关于人工智能的思考,iPhone双卡双待实锤了

原标题:经过三个月的全方位体验之后,我发现我爱上了一加6

原标题:iPhone双卡双待实锤了?中国电信、移动海报暗藏玄机

原标题:为什么BAT干不掉海康威视?——关于人工智能的思考

手中的这台一加6,从购买到现在已经陪伴了我三个多月的时间,在一个又一个长夜漫漫的寂寞夜晚,是一加6陪伴着我度过那段煎熬的时光。在这三个多月的使用过程中,一加6给我留下了极为深刻的印象,让我用过之后就再也回不去了。究竟有何魔力让我爱上一加6,下面请听我细细道来。

之前就有消息称新一代iPhone将支持双卡双待功能,而近日曝光的中国移动、电信的新iPhone海报似乎都在暗示,iPhone新品将拥有这一功能。

来源 : 浩哥说

颜值是第一生产力,在购买手机的时候,外观颜值、手感才是最能带给你直观感受的方面。在一加6刚刚发布的时候,我就被渲染图中的一加6给迷倒了,尤其是我钟爱的白色版本更是令我魂牵梦萦。也是运气使然,在开售的第一时间我便抢到了手中的这台一加6月牙白版。手机渲染图是很好看,但是看再多渲染图也比不上亲手把玩一次真机,而一加6是少数让我感觉真机比渲染图更好看的手机之一。在手机正面,一加6采用了一块6.28英寸Optic AMOLED全面屏,在兼顾了屏幕观感的同时手机的尺寸也得到了很好的控制,单手便可以轻松掌握。而且一加6独有的地平线设计,让一加6的真机观感比渲染图更加圆润些。

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大家好 , 我是迅雷创始人程浩 , 现在专注科技领域的投资 。 今天跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新 , 包括如何选择赛道 、 团队的搭配 、 以及如何应对巨头的挑战 。

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根据曝光的中国电信促销海报,中国电信表明新iPhone系列手机拥有双卡全网通功能,也就是双卡双网双4G,这似乎印证了全新的iPhone系列手机将会首次支持双卡双待功能。

为此我从投资人的视角 , 给大家总结了人工智能创业的 6 大核心问题 。

而在手机背部的处理上,也是此次一加6的亮点之一。此次一加6的后盖采用了3D弧面的设计,与金属中框浑然一体,并附有 AF防指纹镀膜,不仅手汗更易擦拭,手感也更加顺滑舒适,兼顾了手感的同时还增添了一丝精致感。而我手中的月牙白版本更是在玻璃中添加了极细的珍珠粉末,并且经过全新的纳米蚀刻工艺打磨,在保证了顺滑手感的同时,也让这块玻璃有了磨砂的朦胧感。而且在背部元器件的排布上并没有像其他厂商一样采用左上角竖置双摄,而是将双摄模组、闪光灯、指纹识别以及LOGO都放在了后背的中轴线上,让一加6的背部更加大气、有秩序感。

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第一个问题 : 为什么应关注人工智能而非互联网 ?

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此前中国移动曝光的广告

首先如果今天大家选择创业 , 我建议更应该关注人工智能 , 而非互联网 。 为什么这么讲 ?

如果说外观颜值只是让我对一加6有了个良好的印象的话,那么一加6的系统、性能体验则是让我真正爱上这款手机的关键所在。首先在系统部分,一加6所搭载的氢OS5.1沿袭了一贯以来简洁、轻快的风格。虽然有些用户在首次接触到氢OS的时候会感觉这风格过于“素”,有种佛系的感觉,但只要你深入的体验的话,还是能发现不少惊喜。首先,氢OS没有其他国产定制系统那样有众多的广告推送,这点对于我来说是很关键的一点。在别的系统中清理个垃圾、写个便签都有广告推送,十分影响是手机使用体验。而在氢OS中则完全没有这个烦恼,系统自带的软件完全没有任何广告推送,正如官方所说的一般“无负担的轻快体验”。

苹果今年预计将带来三款iPhone 2018手机,包括6.1英寸iPhone XC(LCD版),还有5.8英寸iPhone XS、6.5英寸iPhone XS Plus手机。苹果秋季新品发布会将于9月13日凌晨1点在乔布斯剧院正式举办。

