人工智能创业项目，想清楚这六点很重要(2)

一横 就是指你提供的技术服务。通常 一横 能服务很多行业，一定要找到1、2个，你认为最有市场机会，最适合你的垂直领域，深扎进去做 全栈 ：把技术转化为产品，然后搞定用户卖出去，实现商业变现，再通过商业反馈更多的数据，更加夯实自己的技术。一句话讲，要做技术、产品、商业和数据四位一体的 全栈 ，这就是 一纵 。这才是的商业模式。

在垂直外的行业，因为没有利益冲突，你仍可老老实实的做技术服务。这样的话，商业上你能吃透一个垂直行业，技术上你还能通过横向合作，形成更多的数据回路，从而夯实你的技术。这个就是 一横一纵 理论。

那么对于技术公司，从 一横 走到 一纵 ，要选哪个垂直领域，取决5个关键因素：

市场空间够不够大？

做垂直领域的全栈，还是做横向的技术提供商？取决市场空间哪个更大。找对垂直领域，即使只占一点点市场份额，也可能比做 一横 全归你的收益大。拿美图公司举例，他们有美图秀秀、美拍、美颜相机等APP，同时还会跟很多厂商合作，提供相机拍摄的美颜效果，你可以理解这就是技术服务。

但研究2016财报后，大家知道美图秀秀选的 一纵 是什么吗？就是美图。以上提到的技术服务都远没有垂直做美图赚钱。美图占了公司全部营收的93%。虽然美图去年的销量大约在74.8万台，仅仅只占国内市场全年销量5亿多台的不足0.15%。

行业集中度如何？

做 一横 技术提供商时，最担心的是你的上游或下游过于集中，或者说头部效应越明显，对技术提供商就越不利。举个简单的例子，IDC时代，HP、DELL等厂商卖服务器，都是直接卖给各IT公司，大家日子过的都很滋润。但2010年之后就很难做了，因为出现了。

提供的厂商就那几个，两只手就能数出来。而且头部效应极其明显，仅阿里云一家占了50%以上份额。如果你是一个技术提供商，在跟这么垄断的行业去谈判，你会发现没有任何筹码。所以现在就很悲催，假设我是阿里云，会让你列出BOM成本，我就给你5%或10%的利润，这个生意就很难做了。

在这种情况下，你当然有意愿也往上游走。但带来的问题是什么？如果上游集中度高，说明这事的壁垒很高，你作为技术提供商想往上走，同样很困难；如果这个上游集中度低或客户很零散，对你是件好事。但是你也没有太大动力往上游走，因为这个市场本来就很零散，你即使杀进去，可能只有1%的市场份额，而且使得99%的人都变成你的竞争对手了。这是个悖论。

技术是改良还是革命？

如果你的技术创新对这个垂直领域是革命性的，就越有机会走到上游。如果只是改良性的，你就老老实实在下游赚个辛苦钱算了。 越是颠覆性的东西，越有机会往上游走。因为上游越离不开你，意味着你有机会做他的事。

打个异想天开的比方，如果你能提供一个 待机一礼拜 的，那你就可以考虑自己做，你的只打一点：一星期不用充电，而且是全球唯一！就这一点可能就够了，因为这个技术是革命性的。相反，如果是改良性的技术，例如你的待机只是比以前多了10~20%，那你还是老老实实卖吧。

双方壁垒谁更高？

技术提供商的壁垒和上游客户的壁垒哪个更高，也决定做 一纵 的成败。拿比较火的直播平台而言，现在都有美颜功能，例如给女孩长出个耳朵那种，这个通常都是第三方提供的技术。技术本身的壁垒并不高，很多公司都能提供，虽然效果有一些小的差异，但你没有明显优势。

可是直播的壁垒相当高，这事有网络效应，用户越多会吸引更多的美女主播，因为能赚到更多钱，美女主播越多，也会带来更多的用户。同时你舍得花钱，需要很多资金来买流量以及签约很NB的主播。所以这个事壁垒很高。你做技术提供商壁垒不高。这种情况下，虽然技术提供商只能赚个辛苦钱，但是仍然完全没有机会往上游走。

到底跟团队基因相符不相符？

能做得了技术服务，不代表能做垂直解决方案，做全栈，因为团队不一定有行业经验，这是很大的问题。亚马逊的无人Amazon Go出来之后，国内不少技术团队也想提供类似的技术，甚至想做2C的。

与他们聊完后，我都会劝他们再考虑一下，你的技术再好，对于用户而言，他买东西的时候，会看这个有人还是无人的吗？不会，这不是优先选项。他首要考虑的还是 哪个离我更近，以及我想买的东西这个有没有。

从这个意义讲，这又回到了的本质。所以如果团队没有的基因，没有懂的人，就别考虑自己开的事。这时候，很多人可能会问 那我找个懂行业的高管不就行了么？ 这事没那么简单，如果CEO不了解行业本质，其实是很难靠一个高管去弥补的。

我特别相信基因决定论，如果任何一个新的商业，BAT找个懂行业的高管就能搞定了，那中国的生意就全是BAT的了，就没公司什么事了。BAT，一个做搜索，一个做，一个做社交。其实他们3个都把对方的事情已尝试了一遍，最后都不成功。所以大家能做什么，不能做什么，跟这个公司的基因是高度相关的。

第六个问题：2C vs 2B

最后一个问题，简单说一下，科技成熟都需要一定的时间。因为从任何技术普及演进的角度，几乎都延续了先是从（航天）、到政府、到企业、到B2B2C、再到2C这个规律。也一样，目前在2C市场还不是很成熟。

简单说，在个人消费者市场，出货量大的只有4类产品：、、STEAM类和亚马逊ECHO为代表的智能音箱。为什么2C市场早期的普及有一定的困难，简单讲几个原因：

1. 产业链不成熟

我做一个创新的东西，成品有10个部件。每一个部件都得自己做，而且因为出货量不大，每个部件都没有规模效应，这就导致每个部件都很贵，那你最后做出成品一定很贵。这是非常大的问题。

2. 2C是额外花钱

这也是很重要的一个问题，2C端的用户因为自掏腰包、额外花钱，所以对价格通常比较敏感，产品很贵就是一个很大的门槛。

3. 2C产品的用户期待度高

用户买了这么贵的东西，自然对产品的期待度会更高很多。大家觉得我买一个回来，恨不得什么都能干：又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清洁、又能讲英语。但这是不现实的，现在的技术成熟度离此还有些远。

相对于2C端，这些问题在2B端却不是问题。

1. 2B端对价格承受能力更高

首先，企业对价格的承受能力显然比2C强很多。你说一个2万，2C消费者不可能买，但企业问题不大，企业对成本承受能力高。

2. 2B的核心目的是降成本

举例，10万块钱一个，听起来很贵。但一个替代你2个岗位。这2个岗位一年也得10万块钱，还不算四险一金。然后这能工作4年，这一下成本只有你原来的25%，甚至不到。那么企业一算账，觉得还是很便宜。

3. 2B可以采取人机混合模式

还有2B端的应用更简单一些。一方面大多是单任务，只要做好一件事就行了，实现起来简单。另外，很多都是以 人机混合 模式在作业。也就是以前需要10个人干活，现在我用替代一半人。简单重复的工作用替代，复杂的用剩下的5个人，这就是 人机混合 模式。

举个例子，现在国内外已有很多安保，按固定路线去巡逻。你可以理解为移动的摄像头，当然算法上肯定加入了一些识别的东西。固定绕路线巡逻，这个完全可以交给来做。难的是，在巡逻的过程中，如果发现有老太太摔倒了，让扶起来，这个目前还做不到。

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