移动红利已近关闭,AI和大数据是未来的钥匙

移动互联所带来的红利已基本过去,站在创新周期的交汇处,下一个交互界面尚未诞生,下一个主导技术仍面目不清,未来呈现出斑驳的可能性。

移动互联所带来的红利已基本过去,站在创新周期的交汇处,下一个交互界面尚未诞生,下一个主导技术仍面目不清,未来呈现出斑驳的可能性。

在这个低谷期,有人恐慌,有人贪婪。不过,蓝驰创投合伙人朱天宇却是异常冷静和方向感极强的那一个。

在他看来,投资和创业不能被眼前的混沌所迷惑,而应以10-20年的尺度去做决策。“未来一切新的连接,都需要同AI大数据拉上关系。”朱天宇说,这将是开启未来的那把钥匙,也是蓝驰投资的重要方向。

移动红利已近关闭,AI和大数据是未来的钥匙

蓝驰创投合伙人朱天宇

抵达下一波创新浪潮

小饭桌:今年以来,我们投了几个项目?主要集中在哪些方向?

朱天宇:有10多个吧。我从2014年下半年就开始往新的方向看了,2015年我已经开始投大数据项目了。

小饭桌:相比去年,速度会不会有所变化?

朱天宇:我们今年的投资速度和去年差不多持平。比较起来看,我们可能比行业平均速度更稳健。在15年上半年,非常热的时候,速度已经放下来了,但今年反而在提速。我们希望看一些更本质的变化。

小饭桌:从14年下半年就开始转变投资方向,当时是基于什么来做决定的?

朱天宇:第一方面,我们觉得从2014年底到2015年上半年,市场已经过热了。换句话说,股票太高了,追涨不是一个明智的选择。

第二方面,其实我们一直以长时间尺度来看整个行业,所以,让我们感觉到这波移动互联网红利的窗口已快关闭了,大家买广告、流量的成本都非常高。当然,对于创业者讲,这时候确实还有不少机会,还有机会去做一些新的东西。

但我们怀疑它是不是足够大、成长速度是不是足够快,而在那个时间点上去看这个市场,O2O和移动互联网那一波已经有限了,大家都在朝着新的路前进。

小饭桌:那么,在你看来,新的方向会走向哪里?

朱天宇:其实我们主要从两条线来看这个问题,第一条是连接方式的改变,你看互联网的发展,第一波是,网页的连接,产生了门户、搜索引擎;第二波是,人的连接,产生了Facebook、腾讯等等。

那么,在网页和网页、网页和人、人和人的连接之后,还会产生什么连接?现在大家都希望是device(物)和device(物)的连接,可到目前为止,物物连接还非常低级、原始。想象空间还很大。

另外一条线是用户的交互界面,PC互联网时代主要是电脑和浏览器,但是到了移动互联网就成了手机、触屏,那下一个交互界面会是什么呢?这个大家都很期待。

不过,同时我们也要注意这其中有很多伪界面,移动互联网之前,大家用诺基亚的塞班系统,那时候也有人说移动互联网,可那并没有爆发啊。所以说,没有真正崭新的交互方式诞生,不一定能引发那么大的一波浪潮。

小饭桌:实际上是两条路线、好几种方式一起在探索?

朱天宇:是,但无论连接、用户界面或者AI、ARVR都是可以相互融合的。比如说,新的连接产生之后,新的互动界面普及后,很多新的数据量就会出来,基于这些数据怎么去做分析和处理呢?那就需要人工智能,这些其实都是一脉相承的,其实还是跟着未来的大方向,大家都在探索更多的切入点。

小饭桌:怎么去追随这个方向?

朱天宇:对于早期投资人来讲,方向需要回到非常基本的层面,你看未来10、20年,什么东西是真正的变化趋势,去找到最本质的东西。像孙正义就是用30年的尺度来看未来,所以他收购了ARM。像我们刚才说的AI和大数据,这个可能就是指向未来新的大方向的钥匙。

小饭桌:在我们投的这些前沿领域里面,如大数据、AI、ARVR,对你来说有没有投资或布局的顺序?

