“人工智能“誕生于1956年一次歷史性的聚會(huì)，1969年成為一個(gè)獨(dú)立學(xué)科，主要有符號(hào)主義、連接主義、行為主義三大學(xué)派，而后數(shù)十年幾經(jīng)沉浮，直到近年來大熱成為顯學(xué);其在語音、圖像、人機(jī)交互等領(lǐng)域取得巨大成績有賴于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代計(jì)算資源和能力大幅度提升、大數(shù)據(jù)積累以及深度學(xué)習(xí)等算法在相關(guān)領(lǐng)域上的應(yīng)用。創(chuàng)業(yè)者有必要了解這個(gè)學(xué)科及技術(shù)演進(jìn)的來龍去脈，進(jìn)展、突破點(diǎn)以及現(xiàn)實(shí)的技術(shù)邊界，保持理性和專注，尋找其中蘊(yùn)含的商業(yè)機(jī)會(huì)。

　　雖然大家都在談?wù)?ldquo;人工智能”，但每個(gè)人認(rèn)知和理解都不一樣。筆者混跡 AI 圈多年，憑借對行業(yè)粗淺的理解，試著梳理了一張 AI 技術(shù)地圖，順便談?wù)剬τ? AI 創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀的一些看法。

　　1 、中美有望此次 AI 技術(shù)革命

　　中美有望延續(xù)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的優(yōu)勢地位新一波 AI 技術(shù)革命，同時(shí)兩國差距進(jìn)一步縮小，一些領(lǐng)域中國將走在世界前列。

　　2 、深度學(xué)習(xí)算法在語音、圖像等感知智能領(lǐng)域取得重大進(jìn)展

　　深度學(xué)習(xí)算法在語音、圖像等感知智能領(lǐng)域取得重大進(jìn)展：語音技術(shù)在教育、車載、智能家居、醫(yī)療、智能硬件等領(lǐng)域的商業(yè)應(yīng)用取得很大進(jìn)展，圖像技術(shù)則在安防、金融、廣告、零售、公安、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，這兩個(gè)領(lǐng)域也聚集了最多的創(chuàng)業(yè)公司和巨頭;但在自然語言處理等認(rèn)知智能領(lǐng)域進(jìn)展緩慢，巨頭在該領(lǐng)域重兵投入，接下來的 3-5 年有可能取得大的突破。

　　3 、行業(yè)處于早期，商業(yè)化 2B 機(jī)會(huì)先成熟

　　一段時(shí)間內(nèi)業(yè)內(nèi)爭論一個(gè)話題： AI 科學(xué)家， AI 產(chǎn)品經(jīng)理哪個(gè)更稀缺，哪個(gè)更重要。這個(gè)爭論其實(shí)沒有意義，對一家企業(yè)來講各方面人才都很重要，缺一不可。

　　1 ) AI 創(chuàng)業(yè)依然處于早期

　　目前人工智能仍處于非常早期的階段，但進(jìn)展很快。語音、圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度在一些垂直領(lǐng)域已達(dá)到商用標(biāo)準(zhǔn)并產(chǎn)生了很好的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益，但是尚未完全攻克，在很多應(yīng)用場景依然無法達(dá)到實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)。在自然語言處理領(lǐng)域尤其如此，開放域領(lǐng)域的自然語言處理，上下文對話，多輪對話，邏輯推理等依然是尚待攻克的技術(shù)堡壘，自然其中也孕育著巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)。

　　2 ) 2B 率先商業(yè)化，而后 2 C

　　從全球范圍內(nèi)看，絕大部分 AI 創(chuàng)業(yè)公司選擇 B2B 或者 B2B2C 這種商業(yè)模式，而且 B2B 中多選擇提供行業(yè)解決方案而非技術(shù)平臺(tái)，這和整個(gè) AI 行業(yè)處于非常早期的階段是相匹配的，絕大多數(shù)新技術(shù)的商業(yè)化都走的這條路徑， AI 技術(shù)也不例外。

　　2B 公司為行業(yè)客戶提供定制化解決方案，幫客戶節(jié)省成本、提高效率或者增加收入，客戶愿意為這種技術(shù)和服務(wù)買單，公司可以快速獲得現(xiàn)金流�，F(xiàn)在的 BAT 三巨頭，當(dāng)初也是 2B 業(yè)務(wù)，后來 C 端市場起來后才轉(zhuǎn)向 2C 。

