雷鋒網(wǎng)按：本文根據(jù)出門問問創(chuàng)始人兼 CEO 李志飛博士 10 月 22日在 CNCC 2016 上所做的大會特邀報告《 AI 創(chuàng)業(yè)路上的那些坑與機遇  》編輯整理而來，在未改變其原意的基礎(chǔ)上略作了刪減。

簡介：李志飛畢業(yè)于約翰霍普金斯大學(xué)，獲得計算機博士，身為自然語言處理專家的他是前谷歌總部 Research Scientist、谷歌翻譯的開發(fā)者、機器翻譯專家。2012 年，李志飛回國創(chuàng)辦人工智能公司出門問問，攜團隊獨立開發(fā)了包括語音交互、智能推送、手勢交互、計算機視覺、以及機器人 SLAM 在內(nèi)的一整套綜合性人工智能交互技術(shù)。同時研發(fā)了 Ticwatch（問問手表）智能手表、Ticmirror（問問魔鏡）智能車載后視鏡等人工智能落地產(chǎn)品，在海內(nèi)外市場獲得極大肯定。2015 年出門問問還成為谷歌官方合作伙伴，并獲得來自谷歌的 C 輪融資。

AI 創(chuàng)業(yè)路上的那些坑與機遇

在過去這幾年，人工智能獲得了非常大的關(guān)注。2012 年剛剛創(chuàng)業(yè)時，很多人還不太清楚人工智能是什么。到了今天，大家每天都會看到關(guān)于人工智能的新聞，無論是“人工智能將會引起機器革命”，還是“AlphaGo 戰(zhàn)勝圍棋大師李世石”，甚至是“學(xué)界大佬警告稱：人工智能可能是人類的最后一個科技發(fā)明”等等，都占據(jù)了許多媒體的頭版頭條。

眾多的言論吸引著大眾的目光，輿論的關(guān)注也影響著投資界的判斷，很多人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者越來越容易獲得投資。一方面來說是個好事，很多學(xué)者已經(jīng)不僅僅只能局限于自己做研究、發(fā)論文，還能選擇利用自己的技術(shù)出來創(chuàng)業(yè)，把它產(chǎn)品化、商業(yè)化，真正把技術(shù)推到大家的日常生活中。

但另一方面來說，AI 的創(chuàng)業(yè)究竟是什么情況呢？是像很多人聽說的那樣嗎？其實并不一定。

AI 創(chuàng)業(yè)可能和中國的很多偏交易型的創(chuàng)業(yè)（ O2O、電商、P2P ）或偏運營型的創(chuàng)業(yè)（ 滴滴 ）都不同，它有一些自己獨特的規(guī)律，當(dāng)然也有很多獨有的困難。

階段一：打怪升級

根據(jù)出門問問一路走來的歷程，也許大家能了解到 AI 創(chuàng)業(yè)公司是如何完成自身的蛻變與重生的，如何一次次地跳出自己原本的框架不斷向外拓展。

由于之前長期從事自然語言處理、語音交互、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)研究和產(chǎn)品開發(fā)的背景，在公司成立之初，我們出門問問團隊僅僅用了十個月左右的時間就開發(fā)出了一套人工智能語音交互系統(tǒng)，包括技術(shù)的研發(fā)和內(nèi)容的對接，以“出門問問”APP 的形式推入市場。做這個產(chǎn)品的初衷就是語音搜索，當(dāng)用戶出門時，只需要拿起手機，打開 APP，問一個問題，就可以得到相關(guān)的信息或解決提出的問題。

進行了一年的準(zhǔn)備工作后，到了 2013 年，“出門問問”公眾號上線，語音搜索引擎也有了基本的雛形。一經(jīng)推出，立馬在微信中風(fēng)靡一時。大家覺得這個產(chǎn)品非常棒，語音產(chǎn)品、語音交互做的很好，于是用戶紛紛關(guān)注了“出門問問”公眾號。大家主要還是出于好奇的“調(diào)戲”，比如會問“我?guī)泦幔俊?、“我是男的還是女的？”等等有趣的問題，但問完之后也就沒有然后了。