朱天宇:对我们来讲,现在是在齐头并进,我个人是从大数据开始抓起,但大数据跟AI又是不可分割的。之后就是物联网、AR和VR,这几块目前看起来是分开的切入点,但未来一定都会融合的。

比如说下一代交互界面,可能就不是触屏了。大家说下一次可能是戴个头盔、眼镜之类的。但也有可能不是眼镜,下一代也有可能是通过这屋子里的100个Sensor来捕捉我的动作、肢体语言、表情、眼神,然后通过传感器,我们的信息就会被捕捉出去,再转换成操控的指令。那今后的交互界面可能就只是一块玻璃或者一种涂料,你身上可能有一些光学设备来辅助你去看这些东西。

你看,我所说的这个东西就结合了物联网、VR等等方面的创新,背后还依靠AI和大数据,所以它们是融合的。当这些体验都形成了一个很成熟的交互的时候,它又会引爆新的一波应用场景,到那个时候或许就是“X+”的新浪潮。

大数据创业的三个层次

小饭桌:就你个人而言,对大数据的强烈兴趣来自于?

朱天宇:我来蓝驰之前就在百度投资部,2006到2009年,是百度刚上市时第一批投资部的人。

百度是天然的大数据平台,广告其实是一个天然的大数据应用场景,因为长期浸泡在一个大数据环境中,我对怎么把数据实用化及其背后的技术逻辑完全不陌生。但是对当时的其他行业而言,大数据应用的场景还非常少,真正拥有大数据的公司也非常少。

如果眼光拉长5到10年,大数据一定比比皆是,因为现有数据量太大了,所以我们从现在就开始。同时,大数据是人工智能的先声,人工智能没有数据的话,是很难产生智能的。巧妇难为无米之炊,所有的智能都依赖于你对大量信息的占有,才能有非常厉害的算法和分析能力。

小饭桌:有一段时间,大数据成了烂大街的概念,每个创业公司一上来就说自己能做大数据,另一方面,大数据的变现其实也不快,这对商业是个挑战。当你投资大数据公司的时候,是如何选择和判断的?

朱天宇:选择一家大数据公司,我有一套标准,可以概括成三个关键词:1.从负一到零;2.场景;3.定价权。

先说第一个,从-1到0,我们经常说的创业是从0到1,但是大数据创业的第一个挑战是从-1到0。

从-1到0,是要首先解决数据的有无问题。要解决很多行业的信息化问题,中国从农业社会到工业社会,再到信息化社会,是两三步并作一步的走法,导致很多行业到现在仍然停留在非常原始(甚至是手工作业)的阶段。

所以,大数据创业公司的第一步往往不是去做高大上的数据业务,而是通过技术来帮助一些公司把信息化的洼地填平,帮助这些公司梳理起它们的数据,在这个过程中,自己就能掌握到连续、完整的数据,当量足够大了,这些数据才有价值。简单来说,就是先把苦活脏活累活给干好,才能走到下一步。

第二是场景,结合场景,光有大数据却没有应用场景,没有用,换句话说,不能结合用户的需求,你就赚不到钱。如果我能用数据来分析问题和预测结果,这对用户就很有价值。比如说气象预报,或帮助政府和企业做身份验证等等。

第三是定价权,定价权由质量和场景决定,这跟前两个关键词是相连接的,是循次渐进的,你做了足够的辛苦活,才可能得到大尺度和高质量的数据。你还需要对你所服务的场景十分了解,这个数据才能真正解决用户的需求,他才愿意付费,这决定了你的商业模式。

小饭桌:不过,其实现在有大量的创业公司,每个BP到最后都会说自己是一个数据公司、金融公司,你怎么去甄别?

朱天宇:对我来讲比较简单,我们现在虽然在关注未来的前沿领域,但是我还要看你是不是能在较快的时间里,一边赚钱一边赚数据。如果上来只是说数据,不跟我说赚钱的事,就没有意义。因为没有造血能力会让你无法持续获得数据。另外,要看你的数据治理和处理能力。数据处理实际可分成3个阶段的能力:1.统计;2.分析,基于数据做一些纵向、横向分析;3.预测。市场上很多声称大数据的公司,仅仅只拥有统计和非常简单的分析能力,要做预测的话,并且是做出有显著商业价值的预测、有人愿意买单的预测,对能力的要求就非常高了。

所以,为什么在大家都谈人工智能的时候,我们还在谈大数据这个老生常谈的事情,因为没有数据就没有人工智能,我们正处于创新周期的前期,我们要有一种方式去开始。现在谈AI固然有一些先进的方向,有一些基础研究或者基础应用,但其实还是要基于大数据的。

