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學霸君智能機器人要和高考狀元PK？我們聊了聊它的技術、野心和商業化

黑智 2017-06-02 18:41

高考在即，學霸君宣布，其在年初計劃推出參加高考的智能機器人Aidam，即將實現承諾——在6月7日，和高考狀元同臺PK。AlphaGo剛剛戰勝柯潔，Aidam又是否能PK狀元？它又能考多少分呢？學霸君研發這款機器人，又是計劃用它來做什麽？黑智和學霸君創始人、CEO張凱磊，聊了聊它的技術、功能和商業化的問題。

今年年初，學霸君在完成1億美元C輪融資後，宣布推出智能教育機器人，並稱其將於6月與廣大高三學子共赴2017年高考。現在，可以看成，是學霸君實現承諾“交卷”來了。張凱磊表示，Aidam將於6月7日高考當天，數學考試結束後，與數名高考狀元同臺PK，解答2017年高考數學試題，完成包括客觀題和主觀題在內的整張試卷，並按照評分標準得出最終成績。這次活動鬥魚將全程直播。

學霸君創始人張凱磊與研發副總裁陳銳鋒

幾十秒完成一道數學題

“Aidam完成整張試卷，大約需要的時間是10分鐘左右。”張凱磊說，“它完成單題的速度在幾十秒鐘左右。”

Aidam和AlphaGo一樣，並非實體，而是以深度學習、專家系統和自然語言理解為核心的複雜系統。這個系統的核心在於通過學習人類的編程邏輯，熟悉人類思考和學習的方式，進而掌握解題方法。

Aidam的圖像識別和自然語言理解技術均為自己研發，構建了深度神經網絡的句法和語義分析器，在海量題庫中不斷強化和擴充訓練。

目前，學霸君已經擁有7000萬道數學題目的題庫系統，以及大量的學生手寫和上傳題目圖片、各種教輔書籍中的題目庫，構成了學霸君的智能機器人的訓練數據。據張凱磊介紹，目前，依靠學霸君的產品端的日活量，每天可以產生1700萬-1800萬張左右的題目圖片上傳。而其中，無論是拍照，還是學生手寫題目，均可以被Aidam的圖像識別系統識別，並記錄、收集、標記。在學霸君的題庫中，每一道題目均記錄了其答案、解析和不同的解題過程。在此基礎上，Aidam不斷進行自動解題訓練。

“系統每天大概做 40-50 萬道題目，進行自我訓練。”張凱磊說。“我們是自己在超鏈路神經網絡使用的時候發現，它對於記憶題目使用的步驟跟邏輯是有價值跟效果的，所以開始大規模地在代數體系跟解析體系解決這個問題。”

目前為止，Aidam主要針對的是數學學科。張凱磊對此的解釋是，數學題目的標準更加明確，容易判定對錯。“我們目前看到學生咨詢最多的問題，超過40%都是數學問題。除了評價標準之外，對於人工智能系統而言，數學的挑戰是比較有難度的。數學試卷中，包括簡單的選擇題，也有複雜的需要解題過程的大題，這是非常適合測試AI的，所以，我們這次選擇數學作為切入口。”學霸君研發副總裁陳銳鋒表示。

而對於類似於語文和英語等學科，張凱磊表示，學霸君已經具備了一定的技術積累，有考慮會在日後推出。

個性化教育真能實現？

而推出這樣一款智能機器人，學霸君的目的，自然不會是單純讓它能夠去參加高考。“我希望它能夠作為教師的幫手，解決目前教育中的一些難題，比如，輔助批改作業。”張凱磊說。

在張凱磊的構想中，“自動批改作業”一直是他希望實現的。“今天我們已經有能力把學生的學習行為數據采集到電腦上面去，有能力把他書寫過程中的東西數字化，但是一直以來我們都沒有這個能力讓機器去批改作業。現在，我們靠深度學習技術，開始有機會，把像人一樣將一道題目一步步推理出來這件事，在系統層面做出來。無論這道題目是否在系統中錄入過，無論它的難度系數有多高，只要在它的認可範圍內，都可以做出來。”

