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人工智能正火 但创业者为何没能拥有自己的孵化器?

2017-09-12 08:36:50 钛媒体  脑极体
题图来自:视觉中国
题图来自:视觉中国

  在1987年,在当时还是远郊的武汉东湖,中国第一家孵化器武汉东湖创业中心诞生了。自此直至2000年左右,政府机构提供优惠政策→孵化器机构低价拿地→出租给创业团队做二房东的逻辑进行了几十年,到后期也出现了一些房租减免、税务优惠等等政策,但本质上贩售的还是办公场所+物业这一商品。

  这一情况在2010年左右开始改变,自从“双创”口号开始喊响,孵化器由以往的政府机关主导演变成了“遍地开花”。同时孵化器的形式和功能也发生了天翻地覆的变化。孵化器、加速器、创客咖啡、众创空间等等多种形式共存,最主要的,孵化器提供的不仅仅是一个工位,而是投融资、项目路演、创业指导甚至经历背书等等多种服务。这时的泛孵化器们,已经开始贩卖机会、人脉和增值服务。

  今年三月,硅谷知名孵化器Y Combinator在官方微博上宣布要成立一个垂直的小组,专门面向人工智能公司。到了八月,YC夏季路演开场,已经出现了不少人工智能企业,前段时间被百度收购的渡鸦科技,也曾经到YC渡过金。

  于是今天,我们把目光放到人工智能企业的孵化器上,看看这个行业存在哪些可能。

  人工智能来了,为什么孵化器大军频频噤声?

  首先,我们简单的看了一下中国有哪些孵化器专注于人工智能。

  名单不长,有骏一孵化器人工智能产业园、万象人工智能研究院、Zeroth.ai(中国香港,面向亚洲)、北人亦创、亿石等等。当然,还有联想之星的Comet Labs,不过Comet Labs是面向全球筛选项目,在这里不能算作一个典型的案例。

  可目前被广为人知的泛人工智能企业,却少有出自以上的人工智能孵化器。随便找几个企业为例:科大讯飞(002230,股吧),出身于中科大;商汤科技,出自高校实验室,在学术上获得建树后拿到千万级A轮融资;格灵深瞳创始人在美国的家中弄了个实验室,回国不到一年就拿到大笔融资……倒是创新工场聚集了不少人工智能企业,知名的有旷视(Face++)、第四范式等等。

  可以看出,正在诞生于孵化器,或者说极大受益于孵化器的人工智能企业少之又少。在这些独立企业之外,还有更多人工智能项目诞生于BAT内部。对比和我国数目庞大的孵化机构,这个数字是不成比例的。

  为什么呢?从以上案例可以简单的分析一下。

  和双创时期孵化器中风行的O2O、电商、共享经济等等模式创新不同,人工智能类型的企业属于技术创新。以上种种企业,初始团队基本都是技术出身,还多为机器学习、计算机视觉等等领域尖端人才,游走于高校实验室,而不仅仅是个码农。高端技术作为一种稀缺资源,自然不会缺少孵化器提供的“人脉和机会”。

  顶层的企业、资方直接垄断了大量技术人才,可省下的团队,对孵化器的需求也不高。大部分栖身于孵化器的互联网企业做的都是2C业务,开发、设计、小范围种子用户的累积等等,总之项目起步阶段的人力成本较高,需要孵化器提供组织化运营辅助。目前大多数人工智能项目走的都是2B的技术流,在人工智能整体发展势头处于萌芽时期时,需要的就是像李开复那样能用尽方法为产业站台的人,创新工场能收揽一众大将也就不意外了。

  人工智能创业者:我要的你给不了

  首先我们要来看看,人工智能企业对于孵化器有着怎样的需求。

  首先,自然是和其他行业都一样的:办公场地、财务、法务的代理,最好还要有定期的分享会和路演。

  其他的,则是很多特殊需求。

  比如说,每个初创企业都需要降低成本,普通互联网企业或许更在意房租、人力、市场推广上的成本,而对于人工智能项目来说,负担最重的很有可能是硬件成本和数据成本。像是搭建几台适用于机器学习的工作站、有利于开发的付费数据库等等。