比如图象处理和语音识别,这些都基于过去10、20年的语料积累,但是,目前这些数据的积累可能还没有达到那个所谓的拐点,还在快速地积累(包括百度、讯飞)。

但是在三步并作一步发展的中国,我们还有很多的信息洼地需要去填平,而填平这些信息洼地的过程必须是在经济上可以成立的。如果只是抱着情怀去帮你填洼地,这不行,必须要能把自己养活,这是个重要标准。

小饭桌:可否为我们举个这方面的例子?

朱天宇:我去年上半年投了一个大数据公司,我投的时候它还不赚钱,但是它现在单月的收入已经有几千万了。

这是百度离职社群“百老汇”2015创投会上崭露头角的项目,团队很多成员从百度出身。我当时就看中这家公司的潜力,他们的模式是这样的,首先跟政府部门合作提供技术服务,用比较市场化的方式从政府部门获取数据,再把这个数据给行业客户(金融、交通出行、物流、电商服务公司)提供服务。

这里头就包含了很多跟人、车、房等消费场景相关的数据,所以它形成了对一个人不同维度的认知,那比如说有一个公司,要对一个司机做身份验证,通过他们就可以知道这个司机靠不靠谱,是不是一个有安全驾驶习惯的人。

小饭桌:听上去这家公司非常依赖政府资源?

朱天宇:实际上,它是用比较市场化的方式去获取数据的,而且拿到数据只是第一步。另外,他们确实是干了好几年苦活脏活累活才把数据积累起来的,而不是打个电话就搞定的事情。

小饭桌:他们未来想做什么?

朱天宇:他们现在为一些行业客户提供服务,但如果到此为止就意思不大了,他们更多的还是在一边赚钱一边赚数据,每做一次验证,数据还能再回流,他们要让自己拥有挖掘数据冰山下面90%那部分的能力。

国外有一个大数据公司也非常神秘,叫Palantir。他们有两个成名作,一个是帮当时的CIA抓到本拉登;第二是在2008年金融危机之后,帮助美国SEC,抓了很多内部交易的人。

这些都是基于大数据做分析的能力,如果只是统计、分析那是很有限的,你要去预测,找到它的关联,这个要求就非常高。我所说的那家公司,现在看起来只是在拿数据,但他真正的野心是在更高的层面。

未来人工智能应该要做的事情是,用机器的方式对这个世界做出一个解释,这个就是知识图谱,本体知识库。

有了这个本体知识库之后,机器才有可能充分理解数据的背后在指向什么。如果给你一堆数据,你不一定知道这个数据在说什么,但如果我们拥有一个庞大的知识图谱的话,就可以分析出各种隐秘的关联性。

现在比如说我们收集票房、电商数据,去统计、分析、预测一些东西,这个其实仍然是人脑能理解的维度,但未来的大数据是要做更高维的分析和预测的,发现各种隐秘的关联性,以及复杂问题上超越人脑认知的分析和预测能力,这才是真正有意思的地方。

寒冬之后,连续创业者是宝藏

小饭桌:我们一直在谈方向,不过做投资还有另一个重要维度,就是人,有关创业者本身,你会怎么判断?

朱天宇:看事也是看人。看人必须要看这个人对他这个创业项目这个事本身的了解。他要对自己所做的事情和行业有足够深的理解,看能不能超出我们的思考范围。

小饭桌:会更看重哪一类创业者?

朱天宇:我们看到在过去这一两年,资本热潮又资本寒冬,一大批A轮死、B轮死,但是我们相信这里头还会筛选出一些连续创业者。

连续创业者在中国是一种稀缺的珍贵资产。为什么呢?你看中国的教育制度,大学生创业其实很扯,中国的教育制度很难让人形成一个完整的自我认知,以及在混沌环境下比较强的分析和执行能力。对于创业者来讲,这些都非常重要。

但是创过一次业、被撕扯过一次的人,会不一样。被撕扯过一次之后,他会反省,会有更大的概率——在自我认知、思考能力、执行能力、自省能力上获得很大提升。才更有可能克服创业中的各种艰险,有效的坚持下来。