而自動批改的核心目的，則是為了實現個性化教育的最終目標。人工智能可以知道每一個學生的學習習慣、學習進度和學習意願。學生會的東西不會再出現；不會的東西，機器則會一直提醒，直到學會為止。這樣，每個學生看到的內容、做的習題都是量身定制的。另外，通過人工智能，老師對每一個學生的了解將比以往任何時候都要深入。因為人工智能將會在最短的時間里將學生的學習情況及時反饋給老師，老師可以直接讀取，而不會因為學生太多顧不過來。

“我們已經開始逐步在學校里實行個性化教育的實踐，在教育機器人完成後，也將加大推廣的力度。”張凱磊表示。在學霸君現場展示的在某地學校的教學系統中，學生作業已經數字化傳輸到電腦上面，並且後臺由機器批改完成，並對學生的完成情況、行為數據進行了標註和統計。“目前我們的教學改進系統是靠學生做題的零散數據產生的離散模型，把這些題做好了，提升效率之後看過程。未來，我們將把它擴展到5000-6000個班級，這樣將會擴充到幾十萬規模題量的學習過程，成為我們越來越強大的一塊資產。”張凱磊告訴黑智。

在教育領域中，對內容數據的智能化的機器理解將為老師的教學和學生的自主學習提供非常豐富的信息支持，圍繞學生學習薄弱點的自適應學習在機器理解的基礎之上將變得高效而又有針對性。而學霸君研發的智能教育機器人，就是機器理解技術在教育領域的典型應用。

“我們可以預測下，Aidam的數學高考成績將會是多少分。”張凱磊笑言。而事實是，現有教育環境下，還有豐富的應用場景亟待開發。當機器判卷、個性化指導、個性化作業、教案改進等變成可能，老師的教學效率和學生的學習效果都可以得到大幅度提升。人工智能在教育領域的商業化，仍然有更大的創新空間，可待開啟。

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學霸君智能機器人要和高考狀元PK？我們聊了聊它的技術、野心和商業化

黑智 2017-06-02 18:41

高考在即，學霸君宣布，其在年初計劃推出參加高考的智能機器人Aidam，即將實現承諾——在6月7日，和高考狀元同臺PK。AlphaGo剛剛戰勝柯潔，Aidam又是否能PK狀元？它又能考多少分呢？學霸君研發這款機器人，又是計劃用它來做什麽？黑智和學霸君創始人、CEO張凱磊，聊了聊它的技術、功能和商業化的問題。

今年年初，學霸君在完成1億美元C輪融資後，宣布推出智能教育機器人，並稱其將於6月與廣大高三學子共赴2017年高考。現在，可以看成，是學霸君實現承諾“交卷”來了。張凱磊表示，Aidam將於6月7日高考當天，數學考試結束後，與數名高考狀元同臺PK，解答2017年高考數學試題，完成包括客觀題和主觀題在內的整張試卷，並按照評分標準得出最終成績。這次活動鬥魚將全程直播。

學霸君創始人張凱磊與研發副總裁陳銳鋒

幾十秒完成一道數學題

“Aidam完成整張試卷，大約需要的時間是10分鐘左右。”張凱磊說，“它完成單題的速度在幾十秒鐘左右。”

Aidam和AlphaGo一樣，並非實體，而是以深度學習、專家系統和自然語言理解為核心的複雜系統。這個系統的核心在於通過學習人類的編程邏輯，熟悉人類思考和學習的方式，進而掌握解題方法。

Aidam的圖像識別和自然語言理解技術均為自己研發，構建了深度神經網絡的句法和語義分析器，在海量題庫中不斷強化和擴充訓練。

目前，學霸君已經擁有7000萬道數學題目的題庫系統，以及大量的學生手寫和上傳題目圖片、各種教輔書籍中的題目庫，構成了學霸君的智能機器人的訓練數據。據張凱磊介紹，目前，依靠學霸君的產品端的日活量，每天可以產生1700萬-1800萬張左右的題目圖片上傳。而其中，無論是拍照，還是學生手寫題目，均可以被Aidam的圖像識別系統識別，並記錄、收集、標記。在學霸君的題庫中，每一道題目均記錄了其答案、解析和不同的解題過程。在此基礎上，Aidam不斷進行自動解題訓練。

