人工智能公司和互聯(lián)網(wǎng)公司是不一樣的，不一樣的，不一樣的。重復(fù)三遍�；ヂ�(lián)網(wǎng)公司大概只要做一次PMF（Product－Market Fit，市場－產(chǎn)品結(jié)合點(diǎn)），但AI公司通常要做多次才行。

傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)核心是抓緊用戶需求，只要不斷嘗試，找到了市場－產(chǎn)品結(jié)合點(diǎn)，技術(shù)不會(huì)是太大的障礙。人工智能創(chuàng)業(yè)則不僅要找這個(gè)點(diǎn)，而且找到了你也不一定做的出來。甚至明知道那個(gè)點(diǎn)在哪，也不能去直接做，必須先把到那個(gè)點(diǎn)的路徑一點(diǎn)點(diǎn)分解出來，再尋找路徑上每一個(gè)點(diǎn)的場景－單元結(jié)合點(diǎn)。每個(gè)點(diǎn)都是下一次躍遷的基礎(chǔ)。

這就是場景躍遷理論。

AI公司和互聯(lián)網(wǎng)公司很不一樣。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)complex system，關(guān)鍵的是可擴(kuò)展性scalability，只要做出一個(gè)小原型，跑得通，之后后面的工程架構(gòu)可能經(jīng)歷多次的scale out，但是場景可以保持不變。

但AI應(yīng)用不同，是細(xì)致復(fù)雜系統(tǒng)complicated system，關(guān)鍵是可演進(jìn)性evolvability，從原型到最終的市場認(rèn)可產(chǎn)品，不僅工廠架構(gòu)會(huì)變，從產(chǎn)品形態(tài)到場景都會(huì)變。

通俗來講，互聯(lián)網(wǎng)公司是養(yǎng)雞場模式，養(yǎng)幾只雞覺得感覺不錯(cuò)，就復(fù)制一萬倍，養(yǎng)一萬只雞。AI是養(yǎng)小孩模式，要很長時(shí)間，一點(diǎn)一點(diǎn)去培育，從吃奶開始，小學(xué)中學(xué)大學(xué)，沒辦法像養(yǎng)雞那樣養(yǎng)的。

“Complicated” 這種復(fù)雜是內(nèi)在的不可簡約的復(fù)雜性。沒有辦法把養(yǎng)小孩簡約成養(yǎng)雞，真的，沒有辦法的。

場景是核心，需在“人工智障”階段也能生存

人工智能公司當(dāng)然也和其他一切公司一樣，最重要的是深刻理解用戶的業(yè)務(wù)場景，設(shè)計(jì)一個(gè)能逐步盈利的路徑。

核心是場景，不是人工，也不是智能。人工智能公司的存活關(guān)鍵，是現(xiàn)在人工智障階段也能掙錢，然后再考慮用人工智能掙錢。人工智能能發(fā)揮作用，都是要大投入的。沒有什么靈丹妙藥，一個(gè)什么神奇的算法就能解決問題。路徑設(shè)計(jì)才是生死的關(guān)鍵，如何一步步結(jié)合場景讓“智障”算法也發(fā)揮價(jià)值，在不同的智障階段服務(wù)不同的場景。

場景躍遷就是一種路徑設(shè)計(jì)。這可能對互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的成功者有點(diǎn)反常識(shí)，但是再說一遍，不能把互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的邏輯套到人工智能產(chǎn)品上，正如不能把PC產(chǎn)品的邏輯套到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上。

所以AI公司一定要做場景躍遷，就是在養(yǎng)小孩的過程中，不斷把階段性的成果去商業(yè)化。AI產(chǎn)品是復(fù)雜產(chǎn)品，但這種復(fù)雜產(chǎn)品是先有簡單產(chǎn)品而后演化為復(fù)雜產(chǎn)品。深入場景和產(chǎn)品，從現(xiàn)有低復(fù)雜度技術(shù)開始服務(wù)，提供小而立即可用的產(chǎn)品。實(shí)現(xiàn)人工智能場景的目標(biāo)，算法和框架其實(shí)沒有大的秘密，秘密就在于如何降低成本。在不同的復(fù)雜度上的產(chǎn)品，可能產(chǎn)品形態(tài)和服務(wù)人群都不同，甚至連領(lǐng)域都不同。

為什么不能等到完全成熟了再去商業(yè)化呢？因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)太大。而且，一個(gè)好的產(chǎn)品一定是總結(jié)出來的，不是設(shè)計(jì)出來的。AI公司必須在實(shí)踐中一個(gè)案例一個(gè)案例去總結(jié)出好產(chǎn)品來。那些設(shè)計(jì)出來的產(chǎn)品，成功的幾乎沒有。這些實(shí)踐案例，就是不斷把”人工智障“的階段性成果去運(yùn)用的過程。所以AI公司開始都看起來像是“外包”公司，這個(gè)是符合規(guī)律的。

