哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析為什么AI創(chuàng)業(yè)者技術再強，不懂市場照樣賣不出產品。

最近接觸了不少AI領域的創(chuàng)業(yè)者，發(fā)現一個挺普遍的現象。有些團隊技術確實厲害，算法水平在全球都能排得上號，可產品就是推不動。

反倒是一些技術不算特別突出的團隊，產品賣得挺好。這事兒說起來挺矛盾的，技術強不等于產品好，產品好也不等于能賺錢。

這背后到底是什么問題？說白了就是三類創(chuàng)業(yè)者犯了三種不同的錯誤。有人只顧埋頭搞技術，不管市場要什么。有人錢多人脈廣，卻對技術理解太淺。還有人兩頭都不缺，就是太自信，錯過了真正的機會。

有家做圖像識別的公司，他們團隊的算法準確率確實比同行高出一大截。按理說這種技術優(yōu)勢應該很吃香，結果產品上線后幾乎沒什么銷量。

問題出在哪兒？他們把產品定位在高端科研領域，覺得技術這么好，肯定得配得上高端用戶。但科研市場本來就小，而且早就有幾家老牌公司占著位置。

更要命的是，這家公司壓根兒沒想清楚自己的客戶是誰，也不知道怎么把產品賣出去。技術團隊每天忙著優(yōu)化算法，市場那邊卻一直沒動靜。

但公司成立兩年，一直沒找到穩(wěn)定的客戶群。原因就是他們最初瞄準的是同聲傳譯市場，這個市場對技術要求高，但愿意為技術付費的客戶并不多。后來公司調整方向，轉向企業(yè)會議記錄場景，才慢慢打開了局面。

這類技術型創(chuàng)業(yè)者的通病，就是太關注技術指標，忽略了市場到底需要什么。他們研發(fā)產品時，想的是怎么把算法做得更精確，而不是客戶愿意為什么功能買單。

另一類創(chuàng)業(yè)者手里資源不少，資金充足，人脈也廣。他們看準了AI的風口，決定做智能客服產品。團隊很快拉起來了，產品也按計劃開發(fā)出來了，可用起來就發(fā)現問題一大堆。

這家公司用的是通用AI技術，直接套在客服場景上。他們以為客服就是回答問題，AI能對話不就行了？實際情況復雜得多。不同行業(yè)的客服需求差別很大，金融行業(yè)要處理復雜的業(yè)務流程，電商行業(yè)要解決售后糾紛，醫(yī)療行業(yè)要懂專業(yè)術語。通用技術根本應付不了這些具體場景。

更麻煩的是，這家公司開發(fā)過程也不夠專業(yè)。沒有清晰的開發(fā)路線，測試標準也不明確。產品做了一年多，花了不少錢，質量卻一直上不去?？蛻粼囉煤蠓答亞栴}很多，最后這個項目就不了了之了。

人民網12月中旬報道過一個教訓。上海某創(chuàng)業(yè)公司拿到了千萬級融資，準備做AI教育產品。他們的想法是用AI幫學生批改作業(yè)，提供個性化輔導。

產品上線后發(fā)現，AI給出的建議經常不符合教學大綱，有時候還會出現知識性錯誤。原因就是團隊對教育場景理解不深，以為AI夠聰明就能解決問題，實際上教育有很多細節(jié)和規(guī)范，不是簡單的技術應用就能搞定的。

還有一類創(chuàng)業(yè)者，既懂場景又有技術，按說應該最容易成功?？伤麄兺栽诹硪粋€坑里，就是太自信，覺得自己什么都能搞定。

有家做智能安防的公司，在這個領域干了好幾年，技術積累也不錯。他們一直專注于改進現有產品，把已有的功能做得更好。但市場上出現了新需求，就是復雜環(huán)境下的視頻分析，比如雨天、夜晚、遮擋物多的情況下，怎么保證識別準確率和實時性。

這家公司沒當回事，覺得這些問題早晚能解決，不急著投入研發(fā)。結果有家新公司專門攻克這個技術難題，產品一出來就搶走了不少客戶。等到這家老公司反應過來，市場份額已經被蠶食了一大塊。

光明日報11月底刊發(fā)過一篇報道，講的是自動駕駛領域的情況。某家在輔助駕駛技術上做得不錯的公司，一直認為自己的技術路線是對的，不愿意嘗試新的方案。

當行業(yè)開始轉向更高級別的自動駕駛時，這家公司還在優(yōu)化原有產品，結果被幾家后來者超越。技術負責人后來反思說，他們太相信自己的判斷，沒有保持足夠的警惕性。

這類創(chuàng)業(yè)者的問題，不是能力不行，而是心態(tài)出了偏差。他們習慣了自己的成功經驗，不愿意承認市場在變化，技術在進步。等到真正意識到問題時，往往已經錯過了最佳時機。