“系統每天大概做 40-50 萬道題目，進行自我訓練。”張凱磊說。“我們是自己在超鏈路神經網絡使用的時候發現，它對於記憶題目使用的步驟跟邏輯是有價值跟效果的，所以開始大規模地在代數體系跟解析體系解決這個問題。”

目前為止，Aidam主要針對的是數學學科。張凱磊對此的解釋是，數學題目的標準更加明確，容易判定對錯。“我們目前看到學生咨詢最多的問題，超過40%都是數學問題。除了評價標準之外，對於人工智能系統而言，數學的挑戰是比較有難度的。數學試卷中，包括簡單的選擇題，也有複雜的需要解題過程的大題，這是非常適合測試AI的，所以，我們這次選擇數學作為切入口。”學霸君研發副總裁陳銳鋒表示。

而對於類似於語文和英語等學科，張凱磊表示，學霸君已經具備了一定的技術積累，有考慮會在日後推出。

個性化教育真能實現？

而推出這樣一款智能機器人，學霸君的目的，自然不會是單純讓它能夠去參加高考。“我希望它能夠作為教師的幫手，解決目前教育中的一些難題，比如，輔助批改作業。”張凱磊說。

在張凱磊的構想中，“自動批改作業”一直是他希望實現的。“今天我們已經有能力把學生的學習行為數據采集到電腦上面去，有能力把他書寫過程中的東西數字化，但是一直以來我們都沒有這個能力讓機器去批改作業。現在，我們靠深度學習技術，開始有機會，把像人一樣將一道題目一步步推理出來這件事，在系統層面做出來。無論這道題目是否在系統中錄入過，無論它的難度系數有多高，只要在它的認可範圍內，都可以做出來。”

而自動批改的核心目的，則是為了實現個性化教育的最終目標。人工智能可以知道每一個學生的學習習慣、學習進度和學習意願。學生會的東西不會再出現；不會的東西，機器則會一直提醒，直到學會為止。這樣，每個學生看到的內容、做的習題都是量身定制的。另外，通過人工智能，老師對每一個學生的了解將比以往任何時候都要深入。因為人工智能將會在最短的時間里將學生的學習情況及時反饋給老師，老師可以直接讀取，而不會因為學生太多顧不過來。

“我們已經開始逐步在學校里實行個性化教育的實踐，在教育機器人完成後，也將加大推廣的力度。”張凱磊表示。在學霸君現場展示的在某地學校的教學系統中，學生作業已經數字化傳輸到電腦上面，並且後臺由機器批改完成，並對學生的完成情況、行為數據進行了標註和統計。“目前我們的教學改進系統是靠學生做題的零散數據產生的離散模型，把這些題做好了，提升效率之後看過程。未來，我們將把它擴展到5000-6000個班級，這樣將會擴充到幾十萬規模題量的學習過程，成為我們越來越強大的一塊資產。”張凱磊告訴黑智。

在教育領域中，對內容數據的智能化的機器理解將為老師的教學和學生的自主學習提供非常豐富的信息支持，圍繞學生學習薄弱點的自適應學習在機器理解的基礎之上將變得高效而又有針對性。而學霸君研發的智能教育機器人，就是機器理解技術在教育領域的典型應用。

“我們可以預測下，Aidam的數學高考成績將會是多少分。”張凱磊笑言。而事實是，現有教育環境下，還有豐富的應用場景亟待開發。當機器判卷、個性化指導、個性化作業、教案改進等變成可能，老師的教學效率和學生的學習效果都可以得到大幅度提升。人工智能在教育領域的商業化，仍然有更大的創新空間，可待開啟。

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我跟朱嘯虎聊了聊「為什麽總是朱嘯虎」

42章經 2017-08-21 11:49

來源 | 42章經（ID：myfortytwo）

文丨曲凱

封面圖攝於朱嘯虎在北京金沙江創投的辦公室，兩邊的桌子上擺滿了各種獎杯，中間一個大圓桌，非常的「去中心化」。

我其實私下里和朱嘯虎見過三次。

第一次是我剛入行的時候，我跟著當時的老板 Michael Mao 去參加一個被投企業的董事會。我還記得那個會在上海五原路附近的一個小洋房里，而且大概是晚上十點才開始。

那是我第一次參加董事會，感覺來的人都像電影里的大佬，圍著圓桌要開始指點江山。結果會議開始前，我在衛生間偶遇了朱嘯虎，在回來的路上他還主動給我遞了張名片，讓我感覺跟電影里的劇情設置好像有點不符。

那時候我還不怎麽知道朱嘯虎是誰，當時他的 tag 還是投了餓了麽的男人，小紅書那個時候剛剛起勢，滴滴好像也還在和快的拼補貼。

那天的會上朱嘯虎給了企業大量的反饋意見，很多都是從商業和數據角度出發的，有些時候甚至會直接 challenge 創始人一些問題。我當時對他的感覺可以用三個詞來形容：簡單直接，to the point, consulting style.

