技术问题解决指的是技术方案的详细描述拟达到的技术水平

　　创业者能够试着从金字塔模子中最底层的需求动身，经由过程问本人和团队一些枢纽成绩并找到谜底，按图索骥地按照 TPF 来鞭策项目停顿，成绩能够参考：　　稳步爬升苏醒期 （Slope of Enlightenment）： 有关该手艺怎样使企业受益的更多实例开端详细化，并得到更普遍的熟悉……

　　创业者能够试着从金字塔模子中最底层的需求动身，经由过程问本人和团队一些枢纽成绩并找到谜底，按图索骥地按照 TPF 来鞭策项目停顿，成绩能够参考：

　　稳步爬升苏醒期 （Slope of Enlightenment）： 有关该手艺怎样使企业受益的更多实例开端详细化，并得到更普遍的熟悉。

　　正如在消耗互联网创业中，需求有立异者（Innovators）和晚期利用者（Early Adopters）作为“天利用户”来协助产物冷启动，直到完成 Geoffrey Moore 所形貌的逾越鸿沟（Crossing the Chasm），逐步进入群众视野并霸占支流市场。

　　我们重点存眷「数据使用 Data Application」、「数据根底设备 Data Infrastructure」和「前沿科技 Frontier Technology」使用范畴的晚期项目手艺计划的具体形貌。投资阶段以天使至A轮领投为主，每一个项目投资典范金额为300到500万美圆或等值群众币。

　　经由过程以上两个视角的分离，我们能够得到关于市场巨细的公道揣度。大市场是一门好买卖的根底，也只要像海内 SaaS 范畴如许具有没有限增加潜力的市场，才气扑灭创业者们深耕掘金的热忱。

　　美国在 100 亿美金以上的 SaaS 上市公司有超越 50 家，而中国则方才呈现第 1 家。按照《钛媒体》报导，就在本年一月份，「有赞科技」成为中国第 1 个市值超越 100 亿美金的 SaaS 公司。

　　Gartner 每一年城市绘制出名的手艺成熟度曲线（The Hype Cycle），并把手艺的性命周期分别为以下 5 个枢纽阶段：

　　期望经由过程本文对Technology-Problem Fit 观点系统化的梳理，再加上比照Product-Market Fit 以后对两者异同点和承接干系的阐发，深耕财产互联网项目标手艺创业者们能够借此更快地完成从 0 到 1 的打破，把处理计划落地其实不竭缔造贸易代价。

　　在笔者看来，Technology-Problem Fit 常常出如今“稳步爬升苏醒期”拟到达的手艺程度，代表了从手艺四处理计划这个从 0 到 1 的试错和优化历程；而 Product-Maker Fit 则紧随厥后出如今“消费成熟期”，是处理计划构成尺度化的产物和效劳并从 1 到 N 开辟市场的阶段。

　　PMF 模子中会利用净保举值（Net Promoter Score，NPS）来权衡消耗者合意度，经由过程他们对产物和效劳的保举值打分，来找到此中保举者（Promoters）和贬损者（Detractors）的比例拟到达的手艺程度，两者的差值也就是 NPS。

　　PMF战略中有个最小化可行产物（Minimum Viable Product，MVP）的观点，由 Eric Ries 在其《精益创业》一书中提出，指用最快工夫、最小本钱构建出可用产物原型。

　　但两种战略并非互相替换的二选一，更像是一种前后承接的干系。正如王淮Harry 在之前的分享中提到的，手艺人创业晚期要操纵 Technology-Problem Fit 作为打破口，以后能够改变为寻求 Product-Maker Fit。

　　今朝已在晚期投资了地平线B)、同盾(US$1B)、酷家乐(US$1B)、神策、特赞、Rokid手艺计划的具体形貌、观远数据、思灵机械人等超越80个创业团队。线性已投资项目估值合计约150亿美圆。

　　在我们的TPF 战略中，创业公司能够经由过程晚期和行业内焦炙的客户们协作，耐烦肠把处理计划的原型做出来，经由过程协作在财产里构成最小化标杆案例（Minimum Benchmark Case，MBC）。