直到今天，不管是 Siri 還是出門問問自己的產(chǎn)品，或多或少還是會有這樣的問題。對于語音交互來說，大家都認為這是未來，很有發(fā)展前景，很有意思。但是，當(dāng)用戶真正使用這項技術(shù)的時候，總是淺嘗輒止，或者仍然感覺非常笨拙。

鑒于這種情況，我們進一步思考更好的語音搜索應(yīng)用場景究竟在哪里呢？如果要使用出門問問 APP，我們要拿出手機、解鎖屏幕、找到 APP、打開應(yīng)用、點擊按鈕、說話提問、搜索結(jié)果，之后在進行進一步操作，比如訂票等等，這是一個非常繁瑣的過程。

舉個例子，我要訂一張從上海飛往北京的南航機票。就像剛剛所說，語音搜索可能只是一系列操作中的一步，所以語音搜索 APP 的形態(tài)可能無法給用戶帶來很多實際價值。再比如 Siri，可能就不需要之前的那些操作步驟。

| 語音入口？

那么語音搜索作為一個入口是否會效果更好呢？那么當(dāng)時國內(nèi)沒有合適的產(chǎn)品，谷歌的 Google Glass 那段時間正好特別火。于是我們開始思考自己可以做點什么呢？答案是基于 Google Glass 開發(fā)了一個語音搜索引擎。這是一個入口級別的應(yīng)用，用戶可以帶著 Google Glass 說：“你好，鏡哥哥。我想看下附近有什么好看的電影?！眱H僅通過這一句話，就可以完成整個過程。

但很不幸的是最后 Google Glass 并不是很成功。2014 年上半年中國大約有 2000 副 Google Glass， 其中 80% 的用戶都裝了我們的應(yīng)用，到了今天，我們的后臺可能都看不到一個活躍的用戶。

所以，硬件的確是一個很好的入口，但問題在于這個硬件產(chǎn)品本身能存在多久。

| 產(chǎn)品形態(tài)？

究竟應(yīng)該選擇怎樣的產(chǎn)品形態(tài)呢？機器人？車載？可穿戴？

在 2014 年，我們認為智能手表是比較合適的類別。這并不是大家想象中非常高大上的品類，因為那時的用戶還不會大量去購買機器人這些成本較高的品類。那么事實上，到今天來看，智能手表趨勢是智能設(shè)備、智能硬件中最大的一個品類。

當(dāng)我們準(zhǔn)備進入智能硬件的領(lǐng)域時，發(fā)現(xiàn)我們沒有操作系統(tǒng)，沒有硬件，也沒有人能給我們?nèi)肟凇?br/>

于是，我們只能咬牙自己先做了一個操作系統(tǒng)，叫做 Ticwear，“Tic”即“Time in control”。但操作系統(tǒng)是需要硬件去承載的，我們自己沒有硬件，別人的硬件產(chǎn)品又不能用或者不兼容我們的系統(tǒng)，那怎么辦呢？我們決定自己做硬件，這成為了一個關(guān)鍵點。從此以后，一入硬件深似海，這其中有非常多的艱難不能道明。

到今年上半年，我們的智能手表做的不錯，但考慮到 AI 是一個平臺級的技術(shù)，如果僅僅用在智能手表一款產(chǎn)品中，可能無法發(fā)揮所有的想象力。所以，接下來我們在積極地拓展其他的智能硬件產(chǎn)品，比如馬上要推向市場的智能車載的一個產(chǎn)品 TicMirror（問問魔鏡）。

出門問問“打怪升級”這一路，從語音應(yīng)用開發(fā)及人工智能技術(shù)積累，到軟硬結(jié)合，將技術(shù)落地智能可穿戴設(shè)備，再到今天的把領(lǐng)域拓展到車載和其他品類。

