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첫 번째 질문 : 인터넷 대 인공 지능 우선, 우리가 오늘 시작하기로 결정한다면, 나는 인터넷보다는 인공 지능에 관심을 기울여야한다고 제안한다. 1, 인터넷 트래픽 배당은 사라졌습니다; PC, 전세계 PC 출하량이 5 년 연속 하락했습니다. 우리는 PC 인터넷 유니콘의 출현을 알고 있습니다. 2011 년 초에 출시 된 것으로 알려졌으며, 과거 수년간 PC 인터넷 유니콘의 나타납니다. 우리는 유추이기 때문에, 우리는 2015 년 모바일 인터넷의 보급률과 경쟁의 정도와 2011 PC 인터넷이 유사하다는 것을 알고 있습니다. 2015 년 이후 모바일 APP를하면 Unicorn 그 결국, 2 년 연속으로 중국의 휴대 전화 출하량은 기본 무선 트래픽을 대신하여 성장 속도가 느려지고, 평평하게되었습니다, 당신은 하나를 팔고, 나는 하나를 팔 것이며, 주식 경쟁이 있습니다. 오늘날, 기업가들은 순수한 인터넷 APP, 투자자는 첫 번째 질문은 트래픽의 현재 패턴이 설정되어 있기 때문에 고객을 얻는 방법입니다, 첫 번째 화면은 몇 APP.  2, 인터넷 + 같은 제한된 기회; 주로 인터넷의 가장 큰 가치에 거짓말 정보 비대칭 및 연결을 해결하는 것입니다. 그래서 전기 사업에 특히 가치가있다. 왕국, 다이아몬드 및 기타 신용 시스템과 정보 비대칭을 해결하기 위해 Taobao는 나라가 너무 많은 구매자와 판매자를 연결하는 동안 이것은 인터넷의 가치입니다. 그러나 업계의 많은 정보와 연결성은 고통스런 포인트가 아닙니다. 의사가 너무 많이 볼 수 있기 때문에 중국의 3 대 병원 의사들, 13 억 명의 인구와 의사들은 아무런 소용이 없습니다. 인터넷은 의사 방문의 효율성을 향상시키지 않으며, 음식 및 음료와 같은 전통적인 분야에서 인터넷의 도움은 매우 제한적입니다. 또한 택시 문제를 해결하기 위해 택시, 인터넷을 드롭하지만, 택시 가격의 문제를 해결하지 못했습니다. 사실, 보조금이 제거, 우리 모두는 방울이 저렴하지 이유를 발견 매우 간단합니다 - 그것은 차 또는 임대 여부 자동차, 또는 사람들에 의해 열릴 필요가 있으며, 인건비가 내려 가지 않고, 저렴하지는 않습니다. 3, 공급과 수요 사이의 불균형을 해결하기 위해 사회적 생산성을 실제로 향상시킬 수 있습니다. 인공 지능입니다. 인공 지능은 사회적 생산성의 증가를 초래할뿐만 아니라 인류에 미치는 영향은 인터넷보다 훨씬 클 것입니다. 아니면 잔디, 뿌리 병원 수준의 많은 미래는 의사가 CT, 엑스레이 및 기타 의료 이미지를 읽을 수 있도록 인공 지능이 될 수있는 높은되지 않습니다. 올해로, 피부 흑색 종 진단에 IBMWatson은 정확도가 97 %로 증가했습니다. , 인간 전문가보다 훨씬 더 평균 75 % -84 %. 미래에는 무인 차량, 로봇, 의료, 금융, 교육 또는 기타 분야의 인공 지능이 큰 사회적 이점이 될 것입니다. 의심의 여지가 없지만 크고 큰 배당의 다음 물결은 인터넷 + 그러나 인공 지능 +. 나는 기업가들이 인공 지능 비즈니스 기회에 관심을 기울여야한다고 제안한다. 두 번째 질문 : 인공 지능 대 인공 지능 + 인공 지능은 클라우드 컴퓨팅, 칩 및 TensorFlow를 포함한 하부 구조가 인프라 스트럭처 (인프라 스트럭처)로 나뉘어져 있으며 기본 계층의 프레임 워크가 이미지 인식, 음성 인식, 음성 인식 등과 같은 일반 기술 (EnablingTechnology) 시맨틱 이해, 이들의 기계 번역. 같은 칩, 인텔, 엔비디아, 퀄컴 등의베이스 층과 중간층, 인터넷 거대한 전쟁터는 매우 경쟁력있는, 많은 투자를했다. 