　　不外在刚开端操纵机械和手艺替代身工的时分，不论是流程仍是决议计划的主动化，结果能够都比野生要差。以是实践使用中常常都是先从“人机协同”开端，接着用“机人协同”停止过渡，最初再思索用机械完整替换。而在这个相对冗长的过程当中，对客户的预期办理就显得非分特别主要。

　　我们晓得“客户合意度 = 产物和效劳结果 - 客户预期”，以是在处理计划使用的早期，要经由过程办理客户预期来进步他们的合意度。协助客户具有更多耐烦和自信心，直到计划能够发生 10-100 倍，以至是再也回不到已往的服从提拔和体验优化。

　　以是在 Technology-Problem Fit 战略中，创业者判定一个行业现存成绩能否是真痛点的时分，也能够把“能否能从目的行业的客户群中找到立异者和晚期利用者？”看成参考尺度。

　　当创业公司供给的不再是一款消耗品或是 App，而是依托于新兴手艺的一项处理计划或企业效劳。这个时分，Technology-Problem Fit 战略能够会比Product-Market Fit 更合适看成打破口，来指点手艺创业项目标冷启动。

　　对那些开展落伍的行业来讲，当根底的主动化都还没完成，要施行决议计划的主动化更是海市蜃楼。就像对数字孪生手艺（Digital Twin）的使用，能够协助企业在假造天下中模仿消费制作流程，到达优化事情流程和灵敏设置资本的目标。

　　仍是以之前的“数字孪生手艺”为例，在第 36 届美洲杯风帆赛中，新西兰酋长队与麦肯锡子公司 Quantum Black 协作打造了风帆的数字孪生模子，操纵 AI 停止快速的船体优化和飞行测试，这项处理计划就为研发测试带来了 10 倍于以往的服从提拔。

　　当创业者找到了行业中实在存在的痛点，要记得在动手构建处理计划之前拟到达的手艺程度，先思索一下“手艺成熟度”和“行业筹办度”的成绩。

　　“最小化标杆案例”不寻求对本钱、服从和体验停止全方位改良，可是要让客户感遭到在核肉痛点上的优化空间。晚期最好是跟行业内前的几名停止协作，如许的品牌背书会增长处理计划的影响力和压服力，并动员愈来愈多的客户情愿测验考试并为之付费，从而构成良性轮回的贸易模子。

　　望文生义，Technology-Problem Fit（TPF）指的是手艺与行业现存成绩相符合。类比 PMF 的金字塔模子，笔者也把TPF分别为以下 5 个差别层级：

　　在已往 20 年消耗互联网（Consumer Internet）的创业海潮中，企业在开展早期常常会遵照 Product-Market Fit（PMF）的战略，这个观点最早出如今硅谷出名风险投资人 Marc Andreessen 的博客中，指的是产物和市场需求相符合。

　　大市场的主要性不问可知，任何细小改进带来的服从或体验提拔，一旦乘以宏大的市场范围，都能酿成可观的贸易代价手艺计划的具体形貌。

　　泡沫分裂谷底期 （Trough of Disillusionment）： 人们的爱好逐步削弱，只要幸存的供给商不竭改良产物。

　　跟着财产互联网（Industry Internet）在 2018 年阁下的鼓起，新兴科技被用来处理财产中亟待优化的成绩，努力于将消费服从和客户体验带来 10-100 倍，以至更高的提拔，并转化为贸易代价。

　　手艺抽芽期 （Innovation Trigger）： 潜伏的手艺打破行将开端，凡是不存在可用的产物，贸易可行性未获得考证手艺计划的具体形貌。

　　① 所谓“手艺成熟度”，就是按照我们要优化的营业场景，来看手艺能否成熟并能处理财产实践成绩。

　　【1】大家都是产物司理《倪云华：PMF那末有用，该怎样找？》、《一文读懂：硬件最小化可行产物（MVP）中的那些坑》

　　以是说，一个Technology-Problem Fit模子即便到达了“大市场”和“真痛点”两个尺度，可是看成为锤子和钉子的“手艺成熟度”和“行业筹办度”没法满意时，处理计划也会如“巧妇难为无米之炊”般没法落地。

