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高校系创业者逐年递减 清华北大盛产独角兽

2018-02-12 01:57:16   来源:科技生活在线   评论:0   [收藏]   [评论]
导读:小编按:近三年来,高校派系创业者数量如同大公司派系创业者数量一样在逐年递减。IT桔子统计显示,2015年以上20所高校的毕业生中共有741人参与创业,2016年有203人参与创业,至2017年仅有43人参与创业。

  1、北大、清华乃创业者的‘黄埔军校':近五年共有379位创业者从这里毕业

  北京大学和清华大学是当之无愧的创业者‘黄埔军校’,从这里走出来的创业者共有379人,远超其他院校。

  其中不乏在独角兽的创始人,诸如:滴滴出行的创始人柳青;美团点评集团创始人王兴、王慧文;爱奇艺的创始人龚宇;ofo小黄车的创始人戴威等人。

  其他国内院校中,上海交通大学毕业的创业者有70位,浙江大学毕业的创业者有66位,复旦大学毕业的创始人有57位。

  其中值得关注的是:从上海交通大学毕业的张旭豪和周嘉成立的饿了么已跻身独角兽行列;创始人毛文超创立的美妆电商小红书也已成为独角兽企业;浙江大学毕业的魏一博和陈琦成立了美丽联合集团;复旦大学毕业的蒋涛成立了同盾科技。

  国外院校中,斯坦福大学毕业的创业者人数最多,共有47名创业者从这里毕业;剑桥大学和哈佛大写两座国际顶尖院校毕业的创业者人数都很少,仅有10位和9位。有香港留学经历的创业者人数共计31人。

  这些创业者中创立一点资讯的任旭阳毕业于斯坦福大学;商汤科技的徐立毕业于香港中文大学;微众银行的顾敏毕业于香港中文大学;滴滴出行的柳青毕业于哈佛大学。

  2、创业热潮已过,高校派系创业者逐年减少

  近三年来,高校派系创业者数量如同大公司派系创业者数量一样在逐年递减。IT桔子统计显示,2015年以上20所高校的毕业生中共有741人参与创业,2016年有203人参与创业,至2017年仅有43人参与创业。

  其中,清华、北大毕业的创业者数量一直领先,2015年至2017年分别有144、33、6人和135、52、9人参与创业。

  其余院校中,创业者人数逐年减少,至2017年,复旦大学、上海交通大学、浙江大学等多所大学创业者数量均不过10人。

  这种现象也出现在国外院校和香港院校中,上表所示,2015年至2017年国外高校派系和香港高校派系创业者数量呈递减趋势。

  3、创业项目数量随创业者人数逐年减少

  与创业者关系最紧密的便是创业项目,IT桔子统计了2015至2017年各高校派系创业者成立的项目数量。2015年,创业热潮时期,高校派系创业者共成立741个项目,随后随着创业热情的衰减,以及资本寒冬的影响,2016年和2017年,高校派系的创业者成立项目数量逐年下降,2016年共计成立210个项目,至2017年仅成立46个项目。

  即便创业热情逐年下降,创业人数和项目数量逐年减少,但依旧无法撼动清华、北大‘创业者’摇篮的地位。资料显示,2015年至2017年间,北京大学毕业的创业者创立了171个项目,清华大学毕业的创业者创立了192个项目。

  其中,北京大学毕业的祝鹏程创立的U掌柜和庄辰超成立的便利蜂均已跻身千里马榜单;清华大学毕业的钟昕创立的图玛深维也已成为千里马企业,并有机会一搏独角兽的名额。

  其余国内院校中,上海交通大学的学子们在近三年内创立了77个创业项目;浙江大学的学子紧随其后,共创立72个项目。

  值得关注的项目是:上海交通大学毕业的李刚成立了小蓝单车,现已被滴滴出行收购,成为滴滴‘立体出行解决方案’的一部分;从浙江大学毕业的柳博成立了大道金服,现在估值已达10亿元,成为‘千里马’企业。