　　2C 則面臨很多不確定性：技術(shù)水平能否達(dá)到用戶期望、數(shù)據(jù)冷啟動(dòng)、用戶需求定義、硬件設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈管理、成本控制、生產(chǎn)品控、市場推廣、銷售團(tuán)隊(duì)組建、渠道建設(shè)等等一系列環(huán)節(jié)，任何一個(gè)環(huán)節(jié)出問題都可能導(dǎo)致產(chǎn)品難產(chǎn)或者不被消費(fèi)者認(rèn)可造成庫存積壓，而在此過程中公司并沒有現(xiàn)金流進(jìn)賬，其中蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)可想而知。

　　同樣是面對 C 端市場，互聯(lián)網(wǎng)公司打法和硬件公司打法完全不一樣，很多時(shí)候甚至是矛盾的。前者講究小步快跑，快速迭代，產(chǎn)品改進(jìn)過程以周計(jì)，可以不斷試錯(cuò)調(diào)整，后者則要求精益求精，謹(jǐn)慎穩(wěn)妥，一次磨具改動(dòng)或者元器件調(diào)整就可能導(dǎo)致產(chǎn)品延期數(shù)月，試錯(cuò)成本極高;前者程序員是最大的群體，因?yàn)槊恳淮蔚�代產(chǎn)品需求變動(dòng)都需要程序員將其轉(zhuǎn)換為一行行代碼，對后者來講則是市場銷售導(dǎo)向，品牌和渠道最重要，大部分企業(yè)在研發(fā)上投入有限;前者很典型的一種狀態(tài)是公司幾十上百號(hào)人幾年就只做一個(gè) App ，后者則很難單款產(chǎn)品打天下，需要清晰的劃分產(chǎn)品線，打組合拳;前者 APP 通常是免費(fèi)下載，獲客成本低，做到幾百萬、千萬、甚至上億用戶很正常，后者硬件需要一臺(tái)一臺(tái)的賣，需要用戶掏錢，獲客成本非常高，極少能賣到百萬量級;前者服務(wù)百萬、千萬、上億用戶成本沒有特別明顯的區(qū)別，邊際成本極低，但后者不同量級出貨對于市場、渠道、供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)都不一樣，邊際成本降低不明顯。

　　很多互聯(lián)網(wǎng)公司轉(zhuǎn)型做智能硬件產(chǎn)品時(shí)，思維沒有轉(zhuǎn)換過來，依然按照原來的思路來做智能硬件，結(jié)果栽了大坑。一部分連原型都沒有做出來;一部分做出原型但沒撐到量產(chǎn);一部分量產(chǎn)了，但沒有后續(xù)出貨，成為積壓庫存。大部分公司只走到這一步，沒有后續(xù)了。作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的優(yōu)勢喪失掉了，硬件的坑一個(gè)沒落下，最后粉身碎骨。

　　現(xiàn)階段來看，距離創(chuàng)業(yè)公司打造出一款爆品的 AI 產(chǎn)品條件還不夠成熟，是否已到臨界點(diǎn)不好講。從國內(nèi)現(xiàn)狀來看也是如此，大部分做 C 端產(chǎn)品的 AI 公司都入不敷出，過的比較艱難，大部分已經(jīng)或者開始轉(zhuǎn)向 2B 。繼續(xù)堅(jiān)守 C 端市場的創(chuàng)業(yè)公司必須對硬件存有敬畏之心，想辦法開源節(jié)流，管控好公司現(xiàn)金流，嚴(yán)控成本，盡量少犯錯(cuò)， C 端市場起來可能還需要較長時(shí)間，活到那最重要。投資人耐性也是有限的，不會(huì)給幾次機(jī)會(huì)。

　　4 、 AI 創(chuàng)業(yè)很難一蹴而就，務(wù)實(shí)踏實(shí)，快速商業(yè)化

　　AI 創(chuàng)業(yè)現(xiàn)在依然屬于行業(yè)早期，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段，技術(shù)成熟、市場需求挖掘和擴(kuò)大、產(chǎn)品商業(yè)化都要需要時(shí)間，而且可能持續(xù)比較長時(shí)間， AI 創(chuàng)業(yè)者需要有耐性，遇到挫折和困難都很正常，需要專注和堅(jiān)守。

