AI創業駛入落地「深水區」, 資本寒冬下創業者如何抉擇？_風聞

騰訊AI加速器現場直擊，9小時，150個項目，AI創業進入「落地為王」時刻，「資本寒冬」下創業者究竟如何抉擇？

撰文 | 寓揚

「挺痛苦的，首先你要先活着，然後你的產品要能夠為市場解決痛點問題」，當談及近兩年的創業感受時，艾米機器人創始人李方友坦言。這無疑代表了當下AI創業者的心聲。

「你們的商業模式是什麼」，「落地情況怎麼樣」，「去年營收是多少」······投資人看AI項目的視角已悄然轉變，技術類的問題開始變少，場景落地與商業化則被反覆問及，在騰訊AI加速器三期複試現場，這一現象相當普遍。

當談及當下技術與商業化哪個更為重要時，高仙機器人創始人程昊天更是高呼「落地為王」。 這構成本期騰訊AI加速器項目的基調。

今年有150個項目參與加速器複試PK，每個項目15分鐘路演，在9個小時中掀起淘汰賽，角逐最終的50個複試名額。

這些項目融資大多在A輪左右，成立時間多為3~5年，「生態合作」、「技術」、「資本」成為他們參加AI加速器的主要因素。

僅從資本層面來看，過去兩期AI加速器中，騰訊甄選出的65個項目融資總額達70億+，70%項目完成一輪融資，其中一些項目更是拿到了騰訊的投資。在「資本寒冬」的當下，這對創業公司無疑極具吸引力。

但也不乏一些融資已到B輪，或成立時間已近10年的公司前來參與，他們的需求則更聚焦在生態合作與業務拓展上。這又與騰訊另一個主題「產業互聯網」不謀而合。

去年國慶前夕，騰訊宣佈重大組織架構調整，一個關鍵就是組建ToB的雲與智慧產業事業羣（CSIG），打造「產業互聯網」。騰訊AI加速器正是在CSIG下，扮演產業孵化的重要角色。因此，三期AI加速器在項目選擇上也更注重AI的產業落地，以及與騰訊生態的結合。

騰訊AI加速器負責人表示，在三期項目扶持資源上，會更聚焦、更用力。加速器還首次引入騰訊產業生態投資，並通過騰訊雲啓產業互聯網平台對接政府和行業需求，幫助入選項目落地更多場景。不少創企正是衝着這一點來的。

創業者在交談

AI落地進入攻堅期與資本緊縮，構成了當下的市場環境。AI創業已進入「落地為王」時刻，如何找準場景商業化落地，是所有AI公司的難題。

而透過騰訊AI加速器這樣一個窗口，我們能夠看到，創業公司在當下掙扎中的抉擇，並越來越多的走向背後耕耘。

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尋找替代人力的場景

從2018年開始，「寒冬」開始席捲機器人行業，公司倒閉，團隊收縮已是常態。

正如開篇吐露心聲的創始人李方友，他創辦的艾米機器人主攻醫療場景的服務機器人，代表產品有醫療服務機器人、消毒機器人、醫療物資配送機器人等。他稱艾米的整套機器人方案去年已落地十幾家醫院，今年預估能落地100家醫院。

儘管整體經濟形勢與行業環境並不好，他吐槽創業的艱辛，但機器人公司業務仍在較快發展，這並特例。

另一家服務機器人公司穿山甲機器人，主要做送餐、物流配送領域，創始人宋育剛告訴機器之心，今年上半年機器人出貨量翻了一倍。其服務機器人（含機器人底盤）去年出貨近1000台，他預計今年出貨在3000台左右。

他還表示，公司去年銷售額是前年的兩倍多，去年下半年實現收支平衡，今年上半年營收又增長一倍多。

實現快速增長的還有高仙機器人，這是一家主攻清潔機器人的公司，創始人程昊天表示，去年公司銷售一萬個定位導航模塊和大約500台機器人，今年預計機器人能夠落地1000台。他也稱，過去幾年，公司每年都保持三倍左右的營收增長，這一增速至少可以保持三到五年。

儘管行業環境不理想，但宋育剛笑稱「春江水暖鴨先知」，機器人行業在匍匐前行，並且前行的速度越來越快。

穿山甲機器人商業落地

隨着資本回歸理性，機器人行業的融資頻率可謂大幅下降。宋育剛坦言，「資本肯定還是在的，我們還有機會（融資），但也不要靠資本，核心還是企業的自我造血能力。」

寒冬之下，企業要有自我生存的能力，場景落地尤為關鍵。機器人行業發展至當下，商業化能力已然更為重要，程昊天更是一針見血，「落地為王」。

創辦高仙機器人之初，程昊天想切入物業安防場景，但後來他發現安防機器人的道路行不通，因為它不能完全替代一個保安的工作。在摸索中他發現，必須要找到一個場景，讓機器人真正替代掉人力，否則意義就相對有限，最終他將目標鎖定在物業清潔場景。