  1. 互联网的流量红利已经消失 ;

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知名爆料者Ben Geskin在推特上分享的谍照显示,iPhone XC也将支持双卡双待。据一张玫瑰金iPhone XC的谍照,支持两张SIM卡的卡托明显可见。

以 PC 来说 , 全球 PC 出货量连续 5 年下滑 。 大家知道国内最后出现的一个 PC 互联网独角兽是谁吗 ? 是知乎 , 大概是 2011 年初推出 , 这么多年过去 , 再也没有 PC 互联网的独角兽出现 。 做个类比 , 我们知道 2015 年移动互联网的渗透率和竞争程度和 2011 年的 PC 互联网类似 , 以此类推 , 2015 年以后再做移动 APP , 也很难出独角兽了 。

而且,氢OS为了追求极致的简约流畅,对于某些用不到的功能果断摒弃将,不断朝轻量化方向发展,把简单做到极致,高效至极,只保留了符合人视觉美感的UI设计,干净清爽。轻轻松松的运行状态,带来了氢OS超高的流畅度,也带给了手机蓬勃的生命力。这也正是氢OS能够拥有如原生安卓一般流畅体验的关键秘诀。

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毕竟中国连续两年手机出货量都在 5 亿多台 , 增长放缓 , 代表无线流量基本已走平 , 你多卖一台 , 我就少卖一台 , 是存量竞争 。 今天创业者再做一个纯互联网的 APP , 投资人问的第一个问题就是你怎么获客 。 因为现阶段流量格局已定 , 首屏就那几个 APP 。

但是简约不代表简陋,在经历了几年的功能补足之后,氢OS已经彻底告别了那个功能简陋的时代。在保持流畅简洁的大前提之下,一加的氢OS已经在功能性方面进行了补足,主流的功能一项都不缺失。比如:应用双开、全面屏手势功能、抬手亮屏等。在补足的基础上,还有一些比较亮眼的,比如云服务功能,现在基本各家品牌都有云服务功能,而一加则是在有的基础上做到了更大,有着惊人的20G的云端相册存储容量,可以说是非常良心了。同时氢OS还有独有的三段式静音开关,游戏模式2.0以及指纹快捷支付等功能。

有分析称,今年以来,关于iPhone支持双SIM卡的消息一直不断。双卡双待的设计看似难度不大,但在轻巧机身内部想要再加多一个SIM卡槽却并不容易,所以今年iPhone即使加入了双卡双待功能,很有可能只在LCD 屏iPhone和大屏幕OLED屏iPhone上出现。返回搜狐,查看更多

  1. 互联网 + 的机会同样有限 ;

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主要在于互联网最大的价值 , 是解决信息不对称和连接 。 所以对于电商特别有价值 。 淘宝用皇冠 、 钻石等信用体系解决了信息不对称 , 同时又把全国有这么多买家和卖家连接在一起 。 这个是互联网的价值 。

当然,拥有流畅的系统体验是跟强悍的硬件性能密不可分的。我手中的这台一加6是8+128的版本,作为现阶段手机中最大规格的内存,8G带给我的不仅仅是数字上的华丽,更是在体验上的快人一步。8G运存不仅能让后台暂留更多的任务,同时也对系统的流畅运行提供了充足的保障,跟骁龙845可以说是完美搭配。在这三个月的使用过程中,我压根没有卡顿的烦恼,无论是桌面滑动、打开APP、还是在玩游戏的时候,一加6都能给我最稳定畅快的使用感受,对此我还给手中的一加6起了个外号——卡顿绝缘体。

但很多行业信息和连接并不是痛点 。 拿医疗举例 , 中国三甲医院的大夫就那么多 , 你把全国 13 亿人民都和这些大夫连接上了也没用 , 因为一个医生一天还是只能看那么多病人 。 互联网并没有提高医生看诊的效率 。 在诸如餐饮 、 医疗这些传统领域 , 互联网的帮助是很有限的 。

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也包括滴滴打车 , 互联网解决了打车难的问题 , 但是没解决打车价格的问题 。 事实上 , 补贴去掉之后 , 大家都发现了滴滴一点都不便宜 , 道理很简单 —— 不管是专车还是出租车 , 还是需要由人来开 , 人工成本降不下来 , 就不可能便宜 。

