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      19歲少年用無人機放牛,拿下百萬美元YC投資!證明90%的AI項目都錯了

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      抓住風口

      本期要點:如何用AI賺到錢?

      你好,我是王煜全,這里是王煜全要聞評論。

      過去兩年,很多企業都在用AI,ChatGPT、DeepSeek、OpenClaw、Claude Code輪番上場。

      但很多人還是感覺不對勁,效率是上去了,收入利潤怎么幾乎沒有變化。

      問題出在哪了?是AI這個“鏟子”還不夠強?

      也許這個解釋導致你四處去找更好的“鏟子”,但更本質的問題卻被擱置了——你到底在用這些“鏟子”做什么。

      前段時間,我們的視頻號介紹了一個挺火的項目,得到了不少朋友的關注和討論。


      19歲的年輕人,Sam Rogers,用無人機去放牛,結果拿到了YC的120萬美元pre-seed輪投資。

      表面上看,這件事并不復雜。用無人機替代人力,把牛從一個地方帶到另一個地方。

      只不過,這次用戶不需要遙控,只需要在手機上畫一個范圍,設定目標位置,無人機會自己起飛,去找牛群,帶它們到指定區域,再返回充電。

      但有趣的是,在驅趕過程中,如果牛群移動過快,無人機會主動拉高高度并減速,避免刺激牛群。如果有牛偏離,它會改變軌跡,把牛引回群體。


      這么看,Sam在試圖改造放牛這個行業。這個無人機好像自己就會放牛,它看起來是在執行任務,但又不是完全按固定步驟來行動。

      這體現了什么?

      我們想指出的是,現在的AI項目,已經形成了很清晰的分界線:大部分公司在做工具,只有少部分公司在重新改造一個行業。

      很多公司看起來在用AI,卻只是把原來的“人”換成了AI,按同一套流程、用更低的成本重新跑了一遍,但這就讓流程里缺少了判斷。沒有判斷,只有AI,結果也就很難改善。

      AI缺了什么?

      首先,為什么大多數AI項目很難進入到更有價值的層面?

      很多公司一開始接觸AI,會從最容易落地的任務入手,讓AI先跑起來。

      比如客服就是大家常常最先替代的環節:用AI接入企業知識庫,就可以回答常見問題。

      但問題是,同樣是面對用戶的提問,人類客服不會只看問題本身,他會去聽語氣,判斷情緒,然后再決定怎么回應。

      而且,很多時候,人類客服可以感受到用戶的痛點,并把這些信息反饋給產品、運營和銷售,為改進提供重要參考。

      可是,大多數AI系統并不會處理這一層信息。它們多是只保證回答正確,但不會主動判斷哪些信息值得記錄和上報。執行被放大了,判斷卻沒加入進去,對業務的幫助反而還變少了。

      類似的情況在營銷環節也很常見。

      如今AI可以批量生成內容,再在各個平臺自動發布,還可以持續跟用戶互動。看起來是觸達了更多人,也節省了人力。

      但真正決定成交的因素還是沒變。

      比如,客戶的猶豫點,是在價格,還是產品功能,是觸達不夠,還是節奏不對,還是信任沒有建立,以及下一步怎么做,還是依賴銷售的判斷。這些信息不會寫在數據里,而是銷售人員長期在一線慢慢積累形成的。

      可以看出,大部分公司用AI,只是完成那些執行部分。

      可是,如果人們做出判斷的機制沒有被整理清楚,沒有被寫進算法里,那AI能做的自然就是機械的固定動作。它可以把事情做得更標準、更快,但流程不會變化,業務依然像以前一樣,不會有改進。

      而前面Sam用無人機放牛的項目,真正值得關注的一點就在于,他的無人機在不斷調整路徑、速度和位置,本質上是在模擬人做判斷的過程。換言之,這個年輕人把人放牛的經驗放入了系統之中。


      交叉的魔力

      接下來,一個更現實的問題就出現了,Sam為什么會想到把判斷放進無人機系統里呢?

      因為他從小在澳大利亞的牧場長大,家里大約有6000頭牛。

      他很早就參與放牧,看著父親用摩托車、馬匹甚至直升機去趕牛,從早干到晚,過程本身還有不小的安全風險。如果無人機能替代人力,自然會讓牧民們輕松很多。

      不僅看到了需求,這些早年經歷,還讓他早就知道,放牛真正難的地方是要在驅趕牛群的過程中不斷做出新的判斷——什么時候靠近,什么時候拉開,牛群為什么突然變得緊張,哪一只牛需要單獨處理。

      當然,只有這些經驗肯定是不夠的。很多牧民都有類似的經驗,但很少有人會去做系統。

      但Sam后來又系統學習了機器人和AI相關的內容,在悉尼大學讀機電和機器人方向,還參與過一些和計算機視覺、模型訓練相關的項目。

      也就是說,這套系統能夠運作,不是因為無人機本身有多強,是因為Sam在兩個路徑上同時積累了能力。

      這也是他獨特之處:沒有現場經驗的人,即使技術再強,也很難做出解決實際問題的系統;而沒有技術的人,即使理解放牛,也無法把經驗規模化。

      不過,看到了這兒,你也許會說,一個人同時掌握兩種不同領域的能力,也太少見了,恐怕全世界也就Sam一人了吧。那這個項目對其他人又有什么參考價值呢?

      我們想指出的是,確實,論個人能力,Sam是獨一無二,但一個團隊像Sam這樣同時具備行業經驗和技術能力,就要容易得多了。

      認識到這一點,你就會發現,用AI改造行業、創造價值的核心在于組建能力互補的團隊。

      可惜的是,目前很多人仍停留在工具層面,只關注模型或算法,恰恰沒有觸及AI浪潮的本質。真正能創造價值的AI項目,需要先梳理業務邏輯,再把這些機制整合進系統里。


      這也是我們組織硅谷游學考察團的原因。

      5月10日,我們將去硅谷,不只看新產品或新技術,還要去企業和創業現場,去理解AI如何被真正用來改造業務。

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