마찬가지로 클라우드 컴퓨팅 프레임 워크는 같은 작은 기업이 지역에 발을 설정 할 수없는 것입니다. 우리 모두가 인공 지능이 산업 혁명의 물결이라고 생각하기 때문에 지금은 일반 기술 중간층에 대해, BAT는, 큰 중요성을 첨부. 텐센트는, 알리바바는 큰 파도에서 살아 남기 위해, 우려 이러한 거인 바이, 그것을 구축하는 것이 필요하다 인공 생태계 (에코 시스템). 핵심 기술을 활성화 이러한 기술에 의존하는 것입니다. 둘째, 자신의 생태계를 구축하기 위해서는 일반 기술의 미래가 모두 자유롭고, 셋째, 일반 기술은 무료이지만 BAT는 다음과 같은 이점을 가지고 있습니다. 첫째, 데이터의 부족 없음, 둘째, 자체 생태계를 구축하기 위해, 돼지 기회에 몸을 담그십시오. 이것은 전형적인 인터넷 게임입니다. 예를 들어 AI (인공 지능), Big Data (빅 데이터) 및 클라우드 컴퓨팅 (클라우드 컴퓨팅)을 대표하는 Baidu의 ABC 전략 AI AI는 모든 사람들에게 개방 된 돈을 벌 수 없습니다. 우리는 내 봉사를 즐기고, 내 구름을 사러옵니다. 창업 기업의 경우 이미지 인식, 음성 인식, 의미 이해, 이러한 공통 기술의 기계 번역, SDK를 통한 판매를 기대하며 미래는 점점 더 좁아지고 특히 BAT는 압박감을받지 않고 무료입니다. 그래서이 관점에서 기업 기업은 위험의 다음 두 계층을 비교적 큰 있습니다. 나는 기회의 꼭대기에있는 기업 기업은 수직 산업에 결과의 다음 두 레이어를 걸릴 즉, 우리는 인공 지능 +라고 생각합니다. 세 번째 질문 : 인공 지능 + 인공 지능 심도 수직 산업 인공 지능 +뿐만 아니라 '인공 지능 + 산업'과 '산업 + 인공 지능'의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다, 그들은 상당한 차이가 있습니다. '인공 지능 + 산업'은 인공 지능 기술이 성숙되기 전에 산업, 제품이 자동 운전, 아마존의 에코 스마트 스피커, 인공 지능 기술의 애플의 시리 (Siri) 음성 조수와 같은 존재하지 않았다고 단순히 말하지 않는다. 인공 지능, 새로운 산업 체인을 만들려고. '산업 + 인공 지능'은 산업 자체가 이미 성숙되었지만 완전히 노동에 의존하기 전에 효율성이 상대적으로 낮고 이제는 AI 요소에 합류하여 업계의 효율성이 보안, 의료 및 기타 분야와 같이 크게 향상되었습니다. 객관적으로 말하자면,이 두 범주는 기업 기회를 가지고 있습니다. 그러나 'AI + 산업'은 새로운 산업 체인이기 때문에 신생 기업과 인터넷 거인이 실제로 같은 출발 선에 있습니다. 거인은 데이터 이점에 앉아 있습니다. 따라서이 관점에서 창업 회사와 관련된 'Industry + AI'는보다 친근하지만 장벽을 만드는 것이 더 쉽습니다.  미래의 산업 장벽은 인공 지능 비즈니스의 가장 큰 인공 도시입니다. 각 산업은 BAT 기술이 더 우수하고 중요하지는 않지만 수직 깊이가 있기 때문에 중요하다고 생각합니다. 과학자의 가장 중요한 데이터, 데이터 및 천재성은 쓸모가 없습니다. 그러나 나라에서는이 의료 데이터가 나오기가 매우 어렵습니다. 따라서 BAT는 병원의 데이터를 부서에서 제외하기를 원하기 때문에 BAT는 의료 혜택을 거의받지 못합니다. 반대로 의료 산업 분야의 기업가 오랫동안 대기업보다 데이터를 수집하는 것이 더 쉬울 수도 있습니다. 이것은 팀 파트너의 창업자가 특정 산업으로 세분화 된 인터넷 +와 같은 업계, 산업 자원, 재능을 이해해야합니다, Baidu, Tencent 돈이 있다고 말하지, 트래픽이있다, 무엇에 재능을 넣어 경쟁, 산업 자원 및 접촉을 할 수 있습니다. 