从一开始单纯的被它的外表所吸引,到逐渐被它的优秀所吸引,最后经过三个月的陪伴让我深深爱上这款手机,一加6很好的诠释了什么叫做始于颜值,陷于才华, 忠于人品,安于陪伴。这仅仅是我首个三月的感受,我相信,在未来更多的三个月里,我还能发掘出更多一加6的内在美。返回搜狐,查看更多

  1. 真正能够提高社会生产力 , 解决供需关系不平衡的就是人工智能 ;

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人工智能将给社会生产力带来的提高 , 以及对人类带来的影响将远远超过互联网 。

还是拿医疗来说 , 很多基层医院水平不高 , 那未来完全可以通过人工智能来辅助医生读 CT 、 X 光等医疗影像 。 像今年 , IBMWatson 对皮肤黑色素瘤的诊断 , 准确率已提高至 97% , 远远超过了人类专家 75%-84% 的平均水平 。

未来 , 人工智能无论是在无人车 、 机器人 、 医疗 、 金融 、 教育还是其他领域 , 都将爆发巨大的社会效益 , 这点毋庸置疑 。 我认为下一波大趋势和大的红利不是互联网 + , 而是人工智能 + 。 我建议现在的创业者更应该关注人工智能领域的创业机会 。

第二个问题 : BAT的巨大优势

人工智能主要分三层 。 最底层是基础架构 ( Infrastructure ) , 包括云计算 、 芯片以及 TensorFlow 这样的框架 。 在基础层之上是中间层 , 叫通用技术 ( EnablingTechnology ) , 例如图像识别 、 语音识别 、 语义理解 、 机器翻译这些 。

澳门威利斯人手机版,基础层和中间层 , 是互联网巨头的必争之地 。 比如芯片领域 , Intel 、 英伟达 、 高通都投入巨资 , 竞争极其激烈 。 同样云计算 、 框架也是一样 , 都不是小公司能够涉足的领地 。

现在对于中间层的通用技术 , BAT 也极其重视 。 因为大家都相信人工智能是下一波工业革命浪潮 。 对腾讯 、 阿里 、 百度这些巨头来讲 , 要想在大浪中屹立不倒 , 必须要构建出人工智能的生态系统 ( Ecosystem ) 。 而核心就是要依靠这些 Enabling Technology 技术 。

相比创业公司 , BAT 的最大优势是什么呢 ? 第一 , 不缺数据 ; 第二 , 为了构建自己的生态系统 , 未来通用技术一定全部是免费的 ; 第三 , 虽然通用技术免费 , 但 BAT 有羊毛出在身上的猪机会 。 这是典型的互联网打法 。

这里的猪是什么 ? 猪就是云计算 。 例如百度的 ABC 策略 , 分别代表人工智能 ( AI ) 、 大数据 ( Big Data ) 和云计算 ( Cloud Computing ) 。 AI 我可以不赚钱 , 开放给大家 , 那么大家想享受我的服务 , 就来买我的云吧 。

而对于创业企业来说 , 只做图像识别 、 语音识别 、 语义理解 、 机器翻译这些通用技术 , 指望通过 SDK 卖钱 , 未来路会越来越窄 , 特别是 BAT 都免费的压力下 。

所以从这个角度讲 , 创业公司做下面两层风险比较大 。 我认为创业公司的机会在最上层 , 就是拿着下两层的成果去服务垂直行业 , 也就是我们所谓的人工智能 + 。

第三个问题 : 海康威视相对BAT的优势在哪里 ?

深入垂直行业的人工智能 + , 又可细分为两类情况 : 即“ 人工智能 + 行业 ” 和 “ 行业 + 人工智能 ” , 他们间有明显的区别 。

“ AI + 行业 ” 简单讲就是在 AI 技术成熟之前 , 这个行业 、 产品从未存在过 。 比如自动驾驶 , 亚马逊的 Echo 智能音箱 、 苹果的 Siri 语音助手 。 在人工智能技术未突破前 , 不存在这样的产品 。 因为 AI , 创造出了一条全新的产业链 。

“ 行业 + AI ” 就是行业本身一直存在 , 产业链条成熟 , 只是以前完全靠人工 , 效率比较低 , 现在加入 AI 元素后 , 使得行业效率有了明显提高 。 比如安防 、 医疗等领域 。

