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独家 联想之星吴炳见:智能硬件与人工智能面临新机遇

以太创服2020-11-20 16:10:44
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这是以太投资人专栏的第10篇文章。本文由以太学堂独家首发,转载请注明出处


在智能硬件这个词已经烂大街的当下,为什么投资人说智能硬件其实是个伪概念?为什么智能硬件应该划分为:新消费电子和新智能主机?智能硬件和人工智能领域的创业难点在哪里?机会又在哪里?


今日的投资人专栏文章,联想之星投资副总裁吴炳见为大家解读以上问题,帮创业者们理清智能硬件与人工智能的内在脉络与发展逻辑,希望在创业之路上为大家提供一些有价值的干货。



吴炳见:

今天我们主要是讨论关于技术创新的事情。我们逐渐地感觉到现在又开始进入一个技术创新的周期。大概每隔十年会有一个技术创新,从PC到移动互联网,下一个新的终端,新的技术是什么?我们认为可能是IoT(Internet Of Things)和人工智能。


从2013年开始有一个名词叫智能硬件,这个名词已经被说烂了,但是我们内部基本上不太用这个名词,为什么不用?因为我们觉得智能硬件是一个伪概念,智能硬件是一个筐,什么都能往里装,手环是硬件,VR都是硬件,汽车是硬件,硬件只是一种外在形态,具体到每个品类它的内在规律是完全不一样的,需要具体产品具体讨论,不能一概而论的说硬件好硬件坏。我们是把它分成左右两条路,一条路是叫新消费电子,另外一条路叫新智能主机,新消费电子面向我们的日常生活,新智能主机面向的五年后的未来。


解码 新消费电子

投资要点:选对品类+重新定义性价比+形成消费电子品牌+线下铺量。

新消费电子有两个特征:第一,它是一个大规模的存量市场,是对已有电子产品的改造升级,而非创造新品类。第二,它是用互联化的手段改造关键节点,是否智能不关键,关键是有没有提升体验。它取代的对象是松下、索尼这类旧的消费电子公司。比如,我们小时候家里用的是机械洗衣机,在单片机足够便宜后,都变成了微控制洗衣机,未来几年,在联网模块足够便宜后,会升级为联网洗衣机.


做新消费电子,需要注意哪些问题呢?千万不要被智能硬件的“智能”两个字蒙蔽,新消费电子卖的好不好,关键点不在智能上,而是在下面这些要素:


1.选对品类——尽量选存量市场,挑那些出货量大、又没有强势品牌的品类改造,找软柿子捏,如果一个品类里已经有十个强势品牌,并且分布于各个价格区间,那么慎入。选品类尤其重要,是决定消费电子产品成败的第一步。


2.重新定义性价比——消费电子发展史是一部降价史,用高性价比产品来降低用户的选择成本,能把供应链成本压缩到极致,本身就是一种壁垒。


3.建立品牌壁垒——没有别人造不出的消费电子产品,只有别人打造不出的消费电子品牌,消费电子通常没有强技术壁垒,也不具备网络效应,想单纯依靠产品形成壁垒是行不通的,如果想形成壁垒,打造消费电子品牌是逃不开的.


4.线下铺量——渠道方面,不是放在网上就可以卖了,也要注重线下铺货。一个价格不菲的新产品,往往是试用过后才有购买冲动的。


投资难点:难以迭代+产业链条长+融资阶段不匹配

1.难以迭代——互联网产品的开发是走一步看一步,硬件产品的开发是先想好最后一步,再走第一步。天使轮融到的钱只够开发一款产品,如果子弹没有打中,基本没法再打第二发子弹。因为难以迭代,所以对硬件创业者能力的要求是更高的,对品类选择的要求也更高。


2.产业链条长——硬件开发、软件开发、工业设计、供应链管理、线上营销、线下渠道,这么长的链条,少一环可能就玩不转了。


3.融资阶段不匹配——一个互联网App开发三个月上线,如果数据很亮丽,第五个月就可以开始融A轮了。但是对智能硬件来说,天使轮融到的钱只够做出一台样机来,还没有出货就要融A轮了,等到量产时就要融B轮了,产品阶段与融资阶段严重不匹配,后面的投资人会比较难下决心。如果能拿出数据验证,或者是一个非常让人有信心的团队,拿后续融资会容易很多。


