迅雷创始人程浩 国内机器人创业 算法并不决定一切

当前，国内人工智能创业的热潮正汹涌澎湃，这一现象背后的原因主要是供需失衡：投资方的资金充裕，而拥有优秀技术背景的人才却十分稀缺。在这种环境下，只要团队拥有出色的技术背景，无论是否找到了刚需痛点或商业模式，资本都会纷纷涌入，但这种状况显然并不利于行业的长远发展。

现在，国内人工智能创业正处于技术红利期，企业估值普遍较高。但从投资者的视角来看，未来随着基础计算平台和开源平台的不断进步，技术的壁垒将逐渐消失，人工智能技术的准入门槛也将逐渐降低。就像几年前iOS开发者的稀缺，而现在已经变得十分普遍一样，技术的演进都遵循这样的规律。

基于此，我并不建议大家过分追逐技术红利的热潮。因为从长远来看，人工智能创业与其他领域的创业并无不同，都是综合实力的较量。其中包括对行业的理解、刚需痛点的寻找、产品化和工程化的能力、营销能力以及产品的市场接受度等等。

具体到人工智能与机器人领域的创业，我们可以将其分为“关键性应用”和“非关键性应用”。

关键性应用，指的是那些容错率极低的人工智能领域，比如自动驾驶和医疗手术机器人。这些领域的应用要求做到极致的精准和安全，因为任何微小的失误都可能导致严重的后果。这些项目需要顶尖科学家团队的参与，投入大量的研发资源来确保万分之一甚至十万分之一的出错率得以消除。它们的商业变现时间周期较长，但一旦成功，竞争优势将非常显著。

大多数AI/机器人的创业属于第二类——“非关键性应用”。这些项目更注重实用性和性价比，追求更简单实用的解决方案或采用“人机混合”的模式来降低技术难度，从而更快地推向市场。例如，基于人脸扫描的门禁或迎宾机器人系统，以及面向封闭路段的自动驾驶等。

在国内人工智能和机器人创业领域，大部分都属于“非关键性应用”。这些领域同样需要优秀的算法，但更关注如何将这些技术真正落地应用。这要求创业者们对行业有深刻的理解，拥有出色的产品和工程师团队，并且能够提供价格合理、供应链稳定的产品。

对于人工智能和机器人领域的创业，无论是“关键性应用”还是“非关键性应用”，都需要综合实力的支撑。而对于大多数创业者来说，选择“非关键性应用”可能是一个更为实际和可行的方向。随着产品的诞生，销售与推广的重要性愈发凸显。在人工智能领域，技术固然是核心，但优秀的创业者更需深入了解行业，掌握解决方案的销售与推广技巧。当前，人工智能的热门领域如人脸识别、语音识别等，已经吸引了众多关注者。真正的机会在于如何利用人工智能改造各行各业，推出具有针对性的解决方案。

从机房巡检机器人到电力网巡线机器人，再到果园作业机器人，人工智能正在深度融入各行各业，其成功的关键在于提高效率、降低成本。正如白宫最新发布的《人工智能、自动化及经济》报告所预测，未来十年至二十年，时薪低的工种将受到人工智能技术的冲击。美国科学家的预测更是引起了广泛关注：时薪低于20美元的工作有高达83%的可能性被人工智能取代。

针对这一现象，我们可以明确一点：在短期内，机器人的创业机会主要存在于B端市场。这是因为技术和行业尚未成熟，企业的驱动力主要在于节省人工成本。以机器人为例，由于供应链体系尚不成熟，市场需求尚未得到充分验证，生产成本依然较高。相对于C端消费者，B端企业对成本的承受能力更强。尤其是在中国人力成本持续上升的背景下，企业更倾向于采用机器人来提高效率、降低成本。

企业在购买机器人时，其目的十分明确：为了节省成本，替代人力。它们在选择机器人时，更倾向于单任务型的机器人，只要机器人能够完成特定任务即可。而C端消费者则更倾向于多功能机器人，如能唱歌、跳舞、聊天、清洁等。当前技术成熟度尚不足以满足C端市场的这些需求。

B端机器人的应用更为容易推行，因为它们通常采用“人机混合”的作业模式。在这种模式下，机器人可以替代部分人力，完成常规任务，而在复杂工艺流程中，仍需要人类的参与。相比之下，C端机器人则没有这种“人机混合”模式可言。

对于国内从事机器人领域的创业者们，我有两点建议：如果想要快速落地项目，必须从B端市场入手，C端市场虽然潜力巨大，但发展需要时间；项目一定要接地气，重视供应链的优化、产品的低成本以及市场推广。机器人的应用需要综合实力的比拼，而不仅仅是技术上的竞争。