第二次是幾個月前，羅斌約我和朱嘯虎一起吃個飯，結果事到臨頭羅斌突然有事，就剩下了我和朱嘯虎倆人。

我當時就聽好幾個朋友說過，朱嘯虎很難聊天啊（笑），一般聊項目他都只聊 20 分鐘。我一想，吃飯還得點菜、還得等上菜、還得慢慢吃完，完蛋了，我慘了，到時要尬聊了。

結果，雖然不能說很尬聊，但還真的讓我反思我們日常聊天中到底包含了多少場面話和廢話。簡單來說就是，我問的問題朱嘯虎真的都回答了，而且仔細想了下真的都特別對，但就是比正常人都簡單直接，to the point 太多。

最後，第三次就是這次的對談了。

在訪談中，我印象最深的一些點是：

1）確認了他聊項目真的最多就只有 20 分鐘，甚至一般都不到（笑）。因為他覺得能把最基本的商業邏輯講通的創業者不多，而真正把重點講完不需要多久。

2）我問他會用哪兩個詞來形容自己，他給的答案我真的很有同感，那就是「好奇」和「紀律」。就如我在音頻中所說，這兩個詞其實是自我限制的，是矛盾的綜合體。

我一直覺得糾結和矛盾是在自我否定中成長，也覺得社會是自洽的系統，進步是多元的產物。所以好奇和紀律這對詞，是我覺得整段音頻里最大的收獲。

3）我問了他本人「為什麽總是朱嘯虎」這個問題，他給的答案是選好賽道是最重要的，當賽道選好後，只要找到其中最好的創業者就好了，而對大多數基金來說最難的問題可能是怎樣選到好的賽道。

介於這個答案過於簡化了「為什麽總是朱嘯虎」這個問題的答案，我在訪談的最後又追問了一次，結果追問出的答案是「運氣」。

我盡力了。（再笑）

4）問：和王剛的關系是怎麽形成的？

答：「最靠譜的關系是一起賺過錢的關系」。

5）問：怎麽看這麽多新基金的市場？

答：做投資難也難，簡單也簡單，對於新基金來說，最重要的是找到一個成功項目。

6）問：如果有個機會，讓你得到某一個問題的答案，你會希望是？

毫不遲疑的回答：新零售怎麽切。

以上就是我和朱嘯虎的三次接觸。

其實我一直有個奇怪的感覺，就是在好奇和紀律之外，我還很想用「可愛」這個詞來形容他。

希望下次見面不要打我。

42章經的新零售實驗

在結束了和朱嘯虎的對談錄音後，我們又花了一點時間多討論了下新零售該怎麽切這個問題。

回公司的路上，我一時興起，就決定搞一個實驗。下面這張圖就是我們一天之內落地的一個實驗結果。

我們把一個無人貨架放到了樓下的電影院門口。上面放了飲料和零食。

在這一步中有三個有趣的點：

1）為了降低 BD 成本，立刻落地實驗，我們把支付碼直接換成了影院的工作人員的微信。

2）貨架左下角的空缺處原本擺放了一堆可樂，而且放過去當場就賣掉了兩罐，但因為影響影院生意很快就被影院收走了。

3）芒果幹本來售賣 9.9 元，因為湊巧和影院售賣的 sku 重疊，被強制漲價到了影院的定價 19.9 元。

近距離效果圖

影院的門口有無人按摩椅、共享充電寶、無人 KTV、抓娃娃機等等，我們的無人貨架在右手邊的位置。 

另外一個角度

最終，這個無人貨架我們擺放了 24 小時，從周六下午 2 點，到周日下午 2 點。

以下是最終的實驗結果：

1）我們放置了 486.4 元的東西，24 小時後，按照 SKU 統計，應收賬款為 201.9 元，實收賬款為 201.5 元。盜損率低到可以忽略不計，這個結果大大出乎我們意料。

