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

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。

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王煜全要聞評論，我們下周見。

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