所以這些場景的躍遷，乍看起來好像公司不斷換客戶群。如果習(xí)慣了互聯(lián)網(wǎng)這種單次PMF的模式，會(huì)極為不理解AI產(chǎn)品的成長過程。是不是創(chuàng)始人在犯暈？為什么不能直接一步到位到最后一個(gè)PMF呢？不可能，因?yàn)?product 需要成長，需要好幾次蛻皮才能從毛毛蟲變成美麗的蝴蝶。毛毛蟲階段的商業(yè)模式是吃葉子，蝴蝶的階段是吃花蜜，但你不能叫毛毛蟲去吃花蜜。

所以對于AI團(tuán)隊(duì)，你看那些執(zhí)行得特別好的，并不是非要是一堆大牛的集合，而是那些最有演化能力的公司。演化能力才是保證公司在一次又一次的“蛻皮”（即場景躍遷）中，保持團(tuán)隊(duì)凝聚力的關(guān)鍵。演化力就是最主要的執(zhí)行力，演化力是公司成敗的第一關(guān)鍵。

我覺得不管是對創(chuàng)業(yè)者也好，還是對投資人也好，這個(gè)“AI場景躍遷理論”恐怕是這個(gè)領(lǐng)域最大的“秘密”。其他的一切都可以從這個(gè)第一原理推導(dǎo)出來。不能理解這個(gè)理論，就難以找到價(jià)值所在，執(zhí)行就會(huì)碰壁，投資就會(huì)虧錢。不能用做互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的思路來做AI產(chǎn)品，更不能用投互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的思路來投資AI產(chǎn)品。

附：常見問題的回答

1． 疑問：AI作為一個(gè)技術(shù)，單純靠技術(shù)解決方案創(chuàng)業(yè)，本來就是不可行的。

解答：顯然，我們不會(huì)是為了一個(gè)技術(shù)而創(chuàng)業(yè)，而是要為了解決一個(gè)問題而創(chuàng)業(yè)。但是一旦解決這個(gè)問題需要AI，我們就要尊重AI的規(guī)律，理解AI的過程和邊界。我們看到太多太多的例子，對需求和市場理解得很好，但是因?yàn)椴涣私釧I技術(shù)的特點(diǎn)，不能管理好產(chǎn)品邊界、用戶預(yù)期和團(tuán)隊(duì)預(yù)期，而失敗。我們必須了解，具體在這個(gè)戰(zhàn)場，戰(zhàn)爭的規(guī)律是有自己的特點(diǎn)的。

2． 疑問：互聯(lián)網(wǎng)公司也有pivoting，要是追求每個(gè)pivoting都要存活下去，那容錯(cuò)率不是更低了。

解答：場景躍遷并是不傳統(tǒng)意義上的 pivoting。傳統(tǒng)的 pivoting 是市場探索錯(cuò)誤，所以要換一個(gè)方向試試。在場景躍遷中，用戶和市場的升級(jí)是有規(guī)劃的，每個(gè)階段要和當(dāng)時(shí)階段的服務(wù)能力相匹配。比如在早期明知一個(gè)市場空間不大也會(huì)去服務(wù)，因?yàn)楦�大的市場是不可能去服�?wù)的，只有在服務(wù)小的市場，建立根據(jù)地后，逐步做市場空間的升級(jí)發(fā)展。這不是 pivoting。

3． 疑問：這不就是“我們目前還沒找到盈利模式，但我們會(huì)堅(jiān)持找下去的”？

解答：我們講場景躍遷，并是流寇式的作戰(zhàn)，因?yàn)檎也坏綊赍X的辦法所以不斷找。很多時(shí)候，如果技術(shù)是成熟的，比如AI診斷真的比醫(yī)生還準(zhǔn)，那會(huì)沒有盈利模式嗎？問題是這種問題的解決，需要很長的周期，很大的投入，很專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，這和之前的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)是不一樣的。在小型公司中，在資源全面短缺的情況下，有建立一種不斷長期地部分商業(yè)化中間結(jié)果的商業(yè)模式，這是之前從來沒有的事�！斑@種奇事的發(fā)生，有其獨(dú)特的原因。而其存在和發(fā)展，亦必有相當(dāng)?shù)臈l件�！�

4． 疑問：AI和之前的數(shù)據(jù)庫之類沒有區(qū)別，沒有什么特殊規(guī)律提出的必要？

解答：弓箭和火槍，都是遠(yuǎn)程投射武器，但是他們對軍隊(duì)組織、后勤要求發(fā)生的作用是完全不同的。數(shù)據(jù)庫是解決機(jī)器的效率的問題，AI是要解決人的效率的問題。兩類應(yīng)用，對能承載他們的組織的要求是全然不同的，絕不能不分析其中發(fā)展路徑和人的組織問題的特殊性，而照搬其他領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)。實(shí)事求是地理解AI的客觀規(guī)律，才能不過于悲觀或樂觀，理解目標(biāo)和路徑的矛盾，與解決這些矛盾的方法，而不能照搬任何教條。