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關於 Alex Ren
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創業失敗的三個常見原因
No Market Need的首要原因是沒有找對應該解決的問題，其次是市場競爭太激烈，是紅海市場。在選擇應該專注的領域和問題的時候，我們要注意正確對待所聽到的反饋意見，當你有一個自認爲很不錯的想法 ，其他人也覺得很好（Sounds good, actually good），這時候你要小心了，因爲這個時候可能有很多人已經在做了，市場已經飽和了。比較好的想法是聽起來不好，但實際上是好的(Sounds bad, actually good)。
Ran Out of Cash通常要麼是因爲創始人講故事的能力不夠，要麼是因爲Unit Economy（單元經濟）沒有算好。就拿無人車來講，汽車本身成本3萬到5萬美元，傳感器、計算單元等要十幾萬美元，加上工程師研發成本、運營成本、每個城市構建地圖的成本，平攤到每英里的運營成本可能大約要$2, 這和目前Uber的每英里$0.8-1比還是有不少成本的差距，如果無人車要做到市場接受，就必須找到這個降低成本的路徑。
Not the Right Team也可以從兩個方面來理解，一方面是團隊本身的技能和性格問題，不夠互補；另一方面是團隊協調的問題，我認爲創始團隊應該被看作是一段“高壓下十年的婚姻”，如何判斷對方合適不合適，就看他們在被逼到牆角作出的反應，如果不是失去底線，而是作出正確的妥協或者更好的意見，那麼這個團隊能夠在一起存在的時間就更長。如果聽說某公司某創始人被踢了出來，並不見得是壞事，這是一種矛盾解決的結局，比沒有解決方案大家一起死要好得多。
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技術迭代的歷史
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衡量企業發展階段的RPG-A框架
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技術成熟度衡量框架: Value-Failure Framework
那麼如何衡量企業的技術成熟度呢？我們提出了一個新的框架去分析技術成熟度，叫做 Value-Failure （VF）Framework。這個框架重點關注的是我們的技術能帶來多大的價值 （Value），同時失誤率又是多少（Failure）。
但是評估還存在一個比較大的問題，就是 AI 技術現在並不成熟，失敗率還很高。我們把 AI 的失敗率和人類的失敗率做了比較，算出了我們到底能獲得多大的價值。根據圖靈測試的定義，到達人類的水平就是技術成熟度達到了 1，實現了這一點就相當於完成了從“0”到“1”的過程。這就是我們提出的一個想法，後續還會有一些相關的文章發佈。這一想法能夠爲基於自動化的行業提供一些參考和幫助，因爲通常這些行業都希望用 AI 替代人類做一些重複性的工作。
如果想提高 VF 指標，無非有兩個方法，一個方法是我們能否找到一個高端行業的客戶，讓節省的時間的價值更大。另外一方面我們也可以提高關聯價值。比如，你在跟智能語音助手對話的時候，它可能經常聽不懂你在說什麼，語音翻譯也可能會錯誤百出，但是在你聽音樂的時候可以自動調節音量，切換歌曲，能給你帶來更多額外的價值。所以我們要去分析所在市場的需求，思考如何將其分解成兩部分價值，一部分是時間價值，也就是自動化直接帶來的收益，另一部分是關聯價值，看能不能從中獲得額外的收益和信息？
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無人車，機器人行業的應用分析
我們來看一看汽車市場發展的背景。跟成熟的智能手機市場不同，汽車產業一直沒有被智能化。雖然汽車是剛需，相比智能手機，我們在汽車上的花銷要高得多。目前整個汽車市場在經歷軟件化、電動化和智能化三個變革。根據預測，到 2026 年，汽車軟件市場會達到 786 億美元的規模。這個行業增長很快，也吸引了越來越多的投資。其中主要的創新包括駕駛輔助（ADAS）、無人駕駛、汽車電動化以及數據座艙。中國的汽車公司更注重多媒體軟件的開發和改進，比如車載卡拉OK，這些都是主要的創新。另外，安全性和功能性也驅動了汽車計算平臺的發展，比如有的車會配備 Nvidia 的 GPU。
這裏有一份 2018 年的脫離報告（Disengagement report），說明了在不干預的情況下，無人車可以自主駕駛的最長距離。Waymo 的數據大概是 11000 多英里，Cruise 是 5000 多英里，Zoox 是近 2000 英里，Nuro 差不多有 1000 英里。我們可以通過這些數據來換算出失敗率。這些失敗率實際上是由於技術或者系統結構的問題，比如說 perception、planning、control，合起來就造成了失敗。最後一家公司 Embark 是做無人卡車的公司，它產生的價值略有不同，因爲它取代的是卡車司機。卡車司機的待遇按照美國的標準大概是 5 萬美元一年，相當於每小時 24 美元。雖然這家初創公司目前的失敗率還比較高，但是由於卡車的司機是專業司機，所以人工失誤率更加低。但是要注意，卡車司機這個行業是一個通過運營可以優化的行業，如果大部分人都用這樣的系統，實際上可以通過優化線路和其他因素來擴大關聯價值。
