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李志飞:创业公司没有增长 就跟死亡没有区别

产品:

算法只占整个产品开发的30%

商业和科研的本质是不一样的。很多技术创业者都走不出技术或者算法这个阶段,他们不知道什么叫产品,什么叫解决方案,把创业当作科研在做,结果很快就失败了。

光有算法是不够的,还必须快速围绕着算法在一个具体的场景里做出一个端到端的产品(To C),或者一个解决方案(To B)。

比如我研发出了一个语音识别的系统,但是这个算法不是一个通用的算法,它可能刚好在我训练的相对安静的环境下可以使用,在给投资人做 demo 的时候是ok的,因为大家面对的是黑乎乎的屏幕,没有任何用户体验可言。

但是如果这种算法应用在 APP 上,在环境相对嘈杂的地铁、公交或者街道上使用的时候,用户体验就会非常糟糕。

所以,要做成一个产品,除了有基本的算法和系统之外,还必须有具体的应用场景,让用户有一个良好的使用体验,并在此基础上不断优化。

出门问问现在应用的场景有智能手表、智能音箱、智能车载等,每应用于一个新的场景、新的设备的时候,我们的算法本身就要去做很多迭代和优化。

算法只是一个起点,它离一个真正的产品还有非常远的距离。

当你基于语音算法做出一个产品的时候,可能这个算法本身只占你整个开发的30%都不到,另外 70% 都跟这个算法没有什么关系。

规模化:

能够支撑自身研发和未来竞争

做出产品或者解决方案还远远不够,商业上看的,是你到底有多少用户,以及这个用户带来多少营收和商业价值,能不能形成一定的规模化。

这种规模化要能够做到:

第一,能够支撑自身研发的迭代;

第二,可以通过这种迭代和规模,抵抗未来的竞争。只有这样,才能对所应用的场景有一定的控制力。

这个时候就需要深度思考。所谓深度思考,就是说你脑海里要有一个模型,能够把一段话或者一个事情量化。比如10万规模的时候是什么样子,50万的时候是什么样子,100万的时候是什么样子。

以价值 1000 元的智能手表为例,如果做出了 10 万台的规模的话,就可以cover(覆盖)一些材料、模具成本和基本的研发费用。

如果要想cover(覆盖)成本的话,就需要达到 50 万台的规模。

而如果做到了 100 万台的话,那就可以形成足够高的壁垒。尤其是面对华为、小米、三星这样的竞争对手,你对所在的场景是有一定掌控力的。

但是如果有 BAT 或者谷歌这样的超级巨头想闯入这个领域的话,那么 100 万台的规模就没有任何意义,原先可控的场景又变得不可控了。

因为巨头们不靠硬件赚钱,他们可以进来之后先扔“炸弹”,把市场搞乱,把量做上去之后,再通过后面的软件服务去变现。

所以,规模化的程度取决于你处于什么样的市场,以及你自己处于什么样的阶段。

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