其實回想起來這些是我一開始想做的嗎？并不盡然，我們一直以來的夢想還是想把人工智能的技術(shù)落實到大眾日常的生活中。在實現(xiàn)夢想的過程中，到現(xiàn)在來看可能我們是走了這樣的一條路。

夢想是很宏大、很激動人心的，但實現(xiàn)夢想的道路是曲折的，只有落實到細節(jié)上才有可能實現(xiàn)夢想。

這個過程可能是人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者未來都會遇到的情況，無論你現(xiàn)在融資多么成功，媒體多么吹捧，最后還是要回歸到有多少用戶在使用你的產(chǎn)品，這就是商業(yè)的本質(zhì)。

階段二：商業(yè)化

AI 是非常高科技的一項技術(shù)，過去也的確沒有非常好的案例。這幾年人工智能領(lǐng)域受到追捧，甚至炒作，一定有內(nèi)在的原因。

|AI 商業(yè)化的兩條路

所以，AI 的商業(yè)化之路應(yīng)該有一些方向，我認為常見的 AI 產(chǎn)業(yè)化路線主要有兩條：

• 在已有的產(chǎn)品中實現(xiàn) AI first 戰(zhàn)略，比如 Google；

• AI 作為技術(shù) API 提供給第三方。

“前者適用于大公司，后者適用于小公司?！?/p>

比如谷歌，之前是移動優(yōu)先，現(xiàn)在是 AI 優(yōu)先。這不是說 AI 是公司的唯一業(yè)務(wù)，而是說公司會把這個戰(zhàn)略貫徹到所有的產(chǎn)品中去，包括Google Map、YouTube、社交網(wǎng)絡(luò)等等，這是非?？孔V的做法。比如說，通過 AI 的算法，改進 YouTube 的分類推薦。人工智能在提升效率、提升用戶體驗等方面，一定是大公司未來可以著力的方向。除了谷歌，國內(nèi)的大公司，包括百度、阿里巴巴等也是這么一個思路。

但是對于小公司來說，剛剛提到的是不可行的。比如說 Google Translate，上線任何一個 feature（特性）都會有成千上百萬的用戶在使用。對于一個創(chuàng)業(yè)公司來說，它沒有這樣的產(chǎn)品，而擁有這樣產(chǎn)品的大公司往往會選擇自己去開發(fā)相關(guān)的 AI 技術(shù)。

可能全世界 99% 的創(chuàng)業(yè)公司選擇的都是 To B 的商業(yè)模式，就是把我的技術(shù)包裝成一個 API，提供給企業(yè)用戶，讓他們用于開發(fā)自己的產(chǎn)品。目前來看，這是最經(jīng)典、最靠譜的一條路。

| 最終我們選擇了 To C 

To B 的優(yōu)勢在于：

• 初期就能賺到錢；

• 更專注，不需要全棧式團隊；

• 實現(xiàn)應(yīng)用更豐富。

To B 的劣勢在于：

• 難以擴大規(guī)模。

To C 的優(yōu)勢在于：

• 打造自主的品牌；
  

• 逐漸形成規(guī)模和商業(yè)模式。

To C 的劣勢在于：

• 需要更長時間的積累；
  

• 需要全棧式的團隊。

跟主流的 To B 業(yè)務(wù)模式不同，我們選擇了更加沒有天花板的 To C。

我們的策略是：

• 針對特定場景進行優(yōu)化；

• 實現(xiàn)綜合性的 AI 技術(shù)。

但是在從軟到硬的過程中，有幾個需要注意的方面：

• 必須發(fā)現(xiàn)并尊重硬件規(guī)律；

• 必須依循硬件的生命周期；

• 硬件的個性化交互創(chuàng)新很難實現(xiàn)。

總結(jié)

所以，總結(jié)一下出門問問區(qū)別于主流 To B 公司的戰(zhàn)略就是：

• 堅持做 C 端產(chǎn)品；

• 橫向打通品類；

• 縱向產(chǎn)品深度集成。

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