區塊鏈、人工智能和混合現實初創公司的引爆點
已發表: 2018-06-27創業失敗可以歸因於各種因素，但是當創業公司能夠建立大企業時，有幾個可能的臨界點
自過去幾年以來，初創公司見證了巨大的成功故事，一些新公司不僅大獲成功，而且改變了企業的面貌。
但是對於每一個成功的創業公司，無數其他的創業公司都未能成功。
啟動失敗可歸因於各種因素。 我們試圖分析某些技術的初創公司能夠建立大企業時可能的轉折點。
區塊鏈
每個人，甚至是對比特幣和不同加密貨幣形式的最大懷疑者，都對支持區塊鏈創新有好話要說，這有可能對任何形式的交易造成最大的破壞。 然而，區塊鏈技術已經建立了很長時間，我們還沒有看到它的任何主要應用。
可以說，由於區塊鍊是構建比特幣的技術，它的主要用途是作為一種支付系統，或者隨著它的發展，一種價值存儲。 區塊鏈的其他用例，如真實性驗證、分佈式存儲、去中心化交易平台、智能合約以及作為不可變賬本，都已經嘗試過，但沒有成功。
銀行業革命
當像比特幣這樣的加密貨幣成為一種無需中間人的無成本且即時的價值交換方式時，每個人都認為這將徹底改變銀行業。 然而，令我們懊惱的是，事情並沒有像預期的那樣發展，因為投機和貪婪佔據了主導地位。
比特幣並沒有成為一種功能貨幣，而是披上了數字黃金的外衣。 隨著交易費用的增加和完善所需的時間，“銀行革命”的炒作也顯著平息，儘管在全球範圍內採用率有所增長。
就連銀行也開始鬆了一口氣，因為他們自己對被數字貨幣超越的恐懼已經消退，至少在可預見的未來是這樣。
底層區塊鏈技術必須對每個人都安全可靠，而不僅僅是精通技術的人。 政府支持的銀行系統提供各種形式的證券，如 FDIC 擔保、ACH 的可逆性、身份驗證、審計標準，如果出現問題，還有一個調查系統，目前加密貨幣沒有解決這些問題。
最近像 Bitfinex 或 Coincheck 這樣的黑客攻擊表明，交易加密貨幣仍然不安全，特別是對於那些不精通技術和最脆弱的人來說，因為他們讓自己面臨更高的被黑客攻擊和垃圾郵件的風險。
基於區塊鏈的服務必須解決的其他主要挑戰之一是可擴展性。 為整個系統每秒處理數千筆交易並在網絡中的每個節點中復制整個分類帳的挑戰是巨大的。
還有多個分佈式賬本平台為數字業務提供動力，為可編程經濟奠定了基礎。 儘管通往可編程經濟的道路還很漫長，但直到有一個類似於 TCP/IP 為整個互聯網生態系統所做的統一框架。
智能合約等其他用例也很有趣，因為它創建了一個全球計算網絡，可以完全消除對集中式第三方的需求。 然而，智能合約還有很長的路要走，因為最近的 DAO 事件證明智能合約仍然可以被愚弄。
每個人都認為，區塊鏈可以融入現代生活的幾乎任何領域，然而，即使在區塊鏈技術誕生近 10 年後，也沒有一個領域被它接管並威脅到在位者。
其應用的想法很棒，但這種改變遊戲規則的技術的執行速度仍然太慢。 大約有 9 家區塊鏈公司獲得了 1 億美元以上的資金，但仍處於產品開發的早期階段。
人工智能 (AI)
雖然人工智能在電子商務、健康科技、教育科技、金融科技等不同行業中得到採用，但它也面臨著一些獨特的挑戰。 有許多初創公司聲稱使用人工智能，但遺憾的是，很少有人會成功並建立可持續的業務。
最大的挑戰之一是清楚地確定企業是否真的在使用人工智能來解決問題。 雖然大多數公司可能都在使用機器學習，但它不一定有資格成為一家人工智能公司。
為了獲得資格，系統應該基於自學習算法，並且能夠在不斷自我改進的情況下做出自己的決定。 為了使 AI 系統取得成功，應該正確組合其他技術，例如 NLP、深度學習和相關技術，而大多數進入 AI 領域的初創公司都沒有承認這些技術。
