2018年1月18日，“NextWorld新生态未来峰会”在北京召开，本次会议邀请了当下最热门的创业风口和投资领域的意见领袖，以思想的共鸣引领变革方向，在这个不断变革、快速迭代的商业时代下，讨论如何抓住机会、如何把握未来。分享2017积攒的经验，斟酌2018预见的趋势，从人工智能、移动应用、新媒体、小程序四大领域总结当下，共谋未来！
现场，在圆桌会议“人工智能硬件构造新型商业场景”上，邀请到了创新工厂AI工程院VP吴卓浩、TheONE智能钢琴CEO叶滨、小鱼在家产品负责人王昊为、乐聚机器人CEO常琳以及奇诺动力联合创始人东人，共同讨论人工智能的商业场景。
以下为演讲实录，经投资界（ID:pedaily2012）编辑整理：
吴卓浩：特别难得有机会能把各位都聚到一起给大家来做分享，刚才各位嘉宾和各位老师都给大家分享了现在人工智能的好多坑。能在这个环节里，大家也不用那么的严肃，知识性分享，看看大家的经验和教训，可能这种干货对在座的各位来宾更有帮助。各位，要不要先用最简短的话来介绍一下自己？
叶滨：我是TheONE钢琴CEO叶滨，当时是针对绝大多数用户学钢琴比较痛苦、学钢琴比较难的问题推出了一款智能钢琴，定位是一款能教会你弹琴的钢琴。我们按照钢琴做了改造，上面加入LED灯和传感器，通过看他们的应用教会弹琴。在过去的几年发展当中已经成为了中国最大智能乐器厂商，获得了红杉、创新工场、真格以及朗朗先生的投资。
王昊为：大家好！我是王昊为是小鱼在家的产品负责人，小鱼在家成立于2014年，最开始的定位是面向家庭，解决分离家庭成员的沟通和陪伴的问题。通过这4年的发展，小鱼在家已经积累了大量的用户，也是国内最早探索有屏且可以语音智能交互的迁延性企业。谢谢大家！
常琳：大家好！我是来自于乐聚机器人的CEO常琳。乐聚机器人是成立于2016年的一家公司，主要专注于做双足人群机器人来做，主要是面向教育市场和消费类市场，还有在服务机器人的市场，主要是这几个部分。公司在不到一年时间里，先后获得了腾讯、松禾资本等的投资，因为我们是做硬件的，希望在人工智能+硬件的讨论会上跟大家探讨中更多的产品设计火花。
东人：大家好！我叫东人，奇诺动力联合创始人，我们是做机器人的，这个东西做起来有点抽象，通俗讲我们就是做钢铁侠的。
吴卓浩：钢铁侠和各位，我特别的好奇，咱们都是因为什么样的机缘开始进入到人工智能的领域？
叶滨：首先是需求，刚才在台下听的包括像英语流利说的联合创始人，在说英语学习的一些情况。说到教育，包括像在线少儿英语肯定是目前过去几年非常热的赛道，因为英语大家都比较熟悉，包括大家说的在线一对一的外教，他是个性化学习还是千人一面的学习？其实我觉得在钢琴中也存在着同样的问题。比如说传统钢琴教育就是一个老师在现场教一个孩子，这种一对一的教学模式。这种教学方式是不是最好的？因为我们做智能钢琴，包括朗朗先生也是我们的投资人和代言人，很多人问我说，最好的钢琴教育是什么？我说，最好的钢琴教育就应该是把朗朗请到你的家里来，每天教你弹钢琴。任何的人工智能和智能钢琴也无法取代，好的老师给学生带来的体验确实不超过机器的东西。但问题是今天的市场思维并不可能说让朗朗克隆成几百万的钢琴老师教。这个问题怎么去解决？今天可以看到真人老师一对一教确实会发生很多很多的问题。
首先，在师资不匹配的问题，在北京、上海这样的城市，因为有很多著名的音乐院校，所以它的老师会比较的充沛。但是到了二三线城市老师没有那么多，好的老师更没有那么多，那你怎么解决这些问题？就需要通过智能化的方式起到辅助手段，这是资源匹配的问题。另外对老师和学生之间是否适合的问题，因为其实每个学生肯定是有不一样的特点，因为钢琴是一个特别强调天赋学习的乐器。如果说一个老师用他自己固有的方式去教的话，也许这孩子只是不适应这种方式，可能学习成绩不够好。但如果说通过智能化的方式能够识别出今天这孩子学习的速度，他学习的难点和在过程中有什么样的方式来解决的话，这实际上他会比真人老师更好。其实我们是从这些真实的教育场景出发看到的这样的问题，通过智能手段去识别，去帮助解决和匹配。