客观讲 , 这两个类别都有创业机会 。 但“ AI + 行业 ” , 因为是一条新的产业链 , 创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上 。 巨头们坐拥数据优势 。 所以从这个角度 , “ 行业 + AI ” 相对对创业公司更为友好 , 也更容易构建出壁垒 。

我认为 , 未来行业壁垒才是人工智能创业最大的护城河 。 因为每个行业都有垂直纵深 , 尽管 BAT 技术好一点 、 并不关键 。 拿医疗 + AI 举例 , 什么最重要 ? 大量准确的被医生标注过的数据最重要 。 没有数据 , 再天才的科学家也无用武之地 。

但在国内 , 这个医疗数据拿出来非常困难 。 所以 BAT 做医疗一点优势都没有 , 因为他们要把这些数据 , 从各医院 、 各科室搞出来也很累 。 相反 , 如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年 , 也许拿起数据来比大公司更容易 。

这要求创始团队的合伙人中 , 必须有懂行业 、 有行业资源的人才 。 这与互联网 + 一样 , 一旦细分到具体行业 , 并不是说你百度 、 腾讯有资金 、 有流量 , 投入人才就什么都能做 , 比拼的还有行业资源和人脉 。

之所以跟大家聊这个话题 , 是因为前一段去百度大学跟大家交流 , 他们提到百度人工智能在无人车和 DuerOS 的应用 。 同时又问我 , 人脸识别在国内安防领域的应用价值非常大 。 像海康威视有近 3000 亿人民币的市值 , 每年光净利润就有近百亿 。 百度在 AI 方面是不是该考虑进军这个领域 。 我回答说千万别 , 因为安防是典型的 、 有巨大壁垒的“ 行业 + AI ” 领域 。

即使百度技术好 , 在人脸识别率方面比海康威视高一个百分点 ( 实际不一定 , 海康背后有几百人的 AI 研发团队 ) 。 但这并不代表百度就能替代海康 。 因为安防是“ 非关键性应用 ” ( non-mission-critical ) , 100 个犯人我识别了 95 个 , 你比我多识别了一个做到了 96 个 , 其实没那么重要 。

而反过来 , 海康对比百度有什么优势 ? 首先海康是做摄像头的 , 用自己的硬件跑自己的算法 , 是很自然的事儿 。 就像苹果手机 , 软硬一体体验更好 。 其次 , 海康做了这么多年的安防 , 积累了非常多的数据 , 人脸的数据 、 环境的数据 …… 在安防领域有数据优势 。 最后 , 海康给公安系统做了很多类似警务通 、 基站信息采集 、 视图档案管理等 SaaS 平台的东西 , 以及警用云系统 。 我们可以认为公安系统的 IT 化 , 其中有一部分就是海康威视参与的 。

这些东西可能不赚钱 , 但却为海康构建了壁垒 。 因为底层的基础设施都是我建的 , 那前端的东西就只能用我的 ( 我可以有 100 个理由 , 说竞品与我不兼容 ) 。 而且海康做了这么长时间 , 积累了大量的客户资源 , 特别是政府公安局的资源 , 开拓这些资源非常需要时间 。

这些就是所谓的行业纵深 。 所以即使对 BAT 而言 , 想进入“ 行业 + AI ” 领域 , 选择垂直赛道时 , 同样要非常谨慎 。 在巨大的行业壁垒面前 , 真不是说我的算法比你好一些 , 市场就是我的 , 只有技术优势仍然差的很远 。

回归“ AI + 行业 ” 和“ 行业 + AI ” , 通常来讲前者的行业纵深会比较浅 , 而后者则有巨大的行业壁垒 。 而行业壁垒 , 则是创业公司最大的护城河 , 也是抵挡 BAT 的关键 。

第四个问题 : 为什么技术可能并不重要 ?