我对智能硬件行业的判断

2015年会是分水岭,销量是这道岭,大多数新消费电子经过市场验证没有销量,会死掉;那些经过市场验证的,有可观的销量的公司会活下来,并在明后年随着白色家电智能化这一波继续拉动销量,活的更好。这事本质上是消费电子,消费电子当然还是要看销量,看营收,最终看利润。


解码 新智能主机

投资要点:截然不同的投资思路+分流终端+多交互方式+延展性

新智能主机的投法则是另外一种思路,和新消费电子截然不同,甚至相反。


从PC到智能手机,下一个智能终端是什么呢?可能是机器人、无人机、VR或者AR,它们不会完全替代手机,但是可能在某些场景上会分流手机的时间,完成手机没法完成的一些工作。新消费电子改变的是一个功能,一个行业,而新智能主机改变的是若干个行业,就像无人机,现在改变的是仅仅是相机,未来有可能会改变物流和安防。


新一代的智能主机出现时,往往伴随两个特征:


1.人机交互方式的改变——从PC到手机,人机交互上增加了三个维度,一是移动性,二是LBS,三是语音,这些维度增加后,终端就变得更加强大,原本不可能完成的任务现在就可以完成了。机器人在很大程度上改变人机交互方式。多少年来,都是我们给手机一段信息,手机返回给我们一段信息,这是传统的交互方式。但是机器人不同,你给它一个指令,它返回给你的可能是一个动作,或是一个已经完成的任务,信息和动能之间第一次有了交互。VR/AR则是在手机的基础上又增加了三维空间这一维度,可发挥的空间大了很多,互动娱乐碰上三维空间,这里面可发生的化学反应太多了。


2.极大的延展空间——一个未来的智能化主机,改变的往往不只是一个行业,而是若干个行业,这终端不是featurephone,而是smart phone,可以承载很多应用和内容。



投资建议:有门槛的跑道+匹配的团队+底层技术优先

1.有门槛的跑道:如果一个跑道上有一百多个player在玩耍,十有八九是这条跑道门槛太低,谁都可以进入,最后胜出的往往不是创业公司。想想2014年的手环市场,当时市面上有一两百个团队在竞争,最后小米一个79元的手环出来就没法玩耍了,因为这事转化成拼价格、拼渠道、拼品牌了。说到新智能主机,大家可以想想哪个跑道有上百个选手,可能要小心了。


2.匹配的团队:智能主机对团队的要求是比较高的,因为光研发就需要两三年,中间还要融资两三次,支撑项目融资的可能不是销量,而是是技术壁垒,需要团队有足够的实力做出技术壁垒来。


3.底层技术优先:跑道长期看好,但是目前好的投资标的少,现阶段底层技术布局大于整合机会,这样无论哪个选手跑出来,用的都是那一家的底层技术。



如何看待 机器人

驱动力:人力成本+互联网自身瓶颈+技术突破发展

1.人力成本:一方面工业上逐步开始有用工荒的趋势,另一方面人力成本逐年上升,放眼十年,当人力成本到了临界线时,一定会向机器人作业转变。


2.互联网自身的瓶颈:互联网正在对各个行业进行改造,提高效率,降低成本,但是有瓶颈。以电商为例,电商的效率提升主要是在信息和交易层面,一旦到了实实在在的仓储物流,真真切切的涉及到了人力操作,互联网的局限就出来了,而机器人是可以进一步提升效率的。其实,正是因为互联网把整个工作流程信息化,机器人才得以衔接。


