技术原理怎么写牵张技术定义

　　如果创业公司提供的不再是一个消费品或是 App，而是依托于新兴技术的一项解决方案或是企业服务，那么能否找到一个比 Product-Market Fit 更合适的模型，可以作为技术创业的突破口呢？　　答案就是 Technology-Problem Fit……

　　如果创业公司提供的不再是一个消费品或是 App，而是依托于新兴技术的一项解决方案或是企业服务，那么能否找到一个比 Product-Market Fit 更合适的模型，可以作为技术创业的突破口呢？

　　答案就是 Technology-Problem Fit。我们会在下文中，对这个概念进行详细梳理。

　　在过去 20 年消费互联网（Consumer Internet）的创业浪潮中，企业在发展初期往往会遵循 Product-Market Fit（PMF）的策略，这个概念最早出现在硅谷著名风险投资人 Marc Andreessen 的博客中技术原理怎么写，指的是产品和市场需求相契合。

　　在此基础上，《The Lean Product Playbook》的作者 Dan Olsen 又把 PMF 的概念进行了扩展，把产品和市场更详细地拆分成了金字塔模型中的 5 个不同层级：

　　随着产业互联网（Industry Internet）在 2018 年左右的兴起，新兴科技被用来解决产业中亟待优化的问题，致力于将生产效率和客户体验带来 10-100 倍，甚至更高的提升，并转化为商业价值。

　　当创业公司提供的不再是一款消费品或是 App，而是依托于新兴技术的一项解决方案或企业服务。这个时候，Technology-Problem Fit 策略可能会比Product-Market Fit 更适合当作突破口，来指导技术创业项目的冷启动。

　　顾名思义牵张技术定义，Technology-Problem Fit（TPF）指的是技术与行业现存问题相契合。类比 PMF 的金字塔模型，笔者也把TPF划分为以下 5 个不同层级：

　　但两种策略并不是相互替代的二选一，更像是一种前后承接的关系。正如王淮Harry 在之前的分享中提到的，技术人创业早期要利用 Technology-Problem Fit 作为突破口，之后可以转变为追求 Product-Maker Fit。

　　既然Technology-Problem Fit对技术创业如此重要，那么我们要怎样一步步实现它呢？

　　创业者可以试着从金字塔模型中最底层的需求出发，通过问自己和团队一些关键问题并找到答案，按图索骥地根据 TPF 来推动项目进展，问题可以参考：

　　大市场的重要性不言而喻，任何微小改善带来的效率或体验提升，一旦乘以巨大的市场规模，都能变成可观的商业价值。

　　以企业服务 SaaS 领域为例，中国中小企业的数量级为 3000w+，基本和美国持平。虽然在基础设施和管理观念上都稍显落后，但是对企业服务的需求是类似的。

　　美国在 100 亿美金以上的 SaaS 上市公司有超过 50 家，而中国则刚刚出现第 1 家。根据《钛媒体》报道，就在今年一月份，「有赞科技」成为中国第 1 个市值超过 100 亿美金的 SaaS 公司。

　　通过以上两个视角的结合，我们可以获得关于市场大小的合理推断。大市场是一门好生意的基础，也只有像国内 SaaS 领域这样具有无限增长潜力的市场，才能点燃创业者们深耕掘金的热情。

　　对创业者来说，当发现一个行业内存在问题而导致效率低或体验差的时候，可以从这两个方面来判断这到底是真痛点还是伪需求：

　　考虑一个问题的解决方案时，其在当下的“时效性”不容忽视，方案太落后或太先进都无法真正落地，是伪需求的一种。但商业环境也不是一成不变的，正如美国未来学家 Mark Penn 提出的“小趋势”概念，1% 甚至 1‰ 人口中发生的新现象，可能帮助之前无法落地的解决方案逐渐突破瓶颈产生质变。

　　例如在“AI+农业”领域，时间推回到 5 年前，因为遥感技术（Remote Sensing）监测到的图像分辨率过低，统计数据的不准确导致算法模型无法有效建立，智慧决策的生成受阻。同时农村地区的 4G 网络覆盖率和智能手机使用率都不高，农户也无法利用移动设备对智慧决策进行接收。

　　种种原因导致解决方案在当时无法落地，但当下这个机会窗口因为相关技术的成熟而缓缓打开，也就从伪需求变成了真痛点。

　　这一点也是很多创业者想不明白的，明明自己的解决方案可以提供降本增效的优化，客户却还是不买账呢？这就要考虑到人性的因素，大部分人都没有未雨绸缪的危机意识。所以当一个行业的现金流稳定，竞争环境也较为温和时，客户就没有“焦虑感”来对业务进行优化和转型，这种情况下出现问题的点就还不够“痛”。

　　正如在消费互联网创业中，需要有创新者（Innovators）和早期使用者（Early Adopters）作为“天使用户”来帮助产品冷启动，直到完成 Geoffrey Moore 所描述的跨越鸿沟（Crossing the Chasm），逐渐进入大众视野并占领主流市场。

　　所以在 Technology-Problem Fit 策略中，创业者判断一个行业现存问题是否是真痛点的时候，也可以把“是否能从目标行业的客户群中找到创新者和早期使用者？”当作参考标准。

　　当创业者找到了行业中真实存在的痛点，要记得在着手构建解决方案之前，先考虑一下“技术成熟度”和“行业准备度”的问题。

　　① 所谓“技术成熟度”，就是根据我们要优化的业务场景，来看技术是否成熟并能解决产业实际问题。

　　这些技术要能有效落地转化为解决方案，而不只是存在于实验室中。所以创业者要多关注这些问题导向的技术栈（Problem-oriented Tech Stack），例如把已经较为成熟的 AI、5G、IoT 等通用技术，与产业中日积月累的 Domain Tech（领域技术）、Know How（技术诀窍）等专有技术进行结合。