　　創(chuàng)業(yè)公司各方面資源都非常有限，試圖和巨頭進(jìn)行軍備競賽，搶奪 AI 大拿，并不是明智的選擇。創(chuàng)業(yè)公司真正需要的是大批能將 AI 技術(shù)快速產(chǎn)品(工程)化，并應(yīng)用到具體的商用場景，可以干苦活、臟活、累活的人才：看的了 paper 、寫的了程序、調(diào)的了參數(shù)、做的了 DEMO 、并能應(yīng)用到產(chǎn)品中。

　　長期來看，隨著基礎(chǔ)計(jì)算平臺(tái)和開源平臺(tái)的豐富成熟，單純技術(shù)方面很難構(gòu)成壁壘，人工智能的技術(shù)準(zhǔn)入門檻會(huì)越來越低。人工智能創(chuàng)業(yè)一定是綜合實(shí)力的比拼，對理解行業(yè)、剛需痛點(diǎn)挖掘，產(chǎn)品化和工程化能力，營銷能力每一塊都不能有短板。

　　無論創(chuàng)業(yè)公司選擇哪條路，都需要以最快速度、成本將技術(shù)產(chǎn)品(工程化)，找到最合適的商業(yè)化場景，完成商業(yè)閉環(huán)，只有走到這一步，企業(yè)才能講脫離死亡線，一家 AI 企業(yè)成立幾年還在談技術(shù)而沒有拿得出手的產(chǎn)品或方案，絕不是好的跡象。

　　5 、 AI 創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)在哪?

　　從大的層面來講， AI 創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)主要有 3 大類：

　　1 ) AI 技術(shù)本身的機(jī)會(huì)

　　上面那張 AI 行業(yè)地圖，其中的佼佼者有可能成為行業(yè)的基礎(chǔ)性設(shè)施，這塊機(jī)會(huì)現(xiàn)在已經(jīng)不多了，巨頭林立。

　　2 ) AI 技術(shù)與各行業(yè)結(jié)合，提供技術(shù)或產(chǎn)品解決方案

　　傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè) AI 化改造，現(xiàn)在大部分 AI 創(chuàng)業(yè)公司走的這條路，將 AI 技術(shù)和具體行業(yè)結(jié)合，提升效率或智能化升級，這塊還處于早期階段，蘊(yùn)含不少機(jī)會(huì)。這樣的人工智能項(xiàng)目并不一定需要技術(shù)大牛，需要的是創(chuàng)業(yè)者對行業(yè)的深刻理解，懂技術(shù)邊界和行業(yè)痛點(diǎn)并方案或產(chǎn)品化，以及銷售和推廣這些方案或產(chǎn)品。

　　3 ) AI 技術(shù)產(chǎn)品化

　　這塊市場也處于非常早期的階段，方興未艾，絕大多數(shù)機(jī)會(huì)依然屬于對行業(yè)有深入洞察的創(chuàng)業(yè)者，分為兩大類。

　　一類是 2B ，面對各行各業(yè)推出對應(yīng)的機(jī)器人產(chǎn)品來取代人類工作，降低成本，提高效率，如各種巡邏機(jī)器人，工業(yè)機(jī)器人等。

　　一類是 2C ，直面消費(fèi)者推出各類人工智能產(chǎn)品。這塊又可分為兩類，一類是產(chǎn)品產(chǎn)品的智能化改造，如小智音箱， Echo 這樣的產(chǎn)品;還有一類是完全新的品類，如家庭管家機(jī)器人。

　　6、展望

　　人類每次工業(yè)革命間隔的時(shí)間越來越短，影響卻更加深遠(yuǎn)，人工智能革命可能已經(jīng)開啟，當(dāng)AI技術(shù)融入我們生活無處不在時(shí)，很難想象會(huì)發(fā)生什么。如同30年前的人們很難想象今天的社會(huì)，同樣現(xiàn)在的我們也很難想象30后的未來會(huì)是怎樣。但可以確定的是我們這代創(chuàng)業(yè)者可有的忙了，有機(jī)會(huì)一起朔造“第四次工業(yè)革命”。