3.技术突破发展:技术分两块,一块是机器技术,一块是智能化技术,就像PC硬件和软件项目拉动发展一样,这两种技术也会相互拉动发展。


切入点:优先2B+互娱2C+人机混合

1.优先2B:B端由相当大的人力负担需求,愿意为减成本提升效率付钱。而且应该首先以单一功能为突破口,避免初期大全不精。


2.互娱2C:C端还是优先娱乐和教育。


3.人机混合:机器人并不是要完全替代人,例如物流机器人,挑选货物是机器人干,打包包裹是人干,人机混合完成任务。


如何看待 人工智能

投资要点:单点切入+技术扩张+看准方向

在人工智能领域我们已经投下了多个项目,联想之星是Face++和思必驰的第一轮投资人,Face++做的是人脸识别,思必驰做的是人机对话。人工智能是一个非常前沿的领域,从投资的角度来说没有现成的规律,我们是在从被投企业身上学习行业规律。在看人工智能项目的时候,我们看中哪些点呢?


1.极具技术实力的团队:人工智能门槛很高,注定是一个精英创业的领域,进入这个领域的创业者往往都有深厚的背景,或者从小时候已经开始践行这个领域的“一万个小时定律”。比如思必驰的创始人俞凯,他是剑桥大学的语音技术专家;再比如Face++的创始人印奇和唐文斌,他们研究生的主攻方向就是人脸识别,在大学时已经把各种算法比赛的奖项都拿了一遍。这种项目很大程度上是拼技术,拼技术本质上还是拼人。


2.应用场景:首先,应用场景应该是极具价值的,以后的机器肯定需要视觉识别和人机对话,从大方向上来说投这两个领域不会错;其次,技术最好具有延展性,同样一套深度学习的框架,在做了人脸识别后,还可以延展到图像识别、手写识别领域。

3. 数据的饱和程度:数据是人工智能背后的燃料,只有通过足够的数据训练,人工智能的算法才能达到相对精准的程度。互联网上最不缺的就是文本数据,所以搜索引擎会最先起来;智能手机出现后,图像数据也不缺了,人脸识别也有了足够的数据样本;像金融这样的行业也属于数据密集型行业,也是适合人工智能进入的;但有的行业明显时间点未到,进入要慎重,比如教育行业、工业,这些行业的数据还没有存到云端,是很难去挖掘的。


投资难点:技术难判断+特殊的发展形势+高端创业人群

1.技术难判断:我们不可能懂每种技术,最好不要和创始人纠缠于技术细节,一旦被CEO带入专业领域很容易被忽悠。最好是找被投企业的技术大拿和创始人过过招,我们在旁边观察,还是能看出高低的;而且好多技术是可以通过benchmark测出来的,测试结果也是参考依据。投资人更多是在做团队匹配、商业模式等方面的判断。


2.特有的发展规律:人工智能的发展曲线和模式型项目的发展曲线不太一样。模式型项目,天使轮投进入,如果模式砸对了,很快起量,业务数据会支撑项目走过一轮又一轮。但是人工智能需要持续的研发投入,可能光前期研发就需要两年,两年中,一是看不到任何收入,二是看不到用户量。是什么支撑项目持续融资呢?一是不断跨越技术节点,二是团队的成长,吸引一群技术牛人加入。这类技术型项目前期的估值增长未必快,但一旦跨越B轮后,应用价值得到体现了,开始有收入了,估值会迅速拉升。


3.高端创业人群:随着项目技术化,创业人群会开始精英化,而投资会开始猎头化。能做人工智能项目的创业者是有限的,这些人群在BAT的个别部门、在海外知名公司的研究院、在个别的几所高校,投这个领域广撒网是没用的,要想在第一轮进入,可能得像猎头一样,在这个人创业之前先认识,以后才有投资机会,想想也是蛮拼的。


人工智能前景无限好

SmartPhone出现后,带来的不是手机的十年,而是移动互联网的十年。现在又有一批新的硬件终端会起来,看似是硬件的十年,但我们认为是人工智能的十年。对移动互联网来说,它背后的发展逻辑是流量->交易->效率,现在效率已经开始遇到瓶颈,需要人工智能来破局;对硬件终端来说,终极状态应该是自动化,而自动化背后的引擎也是人工智能。虽然人工智能还在极早期阶段,但是放眼十年看一定是大幅度提升效率的手段。






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