AI寒冬将至？新技术要死几次才能成功？

新技术的诞生到最终的商业化成功有一段很长的距离。比如人工智能，起起落落，这已经是第三次波了，跨度50年。物联网和车联网等很多新技术也有类似的起落，如何把握技术投资的节奏，有效的避开风险呢？原来写了一篇《领先三步成先烈》，排版实在差，阅读体验很不好，更新后再归档。

最近李飞飞离开了谷歌，重返学术圈，再次引发AI冬天临近的讨论。2016年AR/VR热炒后进入了寒冬，2018年区块链技术也失去了华丽的面纱，不再是投资圈的宠儿，逐渐进入了冬天。现在大家又在讨论AI何时进入冬天了，这已经是AI的第三次波了，情何以堪。我并不太认同AI的寒冬论，我个人认为AI将进入更理智的发展时期，而不是冬天。那么，一个新技术的成功要经过多少次轮回的努力才能成功呢？

1、领先三步成先烈

记得2011年的一个下午，接到主管从美国打来的电话。他说：“从这次美国出差来看，车联网技术商用化可能真的要来了，你们尽快启动相关的研究。”紧接着是行业里出现的车联网创新高潮，其实这已经是第二波了，上一波应该在2006年左右。第二波的高潮是由802.11p，也就是DSRC技术，以及美国政府主导的相关技术测试带来的。结果相信大家都知道了，6年过去了，真正的车联网产业化依然没有起来。从2016年开始，整个行业似乎进入了第三波车联网创新高潮。这一波是由LTE-V标准、5G、5GAA组织，以及自动驾驶技术逐渐成熟带来的。这次很多政府成为主要推手，好像离成功又近了一些。车联网真的要来了吗？我个人还是打个问号的。

这些不是孤立的案例。这几年，新技术产业化的风险越来越大，很多技术热闹一阵后就沉寂了。比如多年前的认知无线电技术，以及相关的白频谱技术。整个行业，包括华为都投入了大量的资金进行研究，却一直没有被商用化。再看看中国移动在2008年左右提出的C-RAN技术，快10年了，依然没有规模商用。还有很多技术，这个列表很长，有Relay，IP V6，ICN，AR/VR，裸眼3D，RFID，就不一一举例了。

早早投入到这些新技术方向上的创新公司都纷纷阵亡了，领先三步成先烈。当然，说阵亡是不准确的，可能他们也留下了很多专利，这些专利在未来的某个时间可能会发生关键的作用。

是否有一种好的方法能够帮助我们把握技术创新的节奏呢?

2、技术生命周期理论

关于技术创新，其实一直流行下面两个理论，一个是Gartner曲线理论，Gartner每年都会定期发布新技术的炒作曲线，它将技术的生命周期分成5个阶段，认为大部分技术都是遵循这个阶段发展的，研究的资金投入围绕着这5个阶段进行取舍。

另外一个理论，叫着技术成熟度理论。也就是新技术在初期的风险比较大，喇叭口张得比较大，随着研究的开展，确定性越来越强，其中部分技术将会进入产业化，但很大比例的创新概念可能会死掉，不会进入产业化。一个新技术需要一个从研究到产业的转化过程。

这两个理论影响政府和企业的创新投资的，也影响资金风险投资的策略。比如，政府创新投资和企业创新投资就有一个比较清晰的分工，前端风险大的研究工作，由政府和高校投资为主，比如中国的973,863等项目、欧盟的FP项目。更多围绕着基础理论突破，以及可行性验证。由政府、高校的资金主导不确定性技术研究，能够弱化高风险技术对企业生存的冲击，同时能够为全社会带来贡献。但是一旦技术比较确定了，企业将接手过来，进行解决方案创新，确保产业化落地，比如推动标准化，进行工程实现创新。

加强同高校合作开展不确定性技术的研究，并牵引国家项目的投资方向，就能够有效的降低企业投资的风险。

另外，技术投资真的只是遵循这么一个简单的理论图形发展吗？最近在网上看到一些有趣的图，大家可以看看，感受一下。

很多新技术从概念到产业化并不是一个简单的过程，可能是一个长期的、波浪式的发展过程，我称其为一波三折。如果没能看清楚这一点，很多的投资都将会失败。最近有朋友问我，从Gartner曲线来看，AR/VR已经度过幻灭期，进入复苏期了，是不是意味着大的商业机会马上就要来了？我拍拍他的肩膀开玩笑说：“You are too young too naivee”，很多技术都是经历过几次幻灭才可能真正走向规模商用的。Gartner的炒作曲线只告诉了你故事的前半部分，没有告诉你后半部分。