바이두의 오래 전에 대학 당신과 통신 할 수 있기 때문에 이유는 왜, 당신이 주제에 대해 이야기, 그들은 같은 시간이 나에게 물었다 무인 차량과 DuerOS 인공 지능의 바이 응용 프로그램을 언급, 국내 보안 분야에서의 얼굴 인식 응용 프로그램은 매우입니다 히크 비전은 거의 300 억 위안 시장 가치, 빛의 연간 순이익이 같은 큰, 인공 지능의 측면에서 거의 억. 바이두가이 필드를 입력 생각하는 시간이 아니다. 내가 말하지, 보안 전형적인이기 때문에, 거대한 장벽 '산업 + AI'필드가 있습니다. Baidu 기술이 백분율 포인트 (실제로는 반드시 필요하지는 않지만, AI 연구 개발 팀 수백명의 뒤에 Haikang.)로 Hai Kangwei보다 얼굴 인식 속도에서 좋은 경우에도 Baidu가 하이 강을 대체 할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 보안은 '미션 크리티컬 (non-mission critical)'이며, 포로 100 명 (95 명), 96 명 (96 명) 이상인 사실을 알고 있습니다. 차례로, 강이 장점은 무엇 바이 대조? 먼저 강 카메라를하고, 자신의 하드웨어 자체 알고리즘을 실행하는 데 매우 자연스러운 일이다. 애플 휴대 전화, 소프트웨어 및 하드웨어 통합 경험이 더 좋아. 둘째, 강은 보안의 많은 년 후에, 보안 분야에서 장점을 가지고 ...... 데이터, 얼굴 데이터, 환경 많은 데이터를 축적하고있다. 마지막으로, 공공 보안 시스템에 강 비슷한 경찰 패스를 많이 할, 기지국 정보 수집, 관리, 및 기타 물건보기 아카이브의 SaaS 플랫폼, 클라우드 및 경찰 시스템. 우리는 히크 비전 참여의 일부인 공공 보안 시스템에 IT 생각할 수 있습니다. 이러한 것들은 돈을 벌지는 못하지만 Haikang은 장벽을 구축 할 수 있습니다. 기본 인프라가 나에 의해 만들어지기 때문에 프론트 엔드는 내 용도로만 사용할 수 있습니다 (100 가지 이유가있을 수 있습니다. 호환 가능). 그리고 하이 강 (Hai Kang)은 오랫동안 그렇게 해왔다. 많은 자원, 특히 정부 공안국 (Government Public Security Bureau)의 자원을 축적하여 이러한 자원을 개발하는 것은 때가되었다. 이것은 소위 업계 깊이입니다. 따라서 BAT조차도 '산업 + AI'필드에 들어가서 수직 트랙을 선택하고, 거대한 산업 장벽에도 불구하고 매우 신중해야합니다. 실제로는 내 알고리즘이 아닙니다. 시장의 일부는 제 것이고 기술적 우위 만이 여전히 더 나빠집니다. 후자는 산업 장벽이 있지만 벤처 기업의 가장 큰 해자뿐만 아니라 BAT에 저항하는 열쇠 인 반면, 후자는 산업에 거대한 장벽이있는 반면, 'AI + 산업'과 '산업 + AI'로의 복귀는 상대적으로 얕습니다. 네 번째 질문 : 비판적인 응용 프로그램과 중요하지 않은 응용 프로그램 비교 인공 지능 분야의 기업가 정신에 관해 이야기 할 때, 많은 사람들이 오해를 할 것입니다. 즉, 우리 팀이 스탠포드와 같은 소 과학자를 가지지 않았다면 MIT 의사가 앉아 있습니다. 나는 비즈니스 인텔리전스에 대해 이야기하기 위해 당혹 스럽습니다. 인공 지능 분야에서 알고리즘의 중요성이 얼마나 중요한지는 전적으로 사용자가 업계에 진입하고자하는 것에 달려 있기 때문에 완전히 잘못되었습니다. 업계와 다른 시나리오의 적용에 따르면, 필자는 미션 크리티컬 및 미션 크리티컬 포인트의 기업가 정신에 대한 인공 지능을 생각합니다. 이해를 돕기 위해 우리는 '중요 애플리케이션'및 '중요하지 않은 애플리케이션'이라고 지칭했습니다. 99.9 %의 9 가지를 추구하는 '중요 애플리케이션'은 상업적이지 않습니다. 