另外，在技术领域基本很难出现A把B挤死，B把C挤死，或A+B把C挤死的情况。2B提供技术服务，是不可能像2C领域那样一家独大的，因为即使具备同样技术能力的公司，由于各自选择不同、产品不同、能力不同，最后的商业成就差别也会很大，竞争相对小得多，更有助于绕开巨头，避免直接竞争。比如一家做AI的企业，尽管BAT等巨头也在做，但是只要方向不同，专注于的商业场景不同，小公司照样能活，比如语音识别领域的科大讯飞等。更何况AI领域是一块处女地，巨头也不可能面面俱到，在自己的领域深耕细作，照样能有生存的可能性。
营销需要。任何一个领域的火爆，都是行业趋势与从业者共同的结果，当然也离不开营销的需要。技术创业火爆，市面上报道也就多了，投资人关注，媒体关注，自然给大众一个行业火爆的认知。技术尤其是深科技，总是小众领域，但是技术上的小众并不代表营销上的小众，在营销的包裹下，不少非技术公司为了不掉队，为了品牌形象，也是在积极宣传，尽管这是一部分的部分浮躁因素，但客观上还是在一定程度上，促进了科技创业的火爆。
政府导向。去年习近平主席视察百度无人车，听取李彦宏介绍并互动。今年的两会期间，国务院总理李克强发表2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。VR领域，政府在各地建设VR产业基地，一定程度上加剧了VR的普及。
以技术为圆点：从商业需求出发倒逼技术创新
上文中，我们从几个角度阐述了，技术浪潮来临的几个缘由。具体在商业行为中，技术赋能又分为了两个主要姿势：以技术为圆点，以商业模式为圆点。
我们先分析下以技术为圆点的模式，该类公司主要是以技术创业，比如现在崛起的VR公司、AI公司等。
不得不承认，这波创业浪潮的创业者们的专业技能、学历素质较之前几波创业浪潮的从业者更为优质，但是却面临着两点致命危机：一方面是唯技术论，但技术却并没有做好，另一方面，唯技术论后导致商业应用场景的缺位。
我们以最热的黑科技，VR以及AI行业来看，目前VR行业一直都没有做出用户体验良好的VR设备。AI存在的问题归根基地为两类：一种是商业需求高于技术转化周期，也就是早产儿太多，技术还未成熟就出来圈钱。另一种是技术转化难易商业化，唯技术轮，找不到落地场景。
我们先来看商业需求早于技术转化周期的早产儿。
尽管AI，相对来讲技术门槛较高，但是目前来讲，市场急于赚快钱，AI项目的早产儿过多。我们以最常见的聊天机器人为例，在目前阶段，聊天机器人可以信息提供和信息收集工作，免于一些重复的工作，但是这可能只占整个服务流程的10%，甚至5%，剩下的核心的用户体验不是聊天机器人可以控制的。
不止在聊天机器人领域，最典型的表现就是此前一直被吹捧的谷歌无人驾驶汽车，今年在时速低于2英里的情况下竟然发生了交通事故，且按责任划分当属谷歌。AI概念的火爆，不少公司都在引入AI这一概念，以此来包装自己的产品，这就导致了市面上不少的伪AI产品，商业需求远远高于AI技术转化周期。
我们再来看下AI技术找不到具体的应用商业场景。我们都知道，单独的一项技术是不能形成一个独有的产品或者独有的商业模式，所以AI必须渗透到各个已有的产品里面去。使得你的效率提高到更高，使得你的产品更有竞争里。正如高盛的一份报告提到的：人工智能的爆发并非是在技术上，而是在生活中随处可见，人工智能可以解决生活中的很多问题。这次人工智能的爆发并非为了技术创新而技术创新，与此前的移动互联网有很大区别，这一领域是技术驱动的领域，拥有较高门槛的同时，也让一些团队进入误区，误认为技术门槛高以及自己技术能力强，而忽视了市场转化。
通过近年来的AI相关的重要节点和事件看，其实所谓的AI依旧是计算能力和大数据简单分析输出的一种深化，尽管各家都打着AI的名义，但按照真正AI的定义和应用场景看，不要说实现真正的AI，就连基本的计算能力、大数据分析和输出上都存在不足，甚至是误判。
因此，人工智能的公司应该重视这两个方面，第一个是从实验室基础研究到工程实现，这是当前国内外人工智能行业做得比较好的。其次是从工程实现到产品运用，要将技术落地，这可能是对于创业公司，尤其是人工智能创业公司来说，最重要的环节。
另外对于从业者来讲，要调整好心态，唯快不破的思维或面临挑战。以往模式创新的商业场景中，大家为了争抢更多的用户，目的就是引爆网络效应，通过用户基数建立行业壁垒。在传统互联网领域或在移动互联网领域，或许可以在四年之内做出一个上市公司，但是在人工智能领域，这基本是不可能的。
对于技术创业来讲，网络效应并不突出。人工智能是基于生产效率的提升，它本身没有网络效应，技术有它固定的规律和速度，不太可能用融资的方式拔苗助长。不见得谁比谁快、谁能把谁灭了，而是大家都能找到自己的一块地盘，深耕细作，慢慢积累，这是模式创新与技术创新的另一个不同之处，因此要调整好战略方向。
以模式为圆点：有的放矢赋能技术，扩大商业半径
上文中，我们分析了技术浪潮下的创业公司，是以技术为圆点，这一部分，我们着重分析下，以商业模式为圆点，赋能技术，从而增强行业竞争壁垒。
技术赋能商业模式，较之技术创业来讲，使用场景上不会出现太大偏差，毕竟就是为了增强用户使用体验而开展的创新，比如电商平台，在用户搜过产品时，加入AI元素，可以优化搜索结果，使得搜索更为接近用户真实需求，做到更懂用户。