  又比如在媒体合作这件事上,以往经常是一个资本旗下的孵化器带着一众媒体,项目进了孵化器有如拜了山头,接来下由媒体造势宣传,为其“加速”。而换成人工智能项目,与其匹配的垂直媒体本来就不多,与孵化器合作更少。项目与媒体沟通成本极大,孵化器不单单无法帮团队解读技术,反而有可能用媒体尬吹造势那老一套把项目捧杀。

  更重要的,像是创业导师、定期交流等等孵化器必备的活动,面对新兴技术,孵化器方面自身也是一头雾水,没法给予更多的指导,说到底,孵化器应该像一个教授带着一起做项目,如果这个项目教授自己都没有经验,在学术水平比学生还差,空有一笔项目资金和实验室也是行不通的。

  最后就成了如今的现状:尖端人才被收割殆尽,分布于BAT和资本布局之中,无法与孵化器形成比配的互助关系。非尖端人才开启人工智能创业的门槛过高,对于他们,孵化器无法提供技术指导等等关键性辅助。

  这种情况下,我们开始疑惑,是不是人工智能创业根本不适用孵化器这种机制?如果是,那结果将是非常可怕的。巨头和资本垄断关键性人才,人工智能相关技术无法普及化,对于经济的发展和行业整体的生长都是不健康的。

  不过我们依然认为未来会诞生优秀的、适用于人工智能产业的垂直孵化器,今天我们要讨论的,就是如何破局。

  那些成功的人工智能孵化器都做了什么?

  先让我们来看看入选了TechCrunch全球机器智能领域风投机构Top15的Comet Labs是怎么做的。

  首先,Comet Labs在全球都覆盖了业务网络,尤其是中国、美国、日本和以色列等等位于科技潮头的国家及地区。此外,从2010年就开始投资人工智能领域的Comet Labs还有研究、资讯业务。同时Comet Labs与产业的联系较为紧密,经常与垂直行业共同打造人工智能行业相关竞赛。还包括提供一些行业沙龙、线上线下的分享、配套媒体服务等等。

  在Comet Labs的案例中,可以被国内孵化复制的他们和产业紧密的联系。就像Comet Labs总经理萨曼在访谈中提到的一样,人工智能项目很多时候都和传统行业紧密相连,比如智慧农业(000816,股吧)、智慧安防等等,可大多数创业项目的团队都是技术背景,对于传统产业的了解不够。如果去花大力气了解产业,会耗费团队太多时间精力。可如果对产业不够了解,又会式项目流于概念,失去了落地场景,很容易落得没人买单的下场。

  Comet Labs做了两件事,第一是聚合技术,第二是拉近技术和产业间的距离。

  聚合技术,指的是把适用于某一产业的不同技术团队聚合在一起。其实在泛人工智能产业链上,很多团队都在专攻一个非常垂直领域的技术。比如以色列的一个团队,专门研究无人驾驶的上下坡控制。中国也有很多类似的团队,单打独斗难以发挥出最大价值,组合起来却可以极大的赋能产业,这时孵化器就可以承担这个“撮合者”的角色。Comet Labs就曾把做轮式小车的创业团队、做机械手臂的创业团队、做卫星遥感的创业团队打包在一起,推向农产品(000061,股吧)运营企业。

  拉近技术和产业之间的距离,就是让可能成为人工智能项目的传统企业,和人工智能领域创业者熟悉彼此。把传统企业、传统产业的各个环节赤裸的剖开,让创业者了解他们可以怎样用技术赋能产业,更让传统企业清楚的看到技术革新能为自己带来多少收益。像在上文中出现的“打包售卖”,就是出现在Comet Labs为美国蓝莓产业制定的挑战赛中,比赛的目的,是用技术判断什么样的蓝莓是适合采摘,和如何更低成本的采摘这些蓝莓。整个过程中,创业团队和产业都能收益,一个找到了技术的应用场景,另一个则用技术结果了以往难以解决的问题。