那为什么会出现这些现象呢？

3、技术成功的关键是生态

最近看到网上一篇文章提及，对于新技术，是否能够快速取代之前的技术，必须重新认识两件事情：

第一，我们不能只关注技术本身，还要关注技术的更广泛生态系统。

第二，我们要清楚，竞争可能会在新旧生态系统之间发生，而非在技术之间发生。

新旧技术的竞争不只是技术之争，其实也是生态系统的竞争。对于这一点我是很有感触的，我记得曾经跟一个国内负责车联网研究的大教授聊天，他告诉我，国内决定车联网技术的往往不是搞通信的部门，而是路桥建设的部门。

我参加过几次车联网产业会议，发现遇到的公司70%我不认识，这个产业的链条非常长，生态非常复杂，而且还受频谱、法律法规等一系列因素的影响，产业化的难度很大。通信模块可能只是其中一环，不一定是最重要的。小马拉车，我们不一定能够拉得动这么大的一个产业生态。这也是为什么华为越来越重视产业生态，全力推动5GAA的原因。

同样的故事也发生在认知无线电和白频谱上，单是白频谱法规制定，就需要以5年、10年为周期，再加上广播行业和电信行业关于这段频谱无休止的博弈就会无限期的影响这个技术的商业化。

一个新技术替代老技术，不能只看技术是否足够先进。替代速度取决于新技术生态系统的挑战能在多长时间内解决，以及传统技术是否能够探索延伸生态系统的机会。如下图是技术替代速度的分析框架。

不同的创新技术属性可能处于不同的象限里，新旧技术必然会出现各种围绕生存的博弈。

条形码和RFID芯片就是很好的例子。RFID宣称其技术远远超过条形码，但受匹配IT基建发展迟缓和业内标准不统一的限制，其应用进展非常缓慢。与此同时，IT的进步促进了条形码的广泛应用。在过去20多年内，RFID被用于细分应用，一直裹足不前。如果RFID最终能突破生态困境，而条形码的生态系统延伸机会枯竭，那么动态变化会从第四象限转移到另一象限，替代速度也会变快。即便如此，对几十年前笃信RFID的公司和投资者而言，也于事无补，因为他们可能早已经阵亡了。

类似的故事一直发生在我们的周围，当一个革命性技术出现后，革命性的思想也会促进传统技术进行变革，以适应新技术的挑战，避免被颠覆。比如我们利用云化的思路和IT的思路重新审视我们电信设备的设计，并取长补短，进行一系列的革新，有效的延缓了颠覆的发生。

人们的头号恐惧是，准备得太迟，以至于错过了变革。第二大恐惧应该就是过早准备，在变革真正来临前就耗尽了资源。技术创新，不能只关注技术本生，还要关注支持技术的更广泛生态系统。竞争可能会在新旧生态系统之间发生，而非在技术之间发生。这个给我们的提示是:

进攻：如果希望通过创新来超越的竞争对手，就要关注生态，只有生态系统的全部瓶颈都被解决后，创新的全部价值才得以实现。不要把精力全部集中于完善技术本身，应该分出一些资源来解决生态系统中最紧迫的挑战。

防守：当面临来自革命的颠覆力量时候, 不仅要分析新出现的技术本身，还要分析支持新技术的生态系统，或者控制生态系统。新技术生态系统中出现的挑战越严峻，你改善自身表现的时间越充裕，越能够延缓颠覆。

所以，我们面临的挑战主要是技术创新的节奏和生态控制力。控制了生态，有时候就能够控制节奏。

4、总结

回到最初的问题，是否有一种方法能够有效的掌握技术创新的节奏？核心观点是：要能够理解技术的发展是遵循波浪发展理论的客观规律，以及产业生态对新技术的挑战。在分析技术的同时，正视新技术产业化可能存在的关键生态瓶颈，控制它、解决它，或者理解它，就能够比较好的掌握技术发展的节奏，在合适的时间进行有效的投资。同时，也可以利用产业生态作为有效的防守工具，避免被革命、被颠覆，给自己留下足够多的改善自身的时间。