2018年加州無人車公司脫離報告，來源：DMV
下面再談談機器人行業。現有的機器人產業是以教育機器人爲主的，大部分熱銷的機器人都是爲兒童設計的電動玩具機器人，已經形成了比較成熟的市場。現在的市場趨勢正在轉變爲商用服務型機器人，比如酒店和機場裏能看到的提供登記和諮詢服務的機器人。那能夠顛覆機器人市場的產品就是工業機器人。工業機器人市場，如何通過以AI驅動的高靈活度的製造機器人取代大量高成本的定製機器人，是未來的大趨勢。對於機器人而言，例如抓取機器人，其識別、抓取的精確度離定製的機械手臂還有一定的差距，這影響了機器人市場的快速推進。
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從技術成熟度到產品成熟度
在達到技術成熟之後，企業需要解決如何從技術成熟度過渡到產品成熟度的問題。其中核心首先就在於需要找到一個很好的應用場景。當前 AI 的應用都是解決局部問題，要實現通用人工智能（AGI）是很難的，只能算是早期的 AI 研究人員過於樂觀的設想。幾年前還有人寄希望於 AI 來處理視覺語言等各種各樣的問題，但是今天談論的人已經很少了，大家發現這些算法都是針對某個具體領域的優化。這個領域裏面存在一個長期的矛盾，在這個領域研究了十幾二十年的人使用的是基於物理和統計學的傳統方法，而新一批研究者使用的是基於深度學習，強化學習的新方法。人們也在探究能否將兩者結合產生一個新的解決方案。比如可以先找到一個特殊的場景，在高速公路上測試無人卡車，場景比較簡單一些，沒什麼行人，或者是園區裏面的送貨機器人。這些都是限定場景，需要解決的問題相對簡單，可以很快提高產品的市場接納度。我們同樣也要注重產品的設計和特點，找到經濟上潛在的刺激因素，提高產品的性能，降低生產成本。
從技術成熟度到產品成熟度，來源：Alex Ren
初創公司早期是更關注技術成熟度還是產品成熟度，實際上是有地域性的差別的。如果你在美國創業，大部分的投資人可能會更關注技術突破，不會急於要求投資回報。但是在中國，因爲同一行業的收益本來就偏高，投資人很可能要求相對比較快的和比較高的回報。在這種情況下，你可能需要跟不同的客戶交流，甚至很快就要做一個市場已有的產品，跟其他公司競爭。舉個例子，假設你是做醫療成像技術的，迫於投資人儘快盈利的要求，就可以考慮做醫院裏面已有的系統，去跟其他同類公司競爭。這樣做的優勢就在於，第一，你是 AI 公司，估值很高，獲得了大量的融資可以維持公司的正常運營。第二，作爲一家 AI 公司，可以招很多優秀的工程師，在人才上也佔據了優勢。然而你的劣勢就在於，你要以新人的身份跟市場上已有的玩家競爭。當前國內這些公司大都是靠已有的解決方案盈利。雖然有些行業也可以用 AI 進行強化，比如在安防領域，AI 已經顯示出了強大的實力。但是如果身處非主流產品市場，難免要經歷一個漫長的發展過程。從技術成熟度的角度來說，目前還沒有很多很好的產品能夠以AI 爲特點實現大規模盈利。
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總結
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好書推薦
如果你很關注產品的生命週期，可以讀一讀《Crossing the Chasm》。《The Innovator’s Dilemma》這本書討論瞭如何和大企業進行競爭，其核心觀點就是改變一個大企業是很難的，假如當初 Uber 的目標是給出租車公司提供軟件系統，致力於改變出租車行業，那幾乎是不可能的。最後他們決定自己成立一個公司，去跟出租車公司競爭，因爲他們速度更快、決策果斷、不怕冒險。
關於領導力，我認爲讀彼得.德魯克的書就夠了。很多時候，技術背景的人很容易忽略一些軟技能帶來的價值。當一家公司有了 30 個人的規模之後，判斷一個人的能力就不僅僅是看技術，還需要判斷力和決策力，以及管理和領導團隊的能力，要能夠不斷招賢納士，招來的人不但願意廢寢忘食的工作，彼此之間還能碰撞出創新的火花。
如果你在創業的時候選擇了一個長遠的方向，無論是 AI 針對醫療健康，保險會計行業，我認爲都是好的方向，這些領域遲早都會有超級巨頭出現，那爲什麼贏的是你而不是別人？所以就要看你的融資能力如何，能不能把優秀的人請進來，能不能持續性的做好的決策，帶領公司不斷的向前發展，等到技術足夠成熟，你就成功了。很多無人車公司的創始人都會說，“我只要能活到無人車實現的那一天就行了”。我們最初在灣區創業的時候，曾經接觸超過幾百家很多公司後來都消失了。有些公司你可能覺得還不錯，但是不知道什麼原因就消失了。有時候在一個公司倒閉之後，我會去詢問緣由，於是發現很少有公司是因爲技術原因失敗的，很多錯誤是很直接，很簡單的，沒有想象的那麼複雜。（點擊閱讀原文訪問Robin.ly或觀看視頻獲取完整書單。）
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