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走访12家前沿科技公司他们透露了关于技术、商业模式、人性和管理的秘密

走访12家前沿科技公司他们透露了关于技术、商业模式、人性和管理的秘密

  最前沿的科学研究,创造着人类世界从未出现过的知识,推动着人类知识的边界。与此同时,技术也需要落地到具体的产品中,并寻求商业化。

  这个过程并不轻松,有很多问题需要创业者一一探索:技术要如何落地?如何突破应用难点?人性对于商业化的影响?如何把研究成果变成真正规模化、产业化的应用?……

  AI 技术的发展一定要和产业结合去赋能升级,一定要落地应用。因为落地才有数据,有数据才能够不断地做技术迭代。

  AI 在某个行业落地一定要触及到它的核心业务价值。AI 可做的事情非常多,但做出来到底有多大贡献?很多时候需要你非常仔细地去想,去落实,而不是主观决定。

  市场上有人会说 AI 有泡沫,这个泡沫一定是有的。但是特别棒的公司,还是能跑出来,特别是那些以价值驱动、真正在落地的公司,最后一定都能跑出来。

  从科研人员转型到创业者的一个重要的思维跳跃是:作为技术人,一定要先忘记“具体能解决什么技术问题”这件事情。技术问题,只要能招到人,永远可以做得到。更重要的是怎么设计商业模式,怎么解决这个行业的痛点。

  如果一个 AI 公司到了很后期的阶段,还在谈算法性的问题,只能说明一件事——产品还没有真正落地。AI 真正意义上落地的时候,最难的是跟客户现有的业务流程与场景的融合,而不是提高模型的精确度。

  XX AI 主要是 XX 而不是 AI。就像医疗 AI 主要是医疗而不是 AI。产品落地的最后一公里跟 AI 没什么关系,实际上公司的绝大多数运营、人力资源都要投放在 XX 上,而非 AI 上。

  千万不要用互联网的那套 MVP 理论——迭代、小步快跑去指导你的 to B 产品研发,这会出事的,因为 to B 产品有它的生命周期,有自己严谨的体系。AI 主要做 to B 的业务,所以一定要让懂 to B 产品生命周期管理的人起作用,这会极大地避免公司早期的浪费。

  To B 业务都叫做标杆销售,就是口碑传播+标杆销售,所以都是做标杆,然后做口碑,让你的客户当你的代理人。

  现在大家看到的市场分析其实并不全面和完整,原因很简单,这是在一个正在发生并不断发展的动态市场。

  云端AI 芯片市场的痛点主要有:性能上,当前 GPU、CPU 都不是专为AI设计,因而性能并未达到最优;价格上,头部企业缺少竞争者,高企的AI 加速卡价格限制了大规模应用;开放性上,生态封闭,限制了应用落地的效率以及差异化的实现。

  在人工智能发展的进程中,整个市场会有鸡生蛋蛋生鸡的问题。当更多企业可以用得起训练加速卡,从而训练出更多更好的模型,并方便地部署于各类应用时,训练和推理的市场规模就会同时扩大。

  人工智能和集成电路是近年来的投资热点,风口当然会有泡沫。AI高端芯片领域具有人才密集、资金密集、开发周期长、竞争对手强等特点,燧原恰好处在人工智能和集成电路的交叉赛道上,正是由于资金的流入和“追捧”,才让我们有机会有资源进入这个领域,深耕技术、创新产品、挑战垄断、弥补空白。

  精准营销。我们希望通过 AI,增进我们对用户的理解,圈定更精准的人群,适配更有效的营销方式。

  产业+AI。之前大家说 AI+产业,但是现在更多的是产业+AI,从产业价值链出发,结合行业Know-how(专业知识、实际经验),嵌入人工智能技术,形成流程再造和创新,达到产业降本增效的目的。

  生态联合。产业+AI不仅是一个企业的事情,也有上游整个知识体系的更新、技术的突破、新的工具产生等等因素,在这个过程中,跟你在同一个生态里面的伙伴,他们在做什么?对下游伙伴有什么影响?如果你很好地利用了生态、伙伴,以及相应的工具、资源,产业+AI就不需要都从头做起。

  机器人本质是一种自动化工具,考虑清楚它的本质,我们下一步就是选择行业。选择行业需要满足 3 个基本条件,第一个是劳动密集型,第二个是快速增长型,第三个是劳动力缺口足够大。所以我们选择了两大类行业,一个是快递市场,一个是本地生活。

  机器人作为工具本身,价值评判主要看这个工具用在哪个行业,是否能帮助这个行业降本增效,这才是这个工具本身存在的意义。

  现在国内的服务机器人,名字取得非常好,服务-机器人,其实是人要去服务机器人。我们认为做机器人的机制在于民用,在于生产产品,想做的是一个能完成任务的机器人,而不是为了迎合人,讨好人。在 to B 领域更注重提供服务,其次才是技术。