高仙機器人商業模式

但機器人的場景落地遠沒有那麼簡單，他説清潔機器人本身就比較複雜，它有清掃功能、清洗功能，還有複雜的業務功能；並且在無人的情況下，它可能會面臨水吸不上來、管道塞住、如何換水等各種細節問題，任何一個細小問題都會導致流程無法進行。

高仙機器人花費了近5年時間才跑出這一場景，將產品打磨成熟。程昊天的目標也很明確，通過清潔機器人，每年為物業減少2%的清潔外包費用。

可見，專注於一個細分場景，將產品、技術打磨至商用，帶來實際可量化的價值，對於當下機器人場景落地尤為重要。

2

讓歪果仁讀網文，用眼睛操縱屏幕

人機交互一直是AI領域久經不衰的話題，相比前兩年火熱的語音交互、Chatbot（聊天機器人）項目，今年項目呈現的特點是，一方面，語義理解應用型項目成新亮點，AI交互落地場景更加細分化；另一方面，AR/VR持續升温。

我國網絡文學作者達1500萬人，目前已經留存下近2000萬部作品，同時每年新增網絡文學超100萬部，可謂異常繁榮。原本就是內容出版出身的推文科技創始人童曄，基於機器翻譯技術，將中文小説快速譯成英文，做網文出海。

推文科技商業模式

他稱國內前十大網文IP供應商有5家已是合作伙伴，相比傳統內容出版，推文科技將行業效率提升約3600倍，將一本小説的出版成本控制在1000元，僅佔傳統出版近1%。

童曄告訴機器之心，通過對小説領域近百萬雙語數據的訓練，相對於專業初版，推文科技用技術實現的翻譯效果可達80分。目前公司已經翻譯了2000多部網文作品，他稱今年的目標是機器編譯10萬部。

另外一家成立不到1年的創企深圳致一科技，選擇了NLP在金融領域的落地，通過對金融大數據的分析，來輔助金融決策。但其仍在商業落地的早期，商業模式與盈利都有待進一步探索。

機器之心也觀察到，最近一年有數家圍繞NLP（自然語言理解）應用創業的項目獲得融資，在通用智能較弱的情況下，場景智能、專用智能的產業落地仍值得期待。

三期騰訊AI加速器上，VisualCamp、亮亮視野、詮視傳感等公司紛紛展示了其在AR/VR領域的最新進展，AR/VR呈現再度崛起之態。

眼動追蹤並不是一項新技術，有趣的是，一家韓國創企VisualCamp要用眼動追蹤控制手機，用眼鏡操作屏幕。其市場負責人李升雨現場演示，當用雙眼盯着手機中的一個APP時就可以打開；當看新聞時，眼球往上，信息就往上翻滾，眼球往下，信息就跟着往下翻。據悉，這一技術有望落地在OPPO手機中。

李升雨解釋道，這背後是公司的AI影像技術和紅外技術。當你看手機時，前置攝像頭會拍下你的面部，對瞳孔進行識別，通過瞳孔位置的對比計算出眼球所看屏幕的位置，從而實現屏幕控制，控制精度可達毫米級。

除了將技術落地手機外，獨立式AR眼鏡的產業落地也在提速。

亮亮視野創始人吳斐談起一段做AR的心路歷程，他從2011年切入AR領域，當時2011~2013年行業熱情高漲，Google Glass（谷歌AR眼鏡）的推出更是引起轟動。然而2016年以後AR便跌下「神壇」。

亮亮視野在2017年前後，探索到工業場景，開始為大企業定製AR服務，「當時每一家都要投入很長時間去做系統嵌入，」他感嘆道。

​隨着2018年落地幾個標杆企業，如今已有越來越多的客户開始與他們合作。回望這一歷程，吳斐稱，AR在工業領域應用已經突破瓶頸期，很多應用開始逐漸進入企業業務，2019年會是AR落地B端場景真正走向應用的一年。