예를 들어, 자동 운전의 신뢰성의 99 %가 도로에있을 수 있다고 생각합니까? 사고 1 건 99.9 %도 사고로도 1000 건도 안 난다. 신뢰 구간의 99 %와 99.9 %는 0.9 %가 아니지만 그 반대로 10 배의 차이가 있음을 기억하십시오. 외과 용 로봇을 포함하여 99.9 %의 신뢰도는 이미 높지만 미국에서 1000 건의 의료 사고가 발생했을 때 병원은 파산으로 인한 엄청난 주장이 아닐 수도 있습니다. 그래서 '중요한 응용 프로그램'필드는 인공 지능의 분야를 저지를 수없는 약간 잘못, 기술 다니엘, 과학자 또는 알고리즘 전문가가 동시에 앉아 있어야합니다, 프로젝트 개발주기 의이 유형은 매우 길다. ADAS (Advanced Driving Assistance) 솔루션 인 모바일 아시아 (Mobile Asia)는 3 월에 인텔에 의해 153 억 달러에 인수되었으며 회사의 R & D주기는 얼마입니까? Mobileye는 1999 년 처음 설립되었습니다 제품, 금 냄비를 적립 2007 년입니다. 연구 개발주기의 최대 8 년. 이것은 2009 년 연구 개발의 시작 부분에서 구글 무인 자동차를 포함하여 인터넷 사업에서 상상할 수없는, 지금은 상업화되지 않았습니다, 다빈치 미국 FDA (Food and Drug Administration) 인증을 받기 위해 2000 년까지 연구 개발을 시작한 수술 로봇은 10 년을 보냈습니다. '중요한 응용 프로그램'의 핵심 기능은 프로젝트가 일반적으로 비싸고, 연구 개발주기가 길고, 돈이 아주 멀리 있고, 지속적으로 자금을 조달 할 수있는 능력이 필요하며, 팀은 어떻게 재정을 유지할 것인가? 적어도 아주 좋은 이력서와 아주 훌륭하게있다. 이것은 지속 가능한 자금 조달에 필요한 전제 조건이므로 오늘날의 무인 기업가 팀은 높은 재능을 가진 인물이 아니기 때문에 부유층이라는 사실을 알 수 있습니다. 그날은 정말 상업적인 응용 프로그램을 얻을 수 없습니다.  물론 인공 지능 분야가 '중요한 애플리케이션'이라면 사실상 기업가는 아무것도 없으며 인공 지능 분야의 분야는 95 %가 '비 핵심 애플리케이션 (비 핵심 업무용 ).이 영역들에 대해서 간단히 말하면, 기준선만큼 AI의 신뢰성은 조금 낮아도 별 차이가 없다. 가장 간단한 예는 많은 기업들이 이제는 얼굴 인식에 액세스 할 수 있고 내일에는 선글라스 나 가면을 착용 할 모자가 있으며 인식률은 식별되지 않더라도 99 %가 될 수 없다는 것입니다. 출입 통제 시스템의 얼굴 인식 기능은 지문에 따라 사용자를 안내 할 수있는 공간을 제공합니다. 지문이 문제가되지 않는 브러시가 아니더라도 회사는 아직 프런트 데스크가 없습니다. 이러한 프로젝트는 9 가지를 99 % 뒤로 추구하지는 않습니다. 사실, 국내 인공 지능과 기업가 정신에 대한 로봇의 방향은 대부분 비 핵심 응용 프로그램입니다. 물론 말할 것도 없습니다. ,이 영역에서 알고리즘은 중요하지 않으며, 매일을 잘 모른다는 것을 인식하지 못하기 때문에 임계 값의 가용성에 대한 근거가 있어야하며 가끔 문제가 용인 될 수 있습니다. '중요 응용 프로그램'은 용인 할 수 없습니다. '중요하지 않은 응용 프로그램'은 키 크고 단순하며 실용적이고 비용 효과가 더 중요하다는 것을 추구하지 않으며, 그러한 프로젝트는 일반적으로 다음과 같은 경쟁력이 있습니다. 업계 통찰력을 이해하는 업계의 이해; 제품 및 엔지니어링 역량 실험실의 빛은 의미가 없습니다. 비용 통제 : 제품을 할뿐만 아니라 값 싸게해야합니다. 공급망 용량. 대량 생산뿐만 아니라 출하까지도 가능합니다. 마케팅 능력. 제품을 밖으로, 당신은 마케팅 마스터가없는 팀에 물건을 판매하고, 최고의 채널을 얻을 수없는 열쇠입니다. 