索尼,谷歌,三星,LG,联想,HTC 和苹果等公司拥有各种硬件的优势,而且有大量资金来提供支持。 与此同时,不同的创业公司试图成为 消费 VR / AR 内容平台。 再次强调,大型媒体公司除了与亚马逊,Netflix,Apple Google和 Facebook 等之外,还将现金投入到广告和营销平台(即 Oculus,SteamVR)并为内容提供资金支持。
创建 AR 和 VR 体验需要艺术专业知识,而不是在 2D 的基础上设置。 这就相当于摇摄、变焦和独白这些技法将照片跟电影区分开来。希望人们将手机用作头戴设备或在家中安搭建设备已经行不动了; AR 和 VR 内容仍然处于萌芽阶段。。
创立“人工智能公司”相当于创办一家云计算公司,一家手机公司或一家互联网公司。Salesforce、Facebook 和亚马逊这些公司成功的背后,都是无数创业公司的失败。此外还有许多传统巨头公司率先利用了人工智能技术。有些失败的初创公司可能在人工智能热潮中也拿到投资并招募到了人才,但没有技术来构建实际的业务,他们并没有办法走得很远。
空间技术
从互联网进入太空领域的企业家伊隆·马斯克向全世界证明,非航天业内人士也能建立一家太空技术公司。
不要急于为太空经济建设基础设施。 正如马克吐温的名言:“历史不会重复,但总会惊人地相似。”工业革命期间,铁路建设投资者亏损了数十亿美元,但却让铁路运输业受益。当初投资互联网基础设施的投资者也亏损了数十亿美元,但后来的电商、社交网络、移动和 SaaS 公司却从中受益。那么,火箭发射、空间通信、太空采矿和微重力实验室服务这些太空技术的前景又会有何不同呢?
应该建立能够利用太空技术为巨大的现有市场以及未来市场提供服务的公司。SpaceX 满足了当前政府和商业卫星运营商的需求,Planet 设计打了一种新型卫星,为低成本,高频次的地理空间图像创造了全新的市场。
在制定建造、发射、服务或提供通信服务卫星的计划之前,花点时间把太空抛在脑后。假设你正在构建一个具有前期成本(即设计,构建和发射卫星)的通用企业,并且与其相关的资金存在一个长尾,这笔资金必须产生比另一项风险大得多的回报(用财务术语来说就是内部收益率),这种回报必须足够大以弥补未推出产品开发成本以及在某些情况下新兴市场所面临的风险。
无人驾驶汽车
创立一家公司致力于克服自动驾驶汽车的各种障碍,这对于创业者来说是一种很难抵御的诱惑。
不要做一家大而全的无人驾驶汽车公司。在这一领域有近 50 家大公司专注于各种专业技术,从传感器到计算机视觉和物体/人体识别,到行为预测路线规划,汽车跟其他汽车和道路的通讯等等。在后端,有很多公司正在打造开发工具、地图,乃至网络解决方案,以保障汽车的安全。
无人驾驶技术仍然处于早起阶段,以至于无法确定这些项目将如何相互匹配。 我想提出的一个类比是无人驾驶就像在 20 世纪 60 年代的计算技术:IBM 包揽了全部,除了生产编程环境,编译器和在其机器上运行的功能外,IBM还制造芯片和电路板。甚至 IBM 把擦屏幕和键盘的擦拭布造出来我也一点不会惊讶。
仔细了解公司涉及的供应链,如果始在传统车辆上加上辅助驾驶功能,那么你需要了解汽车行业供应链的性质,这个供应链历来是创业公司的绞肉机。你的公司有什么特别之处,能够再这个创业公司举步维艰的领域脱颖而出?
如果你正在开发机器人汽车技术,那么你的专业技术能够顺利地借入创业公司或大公司的研发部门正在构建的系统?我猜这不是一件容易的事。我的猜测是:它变得很简单。 在开始构建技术之前提前了解你的潜在客户。 避免为每个买家重新设计的产品,这不利于企业的快速发展。
人机接口
通过我们的头脑来控制机器,或者通过机器控制大脑,这些已经出现在科幻小说的领域。近来,科学家们利用前沿的人工智能仪器深入研究了我们的大脑,为了治愈疾病和开发未来的人机接口。
不要尝试打造可由我们的头脑或心智控制的机器。我们生来就有一个非常精密复杂的脑机接口:我们的身体。 早在轮子发明之前,我们就能够交流唱歌,跳舞,画画,写作,创作音乐和讲述故事。我们的视觉,听觉,听觉,嗅觉和触觉,加上我们的本能,已经成为我们大脑中的高速公路。
与我们身体的输入/输出系统合作,创造难忘的体验。这个建议听起来耳熟吗? 没错,这就类似与 AR / VR 领域创始人应该做的事一样。摇杆对雅达利游戏机的成功至关重要,然而,但说服玩家不断往街机里投硬币以及让父母掏出高达 800 美元(经通胀调整)购买雅达利 2600 游戏机的乃是吃豆人和乒乓这类经典游戏。
脑机接口,再加上视觉,听觉和嗅觉,并使用一个人的历史数据进行训练这能否提供一种令人难忘的体验呢?这种由人工神经网络为个人定制的刺激组合,是否能为我们带来无与伦比的感官体验?