我猜是因為影院門口人流密集的原因，給用戶造成了比較大的心理成本。

2）賣的最好的薯片和芒果幹，基本售罄，這兩個是客單價最高的產品，且芒果幹比市價高了一倍有余，說明用戶對價格敏感度不高。

3）按照現場反應，可樂如果沒被沒收預測也會售罄。但桃子汁竟然售賣狀況很差，上架 24 個，售價 2.5 元，最後只賣出 2 個，影院的配套飲品很貴，理論來講不應該。

我猜原因是桃子汁是非知名品牌，結合薯片和芒果幹也可以看出，大家還是對於有品牌的硬通貨需求最大。

周邊電商實驗

對的，剛才應該很多人都看到 42章經 公號綁定了一個小程序。

在一開始大家熱烈關註小程序的時候，我其實一直唱衰，因為我覺得小程序是被動場景的，不具備太大的顛覆性。

但近來隨著微信的一系列動作，我覺得在電商領域里，小程序也許用武之地會越來越大。

所以，我們推出了 42章經 自己的小程序周邊電商，內有手機殼、T恤等產品售賣，也嘗試和一些第三方品牌進行一些有趣的合作嘗試。

在運營一段時間後，也可以再和你們分享下這個實驗的結果。

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線上抓娃娃機會成為風口麽？我們找兩位創始人聊了聊

遊戲葡萄 2017-11-19 09:19

文 ✎ 托馬斯之顱

受權發布✎ 遊戲葡萄

年關將至，忽然有人說，現在線上娃娃機就要變成風口了。

小道消息中的數字越炒越高：“某頭部產品宣稱自己有千萬流水，百萬下載！”，“聽說有人拿到了2000萬的融資，不知道是人民幣還是美元……”《樂抓》創始人邵虎覺得自己入局並不早，產品模型也還沒有完全穩定。

但即便公司地處福州，依然有大量投資人找上門來，“目前我們接觸的就有3-5家，投傳統行業的，互聯網行業的都有。”

在資本的催熟下，只過了1-2個月，App Store上已經出現了幾十款抓娃娃產品，頭部產品甚至能排到App Store娛樂榜Top 20。由於入局囤貨的團隊越來越多，娃娃工廠斷貨的現象已經越發嚴重，“下一個生產單要1-2個月才能拿到貨。”還有更多團隊已經瞄準了這個領域——線上抓娃娃解決方案提供方：聲網聯合創始人肖峰稱，僅上周就有數十家團隊向他們咨詢了線上娃娃機的相關信息。

線上抓娃娃真的會成為下一個風口嗎？

它會成為下一個棋牌行業，持續悶聲賺大錢的勢頭；還是會成為下一個狼人殺，多少資本都催生不出一則爆款？

一

線上線下結合，用戶非常買賬

據在線抓娃娃產品《哇嘰哇嘰》的聯合創始人葉品傑介紹，國內線上抓娃娃產品的靈感大多來自日本。以《Toreba》（抓樂霸）為例，在這類遊戲中玩家可以在頁面中選擇自己喜歡的娃娃，花費貨幣，然後通過兩個不同方向的攝像頭觀察真實的娃娃機，用方向鍵操作真實的搖桿。如果抓取成功，娃娃將會被快遞到玩家手中。

在國內的線下娃娃機生意日益火爆的情況下，不少團隊都開始學習《Toreba》的思路，購買線下娃娃機、控制主板和攝像頭，架構設備，研發自己的App。與此同時，一些直播平臺也在產品中加入了抓娃娃的功能，例如在YY的App中，玩家可以點擊發現-更多-歡樂抓娃娃找到遊戲入口。

在葡萄君體驗來看，國內的抓娃娃App大多提供支持四方向操作的三爪娃娃機，1-6元即可抓取一次，控制起來稍有延遲，但配合兩個不同角度的攝像頭，基本能滿足玩家“找準位置，一爪下去”的操作需求。