  目光收回国内,投出了Face++的创新工场也算是个典型的例子。

  创新工场的人工智能工程院不仅仅是靠李开复在各种公开场合为人工智能“代言”,也承担了很多有益于大众人工智能创业者的工作。比如在国内尖端人工智能人才如此紧缺的情况下,创新工场引入了多位技术背景高管:前Google资深工程师王咏担任工程院副院长兼技术副总裁,前微软研究院主管研究员王嘉平担任副院长兼投资总监,曾在微软和Twitter任职的全栈工程师施晓晗任工程院数据科学副总裁。

  就像上一篇文章中说的一样,当人才被大公司垄断,孵化器就很难为创业者“传道受业解惑”,甚至也没法为投资者分辨项目中技术的价值。为了招揽人才,创新工场还从娃娃抓起,和国内高校合作建设人工智能相关课程,并积极和教育机构合作,构建起从学习到创业的完整链条。不管是把更多人才和技术引入创业群体,还是帮助投资人把关项目,都是在促进着人工智能创业生态向更好的方向发展,这一切比李开复为人工智能振臂高呼更有价值。

  孵化器人工智能转型指北

  综合,我们可以给出孵化器们一点不负责任的人工智能转型意见。

  1、更多的连接产业。

  上一次技术帮助提高企业产能,可能还是IT时代的信息化浪潮。时隔这么久,企业也做好了拥抱新技术的准备,只是其中需要有人为人工智能技术祛魅,让企业明白如何让这些技术为我所用。现在有很多企业都会举办黑客松,召集技术人才寻找自身技术漏洞,或者挑战现有的技术框架。

  滴滴就曾举办过大数据算法大赛,通过开放国内真实出行数据,向外征集更好的解决方案。宝洁也曾举办过黑客松,目的是查漏补缺,更好的保护自身数据安全。其实孵化器完全可以承担起这些工作,联合产业/企业开设类似的比赛,帮助技术创业者“练兵”,帮助他们为技术找到更多的应用场景。

  2、开放数据和硬件租赁服务

  从滴滴开放数据做算法大赛也能看出,“真实数据”这种东西,对于企业来说可能是一种无意义的累积,可却被人工智能创业者看做肥沃的土壤。孵化器大可以为旗下项目缔造合作关系,传统项目将数据开放给人工智能项目,人工智能项目再用技术赋能传统项目。

  同时,面对硬件、云计算资源成本高昂的情况,孵化器可以和硬件厂商建立合作关系,以租赁、共享等等方式帮助创业者分担这些成本,甚至代替以往“房租入股”的玩法,尝试一下“硬件入股”,或许都会是不错的选择。

  3、用更多的方式培养人才

  最后一点,也是最重要、最迫切的——人才。这里要分为两点,一点是技术口人才的引入,另一点则是非技术人才的技术素养培育。

  技术口人才引入不用多说,虽然顶端人才已经被收割,但现在已经有一些高校开启了机器学习/人工智能等等相关专业,尽早开启企校联合,将自己建立成实习基地等等,帮助项目对接人才。

  其实对于非技术人才的技术素养培育往往更为重要,以前在招聘时,常常会出现HR和程序员无法交流的尴尬。在人工智能领域这种情况往往更为突出,HR、市场等等非技术口对于技术不够了解,而技术本身又是企业的价值所在。最后就导致了企业的市场公关、招聘等等工作难以顺利进行。孵化器可以承担起对非技术口员工的科普责任,定期举办沙龙,帮助这些人更好的适应人工智能项目的特殊性。

  自从《新一代人工智能发展规划》发布之后,不少人都在翘首以待,等着有关人工智能创业的更多优惠政策,想必其中会有不少孵化器企业。

  我们常问,为什么中国出不了YC那样让世界创业者趋之若鹜的孵化器?或许,其中的原因就有,当国家为某一行业提出优惠政策时,孵化器们就能率先获得“低价拿地、低价租赁”这些好处,摇身一变成了地产商和二房东,不愿再耗费精力为创业者提供更多服务。

  如果未来真的有针对于人工智能创业的优惠政策,我们想对孵化器们说,该是创业者的,请还给创业者。留给你们的机会,其实更多。

(责任编辑:赵然 HZ002)
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