  国外院校中,斯坦福大学是新项目孵化的‘摇篮’,2015年至2017年末,斯坦福的学子们共创立45个项目。其中,彭军创立的小马智行是一家人工智能技术企业,在‘人工智能’风口下,获得了1.12亿美元的A轮融资,投资方包括红杉资本、IDG资本等名牌投资机构。

  剑桥大学的创业者成立的项目中,体育明星邓亚萍的创业项目最值得关注,2016年邓亚萍与王胜江成立了云上体育,开始了自己的创业历程,该项目于2016年获得了数千万元的A轮融资。

  其余国外院校中,如同国内院校的情况,创业者及创业项目数量逐年减少,一直在走下坡路。这种情况的出现一方面源于国外院校创业者基数少,另一方面也和国内资本寒冬有关联。

  4、独角兽企业背后高校派系的创业者

  IT桔子统计了《2017年独角兽俱乐部》中估值前20企业的创业者高校背景,制成上表(如创业者毕业院校不在以上20所院校中,则该企业不计算在表中),并由此得出以下结论:

  清华是当之无愧的独角兽企业创始人的‘孵化园’,共有16位创始人从清华毕业;北大其次,共有14位创始人毕业于北大;上海交通大学毕业的创始人有11位。这三所学府是培养独角兽企业创始人最多的院校。

  纵观高校派系创始人及其创业项目发现,他们大多会选择伙同同学联合创办企业,如外卖预订平台饿了吗由上海交通大学校友张旭豪和康嘉创办;商业智能平台观远数据由华中科技大学校友苏春园、涂子沛联合创办……

  总体来看高校派系创业者和创业项目数量的正在逐年减少,这种趋势如同大公司派系一般。这种趋势出现的原因与创业市场整体的情况相当,除去众所周知的资本寒冬导致企业融资难,创业难之外,有些行业也由于已经进入兼并整合期,留给新兴创业者的空间并不多,导致创业者减少。

  但是,新的风口总在不断的涌现,比如近期火热的区块链技术以及人工智能的风口,在新的领域内,或许还有新玩家的空间。(新浪 IT桔子)
 

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  PPTV创始人姚欣:创业十年三起三伏,我对科技创业者们有几点忠告

  如果一定要从2017年选出五大商业热点,那么应该是:共享经济、新零售、知识付费、区块链和人工智能。

  不同于其他四个热点,追捧和唱衰交织、赞歌和挽歌共响,人工智能创业几乎被一致业界看好,资本疯狂涌入、公司市值翻倍、整个市场呈现一派火热繁荣景象。

  与此同时,也不排除有个别人质疑,整个行业到底存不存在泡沫?人工智能这个行业应该如何实现商业化?PPTV创始人姚欣的这场演讲也许能回答这些问题。

  大家下午好,很高兴今天能够来到造就,我是一名创业者,创业十年,现在是一名投资人。

  在最近一年多的时间里,我接触了大量的创业项目,其中很多跟AI相关。

  这个领域里,技术成长和产业创新的速度之快,非常令人惊讶,但另外一方面,很多人也在质疑,这个行业是不是有泡沫,这个行业到底挣不挣钱?

  所以今天,我会从投资人的视角来和大家分享一下,到底人工智能这个行业应该如何实现商业化。

  人工智能应该看技术 还是看市场?