　　Gartner 每年都会绘制著名的技术成熟度曲线（The Hype Cycle），并把技术的生命周期划分为以下 5 个关键阶段：

　　技术萌芽期 （Innovation Trigger）： 潜在的技术突破即将开始，通常不存在可用的产品，商业可行性未得到验证。

　　期望膨胀期 （Peak of Inflated Expectations）： 早期宣传产生了许多成功案例，通常也伴随着多次失败。

　　泡沫破裂谷底期 （Trough of Disillusionment）： 人们的兴趣逐渐减弱，只有幸存的提供商不断改进产品。

　　稳步爬升复苏期 （Slope of Enlightenment）： 有关该技术如何使企业受益的更多实例开始具体化，并获得更广泛的认识。

　　生产成熟期 （Plateau of Productivity）： 主流采用开始激增，该技术的广泛市场适用性和相关性得到显著回报。

　　在笔者看来，Technology-Problem Fit 往往出现在“稳步爬升复苏期”，代表了从技术到解决方案这个从 0 到 1 的试错和优化过程；而 Product-Maker Fit 则紧随其后出现在“生产成熟期”牵张技术定义，是解决方案形成标准化的产品和服务并从 1 到 N 开拓市场的阶段。

　　② 所谓“行业准备度”，是指在解决方案落地前，行业是否满足方案对基础设施和知识储备的基本要求。

　　对那些发展落后的行业来说，当基础的自动化都还没完成，要实施决策的自动化更是空中楼阁。就像对数字孪生技术（Digital Twin）的应用，可以帮助企业在虚拟世界中模拟生产制造流程，达到优化工作流程和灵活配置资源的目的。

　　所以说，一个Technology-Problem Fit模型即使达到了“大市场”和“真痛点”两个标准，但是当作为锤子和钉子的“技术成熟度”和“行业准备度”无法满足时，解决方案也会如“巧妇难为无米之炊”般无法落地。

　　当我们完成对以上几点的深入研究，发现解决方案是切实可行的，这个时候就要对方案的效果进行准确评估，了解在原有问题的哪些方向上产生了优化，以及优化的量级大概是多少。

　　还是以之前的“数字孪生技术”为例，在第 36 届美洲杯帆船赛中，新西兰酋长队与麦肯锡子公司 Quantum Black 合作打造了帆船的数字孪生模型，利用 AI 进行快速的船体优化和航行测试，这项解决方案就为研发测试带来了 10 倍于以往的效率提升牵张技术定义。

　　不过在刚开始利用机器和技术代替人工的时候，不管是流程还是决策的自动化，效果可能都比人工要差。所以实际应用中往往都是先从“人机协同”开始，接着用“机人协同”进行过渡，最后再考虑用机器完全替代。而在这个相对漫长的过程中，对客户的预期管理就显得格外重要。

　　我们知道“客户满意度 = 产品和服务效果 - 客户预期”，所以在解决方案应用的初期，要通过管理客户预期来提高他们的满意度。帮助客户拥有更多耐心和信心，直到方案可以产生 10-100 倍，甚至是再也回不到过去的效率提升和体验优化。

　　PMF 模型中会使用净推荐值（Net Promoter Score，NPS）来衡量消费者满意度，通过他们对产品和服务的推荐值打分，来找到其中推荐者（Promoters）和贬损者（Detractors）的比例，二者的差值也就是 NPS。

　　虽然 TPF 模型中创业者往往面对的是 B 端的客户，但是也可以引入类似的指标来衡量他们对解决方案的满意程度。

　　PMF策略中有个最小化可行产品（Minimum Viable Product，MVP）的概念，由 Eric Ries 在其《精益创业》一书中提出，指用最快时间、最小成本构建出可用产品原型。

　　“最小化”帮助产品快速部署并进入迭代流程，“可行”则保证产品可以有效满足客户核心需求。在MVP的基础上不断迭代，从而跨越鸿沟达到产品与市场需求相契合。

　　在我们的TPF 策略中，创业公司可以通过早期和行业内焦虑的客户们合作，耐心地把解决方案的原型做出来，通过合作在产业里形成最小化标杆案例（Minimum Benchmark Case，MBC）。

　　“最小化”同样指通过小规模试点来快速打磨和试错，而“标杆”则是通过立体化展现解决方案成功落地后的优化效果，以此给产业带来一定的示范效应。

　　“最小化标杆案例”不追求对成本、效率和体验进行全方位改进，但是要让客户感受到在核心痛点上的优化空间技术原理怎么写。早期最好是跟行业内前的几名进行合作，这样的品牌背书会增加解决方案的影响力和说服力，并带动越来越多的客户愿意尝试并为之付费，从而形成良性循环的商业模型。

　　希望通过本文对Technology-Problem Fit 概念体系化的梳理，再加上对比Product-Market Fit 之后对二者异同点和承接关系的分析，深耕产业互联网项目的技术创业者们可以借此更快地完成从 0 到 1 的突破，把解决方案落地并不断创造商业价值。

　　【1】人人都是产品经理《倪云华：PMF那么有效，该怎么找？》、《一文读懂：硬件最小化可行产品（MVP）中的那些坑》

　　我们重点关注「数据应用 Data Application」、「数据基础设施 Data Infrastructure」和「前沿科技 Frontier Technology」应用领域的早期项目。投资阶段以天使至A轮领投为主，每个项目投资典型金额为300到500万美元或等值人民币。

　　目前已在早期投资了地平线B)、同盾(US$1B)技术原理怎么写、酷家乐(US$1B)、神策、特赞、Rokid、观远数据、思灵机器人等超过80个创业团队。线性已投资项目估值合计约150亿美元。

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