也就是说AI技术可以做到锦上添花，但是锦上添花的代价却颇为沉重。举个例子来讲，你为你朋友做了很多，可谓是两肋插刀，本以为应该是患难之交，紧要关头为你雪中送炭，扶大厦将顷，可是那，这个朋友在危机关头，并不能为了雪中送炭，只能在你成功时为你锦上添花，这个朋友跟AI很类似，目前阶段，也只是能共享福，优化你的产品，但不能共患难，对业绩起到关键作用。
商业模式创新与技术创新的不同，商业模式是非0即1，风险大，但是总能烧出来独角兽企业的，比如滴滴、美团等O2O平台，尽管风险大，但是结果却是可预期的，不可预料的只是谁是胜出者而已。也就是说市场即使再血腥，但总能胜出。
技术创新比如AI领域，我们能预知的只是行业总有破冰的一天，总有大规模商用的时刻，但是要命的是时间上却并不可期，我们没有一个明确的时间表，因此砸钱成了无休止的一项工程。而且很不排除，如今风靡的黑科技，AI、VR到最后可能只是虚晃一枪，再度被沉寂。
AI历经多年，一直以来都是起起伏伏，近两年重新回归，是因为2013 年，DeepMind 在 NIPS 发表的论文提出了深度 Q 网络（DQN，Deep Q-Network），实现了完全从纯图像输入来学习来玩 Atari 游戏的成果。之后其又在 Nature 上发文介绍了改进版的 DQN，引起了广泛的关注，将深度强化学习推到了深度学习的热门研究前沿。
尽管近两年烜赫一时，可是要是一直没有太大的技术突破，人工智能将会面临着新的冰点，有可能还会被行业冰封起来。市场有一个假设即都是经济人的假设，市场主体都是理性的，现在的市场再热，可是两三年后依然烧不出个所以然来，自然就会进入冰封期，现在谁还提O2O？谁还提P2P？一个道理。
当然不少人会说了，巨头都在真金白银的砸钱，整个行业都在砸钱，咋会不可能那？咋会重新陷入冰冻期那？我们不能从一个人的努力程度，判断其能否成功，努力只是必要条件，而非充分必要条件。大家纷纷重金加持AI等科技领域，本质上的心态就是宁可错杀三千，不可放走一人。即使砸不出来，权当买个保险，但是倘若不进军该领域，不论是品牌形象还是市场地位，以及公司股价，估值都会受到影响。在O2O时代，百度未能及时布局，整个移动互联网时代，百度一直以来都处于极为被动的地位，不论是品牌形象、市场地位、以及股价，就是很典型的例子。
对于了解一个行业，志刚一直以来都是着这样的方法论：最佳方法是自己去干、其次是听从业者布道、再次是看媒体报道、最后才是看自媒体评论。囿于精力有限，自己去干的可能性小，因此听从业者布道是个简单快捷的获取正确认知的方法，但是尽管是行业大佬就一定对吗？或者代表行业趋势吗？非也。每个人都跳不出自己所在的阶层，我们拿百度李彦宏的演讲来看，在国内百度对于AI的热情度最高，为什么？百度在移动互联网时代打的牌很烂，当然急切希望重新洗牌，不惜给AI贴上下一幕的标签。百度之所以大力度鼓吹人工智能，说白了就是为自己的未来描述一个灿烂的光景。
因此，有些时候，【有恒产】大佬演讲也只是篇貌似干货的软文，所谓的行业趋势不过是为自己公司当下战略做的一个【天时背书】。
而且，仔细观察行业，你会发现，同样的大佬，可能还会背道而驰或者不那么一致。
据外媒报道，由于Messenger聊天机器人的错误率高达70%，Facebook已决定削减对机器学习和人工智能技术的投资。并将暂时放弃打造大型聊天机器人生态系统，而转向于训练Messenger机器人专注处理一些特定任务。截至去年 9 月，开发者已开发出了 3 万个聊天机器人。不过，日前有外媒报道指出，其目前的结果并不如人意。因为 Messenger 的错误率高达 70%，即用户 70% 的请求都无法完成。
当所有公司都在加持AI之际，部分大公司看到了AI狰狞的一面，知道是无底洞，并深知其难度，更加冷静处之，而小公司要么是处于初级阶段，在研究及商业变现深度上远未深入，只是一股脑的热情，即使，人工智能的发展前景广阔，但是就该领域的投资收益与风险来说，是不确定的。在商业上，所有新事物的已知风险就是不确定性本身。很多人会觉得如今人工智能突然爆发了，所以马上就应该赚钱了，其实人工智能距离真正盈利还有很长的路要走。Facebook都在削减AI领域的投资，对于小公司来讲，慎重较好，切不可毫无保留的投入到一个未知领域。
如今技术赋能商业模式火爆，更多的时候是一场【创业焦虑症】，是流量趋于红海时的焦虑症状，急于寻找下一个井喷期，本质上跟中产阶层沉迷知识付费一样，都是担心自己失去原有地位。
焦虑是正常的，可以理解的，但是对于很多公司来讲，下半场来临，最急迫的也许不是赋能技术，毕竟黑科技成本太高，而且作用有限，只是锦上添花而已，对待科技赋能应该有的放矢，不可跟风。商业的成功是多个维度的组合战，技术、产品、市场、营销、运气等多个因素。
没必要技术走红就加大技术投入，要权衡考量技术利弊，根据自身情况转型。智能机市场，OPPP、VIVO崛起也并非技术过硬，而是线下渠道完善，因此，对科技行业来讲，看似科技第一位，其实非也，黑科技能解决的问题，通过变换着模式，重新排列组合，照样能取得不俗的成绩。
作者 刘志刚
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