  可能有人会说:这个问题还用问吗?既然是技术创新,毫无疑问是技术了,正是技术变迁,才会有今天的新市场和新机遇;

  但另外一方面,也会有人会说,技术它不能带来最终的商业价值,我们还要从商业的角度去看。

  这是Gartner公司每年发布的技术成熟度曲线。

  如果你去追踪它们过去十年发布的图表,可以看到,一个技术诞生之后,会经历一个如抛物线,甚至是过山车一般的路径。

  很多的技术到达顶峰之后就走向衰亡,在泡沫破灭之后就淡出了人们的视野,只有少数能够杀出重围走向光明,得到广泛应用。

  所以说技术的趋势是可以预见、可以判断的,但是我们处在这个曲线的哪个位置,是低谷还是光明期,坦白地说,不那么容易判断,甚至Gartner公司在预测技术的时候,有的时候会自己打脸。

  其实今天的投资人,无非是做一个较高概率的赌博而已。风险投资就是在不确定性中寻找确定性。

  投资人在面对商业模式,面对新企业的时候,他要面对诸多的不确定性,有团队、有市场、有竞争、有行业……那站在投资人的视角,他首先会从相对较为确定的角度去出发。

  很多行业的痛点不是因为技术的诞生而产生的,而是因为新技术的涌现为原来的痛点和需求提供了更好的解决方案,才产生了新的商业模式。

  所以对大多数创业者来讲,你要关注的是你到底从哪个角度阐述问题,从行业的场景,还是从技术的供应?

  “AI+”还是“+AI”?

  类似的话题在前几年是“互联网+”还是“+互联网”。为什么这样来问呢,一个“AI+”的公司,毫无疑问,技术能力和技术团队是公司的核心。

  而一个“+AI”的公司,你最核心部分,应该是你对行业的理解,你强调的重点,应该跟你所选择的商业模式是相匹配的。

  即使不谈今天的人工智能,如果我们去看,从IT产业的成熟,到互联网产业的成熟,到移动互联网这个时代的到来,每一个时代的产业都有这样一个分阶段成熟的过程。

  第一步是底层的基础设施,然后是平台工具,只有当应用非常繁荣之后,才会带来模式创新。

  这是一个从底向上逐渐成熟,逐渐发展的过程,它是一个倒三角形的发展形态,越在底层,相对的存在数量越少。

  你想想,今天能够成为工具平台,能成为底层基础设施的企业有多少?

  比如运营商,就三大运营商,比如最好的数据库,就那么几家,但是要做应用服务,毫无疑问,竞争非常激烈,迭代非常快速。

  人工智能产业也是同样的道理,从底层的基础设施,到中间的平台服务,到上层的应用和创新,你在做哪一层,你的能力,你的资源,必须跟这一层的特点要进行匹配。

  做平台服务你需要有很强的资本实力,因为你要活得足够久,要耐得住寂寞,要能熬得住整个产业周期的起起伏伏。

  因为做平台的公司往往是最后一个赚钱的,你只有赋能给这个产业生态里的其它伙伴,让他们都有了很好的盈利,才有你赚钱的机会。

  比如说阿里巴巴曾经连续六年免费,来支持整个生态的发展,才能撑到今天的繁荣。

  但是,如果你做的是行业应用,那你很可能是一个“+AI”的公司。

  这里又分不同情况:如果你的技术解决的问题是一个关键型应用,那么对技术的可靠性、安全性和准确性要求就非常高,例如自动驾驶、医疗机器人,失之毫厘,谬以千里。

  但是有些行业应用对技术的要求相对宽容,比如说扫地机器人,它的行业壁垒可能是在于整个智能家居的产业环境,供应链方面,而不仅仅只是技术本身。

  所以说要对自己所处的产业阶段和商业阶段有一个清楚的认知,你才能更好地来去定义自己的优势。

  to B 还是to C?

  很多的公司都想做平台,似乎不做平台就不是一家伟大的公司,但是,如果你的上下游特别强势,特别集中,那你是很难做成平台的。

  我自己在看了上百个人工智能跟产业结合的项目后,我最后把这一类to B的商业模式总结为七个关键字:提效、降费、定价权。

  我们可以看到,任何一个to B的公司,本质上是在帮助整个产业链的某一个环节提升效率从而获取新收益,或者降低原费用。

  所以,如果你要去做提效降费的分析,首先不是分析自己的企业,而是理解这个行业价值链的上下游:

  ◆你处在价值链的哪个环节?