谈到人工智能领域的创业 , 很多人都会有个误解 , 就是如果我团队没有个大牛的科学家 , 比如斯坦福 、 MIT 的博士坐镇 , 我都不好意思讲在人工智能方面创业 。 其实这个认知是完全错的 。 因为在人工智能领域 , 算法到底有多重要 , 完全取决于你要准备进入哪个行业 。

根据行业和应用场景不同 , 我认人工智能的创业本质上有 mission-critical 和 non-mission-critical 之分 。 为了方便大家理解 , 我们简称为“ 关键性应用 ” 和 “ 非关键性应用 ” 。

“ 关键性应用 ” 要追求 99.9 …… % 后的多个 9 , 做不到就没法商业化 。 比如大家认为 , 99% 可靠度的自动驾驶能上路吗 ? 肯定不能 , 意味着 100 次就出 1 次事故 。 99.9% 也不行 , 1000 次出一次事故 。

千万记住 , 99% 和 99.9% 的可靠度差距并不是 0.9% , 而是要反过来算 , 差距是 10 倍 。 也包括手术机器人 , 听起来 99.9% 可靠度已经很高了 , 但意味着 1000 次出一次医疗事故 , 放在美国 , 医院还不得被巨额索赔搞得破产 。

所以“ 关键性应用 ” 领域 , 就是一丁点儿错都不能犯的人工智能领域 , 必须要有技术大牛 、 科学家或算法专家坐镇 。 同时 , 这类项目研发周期都很长 。

正如以色列做 ADAS( 高级驾驶辅助系统 ) 解决方案的 Mobileye 公司 , 今年 3 月被 Intel 以 153 亿美金收购 。 大家知道这家公司研发周期有多长吗 ? Mobileye 成立于 1999 年 , 到他们推出首款产品 、 挣到第一桶金已是 2007 年 。 长达 8 年的研发周期 。 这在互联网创业里不可想象 。 包括谷歌无人车从 2009 年开始研发 , 到现在一直没有商业化 ; 达芬奇手术机器人从启动研发到 2000 年拿到美国食品药品管理局 ( FDA ) 的认证 , 花了十年时间 。

“ 关键性应用 ” 的普遍特点就是这样 , 项目通常很贵 , 研发周期巨长 , 离钱非常远 , 需要持续的融资能力 , 团队怎样才有持续融资 ? 起码要有非常好的简历和非常好的背景 。 这个是能够持续融资的必要前提 。 所以大家可以看到 , 今天做无人驾驶的创业团队都是高富帅 。 因为不是高富帅 , 你都熬不到产品真正商业化应用那天 。

当然 , 如果在人工智能领域都是“ 关键性应用 ” , 那就没大多数创业者什么事了 。 实际上 , 人工智能领域的创业 , 95% 都是“ 非关键性应用 ( none-mission-critical ) ” 。 简单讲对这些领域 , AI 的可靠度只要过了基础线 , 高一点低一点区别不大 。

最简单的例子 , 现在很多公司的门禁开始用人脸识别 。 你今天带个帽子 , 明天戴个墨镜或口罩 , 识别率没法做到 99% 。 可即使没识别出来也没问题 。 因为所有带人脸识别的门禁都有地方让你按指纹 。 即使指纹也刷不进去 , 问题也不大 , 公司不还有前台吗 。

这就是“ 非关键性应用“ 。 这类项目不追求 99% 后面的很多个 9 。 实际上 , 国内人工智能和机器人方向的创业 , 大部分领域都是“ 非关键性应用 ” 。 当然并不是说 , 在这个领域算法不重要 , 你天天认不出来也不行 , 所以一定要过了基础的可用性门槛 , 偶尔出现问题可以容忍 。 “ 关键性应用 ” 则不能容忍 。

“ 非关键性应用“ 不追求高大上 , 简单 、 实用 、 性价比高更重要 , 这样的项目通常比拼综合实力 。 包括 :

对行业的洞察理解 。 要熟知行业痛点 ;

产品和工程化能力 。 光在实验室里搞没意义 ;

成本控制 。 不光能做出来的产品 , 还得便宜的做出来 ;

供应链能力 。 不光能出货 , 还要能批量生产 ;

营销能力 。 产品出来了 , 你得把东西卖出去 。 团队里有没有营销高手 , 能不能搞定最好的渠道是关键 。

所以大家在创业组团队时 , 一定要想好你选择的赛道处于哪个领域 , 不同的赛道对于团队的要求是不一样 。 “ 关键性应用 ” 必须有技术大牛坐镇 , “ 非关键性应用 ” 则要求团队更加综合和全面 。