기업가 팀의 모든 사람들은 팀의 요구 사항에 따라 트랙이 다른 트랙을 선택해야한다고 생각해야합니다. '중요 애플리케이션'은 큰 소의 기술이 있어야합니다. '중요하지 않은 애플리케이션 팀이보다 포괄적이고 포괄적이어야합니다. 다섯 번째 질문 : 기술 제공 업체 대 전체 스택 서비스 제공 업체 이제 많은 인공 지능 기업가가 기술적 배경의 배경이되고, 기업가 정신의 첫 번째 아이디어는 일반적으로 기술 제공 업체입니다. 비즈니스 디딤돌로서의 기술 제공 업체가 할 수 있지만, 기술 제공 업체 만 수행한다면 미래는 매우 좁은 길이 될 것입니다. 미래는 기술 제공 업체의 가치가 점점 더 작아 질 것입니다. 몇 가지 이유가 있습니다. 1, 첫 번째 일반적인 기술은 큰 회사의 트랙이어야하며, BAT 미래는 무료입니다. 다른 사람들은 얼굴 인식, 음성 인식, 의미 이해, 그러한 EnablingTechnology의 기계 번역을 무료로 제공 할 것이며, API 호출에 의존하여 돈을 벌려고 할 것입니다. 어쩌면 돈을 조금 벌 수도 있지만 오랜 사업이 되기는 어렵습니다. 2, 알고리즘의 기술적 장벽에 의존하여 점점 더 낮아지고 있습니다. 풍부하고 성숙한 기술 장벽을 가진 기본 컴퓨팅 플랫폼과 오픈 소스 플랫폼의 미래는 점점 더 명백해질 것이며 전체 인공 지능 기술 액세스 임계 값은 더 낮아질 것입니다 2008 년처럼 당신은 IOS 개발자, 그것은 어렵습니다, 그리고 지금은 쉽습니다, 기술의 모든 진화는이 법률을 따르는 것입니다. 특히 오늘날의 대학 컴퓨터 전문가와 함께, 기계 학습 과정을 설정하고, 미래의 재능이 부족하지 않아서 업계의 진입 한계를 낮출 것입니다 그 동시에 Google TensorFlow 및 기타 생태계가 성숙되면서 많은 분야에서 좋은 훈련 모델을 참조 할 수 있습니다 (데모는 더 빠름). 기업가는 매개 변수를 올바르게 훈련 할 수있는 충분한 데이터가있는 한. 회사의 핵심 역량이 알고리즘 일 뿐이라면 점점 더 낮아질 것입니다. 매우 위험합니다. 3, 기술 제공 업체가 사용자 / 고객이 전체 솔루션을 직접 제공하지 않는 경우, 위아래로 압연하는 것이 매우 쉽습니다. 기술 제공 업체 및 알고리즘 회사에게 기술 장벽이 충분히 높지 않으면 업스트림이 직접 얼굴을 인식 할 가능성이 있습니다.이 예는 얼굴 인식 알고리즘 커뮤니티를 제공하는 등 모든 곳에서 가능합니다. 그 Haikang 알고리즘을 사용하고, 사람들은 또한 자신의 알고리즘의 연구에 거대한 R & D 팀을 가지고 있습니다. 이제 사람들은 준비가되지 않습니다, 한번 즉시 당신을 바꿀 준비가되었습니다. 업계의 특정 기술 임계 값에도 불구하고, 기술 제공 업체는 같은 시각, 임베디드 비주얼 처리 칩 Movidius, 신강 UAV에 초점을 자신의 칩을 사용하고 있습니다 같은 아니지만. 소비자 수준의 지배 규칙 UAV 시장에서 Xinjiang은 자연스럽게 자신의 칩을 개발하기 시작했습니다. 칩에 대한 기술적 인 장벽은 낮지 만 산업 집중도가 높으면 승자는 휴대 전화 제조업체, 출하량이 임계 값에 이르도록 선택할 것이고 Apple, Samsung, Huawei 현재 기장이 있으며, 자신의 휴대 전화 CPU를 수행하기로 결정했습니다. 따라서 MediaTek, Qualcomm은 이러한 기술 제공 업체가 사실 매우 고통 스럽습니다. 이것은 실제로 산업 체인의 일반적인 법칙입니다 : 산업 체인의 독점은 모든 이익을 먹을 것이고, 그들은 업스트림 또는 다운 스트림 확장에 매우 동기 부여됩니다 .PC 산업 체인 사례, 메모리, 하드 드라이브, 기계, 모니터를 가져 가십시오 ... 