  ◆这个价值链是在缩短,还是在变长?

  ◆是在被某一两家垄断,还是处于很分散的情况?

  ◆你对这个产业的上下游,有什么影响力?

  ◆在这个产业的上下游,是它们更需要你一些,还是你更需要它们一些?

  当年的淘宝,它就很好地撬动了两端,一端是普通的个人店铺的店主,一端是今天广泛新崛起的网络消费者,这两端相对比较分散,淘宝把他们集中起来去赋能。

  那今天你的产业,是否具有这样的一个机遇?

  另外一点,定价权。to B的公司,你从你的行业客户提升的效率里面能够分到的利益,取决于你能力的稀缺程度、客户对你的需求程度,以及你对于客户业务的渗透程度。

  还有一个很重要的问题,如何获取数据?有人把数据比做人工智能时代的石油。互联网时代,获取数据的方式是补贴用户——烧钱。

  但是如果你是一个to B公司,我认为首先你不能烧钱,另外,你要把自己的心态放低。

  因为今天大多数的行业,还没有真正走到一个智能时代,还处于信息化的起步阶段,甚至你并不是从0到1,很可能是从-1到0,只有先帮助客户改进业务,让客户先成功,最后才能轮到你成功。

  你有这样一个心态,你才可能去在整个产业里面,获取到价值和长期的合作伙伴。

  所以说选择创业,需要的也许不是豪华高端的团队,而是更加坚忍的心态。

  而to C的公司,你要想实现数据的积累,我觉得跟to B有点不一样,我把它描述叫做钩数据,就是数据要非常人性化地让用户主动地交上来,当然前提是你能给用户提供更好的服务和体验。

  比如说大家都在看今日头条,在你使用的过程中,它会根据你的阅读习惯和喜好,为你做用户画像,由此实现更加精准的内容和广告信息的推送。

  这个就是今日头条的核心商业模式,也使用了大量人工智能及相关的技术,悄没声息地从用户交互体验中间获取数据。

  所以说做to C的公司,你的交互设计里面能不能够埋入足够多的点,让用户行为最快速地反馈到你的平台,这个是更为重要的事情。

  对于to B跟to C,我们往往有一个错觉,会认为如果做to B,应该用最先进的技术,而做to C的话,可能用的是比较便宜的技术。

  但实际上,其实做to C对技术的要求更高。为什么呢?

  to C往往要求的是过剩的技术,或者说今天业已成熟到非常廉价的技术,你才有可能做起来。

  比如今天的人工智能行业还处在早期的成长阶段,所以to B的公司相对较多,而to C的公司较为艰难。

  回到刚才那张技术成熟曲线,我认为本质上它是人类对于技术的期待曲线,从这个曲线里面我们就能看到,我们往往对于技术的发展,短期过于乐观,而长期过于悲观,这就是我们的人性所在。

  就像我们看到了AlphaGo,我们就惊呼,机器要替代人了,奇点就要来临了。

  其实我们想想,10年、20年前的互联网,你当时怎么看待它的,今天我们怎么来去面对人工智能时代?

  在我创业的十年时间里面,对我来说,最大的挑战,不仅仅是技术的成熟,更大挑战是商业模式和团队的不断更换,我自己创办的公司经历了三起三伏,两次down round(估值下调),我的合伙人团队经过了三次重组,才熬到了最后。 这可能也是很多人工智能的创业者,你们未来可能会面对的挑战。

  有技术背景的创始人,最容易犯什么样的错误?用查理·芒格的一句话讲,就是:

  “ 手中握有锤子的人,很容易把世界上的一切都看成钉子。”

  这也是我觉得我当年犯的最大的错误。当你拥有技术,你似乎就觉得技术能改变一切。

  但是后来我意识到,一切还是要回归到商业的本质,从需求出发,这才能活到最后。(36氪)

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