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盾心科技创业 4 年经验谈:AI 创业选择太多,该如何避免「

发表于 2020-07-26 | 收藏506 |

盾心科技创业 4 年经验谈:AI 创业选择太多,该如何避免「

作者:AppWorks 媒体公关总监 李欣岳

2014 年成立的 Umbo CV(盾心科技),是台湾 AI 新创中,成功进入欧美市场的典範,在超过 30 个国家有长期付费企业用户。

Umbo CV 专攻智能安全监控,研发拥有自我学习与分析能力的影像辨识技术 ,所打造出的软体平台可透过监控的影像 Data,学习并辨识影像中人、车、动植物等物件,以及侵入、群众聚集、火灾等特殊事件。除了软体平台,Umbo CV 也开发出搭配用的硬体摄影机,用 AI 科技,改变了监控产业原本要靠保全以肉眼 24 小时监看的模式。

四年来,Umbo CV 已成功募得两轮资金共计 980 万美元(约 2.94 亿台币),同时也是 AppWorks Accelerator #9 校友。

AI 创业不缺好题材,只缺要「专心发展」的想法

创办 Umbo CV 之前,关宇翔曾任专业安控公司产品销售主管,从早期阶段便参与公司上市的过程,对于安控产品的国际市场拥有深厚历练。回顾创业经验,关宇翔认为,AI 市场的风口已经打开,现在是创办 AI 新创最好的时间,但在现阶段,AI 新创最大的挑战,反而不是缺少前景看好的创业题目,相反地,正因为人们对 AI 应用有各种期待与想像,有太多创业题目可选择, 如何将有限的资源与时间,「专心」地投入对自己最佳的创业题目上,才是 AI 新创最重要的课题 。对 AI 新创来说,如何选择创业主题?如何避免外界干扰?如何制订发展策略?以下是关宇翔的经验分享:

Q: 为什幺会选择安全监控作为 Umbo CV 的创业题目?

A: 一开始的想法并不複杂,只想到自己。因为我在这个产业待过不短的时间,知道业界碰到的问题,以及预估未来将往哪个方向发展。我发现,很多来自客户的需求,和现有产品间有一个 Gap,那个鸿沟看起来是有技术缺口的,我当时就在思考,这个技术缺口,是否现在能够补上,后来才去看一些 Machine Learning 的技术,也在业界询问了一些人,慢慢把创业团队组起来,才确认这个技术可以做,在我创业那时,也正好是 AI 準备发展的阶段。

我们做的是跟 Computer Vision 相关,在安全监控产业,最独特的地方,在于这是全世界影像 Data 最大的领域,比 YouTube、Facebook 任何网站都大。这幺大量的 Data,感觉就是宝藏,可以为 Machine Learning 带来很多可能。

对我来说, 先发现了要解决的问题(安控产业需要用人力来监看大量影像,成本太高), 又发现这问题可以用 Machine Learning 来解决 ,而 Machine Learning 又需要大量的 Data 来训练,这完全是一个正向的 Data Cycle,所以就决定要做了。

Q: 现在这个 Gap 还在吗?

A: 技术上的 Gap 还有各式各样的发展空间。这个问题回到根本,是 Machine Learning 和 Computer Vision 在几年内可以解决多少问题,这里面还有不少很大的 Gap,每一个都能再切成更小的 Gap 等着被满足,差别是解决的是大问题或是小问题。 我们切入的领域,是比较属于一般性的大问题,所以优先选择这个题目来做,目前客户对我们也算满意。

AI 创业做什幺好?做最多客户愿意掏钱、让客户转换成本最低的产品

Q: 现在还是 AI 创业的好时机吗?还是最好的时间已经过了?

A: 我相信现在应该不会有人怀疑 AI 只是昙花一现的热潮,已有太多 AI 应用融入人们的生活,它绝对是典範转移的重要趋势。比较有趣的现象,反而是人们对 AI 的期待越来越高,今天做了这些、明天希望还能做更多,这样的期待,会 Push 所有做 AI 的企业,持续去开发更好、更先进的产品,这背后,会有很多创业的机会。

Q: Umbo CV 的 Know-how,从外在角度来看,主要是影像 Data 蒐集的方式,以及发展出的演算法,创业至今,有想过将这些应用在安全监控以外的产业吗?