王昊为：我是2017年初刚刚离开了一个垂直的电商领域，一个非常巧合的机缘跟陈锋（音）聊过一次，有小鱼在家的这样的产品，解决的是分离家庭的沟通和陪伴的问题。我想问一下在座的各位，大家有多少是北漂？能举一下手吗？对，我也是啊，我的父母在河北老家，其实每年大概回家也就是三到四次，你要是说电话、微信方方便？很方便，但是我很少非常主动去联系他们，基本上一周一次或者一月一次。当时聊了一下视频通话机器人真的非常的打动我，是一个非常有温度的产品，所以跟他聊完天之后毅然决然人加入到人工智能大军里面。之前我是学设计的，对人机和造型等等非常感兴趣，希望有大家去体验我们小鱼在家的产品。谢谢！
常琳：给大家举一个反面的例子，拿我们自己来讲，为什么做公司？其实大部分的人都想到了场景，然后去做公司。乐聚机器人是比较特殊的一家公司，团队的基本成型是在2013年开始到2015年的阶段，我们的本身团队是来自于哈工大机器人队比赛，各方面的人员比较多，搞硬件和软件和设计的，在技术领域比较好，拿到了国内国外的奖，基本上拿到了最高的奖项。到2015年的10月份开始，那个时候面临着升学和继续去国外深造或者是毕业之后到BAT、华为这些大的公司去工作，这样的一个时机和节点。因为当时国内机器人公司大部分没有特别完善的一套技术人才体系，大部分都是集中在营销、销售或者是靠渠道包装做得比较好的，但是纯粹的技术公司比较少。所以当时就凭借着说在人形机器人双足有很好的数据积累，毅然决然的出来做公司。到现在为什么说我们是反面的公司？既不是说某个方面很强，并不能代表你这个公司会非常的成功。我感觉我们还是比较的幸运，因为在双足人形里确实是技术积累是比较强的，所以说也是熬过了很多中间的坑。但其实如果说是在早期阶段能够想要达到这种场景化或者是能解决一定生活问题的公司，他可能的中间过程会比较的顺利，包括我在内吧。其实我现在还都是博士在读生，所以现在公司的运营情况在体制类，渐渐的往方向去走。未来如果有更多的人想去创业或者是想在人工智能、智能硬件去创业，最好先想到说我能解决一定的问题，这个公司的价值才能体现。不要像我们一样感觉技术好就出来做公司，其实是挺危险的一件事情。
吴卓浩：感谢大实话。
东人：我们做机器人就是因为看了漫威的文化才开始做的。这个头像是百大褂，我原来是做医生的，是真的。为什么做这个东西？是从实际需求开始出发的，在骨科领域和康复领域里边有很多需要机械辅助解决问题，到现在还没有很好的解决方案。当时就致力于寻找这些团队，同时社会上有机器人团队寻找我们这样有医学专业背景的人。正好和我的合伙人聊了之后大家共同往一个地方去使劲，然后出来开了一个公司，大致是这样的。
吴卓浩：特别感谢各位的分享，创业这件事情真不容易。包括我自身也是创业，我见过很多的创业者，我也陪伴过很多的创业者，真的是觉得创业者特别可贵的就是梦想，真的在试图改变这个世界。不管说是从一个具体落地的痛点、场景，还是说从一个技术的发展角度。事实上，在创新工场过去的这8年投资过程当中，这两种都有很好的例子。比方说像常琳，当时投资Face++的时候，那时候都还不是像您这样的在读博士，当时是一帮本科生，特别棒的一帮小伙子，那时候还在聊要不要休学？我们说不行不行，因为也快毕业了，在清华读完了。其实反过来说，你像咱们都是趟过很多水的，也知道人工智能里面门槛是特别特别高的。如果说咱们想给在座的各位创业者或者是进入到这个领域的从业者也好，你希望告诉他们什么？这么高的门槛该怎么进？
东人：我觉得门槛的高与低在于本身事的难度大小。要说人工智能难度的大小，说大肯定是大的，说小也比较小。先看一下什么是人工智能？人工比较好理解，关键是智能。我们理解的智能是有一个收的信号进来，经过分析和推理和判断，最后输出最优解的结果，整个的过程是叫人工智能，而在过程里边最重要的是中间的分析判断过程，你怎么样能够得到最优解。而分析最优解判断过程依赖于信号的多与少跟复杂程度，在这个过程当中就看你的应用场景了，如果你的应用场景是变换多端的场景，非常的复杂，进来的信号一定是很多、很杂乱，你就要在里面筛选、挑拣进行判断，就很难。如果你进来的信号比较单一，在单一里面进行最优的选择相对来说比较的容易。所以我不认为人工智能有大的笼统说法是进领域里面难还是简单，还是要看场景，场景简单就相对简单，场景难就相对难，要是说人工智能本身事难不难？肯定是难的。我记得在20世纪70年代，当时的世界在大尖端技术，空间技术、能源技术、人工智能。进入21世纪之后三大技术改了，改成基因工程、纳米材料，还有人工智能。它还在就说明还没解决，所以你要说顶端的难度肯定是非常非常难。如果想进入这个领域，我的建议是攒好钱，能拉动一个人就拉动一个人。
