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民生銀行的短板和潛力 每天發現一個更好

補短板和差異化要注意些什麼？

最典型的例子就是華為了。不久前，它的新榮耀品牌獨立為一個新的事業部，由華為副總裁余承東直接管理，上上下下都對其期待很大。

這個品牌簡直就是在全面Copy小米：市場定位、渠道構成、營銷模式、產品定價、戰略部署幾乎一模一樣。

聯想可能也在學小米。至少，楊元慶最近一直對外強調說聯想要做一家互聯網公司。

在這樣一個年代，當一個「奧特曼」無疑是可恥的。讓這些老牌大公司產生危機感的是，當前的商界環境是無比糟糕的：可供選擇的產品非常多，到處都是競爭者，它們的產品還都越來越好。並且，機會到處都是，但屬於自己的似乎總隔著一層。

人們不得不用所謂的「互聯網思維」去思考的原因在於，技術降低了產業進入門檻，讓市場上的產品快速迭代，一個公司的競爭優勢會快速消亡。這時，扁平化的組織結構，對用戶的快速反應，對大數據的利用，就成為一個公司的基礎生存能力。

這是一個現代公司必須接受的事實。但是，這並不意味著，你必須變得跟你的競爭對手一樣。

你會發現這樣一個事實：精益求精未必導向一個好的結果，它可能的另一個方向是過度服務—而這個服務未必與你的用戶群相匹配，它可能只是浪費了過多的資源，很有可能只是「對手有」，而且贏得了掌聲和關注。於是，在每一個過度成熟的市場，我們都能看到越來越同質化的現象，大家不停地參照對手調整自己的策略，做加法或乘法，調動大量資源補足短板—但我們一點不覺得它們做的事符合最初的品牌和產品定位。

在商業世界裡，沒有什麼比失去差異化的優勢更可怕了。反過來說，你觀察那些成功的顛覆者，把一個競爭得近乎無利潤的市場重新帶入一個新的循環，它們實際上不是在效仿和跟隨，而往往是脫離競爭，逆對手之道而行之。

我們都知道，手機行業就是一個過度競爭的市場。蘋果當年做的事就是用智能化的觸屏手機打開一個新市場

。可短短幾年，觸屏手機已經遍地都是了，仍然還有一些公司能夠勝出，比如小米，通過改變渠道、縮短產業鏈環節、提高資金運轉效率等方式擠進了這個市場並讓大公司重視它的存在。它的粉絲經濟也好，互聯網營銷也罷，是為了繞開傳統手機產業鏈中龐大厚重的到達客戶的渠道，這本來是小米看起來毫無勝算的短板，但對於聯想來說，這是它最大的優勢，即便是華為，它的運營商關係和產品定位也足以支撐起渠道。

任何時候，盲目補短板都是一個極其危險的行為，對一個公司如此，對一個人而言，也是如此。因為不管是

一個組織還是一個人的精力都是有限的，只能集中精力在一些必要的事情上。就像德魯克告誡經理人的：你的下屬必然不是完美的，而能夠利用好其優點就是你的成功。對於一個公司而言也是如此，長的那塊板決定了你的產品與市場上其他產品的差異化程度，而不斷地補短板卻會讓你看上去跟對手差距越來越小。

對於華為來說，它的優勢是其強大的專利儲備和技術研發能力，以及對海外運營商渠道的佔有；而聯想，它

在PC領域積累下了強大的做渠道的經驗和資源。而它們的短板不是缺少互聯網上粉絲的關注，聯想缺的是產業鏈控制力，華為缺的是製造高附加值產品的經驗，如果結合資源投入，顯然這些更重要。

所以我們一點也不想看到寶馬變成特斯拉，也不想看到華為和聯想變成小米，騰訊、百度、新浪及網易變成

阿里巴巴；或者，《第一財經週刊》變成一個什麼到處可見的新媒體形式。

我們都在尋找一個不一樣的打法。這很重要。

AI創投的冰與火：泡沫、跟風、短板和有錢難花的沮喪

刺猬公社 2017-04-18 17:54

本文由刺猬公社（微信ID：ciweigongshe）授權i黑馬發布，作者哲銘。

江山代有風口出，各領風騷一兩年。這兩年在全世界的創投圈都異軍突起的人工智能（AI），最近風頭似乎被共享充電寶蓋過了。AI創投圈呈現出一面是冰、一面是火的奇異景象。

