如何向投资人展示——How to Present to Investors

YCombinator总结了14条路演建议,帮助创业者有效展示产品,吸引投资人注意。核心在于清晰传达产品价值及用户需求。从明确介绍产品到进行实际演示,再到简洁描述并集中展示亮点。

Y Combinator在孵化创业公司积累了大量的经验,尤其是在帮助创始人向投资人展示自己的创意或产品。Y Combinator会在正式的Demo Day之前组织一次演练,纠正创始人在展示阶段遇到的问题,尤其是年轻的技术人员更需要了解这些注意事项。最核心的其实就两点:讲解自己做的什么东西;解释用户为什么会喜欢他。

技术人员如何通过短短的展示打动投资人,总结十四条注意事项如下。

1、 清楚说明自己做的事情(Explain what you’re doing)

投资人在决定是否要投资你的公司之前,首先要知道你是干什么的。所以开场白最好是:“我们是Jeff和Bob,我们正在做一个易用的基于WEB的数据库系统,下面我们将介绍一下为什么用户会需要这个产品。”

2、靠谱的Demo(Get rapidly to demo)

一个Demo演示胜过千言万语。Demo演示时不要挨个功能去介绍,而是模拟用户场景需要演示。如果你演示的系统是基于WEB的,最好在本地搭建一个演示系统,避免网络抽筋把你晾台上。

3、描述要简洁清晰而不要模糊抽象(Better a narrow description than a vague one)

一些创始人认为自己的产品将来可能发展成若干种可能,不希望开始阶段就界定产品范围,这是不正确的。如果你将基于WEB的数据库系统介绍成“可供人们分布式共享信息的应用平台”,那投资人就跟没听到这句话一样。你的主要目的不是说明自己的产品将会演变成什么样子,而是让投资人感觉产品有演进成长的可能性。

4、不要一心二用(Don’t talk and drive)

最好一个人讲解一个人操作电脑。如果你一边讲一边翻PPT,很容易陷入到屏幕上,缺少了跟听众的交流,听众的注意力无法保持,容易走神。

5、不要讲太多次要问题(Don’t talk about secondary matters at length)

短短的几分钟里,一定要将产品最亮最核心的东西讲出来。不要花太多时间介绍自己的简历、竞争对手的情况。简单的一句话带过即可。

6、不要讲太多商业盈利模式(Don’t get too deeply into business models)

聪明的投资人不会对一个简介里的盈利模式感兴趣,并且初始阶段的商业模式大部分都是不靠谱的。花太多时间讲解自己产品的盈利模式,一来是本末倒置,二来也容易将自己在商业模式上的弱势暴露出来。一定要讲你最擅长的那些问题,比如通过技术解决了用户的哪些问题。

7、语速要清晰要慢(Talk slowly and clearly at the audience)

大部分人都没有优秀的演讲能力,但是控制语速能让你讲解的更清晰。讲的慢一些不容易犯错,如果你感觉自己的语速很慢,通常对听众来说是语速恰到好处。

8、一个人讲(Have one person talk)

不要好几个人轮番上台。毕竟你只有短短的几分钟时间。让创始人团队里最擅长展示的人上台,他可以提及自己的团队队友。

9、自信(Seem confident)

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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