此外，每家人工智能初創公司都需要更多專注於技術的創始人，他們擁有物理、數學、認知、計算機科學方面的技能，他們可以建立具有大量數學和解決問題技能的複雜模型。 建立一家人工智能公司需要極大的耐心，尤其是在人才稀缺的情況下。 矽谷的 5 大公司為這些人才提供高價，很少有初創公司能負擔得起。
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印度初創公司走捷徑尋求資金
由於合適的團隊是擴展系統的核心，人才的（不）可用性是擴大 AI 初創公司規模的一大障礙。
深入了解潛在客戶以了解他們的問題並獲取他們的數據也很重要。 獲取數據是關鍵。 一旦數據可用，就必須對其進行清理、結構化和標記。 如果沒有正確結構化的數據，就無法訓練模型。 如果數據質量不夠好，就需要大量的資金和時間用人力來修復。
人工智能在每個領域都有很大的潛力，但需要更多地了解從哪裡開始應用程序。 人工智能初創公司的孕育週期也很長，通常需要長達兩年的時間才能開始產生收入。需要彌合理論想法和實際產品應用之間的差距。
自動駕駛汽車是人工智能有望產生最大影響的垂直領域之一。 頂級風投和大型汽車製造商已經在該領域投資了超過 70 億美元，但自動駕駛技術中的人工智能仍然是 60 年代計算的地方。
這意味著雖然該技術是新生的，但它不是模塊化的，並且尚未確定不同部分如何組合在一起。 最近發生的特斯拉汽車事故或優步的撞車事故表明，開發一種基於人工智能的系統，該系統可以通過具有成本效益、可維護的硬件進行大規模製造和部署，具有挑戰性。
大量數據對於訓練 AI 模型至關重要，因為故障的影響是致命的。 包括 Waymo、通用汽車、Lyft、優步和英特爾在內的公司，甚至汽車租賃公司 Avis，都認識到了這一點，並與潛在的競爭對手建立了合作夥伴關係，共享數據和服務，以打造真正的自動駕駛汽車，以及將支持它。
在過去的幾十年裡，人工智能經歷了炒作和幻滅的周期，但最近開始在商業世界中獲得動力。 其更好地服務客戶的能力是毋庸置疑的。
一個成熟的企業不會在一夜之間改變，尤其是當它涉及難以理解的技術並且被它打算幫助的人視為威脅時。 構建和部署人工智能係統需要圍繞期望的業務成果、目標用例、數據資產、算法、大規模計算、流程集成、變更管理、激勵調整、高管支持和問責制制定合理的戰略。
儘管它處於一個有趣的十字路口，但它在我們的日常生活中正變得司空見慣，無論是導航，還是 Siri 和 Alexa 等個人助理。
混合現實
虛擬現實和增強現實是另外兩大技術顛覆，它們已經存在了一段時間。 許多初創公司正試圖成為下一次 VR 革命的一部分，並且由於對 AR/VR 市場的預期預期巨大，預計還會有許多其他公司到來。
虛擬現實的出現始於 2012 年，這要歸功於 Palmer Luckey 為 Oculus Rift 設備發起的 Kickstarter 活動。 從那時起，VR 生態系統開始蓬勃發展，該技術開始受到廣泛關注。 研究公司開始預測未來幾年的大數據，並且達到了炒作週期的頂峰。
但實際上， VR 市場一直在持續增長，但從未達到預期的大數字。 所有主要的科技公司目前都在押注它，無論是微軟、谷歌、Facebook、蘋果還是 Valve。 Unity 首席執行官 John Riccitiello 表示，VR 將在 2019 年開始起飛，但正如我們所見，距離顛覆還有幾年的時間。
這種增長低於預期的主要原因之一是 VR 的價格非常高。 Oculus Rift、HTC Vive 等高品質 VR 頭戴式設備太貴（600-900 美元），需要由功能強大的 PC 供電才能提供體面的體驗。 此外，支持 VR 的 PC 也很昂貴（1000 美元），而且複雜的體驗成本阻礙了採用。