常琳：在门槛的这个环节，我想分两部分去讲，一部分是人工智能的创业公司，一部分是做智能硬件或者是智能制造类的公司，他们能产生什么样的区别？当然我本身不是人工智能专业的人，在场有很多人工智能这方面的人，也就是先抛出简单的理论让大家有更多的思考。其实人工智能这一块，我之前也讲好多做语音的公司，做视觉的公司，然后很多初创的企业，如果说做得早的话其实还好，在近几年开始做的话，其实我当时给他们的建议就是说不要再去做了。因为做语音、做视觉，其实现在的BAT一旦切入，当时就跟他们讲，这个东西最关键的是数据的接入，你没有数据的来源很难去谈人工智能这一块怎么去做，无从谈起的。其实现在也印证了，百度、阿里、腾讯全部在人工智能这块去发力，不能说最不好的方式，而是说他们最擅长的方式就是把东西做出来，然后免费开源。这个时候你做的这家公司肯定就完全没有意义了。
那在人工智能领域到底有没有机会去创业或者说到底怎么去从人工智能领域拿到一些创业的点子？我的感觉是把人工智能当成工具，而不是说天天喊人工智能的技术。当成了工具之后你去找一个场景能让它解决更多的问题，我感觉这可能是一个好的思路，虽然说是这个角度比较小，但是一旦找到会解决很多实用的问题。这个相当于是把人工智能真正的落地了，而不是说把它变成一个漂浮在空中的口号或者是炒的比较热的概念。所以人工智能创业门槛可能更多的是在找角度、找场景，为人工智能当时的工具这一块去做。
智能硬件领域还是比较熟悉的，它的门槛其实最重要的是三方面，一方面就是团队，一方面就是钱，第三方面就是产品与定位。头两年这种硬件公司是比较难的，再有后面产品的创新度以及供应链的整个把握程度，包括渠道的建设能够更好的成熟。所以在早期硬件有一个好的团队，然后很充足的精神，再加上你们的产品团队定位和理念一定要去找准非常精准的用户群。这三方面就能把整个智能硬件的公司做的还OK，还不错。这是我想说的。
王昊为：我谈一点感受，因为刚刚从CES回来，然后有一个非常深的感受就是人工智能真的火了。举Google的例子吧，Google在今年CES上就打了一个点就是它的智能语音助手“Hey Google”，在拉斯维加斯的轻轨刷了屏，在CES主会场有一个非常独立的区域，打的主题就是“Hey Google”。同时在他的整个会展期间展出了大量跟现在各个厂商合作的产品，去已经落地的产品，包括了手机、电视、有屏的音箱、无屏的音箱，还有家庭所用到的安防、监控等等助理型的设备。一个是Google，另外类似的还有像Amazon Alexa，还有国内的（Dus），就像刚刚说的人工智能为大家去铺路提供工具。软件层面是这样的，硬件工具套件上也是同样的道理，软件机构也已经提供硬件的套件，基本上是非常成熟的体系了。现在而言还不够客观，当然他们会非常快速的积累、增长，然后完善它的一种平台体系。
还是回到刚才的话题，它到底有没有门槛？一定有，但其实最核心的点还是在能不能借用这个平台，借助这个工具，然后找到真正的用户场景，这是最关键的一点。OK，
叶滨：因为我们一直做教育行业，其实我对教育行业和人工智能结合一直关注的比较多。我先说一个小故事，前两年在线教育比较火的时候，大概从新东方出来了上百个创业团队，而且每家出来创业都号称要颠覆新东方，那时候俞敏洪也比较紧张，确实那时候大家也对新东方的传统模式不太看好。后来熬了两年，有一天俞敏洪出来讲话的时候很高兴，你好，两年过去了，出来号称颠覆新东方的公司挂掉了，新东方的股票又涨了很多。说到对家长教育最关注的是提分，今天很多的东西不管是O2O也好，还是说各种人工智能的学习也好，你的东西做得再牛，我就找一个老师在微信里看你做作业，你看到最后是哪个提分效果好。我记得当时俞敏洪在一次演讲当中去讲的。其实这是一个挺有意思的例子，我觉得在教育的这个层面上，其实老师的参与还是非常重要的一件事情。
