[2016 ASIA BEAT]中國下一個十年的機會，外國來的和尚有飯吃嗎？|數位時代 BusinessNext

繼2014年台北舉辦第一屆亞洲創業大賽ASIA BEAT之後，2016第二屆ASIA BEAT由中國廈門接棒，以「風險投資與市場進入」為主題，由atwork愛特眾創承辦、台灣資策會與新加坡媒體e27等多方協辦，於3/17-3/18兩日在廈門嘉庚劇院盛大展開！

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(2016 ASIA BEAT亞洲創業大賽@廈門，蘇筱筑攝影。)

2016 ASIA BEAT亞洲創業大賽以「風險投資與市場進入」為主題，因此主題論壇從多種面向切入創投與資金等兩大議題，除了從中國創投環境放眼至全球投資現況，亦從Fintech、IoT、VR/AR等不同領域看資金挹注現況與趨勢。

##中國知名天使投資人蔡文勝：「迎接中國創業與投資浪潮吧！」

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（隆領投資董事長蔡文勝主題演講，蘇筱筑攝影。）

同時為隆領投資與美圖秀秀董事長的蔡文勝表示，過去在2011年時，中國創業主要是複製美國的模式，因此新創會以要做「中國的Yahoo!」、「中國的Google」為創業目標。舉騰訊QQ為例，當時便是參考美國ICQ的創業模式，但現在美國ICQ已經消失無蹤，而騰訊QQ卻在中國持續發展至今已有8億使用者。
騰訊QQ的例子正說明中國創業已擺脫過去複製美國的模式，進而發展出中國式創新，一如騰訊QQ不只是通訊軟體，而發展出綜合新聞資訊、互動社群與娛樂產品的社群平台，因而發展出與美國ICQ截然不同的命運。

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（隆領投資董事長蔡文勝談中國創業迭代，蘇筱筑攝影。）

蔡文勝舉例，科技雜誌《WIRED》在2016年4月份雜誌以雷軍為封面人物，並以「It’s Time to Copy China.」為標題，文中指出矽谷的時代已經過去，取而代之的將是中國製造的時代，說明世界將開始學習中國式創新，現在正是中國創業最好的時代！

##新創公司要如何拿到中國VC的投資？
新創公司一定要找創投拿錢嗎？蔡文勝認為不一定，但少了資金的新創成長較慢，也更容易被競爭對手超越，因此新創應該適度善用資本力量加速公司成長，至於該如何拿到中國VC的投資，蔡文勝提出三點如下：

找到與趨勢相符的創業方向：創業題目與未來趨勢相符更能吸引創投注意。
檢視能力與資源是否匹配：蔡文勝以自身經歷分享，創業初期他看到別人獲得投資時，會認為自己比對方更優秀、更值得被投資，為什麼VC不投？但他後來理解，創投一定都是認為團隊有獨特能力才選擇投資，因此新創應該以現有的資源盡最大的努力，把產品做好、累積使用者後便能得到創投認同。
具備優秀的創業能力：優秀的創業能力可分為快速學習能力、組織管理能力與「忽悠」投資人的能力。因應網路快速發展，快速且能應變的學習能力更是創業者能否掌握最新市場動態與技術的關鍵。現在很難倚靠個人能力而成功創業，因此創業家應具備組織管理能力，吸引多元優秀人才加入團隊。「忽悠」投資人的能力我們或許可以解讀為社交力與提案力，如何在眾多新創中吸引投資人掏錢，除了顧好產品本質，發展出與創投互動、提案的能力也很關鍵。

除了蔡文勝的演說，大會也安排了由動點科技執行長盧剛主持提問，與隆領投資董事長蔡文勝、峰瑞資本共同創辦人李丰、英諾天使共同創辦人李竹等人的對談，探討中國創業環境的過去、現在與未來，綜合整理如下：

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（2016 ASIA BEAT高峰論壇，蘇筱筑攝影。）

##過去至今，中國成功企業的成功關鍵因素是什麼？

**蔡文勝：**中國網路創業可以分成三期，第一期的成功創業家多是2000年從美國回來的海歸派，因為有海歸背景以及最新的專業知識，因此創業容易成功。第二期是2003年到2008年的網路發展階段，2003年由於SARS蔓延導致大家避免出門而在家上網，造就網路人口快速增長。由於網路人口持續增長，讓網路服務開始發展到民生消費領域，這時更瞭解使用者、更接地氣的本土派崛起取代海歸派，一如馬雲與雷軍的崛起。

##過去十年發展的創業領域，有哪些可能是未來不會存在的？又有能些能持續發展？

**李丰：**中國過去20多年的產業發展都以「增量」為主，現在要從增量轉為「存量」。增量的意涵便是創業者發展服務時，以追求最大使用者數量、最多資源、最廣通路等以量取勝的思維。從2014開始，由於人口結構改變、投資產能過剩等問題，增量開始轉為存量思維，即大量使用者並不一定能帶來最大效益，而是從更提升效率、發現價值等質量層面去發展。
因此，未來發展品牌、技術都會是為新創增加質量的發展關鍵。從產業面來說，人工智慧將是產業發展趨勢，而過去曾被熱議的金融科技雖然現在較為冷卻，但由於中國政策開放支持，金融科技與醫療產業都會是未來創業能有所發展的領域。

##有人說2015是穿戴裝置元年，2016則是VR/AR元年，請問怎麼看VR/AR發展？

**李丰：**長期來說VR/AR領域相當被看好，但今年的發展將會偏向概念化與泡沫化。新的技術要改變任一模式的本質，都必須佔據使用者的時間，如同我們將過去盯著電腦的時間轉移到時時刻刻都滑著手機。然而VR/AR至今最不為使用者接受的原因在於滯後與暈眩問題，因此使用時間無法拉長，在技術尚無法完全解決滯後與暈眩問題前，VR/AR很難被主流市場接受進而形成規模化應用。

**李竹：**相較於VR，沒有造成暈眩問題的AR更有可能先進入主流市場。

##近來許多中國公司走向國外，外國人才與新創來到中國是否有發展機會？

**李竹：**美國的移民文化讓美國企業能適應多元文化，開發出全球通用的產品服務。雖然中國不是移民國家，但必須有創新文化，歡迎外國人才加入。目前國際上的科技巨頭在中國都尚未取得成功，或許從外國來到中國的新創，可以透過中國龐大的人口與資金市場，成為下一個獨角獸！

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。