누가 돈을 벌었으며 누가 돈을 벌었습니까? Windows와 Intel은 이익을 최대한으로 얻었습니다. 하오 형제는 '수평적이고 수직 인'이론을 제안했으며, 초기에는 기술 서비스를 할 수는 있었지만 일생 동안 기술 서비스를 할 수는 없었다. 당신은 하나 또는 둘을 찾아야한다, 당신은 가장 큰 시장 기회, 당신의 수직 분야에 가장 적합하다고 생각하며, 업계 전체에 '전체'를 할 술집에 깊이 들어가십시오. 스택 ": 제품에 기술을 누른 다음 비즈니스 실현을 달성하기 위해, 그리고 비즈니스 피드백을 통해 더 많은 데이터, 자신의 기술의 compaction.Th 말, 기술, 제품, 비즈니스 및 데이터 4 '전체 스택'중 하나 인 '수직'이것은 건강한 비즈니스 모델입니다. 수직적 인 산업에서는 이해 상충이 없기 때문에 여전히 정직하게 기술 서비스를 제공 할 수 있습니다.이 경우 수직적 산업을 이해할 수 있으며 기술적으로 수평 적 협력을 통해 더 많은 데이터 루프를 형성 할 수 있습니다. 당신의 테크닉을 보강하는 것입니다. 이것은 '하나의 수평 및 수직 기술'이론입니다. 따라서 기술 창업 기업의 경우, '가로'에서 '세로'까지 다섯 가지 주요 요인에 따라 수직 영역을 선택할 수 있습니다.  시장 공간이 충분히 크지는 않습니까? 전체 스택의 수직 필드를 수행합니까, 아니면 수평 적 기술 제공 업체입니까? 더 큰 시장 공간에 따라 다릅니다. 수직 필드를 찾으려면 시장 점유율이 조금이라도 있지만, 모든 큰 수입을 '십자가'보다 좋을 수 있습니다. 예를 들어, 미국 계획을 가지고, 그들은 미토 Xiu Xiu, 미국 촬영, 미용 카메라 APP를 가지고 있지만, 휴대 전화 제조 업체의 많은 아름다움 효과를 쏠 수있는 카메라를 제공하기 위해, 당신은 이것이 기술 서비스임을 이해할 수 있습니다. 그러나 2016 년 수입 조사에서 우리는 미국이 Xiu Xiu 선거를 '수직적'이라고 표시한다는 것을 알고 있습니다. 무엇입니까? 미토 휴대 전화입니다. 위에서 언급 한 기술 서비스는 미국이 돈을 벌기 위해 계획 한 것과는 거리가 멀습니다. 93 %의 수익. 미국 휴대폰 판매 작년에 약 748,000 대, 단지 500 만 대 미만의 국내 휴대폰 시장 판매 0.15 % 미만. 산업 집중도는 어떻게됩니까? 기술을 할 때 가장 걱정하는 것은 업스트림 또는 다운 스트림이 너무 집중되어 있거나 헤드의 효과가 기술적으로 불리 해지는 것이 더 분명하다는 것입니다. 간단한 예를 들어 IDC, HP, DELL 그리고 다른 제조 업체는 서버를 판매하는 IT 기업에 직접 판매하고 있습니다, 우리는 하루 종일 매우 촉촉한지만, 구름이 나타나기 때문에 2010 년 이후, 그것은 어렵습니다. 소수에 클라우드 컴퓨팅 공급 업체를 제공하기 위해 두 손은 셀 수 밖에 없으며 머리 효과는 극히 분명합니다. Ali 클라우드 만 50 % 이상의 점유율을 차지했습니다. 기술 제공 업체 인 경우 업계 독점 협상하려면 아무런 칩도 찾을 수 없으므로 슬픈 신호입니다. 알리 클라우드라고 가정하고, BOM 비용을 나열하도록하겠습니다. 이익의 5 % 또는 10 %를 제공합니다.이 비즈니스는 어렵습니다. 이 경우에, 물론, 당신은 의지가 있지만 문제는 무엇입니까? 상류 농도가 높으면,이 높은 장벽, 당신은 기술 공급자로서 올라 가기 위해, 같은 그것은 당신에게 좋은 일이지만, 비록 당신이 죽이더라도 시장이 이미 매우 분열되어 있기 때문에, 당신은 걸어 갈 힘이별로 없습니다. 시장의 단지 1 % 만 99 %의 사람들을 공유하고 경쟁자가되도록하십시오. 이것은 역설입니다. 기술이 개선되었거나 혁명적입니까? 이 분야에서 기술 혁신이 혁명적이라면 상급에 갈 기회가 많아 질 것입니다. 