今天可用的虛擬模擬也不完美。 VR中的視覺體驗模擬不是很好，用戶的大腦仍然能夠看到像素並理解它不是真實的。 此外，現有的 HMD 需要用戶安裝外部攝像頭、校準系統和處理大量電纜。 這對於普通客戶來說很難使用。
另一個主要因素是內容，非常差。 目前沒有針對虛擬現實的 AAA 級遊戲。 大多數可用的遊戲來自獨立工作室，這些工作室是在耳機生產商的幫助下開發市場的。
為了讓 VR 取代 VR 硬件價格，必須大幅下降。 這將吸引買家，反過來又會吸引更多的軟件生產商，只有在達到臨界質量後，大型工作室才會發現開始創建高質量的應用程序很有趣。 採用仍然存在挑戰，例如模擬病、房子裡的空間或用戶將耳機戴在臉上幾個小時的（不舒服）。
在我們看來，在 B2C 開始之前，VR 將在 B2B 領域得到更多采用。培訓、MRO、醫療保健等領域有令人信服的用例，可以通過 VR 解決。
有望解決價格、大規模採用、易用性等挑戰的移動 VR 有其自身的限制。 移動虛擬現實應用面臨的最明顯和討論最充分的挑戰是，與台式 PC 相比，其功率預算和熱限制更加有限。
儘管移動芯片可以封裝一個不錯的八核 CPU 佈置和一些顯著的 GPU 功率，但由於前面提到的功耗和熱限制，不可能全速運行這些芯片。
隨著 VR 行業的擴展，最亮點之一可能是所謂的“獨立”耳機。 這些設備既不束縛也不連接到智能手機。 相反，它們集成了計算和通信系統。 谷歌和 GameFace Labs 都被認為正在開發這樣的系統。
Nvidia、ARM、AMD 等公司已經在研究受限於非連接設備的內存帶寬。 他們的集成 GPU 可以使用壓縮技術節省 50% 的帶寬。 此外，被廣泛稱為 5G 的下一代移動網絡的到來，將釋放 VR 和 AR 技術的全部潛力。
由於帶寬、延遲和均勻性的限制，當前的 4G 網絡標準嚴重限制了 VR/AR 的普及。 高質量的 VR 和 AR 體驗需要處理大量數據。 這對於本地應用程序來說很好，但如果數據是遠程提供的，它可能會給網絡帶來壓力。
這就是 5G 顯著更快的速度和更低的延遲將派上用場的地方。 專家預計，5G 將帶來 10 倍的吞吐量提升，10 倍的延遲降低，100 倍的流量提升，網絡效率比 4G 提升 100 倍。
與 VR 有一些技術重疊的增強現實與 VR 不同，服務於不同的目的。 增強現實預計將徹底改變我們的生活方式，因為預計它可以讓我們從智能手機轉向佩戴一副 AR 眼鏡。
需要提到的是，目前這一代的 AR 眼鏡還為時過早，對客戶來說無法使用。 在技術方面，它遠遠落後於 VR，但由於它沒有內容挑戰，因此可以預期，一旦技術成熟，我們會看到更快的採用速度。
總而言之，這些技術顛覆具有極大地改變人類生活的潛力。 在數據推動大部分創新的數字時代，公司必須對數據隱私等問題承擔更多責任。 最近涉及 Facebook 和 Cambridge Analytica 的有關未經授權使用個人信息的事件引發了世界範圍內關於創新陰暗面的爭論。
中國正在成為人工智能技術的強國，因為他們的公司可以在不考慮隱私的情況下訪問大量數據。 此外，龐大的國內市場將確保中國初創企業迅速擴大規模，並可能威脅世界秩序。 另一方面是歐盟，它對個人數據隱私給予了重視，這反映在 GDPR 法規中。
然而，所有主要國家都開始討論自己的數據隱私法，但關於數據所有權和責任仍然存在灰色地帶，這需要一些時間來發展。 因此，人們希望在監管機構、創新者和公眾之間取得適當的平衡，以確保這些技術發揮其潛力並建立大企業。
[本文由 Exfinity Venture Partners 的執行合夥人兼首席信息官 Shailesh Ghorpade 和 Exfinity Venture Partners 的合夥人 Mohit Babu 共同撰寫。]