今年3月5日雷軍表示，小米將增加對人工智能的投資。恰巧就在同一天，由於Messenger聊天機器人的錯誤率高達70%，Facebook決定削減對機器學習和人工智能技術的投資。

AI創投到底冷暖幾何？風向究竟在往哪邊偏？

泡沫與死亡：“每個商業計劃書上都要加上人工智能”

從創投大數據平臺“清科私募通”獲取的統計數據顯示，2001年4月9日到2017年4月9日，中國共有234家AI公司獲得融資。其中，僅2016年以來就有112家公司獲得融資，數量達到一半。

艾瑞咨詢的統計結果相對較少——中國目前有約65家AI公司獲得投資，共計29.1億元人民幣（約合4.5億美元）。

調研機構Venture Scanner於今年3月發布的報告則顯示，目前全球人工智能領域的企業達到了955家，其中395家已累計獲得48.5億美元的融資。

統計口徑的不同，導致結果所有差異。

“如何定義AI項目其實是個重要話題，有時很難說清楚。”聯想之星的投資副總裁高天垚對刺猬公社舉例說，比如一些屬於消費服務領域的項目，現在借助一些無人化的概念也會被認為是AI項目，其實不妥。但在這個領域，什麽是比較純粹的AI，很多時候比較難鑒定。

在清科私募通、投中網的投資行業分類中，目前尚未有“人工智能”這一單獨分類。如此熱門的投資領域，卻沒有在創投大數據平臺上得到反映，就是因為領域界定的難題。

人工智能目前主要有四個方向：語音、視覺、自然語言理解、控制。而這四個方向分類下又有不同的垂直應用。語音包括合成、語音增強等；視覺包括面部及物體理解；控制包括機器人、無人駕駛等。媒體人對自然語言理解或許更為熟知一些，如聊天、問答、數據挖掘等。

“在AI投資各領域中，目前視覺的場景比較多。”華登國際投資總監蘇東對刺猬公社說，人類60%的信息獲取通過眼睛，所以機器視覺有很大空間。城市安全、無人駕駛乃至掃地機器人的智能視覺都是很好的應用場景。國內視覺創業公司也已有數百家。

“最近幾年，人工智能項目從獲得投資的數量上看，肯定是越來越多，退出的卻很少。”高天垚說，資本市場從來不缺新的炒作概念，物聯網、互聯網金融、O2O、共享經濟等等，一波接一波。“可能初衷都是好的，但過度的渲染就會導致一些泡沫，使本來不應該出現的創業者或資本進入某個領域。”

“同一階段AI公司，在國內估值是在國外的3倍。”北極光創投董事總經理楊磊對刺猬公社說。

一直看多AI的創新工場董事長李開複，也在此前“尋找中國創客大會”上說，“現在創投市場人工智能泡沫很嚴重，每個商業計劃書上都要加上人工智能，幾乎任何行業的創始人都說自己是人工智能公司。”

創新工場近年來在人工智能領域布局頻繁，4月上旬剛聯合海南生態軟件園主辦了第一屆德撲人機大戰。

李開複認為，現在人工智能“有點兒過火”。他預計明年初開始，或將有第一波企業走向死亡。

跟風與短板：“不投也得投，怕錯過”

潤米咨詢董事長劉潤認為，目前這一波AI熱潮是被投資催化出來的“虛熱”。

“不投也得投。從創業和投資兩方面來看，都會有跟風。”高天垚說，早幾年看，AI在投資圈並不是主流投資領域，而現在，機構或多或少都有“怕錯過”的心理。

這和當下包括共享充電寶在內的所謂“風口”受到資本追捧的背後邏輯，如出一轍——商業模式究竟是啥、能否賺錢先不管，把位置占了再說，而且，總能找到接盤手。

成立於2008年的聯想之星，從2011年開始投AI，已經投資了60多家相關企業。除此之外，創新工場、北極光等多家投資機構，也都將人工智能作為其重點布局的賽道。

但多位關註AI領域的投資人士告訴刺猬公社，現在這個領域的部分創業團隊給人感覺是“飄在半空中”，“有些甚至完全不懂AI”。

AI是強技術領域。高天垚此前在接受《21世紀經濟報道》采訪時表示，聯想之星布局人工智能走過兩個階段，第一階段關註底層技術，重點投資各種識別技術和理解技術、傳感器等。第二階段聯想之星主要在加大對智能機器+行業應用的布局力度，利用智能技術提高效率。