說實話，目前國內的抓娃娃App與《Toreba》等海外產品的表現力仍有差距——它們的攝制畫面有些昏暗，視角方向也各不相同。但這些產品真的能吸引喜歡抓娃娃的用戶。葡萄君給一名酷愛抓娃娃的女葡萄君介紹了這個領域，沒過一會兒她就自行找到了一款App，並在群里炫耀自己的戰績。

或許這也說明在線娃娃機具備相當的社交傳播屬性和相當廣泛的用戶基礎。只要玩家體驗過線下抓娃娃，他們就能在線上抓娃娃里輕松上手，快速找到感覺。

二

頭部產品月流水過千萬

按照幾個線上抓娃娃團隊的說法，這類產品的營收狀況真的很不錯。

《樂抓》的創始人邵虎表示，他們有80多臺娃娃機，產品剛剛上線，還沒開始做大規模的推廣，但每臺娃娃機的日充值金額已經能達到250-300元，月收入接近1萬，每個月的總流水也有80多萬。在他看來，這遠非線上抓娃娃的理想情況，因為“線上抓娃娃的單日營業額有機會做到線下的10倍。”

線下娃娃機可能只有中午和晚上人比較多，其他時間都在閑著。但線上娃娃機不一樣，一天有1440分鐘，娃娃機一般是30秒抓一次，抓的快的用戶肯定用不上30秒，所以單臺機器很可能做到2000多次。

《哇嘰哇嘰》入局市場的時間則更早，而且在App和Web端都有產品，已經積累了不少用戶，據說DAU能達到5000以上，付費率在20%左右。其聯合創始人葉品傑稱，由於團隊始終保持著只有14臺娃娃機的小規模，他們每臺娃娃機的日營業額超過2000元，單月流水能達到70多萬。如果不算人力成本，他們的毛利率能達到60%。“一臺線下娃娃機一周的次數可能都沒有我們一天的多。”

根據一些業內人士的說法，現在線上抓娃娃的兩款頭部產品的娃娃機數量分別在1000臺和500臺左右。如果他們的單臺收入能保持和《樂抓》一致的水平，那就意味著1000萬和500萬左右的月流水，和市場上的傳言基本一致。

但在亮眼的數字之外，一些從業者也表示，在線抓娃娃這門生意並不好做。

1、產品真的不好做，成本也沒那麽低

首先，在線抓娃娃並不是一款好做的產品。它混合了遊戲、電商、線下娛樂設備甚至社交等多重屬性，涉及設備采買維護，倉儲物流，互聯網產品研發，流量獲取等多個環節，每個環節的坑都不少。

在線抓娃娃App的開發難度不大，技術難點主要集中在遠程控制和音視頻傳輸上，後者有聲網等提供低延遲音視頻解決方案的技術供應商解決，但大部分遊戲從業者對前者都沒有經驗，需要慢慢攻克。一般來說，軟件的研發成本保底要在幾十萬左右。

對於遊戲從業者來說，硬件則可能是在線抓娃娃最大的門檻。邵虎稱，現在一臺娃娃機+主板+攝像頭的價格在5000左右，價格倒也不貴。但問題在於，線下娃娃機的使用頻率不高，要半年到一年後才能看出損耗；而線上娃娃機每天都在運行，現在市場上設備的質量普遍不高，線圈、主板非常容易燒毀。“一個線圈是40多塊，天車是700多塊，如果你貪便宜找了不保修的廠商，那就會很麻煩。”

《樂抓》的設備：線上娃娃機沒有搖桿、投幣按鈕和音響

此外，以《樂抓》80多臺娃娃機的體量而言，他們目前的人員成本有20多萬，設備存放場地的月租約2萬，視頻流量成本一個月要4萬-5萬，存放娃娃的貨倉月租也要1萬……邵虎稱，他們現在每天要出貨600-800個娃娃，這對物流也提出了不小的挑戰。而伴隨娃娃機數量的增加，倉儲物流、設備維護的成本，以及對應的人員成本還會呈幾何倍數增長。

2、 即將開始的流量大戰

另外，線上抓娃娃仍然是一款互聯網產品，而所有互聯網產品都要面臨流量的考驗。

葉品傑稱，他們的用戶多為16-28歲，擁有一定消費能力，喜歡新奇事物，喜歡表現自己的年輕人，多為電商平臺、直播平臺以及正版網絡小說的用戶，且喜歡看娛樂八卦。這種用戶的單價在5-7元之間，遠低於遊戲用戶的水準，但月ARPU已經能達到15元。