A: 其实这很有趣,因为我们是 AI 新创,一直有客户或机会找上门,要我们开发其他过去从来没想到的应用,很多人发想了一堆题目,来问我们能不能做?创业至今,这类的杂讯超多。

可能是大家电影看太多了,对 AI 有许多想像。比如说,我们遇过一个做海洋研究的客户,他们会用潜水艇去研究整个区域内的海洋生态,想要知道有什幺鱼?有多少?因为在深海,生物被照出来的样子,和陆上看到的很不一样,要用 Machine Learning 去辨识鱼在深海的行为,才能知道这是什幺品种。客户的潜水艇开下去,把整个区域的影像录起来,现在是由人来看,未来希望由 AI 来辨识。这看起来和我们的技术好像有关,类似这样的案子太多了。

Q: 身为创业者,听到这样的题目,一定很兴奋,如何选择做与不做?

A: 真的,听到这样的题目,会觉得 AI 实在有太多机会。但回到创业本身,Startup 初期,其实是思考如何让资源运用更有效率 ,在还有钱但尚未赚钱的时候,做对自己最有价值的选择,对 Startup 来说,这段时期最困难的,是如何在那幺多机会中选择对自己最好的那个,看起来似乎有好多产品可以做,但前景其实都不清楚,真正能找到 PMF (Product Market Fit) 的可能很少。

对我们的团队来说,因为在业界的经验比较久,比较能判断哪些问题可以解,解了之后做什幺产品比较卖得动,如何把商业模式建立起来。因为我原本就在这个产业,所以选择比较容易,若今天要切入农业做 AI,重新累积产业知识,成功的机会可能不大。因为资源有限,研究也需要时间,跟我们专长领域差异太大的都不会考虑。

比较难决定的,反而是那些跟我们类似,好像稍微改一些,就能符合客户的需求。到底要改吗?这背后都是时间与人力成本,此外,一旦改过去,原来的东西还做不做?两边哪个市场或机会比较大?这是比较难的问题。我们的确也曾经选错题, 刚开始觉得只要稍作改变,就能切入更大的商机,结果并非如此。

在这件事情上,我们走了不少冤枉路,后来归纳出一个道理: 做最多客户愿意掏钱买、让客户转换成本最低的产品 。因为 Startup 真的没有办法想那幺长远的事情,去争取一、两年以后可能会採购的大客户。那些我们决定先不做的题目,未必是错的,只是对我们的风险比较高。

Q: 如何建立做与不做的决策机制?

A: 我们会以 Group(小组)做决定,一起讨论这个东西做下去,成本要多少?值不值得尝试?风险是什幺?我们能不能承担?不同部门的人都会参与讨论。比如说潜到深海去研究鱼,我们会讨论这个市场有多大?客户有多认真、多少预算要做这件事?转换所需的技术要花多久开发?也许技术的人,会认为这样的技术转换需要两年的时间,那我们就不会做,因为太久了。

比较难的,是每个讨论的问题,看起来都可行,技术 ok、市场也 ok,这时候,做决定就要回到 Founder 身上。

Q: 过去的经验对判断做与不做有帮助吗?

A: 这可能跟 Founder 的个性有关,过去的经验是否有帮助,在于你多相信过去的经验,以及多依循既有的产业规则。我相信经验可以帮人也能害人。我认为有些经验,若在逻辑上是不可逆的,就不会去 Challenge 它 ,但若我觉得是可逆的,我会去 Challenge,很多产业规则也是如此。

比如说,因为我们这个产业叫 Security,大家对 Data 的安全性,要求比较高,过去的规则是这些 Data 不能放到网路上,必须是 Off-line 的,过往我在业界,可能 100 个客户中,有 95 个也都这样认为,但我不信这件事,就算所有客户都这样跟我说,我觉得他们只是还不理解未来趋势,类似这样的业界规则,会成为很多人创新的包袱,但我就觉得这可以被改变。

对我们来说,可能比较不信邪吧!Startup 本来就该这样,如果太依循过去的作法,会限缩自己很多的机会。Startup 是在夹缝中去找出机会,因为大家都把卡好位了,只有几个缝,若又把自己定位在不能变化,那就没有什幺机会了。不信邪的代价,当然很辛苦,因为要挑战既有的规则,但如果不去挑战市场既有的做事方式,突破会很有限,例如我们,如果当时没有去挑战市场既有规则,我们后来在 Machine Learning 上不可能做得这幺好,因为蒐集 Data 会变成很大的瓶颈。

盾心科技的创业经验谈:新创怎幺做决定,对公司发展最好?

Q: 新创必须去挑战的既有规则,对你来说是直觉还是理性?

A: 我觉得是直觉加理性,理性要有 Data Support。我觉得最难的,是要拿到对的 Data,才能用理性做对的决策。很不幸,绝大时候,创业用来做决策的 Data,可信度往往不够, 例如只有 50% 的 Data 是对的,50% 是错的,但我们又必须以此作决策,所以我说是直觉加理性来做决策。

Q: 但其实直觉很抽象?