比方说，我们今天知道Alpha Go下围棋已经超过了柯洁，Alpha Go是教孩子学围棋这件事可能还是有难度的。这时候可能是下棋的人远远没有Alpha Go老师能够去引导，从围棋基本的规则开始，基本的定势开始去提高，一定是比Alpha Go最好的。这里面对教育因素来说，绝大部分是应用人工智能的技术，最大的挑战是离不开老师的，因为老师提供的是监督、督促、辅导，包括引导的作用。那怎么样把老师和科技结合在一块去做事？因为如果说只有老师，那确实是它的传统模式和效率会比较低。但是当老师和人工智能在一块的时候，和智能科技在一块的时候会有一个问题，老师会说这东西你的方式方法跟我不太一样，我觉得在教育今天最大的挑战在这个层面。包括今天像流利说的例子里面说的是VIPKID，其实这代表两种不同的切入点。我觉得未来最理想的方式应该是有真人老师和像流利说这样的科技，但是今天怎么样结合对整个教育还是最大的一个难点。
吴卓浩：其实在座的各位在刚才的分享当中都提到了很多自己曾经遇到的各种各样的难点，然后遇到的一些困难。反过来说，再回过头来看过去这么多年的经历，其中有哪几个你认为说是对你能带来最大的挑战？如果说对于在座的各位，在座的创业者或者从业者，从进入这个领域来说有什么样的方式是有可能来规避这个领域当中遇到的最大的挑战和困难？
叶滨：其实对TheONE这样的一家公司来说，从最开始的想法是说通过科技的手段，然后提升大家学钢琴的趣味以及学钢琴的效率。可能对TheONE来说，过去经历的最大挑战就是说科技和服务怎么去结合。今天我可以宣布一下对于TheONE已经开始从一个智能乐器的公司开始做音乐教育的公司，我们今天也做了在线的教学，包括在线的音乐课的教学，包括接下来会开出直营店和加盟店，为什么从科技介入的产品公司也会开始做自己的直营店？就是因为从人性的角度，绝大多数的家长把四五岁孩子学钢琴这样一件事，最容易接受仍然是现场的场景，有一个真人的老师让孩子从音符到软米（音）学起，这是相当长的时间。如果是四五岁孩子学钢琴肯定还是线下的场景为主，只是说今天在线下场景为主的时候，怎么样通过科技的手段提升他的体验这是比较困难的事情。我们是通过企业的探索把真实场景这件事解释一下。
王昊为：其实刚刚吴卓浩在分享就提到了，虽然在传统的互联网、移动互联网、人工智能产品设计切换的过程当中，整个产品的设计和思维是有变化的。我举一个非常典型的例子，现在刚刚做完了一款智能手机音箱，这个设备跟手机跟平板很大的一个区别，跟纯的智能音箱区别就是它有屏，同时可以离交互，非常奇怪的事情。往往经过将近十年的用户教育，就是看到了用户就点，那你怎么解决这个问题？当时在定义产品最大的设计原则或者拆分几个设计原则来规避问题，然后要原理屏幕。更多的时候设备是要满足在家庭当中的闲暇和空档的时间。
当妈妈抱了一个两三岁的孩子，不管是在喂奶还是在陪他玩游戏的时候，这个时候给他放儿歌不需要再抱着他走到沙发边或者是小心翼翼的盯着他不让他慢跑，拿手机或者摇控器去给孩子放一首歌或者看一个视频，尽量避免这种情况。让屏幕的信息是足够大的，足够简约的，而不是像手机和平板一样小的屏幕内显示足够的信息，同时让设备具有相当的适应能力，用户可以跟设备保持3到5米的距离，可以自由的交互让它满足我的需求。我们最早做得是视频通话机器人，那个时候考虑到用户的使用习惯，有很多的点击行为，但实际上到2017年中开始规划智能视频音箱的时候，更多的考虑到切换到智能音箱上面，所以在产喷架构上做了调整，一定要让用户远离这款设备，注意到不是一款沉浸式设备。谢谢大家！