만약 당신이 발전하고 있다면, 당신은 앞으로 정직하고 어려운 돈을 벌기가 어려울 것입니다. 업스트림이 당신 없이는 할 수 없기 때문에 걸어 갈 수있는 기회는 당신이 그의 사업을 할 수있는 기회가 있다는 것을 의미합니다. '대기 1 주일'배터리를 제공 할 수 있다면 휴대 전화를 사용한다고 생각할 수 있습니다. 휴대 전화는 조금만 재생할 수 있습니다. 충전하지 않고 일주일 만에 세상에서 단 하나뿐입니다! 이 기술은 혁신적이기 때문에 충분합니다. 반대로, 배터리 대기와 같은 개선 된 기술이 이전보다 10 ~ 20 % 더 많다면 여전히 정직하게 배터리 막대를 판매합니다. 더 높은 장벽을 가진 양측 모두? 기술 제공 업체의 장벽과 고객의 장벽이 높아지는 장벽은 '수직적 인'성공을하기로 결정했습니다. 라이브 플랫폼의 불을 끄기 위해 소녀에게 귀에 종류를 부여하는 것과 같은 아름다움 기능이 있습니다. 이것은 일반적으로 제 3 자에 의해 제공되는 기술입니다. 기술 자체는 높은 장벽이 아니며, 많은 회사들이 제공 할 수 있지만, 약간의 차이점이 있지만 확실한 이점은 없습니다. 당신이 더 많은 돈을 벌 수 있기 때문에 라이브 장벽이 꽤 높습니다,이 일은 네트워크 효과가 더 많은 사용자가 더 많은 아름다움 앵커를 끌 것입니다, 더 아름다운 여성 앵커는 더 많은 사용자를 가져올 것입니다. 돈, 흐름을 구매하기 위해 많은 돈이 필요하며 계약은 매우 NB 앵커입니다.이 점은 매우 높은 장벽입니다. 기술 제공자의 장벽은 높지 않습니다.이 경우 기술 제공자는 어려운 돈을 벌 수는 있지만 여전히 완전히 걸어 갈 기회가 없어.  결국 팀 유전자와 일치하지 않습니까? 아마존의 아무도 편의점을 제공하지 않는다 아마존은 나왔다. 많은 국내 기술팀도 나오고, 기술적 인 서비스를 할 수 있고, 수직적 인 솔루션을 할 수는 없으며, 전체 스택을 수행한다. 우리는 비슷한 기술을 제공하고 2C 편의점을 원합니다. 그들과 대화를 한 후에, 사용자들에게 얼마나 좋은지, 물건을 사들이든, 편의점을 볼 것인지 아니면 아무도 보이지 않을 것이라고 생각할 때, 당신이 생각하는 그 기술에 대해 조언 해 줄 것입니까? 아니오, 이것은 우선 순위 옵션이 아닙니다. 그의 첫 번째 고려 사항은 무엇입니까? 그리고 어떤 편의점이 나에게 더 가깝고, 내가 사고 싶은 물건은 무엇입니까? 이런 의미에서 이것은 소매상의 특성으로 돌아 간다. 그래서 팀이 소매 유전자를 갖고 있지 않다면, 소매업을 이해하지 못하는 사람들은 자신의 편의점을 고려하지 않는다. 많은 사람들은 '나는 업계 최고 경영자 (CEO)가 이해하지 못하는 이유를 알고 계신가요? "CEO가 업계의 성격을 이해하지 못한다면 그렇게 간단하지는 않습니다. 사실상 임원진에게 의존해서 보수하기가 어렵습니다. 특히 새로운 사업, BAT가 업계 임원을 확보 할 수 있고, 중국 인터넷 비즈니스가 모두 BAT이며 사업 회사가없는 경우 유전자 결정론을 믿는다 .BAT, a 검색, 파워 딜러, 소셜 서비스를 수행합니다. 사실, 그들은 서로 다시 시도 된 세 가지가 있으며 결국 성공하지 못하므로 회사의 유전자가 관련성이 높기 때문에 할 수없는 일을 할 수 있습니다 그 여섯 번째 질문 : 2C vs. 2B 이것은 단순히 뭔가, 성숙한 기술은 다음, B2B2C로 인해 사업에 진화의 각 기술의 대중화, 정부에 군 (항공 우주)에서 첫 번째의 거의 연속,에서, 2C를 일정 시간을 필요로 말을 마지막 질문입니다 인공 지능은 동일하지만 2C 시장의 현재 인공 지능은 그다지 성숙하지 않습니다. 