A: 我认为直觉是一种生物特性,做任何决定,看起来是直觉,但背后一定都有更逻辑的原因 ,只是一开始未必知道。真正重要的,是即使是用直觉做决策,也还是要尽量找 Data 去验证。比如说,照着直觉做决策后,预期会达到 Milestone A、Milestone B,如果没有达到,那就要回过头去调整决策、去找问题出在哪里,这就是创业者该做的事情。 创业所需的知识太多,不可能有人全部会,创业者只能用所学与经验去做决策,但要能找到快速验证与修正的方式。

Q: 你自己验证或修正的方式是什幺?

A: 通常技术很好的新创,不用担心做不出产品,反而常常是看错 PMF,因为有太多 Sidetrack(分心、转移注意力)。甚至有时候,Sidetrack 才是对的,原本做的产品,转一下反而更好。

身为创业者,每次碰到这种 Sidetrack 出现,就是必须要不断 Check,因为很容易被骗。被骗一下还好,比较糟的,是被骗了太久浪费太多时间与资源,或是事后看起来,它是更好的选择但当初忽略了。我自己的经验,会用多个指标去检视这些 Sidetrack,如果是假的,也许十个指标中,就是有一、两个勾不起来,会觉得怪怪的, 这个勾就是打不下去,这时候就要去怀疑 。但这件事要小心,因为创业者通常比较乐观,常常会不小心就打勾了,但其实没有那幺好,但会 Check 的很开心,以为找到了新机会,我觉得这是一个 Founder 成长的过程。

现在要创办 AI 新创,我觉得专心最重要。因为外界对 AI 这个技术有太多期待,AI 新创很容易被 Sidetrack 影响,不断会有客户要你做 A、做 B,这个杂讯是多到超乎想像。

若是做电商,今天要加卖新商品,也许不是什幺大问题,但对 AI 来说,投入新题目的成本很高。包括建置 Data Pipeline 是很大的工程、AI 人才与设备的费用都很高,对资源不多的新创来说,不会有太多犯错、走错路的机会。所有新创都需要 Focus,但 AI 新创必须要有更多方式,去持续验证这个 Focus 是对自己最好的选择。

Q: Umbo CV 既是 AppWorks Accelerator 的校友,又是 AppWorks Funds 的投资案,为什幺会一直选择 AppWorks?

A: 从我们刚开始创业到现在,AppWorks 的帮助真的非常大。第一,是因为 AppWorks,我们才知道台湾有创业 Ecosystem,所以回到台湾。第二,我们回到台湾后,其实也是第一次创业,团队都是工程师,技术以外与创业有关包括财务、法务以及更多面向的知识,我们都是跟 AppWorks 的校友们一起学习,彼此互相帮助。第三,我们也在 AppWorks 的校友中,找到另一位共同创办人(编注:Umbo CV 共同创办人柯智文),他是从其他新创团队加入的,对我们后来开发硬体产品的帮助很大。第四,我们后来要第一次募资,AppWorks 带我们完整走过这个阶段,AppWorks 提供的投资条件,对我们非常 Fair,并没有因为我们是第一次募资,缺乏相关的经验而佔我们便宜。身为创业者,AppWorks 提供了我们所需的帮助,我们真心觉得很幸运能成为 AppWorks Accelerator 的校友。

更让我觉得很棒的地方,是 AppWorks 始终都让我们自己做决策,然后透过帮我们找资源、参考资讯来支持我们。身在新创圈,常常会看到其他创业团队,被投资人告知「应该」要做什幺会更好、成长速度会更快、这样对投资人更好,AppWorks 从来没有,只有问我们想做什幺?有什幺需要帮助的地方?Everything is our choice, and AppWorks always supports us。

Q: 谢谢,很高兴知道 AppWorks 真的帮助到你。展望 2019,我们可以期待 Umbo CV 有哪些突破?

A: 2019 年我们要正式进军日本市场,目前有看到一些不错的机会。过去因为我们比较熟悉欧美市场,整体趋势也符合我们的发展,所以成立初期就切入,日本则陆续有间断性的接触一些客户,现在来自日本的客户规模,已经没办法用远端遥控来服务了,可以进行小规模的布局。

针对我们产品服务的特色,我们会依据三个指标来选择市场。第一,网路基础建设要够完整,因为这牵涉到收集影像 Data 的品质;第二,人力成本够高,因为主要是取代传统的保全人力;第三,幅员比较辽阔,派遣保全从 A 点到 B 点要花比较多通勤的时间。日本市场都符合以上三个条件。

:AI 新创不缺机会,反而最需要专心》。意投稿者可寄至:[email protected],经编辑檯审核并评估合宜性后再行刊登。)

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