教育
教育领域非常可能出现颠覆,我们已经看到 edX 和 Coursera 向全球各个角落提供世界上最优秀的教育,并且这一领域还有很多创新空间。
不要在整个古典教育模式的范围内构建。我们现在的制度是在大萧条时期后出现的:当时和现在的社会规范,职业概况,雇主和大学生期望完全不同。在我父亲那一代,预计四年大学教育将决定他毕生的职业。再加上两到五年的研究生教育带来了额外收入和额外工作保障。
目前,一名承担着 25 万美元大学贷款的毕业生并不具备偿还这笔钱的能力。将传统教育的组成部分移植到数字平台上,这只不过是在已经拥挤不堪的教育市场上提供了另一种选择。
为了满足不断变化的职业需求,我们应该能够始终如一地预测和匹配大学生们所需的才能。 专业知识正在迅速渗透到劳动力的各个方面,与新闻报道相反,这不会改变员工,而是在增强他们的能力(详见下文)。
发明与学生一起发展的教育工具,并陪伴他们的整个职业生涯。一个有价值的终身教育软件可以预测职场的需求变化,并定期提供辅导。这个概念对于医疗保健专业人士来说并不陌生:他们需要及时了解相关文献并随时重新获得认证。 可悲的是,在那些监管要求没那么严格的领域,专业人员必须具有远见卓识,才会主动寻求自我培训,这对于随着年龄增长,这件事也越来越困难。
此外,医疗保健领域以外的数据还没有得到成功传播。 人工智能可以用来为特定领域建立最佳实践并进行传播吗?未来的学术工具能否预测职场发送的变化并提供定制化的培训?
区块链
加密货币背后的波动性和热潮,再加上区块链专业技术的能力,已经使许多企业家考虑加密货币领域。
不要成为投机热潮的受害者。许多人似乎已经忘记了 90 年代的IPO泡沫。当时,任何与“互联网”有关的公司,只要上市,股价就能一路上涨。一些人购买股票,仅仅是因为他们觉得股票会猛涨,直至泡沫破裂。同样的事情发生在寄希望于投机区块链、加密货币概念。
问一个直截了当的问题:区块链技术将如何帮助你的业务? 是否能实现一种新颖的产品?它是否增强了当前产品的单位经济效应? 是否会加速渗透或改善网络效应?
对于那些寻求进行 ICO 的人来说,在你构建网络业务时,应该强有力地证明你的加密货币如何增值。 区块链的哪些属性将成为这种价值创造的核心? 构建一个强有力的预测,研究额外客户和交易数量如何创造内在价值。
机器人
有关机器人是创造还是摧毁了工作的辩论十分激烈。 高效的计算、算法和低成本的传感器和执行器为创始人创造了迷人的自动化公司提供了可能性,这可能会导致一个额外的生产力和侵略性人力队伍。
不要试图替代人。在过去的历史中,发明家们构建了模仿人的智能设备。 不过,最赚钱的机器可能是增加人口的人,而不是替代人类。 不要试图构建一些双足类人形来发挥机器人管家的作用。 不要试图构建一种可能取代制造厂人工的装置。 不要构建比人类更快地进行分拣机器人。
为人们赋权。装配流水线技术的普及,提高了工厂工人的效率。输送带和条形码已经成为每个订单履行中心的标配,因为这能帮助人们更快地分拣货物,并更快完成订单。
工厂和仓库中可能已经存在大量自动化应用:人们如何获得额外的辅助?运营商的资金回报率如何? 这种回报是否适用于众多的潜在客户,还是仅限于一小部分潜在的有特殊需求的客户?
无论是造一辆车还是造一部 iPhone,亚马逊的订单,洁净房间,洗碗,整理床铺甚至美食烹饪,我们提出的问题都应该是:1、机器人如何让员工的生活更美好。2、机器人对人类工人的效率做出了多大的提升?一切都要以人为中心。
这里的建议是类似的:优先考虑个人。 吸引优秀的,具备多种认知的人才,坚持这种传统,将使你的创业公司能够通过很少的资产起步。投资方将快速看到这种这种可行的模式,并为公司带来资金和专业知识,这可以吸引更多的人才和资金,创造一个良性循环,让你的公司成为同类中的佼佼者,创造出全新的产品和技术。