一名创业者,如果自省能力很强的话,他个人的成长速度就会很快,那么,他的事业成长速度可能也会比别的平台更快,这是我们很关注的一点,我相信过去这两年应该出来了一大批有过一次创业经历的人。 事实上,我投的趣分期、唱吧、美丽说的创始人,都是2005年那一轮寒冬下来的,他们是05级Web 2.0那一波人。

当然,也不是所有连续创业者都能成才。自省分三个阶段:1.你是否意识到自己身上的问题;2.你愿意改;3.你改得快。到第二个阶段就已经能拦住很多人了,所以在寒冬之后,有多少个能够通过这三个阶段浴火重生的二次创业者,蓝驰都张开双臂拥抱他。

小饭桌:在这个创新周期的交界处,可否为创业者提供一些建议?

朱天宇 :送他们一句比尔盖茨的老话——“不要高估3年之内的变化,也不要低估10年之后的变化”。换句话说,这些创业者不要过于悲观,也不要太过乐观,去发现一些尚未被解决好的需求和痛点,才是最重要的。

本文转载自微信公众号“小饭桌”(xfz008)

本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流,内容版权归原作者所有,如涉作品、版权和其他问题请给「我们」留言处理。

(0)
小胖的头像小胖编辑
上一篇 2016-10-18
下一篇 2016-10-23

相关文章

  • 数据眼中体:看看外国游客眼里的中国是什么样儿?

    中国有着悠久的历史文明与美丽的自然风光,旅游资源十分丰富。然而近两年,与出境游的持续火爆形成鲜明对比,中国的入境游市场一直不温不火,甚至呈现下降趋势。2012年,我国出境游超过8300万人次,增长18.4%。入境游人数为1.32亿,下降2.2%。国际旅游外汇收入500亿美元,与上年基本持平(数据来自国家统计局)。与此同时,亚洲邻国之间对于外国游客的竞争也比较…

    2013-03-08
    0
  • 如何才能拥有自己的数据技术工匠?

    在杭州,只要你是做数据的,阿里等互联网公司绝对是绕不过去的,现在到处都可以看到它们的身影,大家都说杭州互联网氛围很好,人才好找,但实际竞争激烈,各种猎头,各种社招,各种关系,无孔不入。 从事大数据工作以来,团队成员的社会化流动逐渐成了常态化的事情,今天就来谈一谈最近的几点思考。 如果你的数据团队没有被外部威胁到过,要么是你的业务偏居一隅,要么就是数据技术的落…

    2019-04-14
    2
  • 2016年十大关于人工智能与机器人的发展趋势

    2016年,五大人工智能发展趋势: 通过梳理过去十二个月与人工智能相关的新闻,你将发现人工智能的境况一路从「高歌猛进」到「穷途末路」,而又一直在这之间摇摆不定。 人工智能呈现给我们的是人类的苦难已经一去不复返了。它们会逐渐接手我们的工作。最大限度的拓展人们的能力。机器人会奴役人类,杀死人类,或兼而有之。伊隆马斯克认为它们会在五年内把我们屠杀殆尽;马克扎克伯格…

    2016-03-12
    0
  • 大数据洞察报告的变现困境,到底要怎么走出

    作者:傅一平 “虽然我也如一个囚徒,正寻找着大数据洞察报告的光明“,这是我上篇《为什么没人愿意为大数据洞察报告买单》的结尾词。 无独有偶,本周参加了一个大数据研讨会,兄弟公司在这方面的探索让我眼前一亮,特将我的理解分享于你。 1、客户现实的大数据洞察报告需求在哪里? KPI是当前大多企业数据运营的核心,如何将KPI指标进行层层分解,直至一线执行末端,然后通过…

    2021-12-10
    0
  • 从业者们自己是如何理解【大数据分析】的呢?

    提问:从业者们自己是如何理解【大数据分析】的呢@桑文锋老师 谢谢提问! 我谈谈对大数据分析的理解,这要从什么是大数据讲起。 因为从事这一方向,经常会有人问我什么是大数据我一直都回答不好。在最近的几个月,我对这一概念思考的更多一些,结合看过的一些书籍(如《大数据时代》、《数学之美》第二版等)和实际的经历,算是有了一些认识,今天我就从大数据的概念开始讲起,试图给…

    2016-02-17
    0
关注我们
关注我们
分享本页
返回顶部