去年底，亮亮視野跟汽車電商服務平台優信達成合作，在優信平台部署4000+AR眼鏡用於二手車驗車環節。他稱，車檢往往涉及300多個步驟，工作複雜並且依賴員工的經驗，才能對車況做出診斷。而通過AR眼鏡，公司可以把所有的步驟都記錄下來，實現驗車環節標準化、流程化，從而提升效率與驗車的準確性。

可以看到，AR落地產業的步伐在提速，工業場景、安防場景有望率先迎來商用。

3

先行者「AI+金融」

迅雷創始人、遠望資本創始合夥人程浩表示，「產業正在為AI提供越來越多的落地場景，而數字化程度較高的行業會率先跑起來，比如金融這種本身數字化、IT化程度比較高的領域。」

這一點在騰訊AI加速器中反應的也尤為鮮明，據機器之心觀察，至少有11家AI+金融的項目進入到加速器三期複試名單中。

想象一下未來銀行的模樣，當你進入一家銀行網點，銀行馬上就會認出你是誰，購買過哪些產品，機器人會熱情招呼你，推薦給你需要的服務。即使足不出户，你也可通過手機銀行或者視頻會議，在家中就把銀行業務辦理了。

落地AI+金融場景的英創艾倫

具有金融背景的創始人營雲川在2015年看到這一方向，便創立英創艾倫，瞄準智慧銀行場景，通過AI+金融數據提供整體解決方案，以此實現銀行網點在交易、控制、互動體驗、場景營銷方面的智能化。

但僅僅將方案落地場景還不夠，必須帶來可量化的價值才能真正獲得銀行的青睞。他舉例道，英創艾倫將AI一體機落地在線下銀行網點，通過AI管理平台打通用户數據，在用户跟機器的交互中，它會記錄用户的點擊數據，並進行精準服務推薦。

營雲川透露，目前這一營銷轉化率可達20%左右，但對銀行來説已非常滿意，因為此前這一轉化率為0。

他還告訴機器之心，目前公司已經簽約了近200家智慧銀行網點，去年營收達到千萬，並實現盈利。

不難發現，AI公司落地銀行業至少帶來兩方面價值，一方面是AI人才，銀行要想實現自身的智慧化，AI人才尤為欠缺。另一方面通過系統改造與智能化升級，銀行能夠精準的觸達用户，進行智能推薦，並帶來業務的提升。

但這並不意味着AI落地銀行就一帆風順，目前銀行使用AI較多的在風控、信貸領域，智能網點的落地速度仍相當緩慢。

營雲川稱，智慧銀行更多在試點階段，儘管金融科技發展較快，但銀行也有自身的顧慮，比如對中小網點而言，擔心硬件的成本太高，何時能夠回本。

「一方面AI人才費用較高，銀行不願意招很多AI人才，這給予方案公司很多挑戰；另一方面如何用AI為用户帶來更好的體驗，比如交互能力、服務能力都有待提升，」他解釋道。

這也是他本次參加騰訊AI加速器的主要原因，他希望能與騰訊在金融領域有更多合作，一起搭建金融營銷中台。

4

落地為王

「資本寒冬」下，新晉的AI創業公司正在變少。

而在資本收緊與AI場景落地進入攻堅期的當下，落地為王已經成為創業者的心聲，技術創業公司、機器人公司如此，AI+行業亦是如此。

金融場景之外，零售與教育領域也是本期AI加速器的重頭項目，AI落地速度相對金融又會慢一步。以零售行業為例，這一場景往往沒有用户數據，對於他們而言數字化是第一步，然後才是與AI結合產生更大的價值。

智慧零售方案提供商雲來科技創始人諶鵬飛稱，AI+零售行業最大的痛點在於，「有技術的人不懂得運營與場景，懂場景的人不懂得技術」。落地為王的背景下，AI跨界人才的需求越來越大。

落地為王、資本收緊下，創業公司選擇「下潛」，潛入一個真正差異化，技術能夠落地的細分市場，投入資金、團隊、時間，用心打磨場景，從而創造實實在在的價值。

就連自動駕駛公司也不再追逐大眾眼球。踏歌智行選擇了偏僻的礦區作為自動駕駛技術的落地場景，並針對礦區的風沙環境，優化自動駕駛的傳感器組合，從而在特定場景中替代人類司機。而這意味着他們選擇脱離大眾視野，在荒無人煙的地帶默默耕耘。

AI與產業的結合才剛剛開始，而當下的經濟態勢無疑讓創業者更加謹慎。正如一位創業者所言，各個領域都存在機會，但要有「板凳甘坐十年冷」的精神，因為紮根場景，打磨產品或方案，往往要3~5年的深耕。