단순히 소비자 시장에 로봇을 넣어, 로봇 제품의 네 가지 범주의 대형 출하량 : 초기 2C 시장의 인기는 몇 가지 이유 청소 로봇, 무인 항공기, STEAM 교육 로봇 아마존 ECHO 대신 지능형 스피커입니다 어려움, 몇 가지 이유를 간단하게 말하면 : 1, 산업 체인은 성숙하지 않습니다 나는 혁신적인 제품을 가지고 있습니다. 완성 된 제품은 10 가지가 있습니다. 각 부분은 자체적으로해야하며, 출하량이 크지 않기 때문에 각 구성 요소는 스케일 효과가 없으므로 각 구성 요소로 이어지는 비용이 비쌉니다. 완제품을 만드는 것은 매우 비쌉니다. 2, 2C는 여분의 돈입니다. 이것은 또한 자신의 주머니, 여분의 돈 때문에 사용자의 2C 측면, 매우 중요한 문제입니다, 그래서 가격은 일반적으로 더 민감한이며, 제품은 비싼 큰 문턱입니다. 3, 2C 제품 사용자는 높은 수준을 기대합니다. 그런 고가의 물건을 사기 위해 사용자는 제품의 자연스러운 기대치가 훨씬 높아질 것입니다. 우리는 내가 할 수있는 것을 기다리는 로봇을 구입하고 노래를 부르거나 춤을 출 수 있지만 채팅도하고 청소도한다고 생각합니다. 영어로 말하지만, 비현실적이며, 지금은 기술 성숙도가 아직 멀었습니다. 2C 측면과 관련하여 2B 측면의 이러한 문제는 문제가되지 않습니다. 1, 2B 가격 측면의 높은 가격의 측면 우선, 기업의 경제성은 분명히 2C보다 훨씬 강력합니다. 로봇 20,000 대, 2C 소비자는 구매할 수 없지만 기업은 커다란 문제는 아니며 높은 비즈니스 비용을 부담해야합니다. 2, 2B 핵심 목적은 비용을 절감하는 것입니다.  예를 들어, 산업용 로봇, 십만 달러, 그것은 매우 비싸지 만, 당신의 두 위치를 대체 할 산업용 로봇.이 두 위치는 또한 1 천만 달러가 아닌 4 보험 및 다음 로봇 수 있습니다. 4 년 동안 일하면서이 비용은 원래의 25 % 또는 그 이하로 유지되며 기업은 여전히 매우 저렴합니다. 3, 2B는 인간 - 기계 혼합 모드를 취할 수 있습니다. 로봇 응용 프로그램의 2B 측면이 더 간단합니다. 한 손으로, 단일 작업의 대부분은 단순한 작업을 수행하기 위해 한 줄의 한 가지로, 또한 많은 사람들이 작업에서 '인간 - 기계 혼합'모드에 있습니다. 10 명이 일하면서 이제는 반 대신에 로봇을 사용합니다. 로봇 교체로 남은 다섯 명의 사람들과 복잡한 반복 작업을하는이 작업은 '인간 - 기계 혼합'모드입니다. 예를 들어, 순찰을위한 고정 경로에 따르면 국내외에 많은 보안 로봇이 있습니다. 물론 이동 카메라를 이해하면 알고리즘에 대한 인식을 확실히 할 수 있습니다. 경로 순찰 주위에 고정되어 있으면 로봇에 넘겨 줄 수 있습니다 순찰 과정에서 노파가 넘어지면 로봇이 도움을 주겠다고 말하기는 어렵습니다. 지금은 할 수 없습니다. 그러나 이것은 중요하지 않습니다, 당신은 5 명의 사람들이 배경에 없기 때문에 좋은 사람 - 기계 믹스와 같은 사람들이 2B보다 주류 모델이되어 대중적인 로봇의 어려움을 크게 줄일 수 있습니다. 마지막으로, 기술적 인 장벽이 있기 때문에 기술적 인 전문가, 적어도 제품을 적어도 할 수 있도록 기술적 인 전문가가 있기 때문에 다음 지점, AI 창업 회사의 대부분은 기술 전문가, 그것은 이해하기 쉽지만, 기술 임계 값으로 미래는 특히 ' 팀 중심의 비 핵심 애플리케이션 영역은 사용자 요구에 가장 근접하기 때문에 제품 관리자 및 업계 전문가에게 천천히 전환 할 것입니다. '중요하지 않은 애플리케이션'영역은 실현해야 할 기술보다 수요가 더 중요하다는 것을 이해합니다. , 인공 지능 사업 및 기업가 정신의 다른 분야는 경쟁의 포괄적 인 힘이어야합니다!
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