常琳：我们遇到的最大问题，其实和大部分的智能硬件公司遇到的问题是一致的，大部分智能硬件的公司都不赚钱，都赔钱。别看智能硬件的公司每天都风风火火的，做的产品包括和CES上，很多深圳的智能硬件公司都过去了，但是大部分的智能硬件公司都不赚钱。我们怎么去解决的？2016年的9月份推出了第一代Aelos的智能硬件产品，但是推出来之后市场的反映和面向C端的，整个的反响和销售情况都不是特别的好。当时拿到的反馈是什么？人形机器人普遍的问题就是看一看就是热闹，没有人说花三千块钱、四千块钱这样的机器人拿到家里。并不是一开始想象的说这个产品足够酷，就引起很多的爱好者和青年人和小孩家长把这东西买回家去玩，完全没有这样的一个情况，这也是很多硬件公司会有的情况。因为他们感觉自己的场景做得特别好，拿到市场上去检验的时候不行。这个时候我们就要解决的是怎么去赚钱，怎么去拿我们的公司技术和产品去赚钱，其实就是需要去找落地化的场景。
大疆比我们当时要困难的多，因为当时资本市场的热度没有人去关注到底是什么有很多的概念。他当时跟别人去讲的时候，经常讲到一句话非洲人，没落地到市场化的场景上，非洲人不用，说白了就是非洲人有什么用？2008年汶川大地震因为李克强（音）老师要到里面去救人，他说不要让人进去，太危险了，马上上了摄像头进去搜救。在汶川大地震之后，所有的像电视台包括像各种的综艺节目航拍有了需求。从航拍开始到消费类电子说，这个时候发现从非洲到航拍，从技术变成了市场的角度。
之前在跟别人聊的时候，也会说我们的机器人是国内走得最快的，最好，但这不是市场要的。但这之后思考怎么走得快和发挥市场的优势，前后切了教育和CES发布了两款机器人，能够让它在技术优势上体现到市场的需求上，这是最大的一个难点。就是说你要把你解决的问题上去凸显出来。我们其实2017年的5月份推在教育板块的尝试，一经推出非常好的解决了整个的销售问题，因为它是切实可需的一个东西，而且它把它变成了一种刚需的产品，但是人们不可需求的。你跟别人讲的时候，之前跟别人聊客户，可能10个客户去求人家你先拿点货试一试怎么样，但是做教育产品的时候就会发现10个人拿了之后都在求我们找我们做这样的事情，完全是不一样的概念。所以有一个好的技术怎么样落地到好的市场上的点上是非常重要的。
东人：我们在整个做企业过程当中遇到的最大问题，在于我们做得行业太新了，市场是新的，产品也是新的，整个行业也是新的，技术也是新的。其实我们做的这样的机器人应该是整个机器人领域需要最多的，但是很遗憾其实AI和机器人结合的有多种没有我们的机器人，也说明我们太新了，新就有几个难度。第一首当其冲的肯定是技术难度了，其实我们中国人非常聪明，最大的一个特点、最强烈的能力是模仿、抄袭的能力，老外有什么东西，我们很快的可以把它拿过来，然后抄一遍，抄一遍之后发现不足改进，然后做一个更好的东西。这种拿来主义借鉴再往上走一步，我们认为是最好的，可惜放眼全球没有一个成熟的商业逻辑系统可以供我们抄，所以每一步都得自己研发，这是一件很难的事情。
第二件事情是穿戴的机器人解决的问题是辅助人和增强人的力量。分成两个层面，一个层面是正常人需要更高的力量，我们给他辅助一下。比如说他想举一个更重的东西，跑得更快，跳得更高等等这样的场景。另外是当人的运动机能下降的时候，比如说各种疾病导致你致残或者是由于年龄的上长导致腿脚不便，各种运动，机能下降的时候通过机器人提高他的生活质量和恢复正常的能力。但是整个过程当中想给人做一个非常好的配合特别难，因为进化了前百万年，我们人的每一个动作都是非常的高效、非常的节能，你想用一台机器，通过机器给人的助力，又让人不会感觉到不舒服是一个难点。所以在整个机器人应用上采用了和人神经网络图差不多的结构，像人最前端有感知器到传输神经等等，我们也是前端有信号传输器再下发到驱动器到人的模块进行人接协同。我们在技术上的难点，最大的就是人机耦合，是非常高度的人机耦合的产品。场景很多，但是针对每一个场景细节的优化，可以说是处处体现了人工智能的作用，这还是有一定的难度。另外，由于太新，市场上能接受，还是不能接受，需要有一个时间的沉淀。
吴卓浩：特别感谢大家的分享。我补充一句，创新工场也投了一个在美国的团队（Supersats），就像你说的世界上没有哪一家能够做得特别创新，所以我特别希望跟你对接一下看看咱们中国团队干的好东西。由于时间关系，特别感谢这几位特别优秀的创业者给大家带来这么干货的分享。谢谢大家！
