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2018 年 3 月 23 日 机器之能 高静宜

专家告诉你，AI创业的爆点在哪里。

撰文 | 高静宜

这几年，人工智能可以说是热得发烫。

有不少先行者已经选择投身人工智能大潮中随之翻腾起伏，也有不少尚未下定决心的观望者站在岸边跃跃欲试。

与两三年前不同，经过了初期的行业发酵，现在可供创业者们选择的算法框架和平台芯片的数目和质量都有所提升，技术似乎也不再是阻拦那些在人工智能领域里打拼的团队在圈内崭露头角的门槛。

相反，对业务的理解、行业脉络的认知以及风口机会的把握，则成为了每一个创始团队成员最为关注的事情：

到底如何切入这些所谓的技术热门落地场景？沿着业务路径走下去是会赚得盆满钵满还是血本无归？那些所谓的风口究竟是昙花一现还是终将成为大势？

3 月 21 日，由 Amazon Web Services（AWS）中国以及启迪之星联合主办的「AWS 智能之星」创业大赛开幕式上，人工智能行业内的知名投资人、孵化器负责人、专家学者以及领域内的优秀创业者针对这些问题展开了讨论，分享了有关人工智能领域的创业热点的探索以及如何让人工智能初创公司加速成长的经历。

如何看待人工智能的创业爆点？

这是一个见仁见智的问题。

在启迪之星创投总经理刘博看来，人工智能是一个有机的体系，创业者要看自己在有机整体里自己的核心竞争力在哪里，那么哪里就是爆点。

她举了一个例子。启迪之星投资的速感科技在创业初期是由两位做算法的硕士组成。刘博把这个团队刚开始创业的想法形容为「很天真」。当时这个团队想的是，自己的算法在比赛中取得过最好成绩，那么能不能依托这个算法做一个可以为大家服务的跟随机器人。

「事实上，这个链条太长了。而且到底跟随机器人有没有人用？会不会有人买单？」刘博解释道，这里需要处理的信息太多了，需要把各个模块之间的曲线缩短。为此，速感科技迅速找到了适合自己技术落地的最佳场景，包括为前不久刚刚过会的科沃斯机器人提供算法模块，也与小米等公司达成了合作。

人工智能算法离不开优质的数据，而离开了具体场景，数据则无法聚焦。有了一个合适的落地场景才最大化构建自己的算法能力。

「很多创业者面临的挑战都来自于对自我不充分的认知，很多人觉得自己有最好的技术指标就一定能拿下厂商，但不是这样的。」刘博说道。速感科技的算法模块成本低于同类竞品，因而可以通吃扫地机器人这块市场。而对一个行业来说，有了场景就有了数据，那么算法就很难被超越了。「算法是怎么优化的？数据是怎么获取的？获取到数据后有没有理解到获取数据背后的商业途径？这些都是对创业者来说最大的挑战。」

星瀚资本创始人杨歌对于这个问题也有着自己的看法：「从底层的技术层到中间的模块层再到上层的应用层，哪一条线能最快跑通那里就是爆点。」这也是星瀚资本的一个投资逻辑。

他认为，机器人是最缓慢的，因为机器人的链条太长。不仅要有具备听觉、视觉等依赖算法的应用模块，还有不断迭代硬件模块。

「机器人这样的应用时间太长了，而太长了就见不到钱。」杨歌说道，要找最短的链条，去看哪些是可以直接变现的。而拥有大量数据的金融领域就是首选，其次是利用人工智能可以实现智能优化的仓储物流领域。

人工智能初创公司的成长秘籍？

那么，发掘了行业爆点后，创业公司应该如何跳过创业途中的那些坑，从容迎接创业挑战？

对此，杨歌给出的答案是，创业者可能要从可行性、鲁棒性和协同性这三个方面考虑。

可行性指的是，很多创业者发现有价值的场景后，却在进入场景后遇到数据量太少，算法完全不行的情况。这就意味着，创业一开始的选择就发生的偏差。

鲁棒性可以理解为适应性。无论是芯片还算法，你所做的能否适应很多场景。人工智能发展的速度非常之快，同时数据结构以及模型算法也在不断变化。不能因为其他层次的设计出现变化而无法适应的情况。

「能用硬件解决的，不用软件解决，要尽量为软件提供一个最好的鲁棒性。用算法解决的不要通过选择场景来改变。一层一层地把鲁棒性扩展到最大，这样你的价值才能得到最大的体现。」杨歌说道。

最后一点也就是协同性。大多数对产业精通的人对数据、区块链、人工智能不是很精通，可是很多算法工程师却完全不理解商业场景。那么如何把市场需求和行业需求转化为技术语言需求，再把技术转化结果反馈到市场就是需要协同性解决的问题。

英伟达半导体有限公司橱窗加速计划中国区经理黄庆春表示，成功的初创企业还要具备以下三个要素：

首先，团队做的是一个长期项目，而非短期项目。其次，初创企业中的核心人物要有一定的行业积累和沉淀。第三，要有一个开放的心态。