　　以企业效劳 SaaS 范畴为例，中国中小企业的数目级为 3000w+，根本和美国持平。固然在根底设备和办理看法上都稍显落伍，可是对企业效劳的需求是相似的。

　　希冀收缩期 （Peak of Inflated Expectations）： 晚期宣扬发生了很多胜利案例，凡是也伴跟着屡次失利。

　　比方在“AI+农业”范畴手艺计划的具体形貌，工夫推回到 5 年前，由于遥感手艺（Remote Sensing）监测到的图象分辩率太低，统计数据的不精确招致算法模子没法有用成立，聪慧决议计划的天生受阻。同时乡村地域的 4G 收集笼盖率和智妙手机利用率都不高，农户也没法操纵挪动装备对聪慧决议计划停止领受。

　　“最小化”一样指经由过程小范围试点来快速打磨和试错，而“标杆”则是经由过程平面化展示处理计划胜利落地后的优化结果，以此给财产带来必然的树模效应。

　　对创业者来讲，当发明一个行业内存在成绩而招致服从低或体验差的时分，能够从这两个方面来判定这究竟是真痛点仍是伪需求：

　　思索一个成绩的处理计划时，其在当下的“时效性”不容无视，计划太落伍或太先辈都没法真正落地，是伪需求的一种。但贸易情况也不是原封不动的，正如美国将来学家 Mark Penn 提出的“小趋向”观点，1% 以至 1‰ 生齿中发作的新征象，能够协助之前没法落地的处理计划逐步打破瓶颈发生量变。

　　在此根底上，《The Lean Product Playbook》的作者 Dan Olsen 又把 PMF 的观点停止了扩大，把产物和市场更具体地拆分红了金字塔模子中的 5 个差别层级：

　　谜底就是 Technology-Problem Fit。我们会鄙人文中，对这个观点停止具体梳理。

　　② 所谓“行业筹办度”，是指在处理计划落地前，行业能否满意计划对根底设备和常识储蓄的根本请求。

　　各种缘故原由招致处理计划在其时没法落地，但当下这个时机窗口由于相干手艺的成熟而徐徐翻开手艺计划的具体形貌，也就从伪需求酿成了真痛点。

　　当我们完成对以上几点的深化研讨，发明处理计划是实在可行的，这个时分就要对计划的结果停止精确评价，理解在原有成绩的哪些标的目的上发生了优化，和优化的量级大要是几。

　　这些手艺要能有用落地转化为处理计划，而不但是存在于尝试室中。以是创业者要多存眷这些成绩导向的手艺栈（Problem-oriented Tech Stack），比方把曾经较为成熟的 AI、5G、IoT 等通用手艺，与财产中积少成多的 Domain Tech（范畴手艺）、Know How（手艺窍门）等专有手艺停止分离。

　　消费成熟期 （Plateau of Productivity）： 支流接纳开端激增，该手艺的普遍市场所用性和相干性获得明显报答。

　　既然Technology-Problem Fit敌手艺创业云云主要，那末我们要如何一步步完成它呢？

　　“最小化”协助产物快速布置并进入迭代流程，“可行”则包管产物能够有用满意客户中心需求。在MVP的根底上不竭迭代，从而逾越鸿沟到达产物与市场需求相符合。

　　假如创业公司供给的不再是一个消耗品或是 App，而是依托于新兴手艺的一项处理计划或是企业效劳，那末可否找到一个比 Product-Market Fit 更适宜的模子，能够作为手艺创业的打破口呢？

　　这一点也是许多创业者想不大白的，明显本人的处理计划能够供给降本增效的优化，客户却仍是不买账呢？这就要思索到兽性的身分，大部门人都没有有备无患的危急认识。以是当一个行业的现金流不变，合作情况也较为平和时，客户就没有“焦炙感”来对营业停止优化和转型，这类状况下呈现成绩的点就还不敷“痛”。

　　固然 TPF 模子中创业者常常面临的是 B 真个客户，可是也能够引入相似的目标来权衡他们对处理计划的合意水平。

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