第五个问题 : 产业链上的赢家通吃与行业壁垒优势

现在很多人工智能创业者都是技术背景出身 , 创业的第一个想法通常是做技术提供商 。 技术提供商作为创业的敲门砖可以 。 但如果只定位做技术提供商 , 未来路会非常窄 。 为什么说未来只做技术提供商价值会越来越小 ? 原因有几点 :

  1. 首先通用技术一定是大公司的赛道 , BAT 未来一定会开放免费 。

人家大公司会免费提供人脸识别 、 语音识别 、 语义理解 、 机器翻译这类 EnablingTechnology , 你还打算怎么靠 API 调用赚钱呢 ? 也许现在还可赚点小钱 , 但很难成为一个长久的生意 。

  1. 依托于算法的技术壁垒会越来越低 。

未来随着基础计算平台和开源平台的丰富成熟 , 技术方面的壁垒会越来越不明显 , 整个人工智能的技术准入门槛会越降越低 。 就像 2008 年你想找个 IOS 开发者 , 很难 , 现在却很容易一样 , 所有技术的演进都遵循这一规律 。 特别随着今天各大学的计算机专业 , 都纷纷开设机器学习课程 , 未来人才不缺 , 这会拉低整个行业的进入门槛 。

同时随着谷歌 TensorFlow 等生态系统的成熟 , 很多领域都会有训练好的模型可以用来参考 ( 出 Demo 会更快 ) , 创业者只要有足够的数据来训练参数就好了 。 所以未来算法的壁垒会越来越低 , 如果这个公司的核心竞争力只是算法 , 那将非常危险 。

  1. 技术提供商如果不直接面向用户 / 客户提供整体解决方案 , 则非常容易被上下游碾压 :

对于技术提供商和算法类公司 , 如果你的技术壁垒不够高 , 上游很可能直接把你的事做了 。 这样的例子比比皆是 , 比如给海康威视提供人脸识别算法的公司 。 问题就在于 , 海康在用你算法的时候 , 人家也有庞大的研发团队在研究自己的算法 。 现在用你是人家还没准备好 , 一旦准备好立刻会把你替换掉 。

即使在有一定技术门槛的行业 , 技术提供商的日子同样并不好过 。 比如专注嵌入式的视觉处理芯片的 Movidius , 大疆无人机一直在用他们的芯片 。 但自从大疆统治了消费级无人机市场后 , 大疆现在也很自然地开始研发自己的芯片 。

按说芯片的技术壁垒并不低 , 但只要行业集中度高 , 赢家就会选择通吃 。 比如做手机的厂商 , 出货量到了一个阀值 , 都有动力自己做芯片 。 像苹果 、 三星 、 华为还有现在的小米 , 都选择了自己做手机 CPU 。 所以联发科 、 高通这些技术提供商 , 其实是挺痛苦的 。

这其实是一个产业链通用规律 : 产业链上的垄断者会吃掉所有利润 , 而且他们非常有动力往上游或下游扩展 。 拿 PC 产业链举例 , 内存 、 硬盘 、 整机 、 显示器 …… 都不赚钱 。 钱被谁赚走了 ? Windows 和 Intel 却赚走了绝大部分利润 。

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既然做纯技术提供商没有出路 , 那怎么办 ? 浩哥提出“ 一横一纵 ” 理论 。 前期做技术服务可以 , 但是不能一辈子做技术服务 。

“ 一横 ” 就是指你提供的技术服务 。 通常“ 一横 ” 能服务很多行业 , 一定要找到 1 、 2 个 , 你认为最有市场机会 , 最适合你的垂直领域 , 深扎进去做 “ 全栈 ” : 把技术转化为产品 , 然后搞定用户卖出去 , 实现商业变现 , 再通过商业反馈更多的数据 , 更加夯实自己的技术 。 一句话讲 , 要做技术 、 产品 、 商业和数据四位一体的“ 全栈 ” , 这就是“ 一纵 ” 。 这才是健康的商业模式 。

在垂直外的行业 , 因为没有利益冲突 , 你仍可老老实实的做技术服务 。 这样的话 , 商业上你能吃透一个垂直行业 , 技术上你还能通过横向合作 , 形成更多的数据回路 , 从而夯实你的技术 。 这个就是“ 一横一纵 ” 理论 。

那么对于技术创业公司 , 从“ 一横 ” 走到 “ 一纵 ” , 要选哪个垂直领域 , 取决 5 个关键因素 :

市场空间够不够大 ?

