360颜水成&深鉴汪玉：AI研究者创业，千万别踩这三个大坑

郭一璞 发自 清华罗姆楼 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

正在准备毕业论文的AI相关专业学生们，又面临着另外的问题：

毕业之后做什么？

留在学术界？还是去工业界？

去大公司？还是去创业？创业又应该做什么呢？

2019的机会在哪里？

在由清华大学数据科学研究院、网易新闻、网易有道联合举办的2019年度中国AI创新者论坛上，360集团副总裁、人工智能研究院院长、新加坡国立大学副教授颜水成和清华大学电子系副教授、深鉴科技创始人汪玉分享了对与AI学术人才就业选择、创业、以及2019新机会的观点和思考。

AI研究者创业的3个tips

场景的商业模式必须成立

颜水成说，很多场景都是我们在学术界为了写论文而想出来的，真正到了商业里，它的商业模式是不成立的。

比如问新员工准备1000W资金，应该做什么产品，新员工会说做帮女生做搭配衣服的服务，虽然有用，但是从商业闭环和逻辑来说，做成的难度很大，家里的衣服那么多，把衣服很好的记录下来都非常难。

从技术到产业应用，技术出身的创业者往往想得比较少。

选择「链条短」的商业

颜水成提到，将技术产品化是一个闭环，单单靠技术是做不成一件事的，因此，AI技术研究人员创业，选择的项目链条尽量短。

比如，部分技术创业者只要把SDK做好，由商务人员销售，整个链条只需要技术+营销就可以实现。

但比如做智能硬件，链条就很长了，需要供应链、需要做产品、需要技术、销售、市场，每一个环节都很重要，还需要销售渠道，技术人员创业选择智能硬件就会非常痛苦。

相比之下，把技术做成SDK然后卖出去，链条更短，成功的可能更高，也诞生了许多成功的创业公司。

做五年后工业界用的技术

在成功做出深鉴科技的汪玉看来，学校和工业界有明确的分工，如果一个学术界的老师做的事情跟工业界重合，那这个老师没有选好方向。

老师应该做的是工业界5年以后能用得上的技术，如果这个技术工业界已经在做了，学术界很难做的更好，缺乏更多数据，也没有足够的算力，迭代速度不会比工业界更快。

因此，AI学术界人才技术创业，一定要做现在工业界不太愿意做、市场不明确、商业模式没定下来的技术，但在做选择的时候要和商业大方向保持一致，同时做别人没做的事。

另外，学术界人才创业，如果不是核心技术掌握着，而是凭借商业模式创业，那么竞争对手复制和赶超的难度就不会太高。

2019，机会在哪里？

AI的机会集中于大公司

汪玉认为，提高效率的AI应用近几年在各行各业肯定都会发生，而小公司的机会不多了，数据集中在大公司，算法对数据的依赖性太强了，数据在哪儿，行业就会往哪儿集中。

AI芯片、5G、AR眼镜

颜水成则判断2019年AI行业的两个推动力是AI芯片和5G。

2019年基于AI芯片，会有越来越多的基于端的、智能的硬件会出现。

而5G今年会试点，明年会普及。2G时代，是语音；3G时代有了图像；4G则是视频火热；5G时代会有新的视频变成消费的主体。

另外，自动驾驶也有潜力，但是周期会比较长；长期来看，AR眼镜也是会给人们生活带来巨大改变的产品。

学术、创业或是大公司

而在今年的大背景下，AI研究者应该留在学术界还是进入工业界呢？

颜水成认为，首先要看每个人自己的喜好，但是有两点：第一，不要去工业界做研究，这对大部分人来说都是“不归路”；第二，能创业则尽快创业，如果年纪太大，真的创业就走不动了，创业是一个非常耗体力的事情，你可以在战斗中学会战斗。

汪玉则建议学生加入创业公司，只要占到一点点股份，未来就可能成为一个连续创业者；或者去大公司的新部门，可以学到大公司的所有经验；或者再还没毕业的时候做一个毕业之时可以主导创业的技术去创业。

Two More Things

最后，颜水成向量子位介绍了他的团队在进行的一些工作。

2019年，360 AI研究院会把工作重点放在两个方面，一是小区安防，用AI提升物理世界的安全性；二是数据智能相关工作，比如金融风控、广告推荐、信息流推荐，应用在360金融等产品上。

另外，提及人脸识别等已经有广泛商用的技术，颜水成团队也在争取一些突破，比如功耗要求非常高的门铃人脸识别，团队正在研究怎样把功耗降低、功率提升，把类似的非典型场景下的人脸识别做好。

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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