“譬如無人駕駛，一定是技術驅動的，否則，再有商業模式也不會有產品。”楊磊說，在這個領域中國和國外技術有挺大差距。

南洋理工大學教授黃廣斌對刺猬公社說：“國外商業包裝比國內好，比如AlphaGo。其實國內大約在2012年左右，中國AI協會就曾舉辦了人工智能大賽。”

黃廣斌曾在一篇微博中指出，人工智能能夠給中國帶來歷史機遇。但中國的AI創業者，雖然想做實事，卻又“比較浮躁，失去了很多機會”。

在機器視覺、自然語言處理、無人機等AI發展較早的細分領域，國內有一些公司已經融到了C輪、D輪等比較靠後的輪次，但現在大量的項目仍處於早期，能跑出來的還是鳳毛麟角。

清科私募通的數據顯示，處於B輪以前（不含）的AI公司，占比近九成。

AI各融資輪次公司數量圖（數據來源：清科私募通）

光懂技術也不行。很多AI創業者有很強的技術背景，卻依然在融資路上步履艱難。主要原因是這些技術宅男“不會講故事”、“不懂商業”，無法讓投資人理解並認可自己的優勢和前景。

不過，投資人在技術上也有短板。楊磊告訴刺猬公社，很多投資人看不懂AI。

而一位不願具名的業內人士對刺猬公社說：“看不懂也不會焦慮。投資這件事兒特別簡單，就是我相信我所投的，我投的都不是我認為有問題的。現在來了個風口，多好啊。大家趕緊投，泡沫出了再說。”

什麽樣的AI項目能拿到投資？“技術做不出來，不投；太貴，不投”

AI創投泡沫何時破滅，業內莫衷一是。高天垚認為，“一定要預測泡沫何時破，沒有意義，而應該思考如何避免成為所謂的泡沫。”

在不少投資人眼里，AI是其投資的一個重點領域，卻也只是投資組合中的一部分。他們傾向於認為，考察AI創業項目與其他項目並無太大差異。

“主要考察團隊以及主攻方向。”蘇東說。

“所有技術類的投資都是這樣的，看團隊背景、賽道方向來選擇與我們投資邏輯相符合的團隊。”楊磊說。

明勢資本合夥人黃明明在接受《21世紀經濟報道》采訪時稱，該公司在選擇AI投資項目時，著重強調兩點，一是離行業更近一些，二是離錢更近一些。“創業公司要知道錢在哪里，否則算法準確度和數據未必是有用的。”

高瓴資本集團合夥人洪婧則表示，“更多還是看創業公司有沒有長期結構性的壁壘，只看需求很快就會藍海變紅海，主要還是看供給端。一定要把技術和實際的應用場景及預算結合起來，慢慢形成循環，積累數據和對行業真正的理解。”

李開複認為，投資人在選擇人工智能領域進行投資時，需要對相關技術、戰略以及成熟的速度有足夠的理解，而在投資一個案子前，要進行全面評估，“如果技術做不出來，我們不會投資，如果做出來太貴，我們也不會投資。”

“AI這個領域的投資非常不容易”，楊磊說，在互聯網投資早期，中國的投資機構和其他國家都在一個起跑線，主要競爭的是執行力、資金，還有商業模式創新。

而如今的AI投資中，技術本身的重要性，與巨頭的潛在競爭，如何將技術與商業場景結合形成閉環以及AI領域本身快速的變化等問題，都造成AI投資的難度變大。

至少從目前的跡象看來，國內的AI行業仍處於野蠻生長階段。熱錢不少，優質項目卻不多。國內AI技術發展速度跟不上投資熱情。

而且，國內的這一矛盾比國外更尖銳。楊磊解釋說，因為國內較國外的熱錢更多，但國內技術水平又相對更弱，優質標的更少。

結果就是，創業者拿錢難，投資者有錢卻花不出去。對這二者來說，都很沮喪。

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