做垂直领域的全栈 , 还是做横向的技术提供商 ? 取决市场空间哪个更大 。 找对垂直领域 , 即使只占一点点市场份额 , 也可能比做“ 一横 ” 全归你的收益大 。 拿美图公司举例 , 他们有美图秀秀 、 美拍 、 美颜相机等 APP , 同时还会跟很多手机厂商合作 , 提供相机拍摄的美颜效果 , 你可以理解这就是技术服务 。

但研究 2016 财报后 , 大家知道美图秀秀选的“ 一纵 ” 是什么吗 ? 就是美图手机 。 以上提到的技术服务都远没有垂直做美图手机赚钱 。 美图手机占了公司全部营收的 93% 。 虽然美图手机去年的销量大约在 74.8 万台 , 仅仅只占国内手机市场全年销量 5 亿多台的不足 0.15% 。

行业集中度如何 ?

做“ 一横 ” 技术提供商时 , 最担心的是你的上游或下游过于集中 , 或者说头部效应越明显 , 对技术提供商就越不利 。 举个简单的例子 , IDC 时代 , HP 、 DELL 等厂商卖服务器 , 都是直接卖给各 IT 公司 , 大家日子过的都很滋润 。 但 2010 年之后就很难做了 , 因为云计算出现了 。

提供云计算的厂商就那几个 , 两只手就能数出来 。 而且头部效应极其明显 , 仅阿里云一家占了 50% 以上份额 。 如果你是一个技术提供商 , 在跟这么垄断的行业去谈判 , 你会发现没有任何筹码 。 所以现在就很悲催 , 假设我是阿里云 , 会让你列出 BOM 成本 , 我就给你 5% 或 10% 的利润 , 这个生意就很难做了 。

在这种情况下 , 你当然有意愿也往上游走 。 但带来的问题是什么 ? 如果上游集中度高 , 说明这事的壁垒很高 , 你作为技术提供商想往上走 , 同样很困难 ; 如果这个上游集中度低或客户很零散 , 对你是件好事 。 但是你也没有太大动力往上游走 , 因为这个市场本来就很零散 , 你即使杀进去 , 可能只有 1% 的市场份额 , 而且使得 99% 的人都变成你的竞争对手了 。 这是个悖论 。

技术是改良还是革命 ?

如果你的技术创新对这个垂直领域是革命性的 , 就越有机会走到上游 。 如果只是改良性的 , 你就老老实实在下游赚个辛苦钱算了 。 越是颠覆性的东西 , 越有机会往上游走 。 因为上游越离不开你 , 意味着你有机会做他的事 。

打个异想天开的比方 , 如果你能提供一个“ 待机一礼拜 ” 的电池 , 那你就可以考虑自己做手机 , 你的手机只打一点 : 一星期不用充电 , 而且是全球唯一 ! 就这一点可能就够了 , 因为这个技术是革命性的 。 相反 , 如果是改良性的技术 , 例如你的电池待机只是比以前多了 10~20% , 那你还是老老实实卖电池吧 。

双方壁垒谁更高 ?

技术提供商的壁垒和上游客户的壁垒哪个更高 , 也决定做“ 一纵 ” 的成败 。 拿比较火的直播平台而言 , 现在都有美颜功能 , 例如给女孩长出个耳朵那种 , 这个通常都是第三方提供的技术 。 技术本身的壁垒并不高 , 很多公司都能提供 , 虽然效果有一些小的差异 , 但你没有明显优势 。

可是直播的壁垒相当高 , 这事有网络效应 , 用户越多会吸引更多的美女主播 , 因为能赚到更多钱 , 美女主播越多 , 也会带来更多的用户 。 同时你舍得花钱 , 需要很多资金来买流量以及签约很 NB 的主播 。 所以这个事壁垒很高 。 你做技术提供商壁垒不高 。 这种情况下 , 虽然技术提供商只能赚个辛苦钱 , 但是仍然完全没有机会往上游走 。

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