  其实我们在做的就是创造一个新的物种,给予它人类社会的行为准则,让它理解在一个人类社会的场景下,应该如何完成它的任务。

  室内无人配送技术和无人驾驶思维相似,但比无人驾驶更麻烦,原因有二,其一在于无人驾驶有 GPS 的辅助,但室内机器人却没有,其二在于,我们的机器人需要理解在室内生活场景下如何与人共存,而无人驾驶是在有一定交通规则的交通场景之下的技术。

  在做 AI to B 这一块,有一个很大的难点:我们很难了解客户的需求,了解用户场景,同时客户也不了解人工智能到底能实现什么,不能实现什么。这是一个很大的挑战。

  标杆案例非常重要,为什么客户愿意用你的系统?因为和他一样行业的,比他大的已经用了这套系统了,他就很愿意去用。

  企业的发展很难一马平川,往往是阶梯式,某个时刻抓住一个关键点就能突飞猛进,但是这个点一定要提前琢磨,否则机会来了还没意识到就错过了。

  产品是为了给大多数人用的。作为医疗领域的创业公司,我们会听很多专家的意见,然后综合判断行业需要什么产品,应该往什么方向去做。要吸纳所有医生,特别是基层和中间层医生的意见,过于关注个别专家的观点往往更像做科研而非产品。

  企业和产品的定位要清晰明确,定位后一定要有清晰的界限,什么可以做,什么不能做。我们对于Remebot的定位就是——它是医生的高级工具,不是要替代医生,而是做医生大脑眼睛和手的延伸。

  技术出身的人,很容易从过去的经验出发否定一个想法,相反,外行人的心态会比较放松,思路也更加跳跃,抱着试试看的想法能解决多少就解决多少,也许最终就解决了,企业遇到必须解决的困难问题要善于听外行“纸上谈兵。

  硬科技创业周期较长,需要不同阶段的钱,千万不要想一次解决,一定要根据需求。一次的钱不是越多越好,这一轮拿到的钱够把公司带到下一个阶段就好,到了下一个阶段,要么自己盈利要么又有新机构愿意投钱,融资的时候小口慢咽更容易消化。

  仓库一般都很偏远,但我们一定会去,即便大家是博士硕士毕业,还是需要深入一线,跑各个仓库。一定要深入基层,知道客户到底需要什么。

  我们刚开始没有想过融资,后来发现如果你有好的 idea 并且想在短时间内把它放大,还是需要资本的帮助。另一方面,专业的资本可以帮助初创企业评估每一个发展阶段,自己闷头苦干可能没人买单,去谈投资可以得到专业的反馈。

  当你迷失的时候,应该回归最本质的东西——创新。要想怎么创新,以及如何通过创新为客户提供价值,继而创造商业利益。

  不要迷信 AI,现在的 AI 主要还是机器学习算法在各个具体场景的落地。随着各种开发工具的成熟,慢慢 AI 开发的门槛在降低,未来 AI 就是技术产品的一个环节,不等于商业模式的全部。

  Innovator (创新者) 因为相信而去看,follower (跟随者)因为看到而相信。

  有人会说,为了奔向“有用”的那一天,需要做很多“无用”的功课。这里的“无用功”,我更想理解为“基础功”,创业不是急功近利,如果你不追求“基础功”,不在技术原创性和研发前瞻性的基础上稳扎稳打中快速突破创新,你永远不可能等到胜利。

  刚才有同学问是否有可能通过改变道路的基础设施来做高精地图,我想说的是,作为创业公司,更应该思考能在行业中什么是适合我们做的,战略聚焦,做擅长的并且做精才是建立护城河的方式。

  数据、数据驱动的算法及两者之间的迭代闭环,可以加快自动驾驶规模化,加快我们发现问题解决问题的步伐。闭环自动化让技术、产品形成很好的正反馈。

  我一开始以为成功的创业者都久经历练,很有手段,但是后来才发现其实相反,他们特别单纯,做一件事特别有热情。

  从创业者的角度,你必须先创造一个问题再去解决。你还没有成功创造这个问题,就先想着解决,一定会失败。创业很不容易,如果在早期顾手顾脚,指望在法律上是完全安全的,那么 google 就不会产生。

  创业不是关于你个人,不是“我”未来十年要变成怎么样的人——这个世界没人在乎。创业唯一正当的理由是你认为有一件事应该做,这件事会对商业社会等多方面产生正面贡献。如果你不去做这个事,这事就推迟发生或者不发生。那么你是最合适的。一个人一定要找到自己的价值,哪怕是偏执的。

  我最核心的一个体验就是,要去思考如何让最优秀的人聚在一起开发最强的产品,这是一个非常重要的东西。最重要的还是得找到最好的人,你只有和这些最好的人在一起,才能够吸引到人,吸引到资本,服务好客户。

  我算是草根创业,没有任何工作经历,在这个过程中,你就是在成长,你得学会各种各样的东西。在不同的阶段可能不一样,比如早期最重要的是技术,后期可能就是销售能力管理能力,核心是要快速迭代。

  怎么进入一个大的市场,怎么去为现有客户创造更多价值,怎么让它的分成提高一些,其实是关乎企业命脉的问题。返回搜狐,查看更多

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  • 编辑:刘卓
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