在上線早期，《哇嘰哇嘰》曾經采用朋友圈、QQ群等人際傳播的形式進行推廣，後來也在微博、美拍、鬥魚上傳視頻，吸引自然流量，並通過邀請好友獲得免費抓取次數的方式來尋求二次傳播。但在大規模的流量采買面前，新入局的團隊可能很難通過這種方式來獲取足夠的流量。

以目前入局的在線抓娃娃團隊來看，《天天抓娃娃》是Same團隊的內部創業項目，而Same曾獲得騰訊領投的2000萬美元的投資；《歡樂抓娃娃》獲得了IDG資本的投資；《開心抓娃娃》的團隊由糗事百科創始人王堅組建……有些團隊的背景甚至涉及互聯網金融、電商等等，它們往往或者擁有充沛的資金或者豐富的流量運營經驗。有從業者稱目前頭部產品的日新增量應該在1萬以上，也由此可見他們的推廣力度。

另一方面，YY等直播平臺也開始試水這一領域，他們擁有與抓娃娃用戶屬性高度一致的自有流量，這也進一步縮小了線上抓娃娃App的流量獲取空間。

3、運營層面的成本比拼

最後，許多在線抓娃娃產品也開始在運營上發力，爭奪現有的用戶。

一些產品正在提升自己抓取娃娃的概率，用更高的成本增加獲客概率和留存；也有產品降低了娃娃的抓取價格，提供了一元專區。當然，贈送免費次數、充值折扣更是最常見的競爭方式。

另一方面，運營競爭還蔓延到了更加細節的領域。一些平臺加入了積分商城功能，允許玩家通過各種方式獲得積分，然後用積分直接兌換獎品；而葉品傑則表示，他們會給娃娃專門定制包裝盒，在用戶生日附近寄出的娃娃還會額外附贈信件和小禮品，以此維系與用戶之間的情感聯系。

顯而易見，大部分的運營手段都在變相補貼用戶，這些補貼也會進一步提升廠商的運營成本。

三

線上抓娃娃會是下一個風口嗎？

葡萄君認為，現階段線上抓娃娃的確存在機會，但沒有人敢肯定這個機會能持續多久。

和傳統遊戲相比，線上抓娃娃挖掘到了一批新興人群的需求，並且采用了付費率更高的收費模式。在產品數量較少的時期，他們能夠以較低的價格觸達這些新型人群，享受到大量的流量紅利。

但當競品越來越多，甚至大流量App都開始入場之後，線上娃娃機的成功可能也會和傳統遊戲一樣艱難。

當然，如果你認為自己速度夠快，能夠抓住現階段的流量紅利，想要試水這個領域，那葡萄君也有一些建議：

1、在二三線城市建立團隊和倉儲物流體系，用敏捷開發的方式研發線上產品，盡量壓縮成本；

2、 拉一些懂硬件，懂音視頻傳輸技術，懂電商，懂物流的朋友合夥；

3、 初期僅購置10臺以內的設備，觀察倉儲物流及設備維護運營狀況，謹慎擴張規模；

4、盡快融資。有開發者認為在明年1-2月，線上抓娃娃產品的競爭將正式進入白熱化。屆時可能小富即安都是妄想，生存才是第一要務；

5.、快速掌握幾個重要的流量獲取手段，保證產品的基礎流量；

6、 在保證核心玩法良好體驗的情況下，探索更加差異化的產品形態，比如提供更獨特的操作體驗、產品氛圍或者獎品。

說實話，線上抓娃娃和其它遊戲品類相似，並不會讓你一夜暴富，也不存在什麽捷徑，所謂的“風口”更不一定是入局的最好時機。好在經歷過VR、狼人殺、共享充電寶等一系列風口之後，這次資本的態度還算冷靜。

在采訪過程中，一名業務還未做大，但已經拿到了幾百萬天使輪融資的開發者也對現狀有點兒哭笑不得：“我個人覺得這種東西成為風口沒什麽意思，但上個月一下子冒出來幾十家，聽說下個月還要有100多家，沒辦法，它好像真的成了風口。”

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