關于人工智能創業你不可不知的六大問題

• 2017年10月9日 ZhangHongYuan來源：雷鋒網 程浩 359 16
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長期來看，人工智能創業和任何其他領域的創業一樣，一定是綜合實力的比拼!

　　首先如果今天大家選擇創業，我建議更應該關注人工智能，而非互聯網。為什么這么講?

　　1. 互聯網的流量紅利已經消失;

　　以PC來說，全球PC出貨量連續5年下滑。大家知道國內最后出現的一個PC互聯網獨角獸是誰嗎?是知乎，大概是2011年初推出，這么多年過去，再也沒有PC互聯網的獨角獸出現。做個類比，我們知道2015年移動互聯網的滲透率和競爭程度和2011年的PC互聯網類似，以此類推，2015年以后再做移動APP，也很難出獨角獸了。

　　畢竟中國連續兩年手機出貨量都在5億多臺，增長放緩，代表無線流量基本已走平，你多賣一臺，我就少賣一臺，是存量競爭。今天創業者再做一個純互聯網的APP，投資人問的第一個問題就是你怎么獲客。因為現階段流量格局已定，首屏就那幾個APP。

　　2. 互聯網+的機會同樣有限;

　　主要在于互聯網最大的價值，是解決信息不對稱和連接。所以對于電商特別有價值。淘寶用皇冠、鉆石等信用體系解決了信息不對稱，同時又把全國有這么多買家和賣家連接在一起。這個是互聯網的價值。

　　但很多行業信息和連接并不是痛點。拿醫療舉例，中國三甲醫院的大夫就那么多，你把全國13億人民都和這些大夫連接上了也沒用，因為一個醫生一天還是只能看那么多病人?；ヂ摼W并沒有提高醫生看診的效率。在諸如餐飲、醫療這些傳統領域，互聯網的幫助是很有限的。

　　也包括滴滴打車，互聯網解決了打車難的問題，但是沒解決打車價格的問題。事實上，補貼去掉之后，大家都發現了滴滴一點都不便宜，道理很簡單——不管是專車還是出租車，還是需要由人來開，人工成本降不下來，就不可能便宜。

　　3. 真正能夠提高社會生產力，解決供需關系不平衡的就是人工智能;

　　人工智能將給社會生產力帶來的提高，以及對人類帶來的影響將遠遠超過互聯網。

　　還是拿醫療來說，很多基層醫院水平不高，那未來完全可以通過人工智能來輔助醫生讀CT、X光等醫療影像。像今年，IBMWatson對皮膚黑色素瘤的診斷，準確率已提高至97%，遠遠超過了人類專家75%-84%的平均水平。

　　未來，人工智能無論是在無人車、機器人、醫療、金融、教育還是其他領域，都將爆發巨大的社會效益，這點毋庸置疑。

　　我建議現在的創業者更應該關注人工智能領域的創業機會。

　　第二個問題：人工智能 vs 人工智能+

　　人工智能主要分三層。最底層是基礎架構(Infrastructure)，包括云計算、芯片以及TensorFlow這樣的框架。在基礎層之上是中間層，叫通用技術(EnablingTechnology)，例如圖像識別、語音識別、語義理解、機器翻譯這些。

　　基礎層和中間層，是互聯網巨頭的必爭之地。比如芯片領域，Intel、英偉達、高通都投入巨資，競爭極其激烈。同樣云計算、框架也是一樣，都不是小公司能夠涉足的領地。

　　現在對于中間層的通用技術，BAT也極其重視。因為大家都相信人工智能是下一波工業革命浪潮。對騰訊、阿里、百度這些巨頭來講，要想在大浪中屹立不倒，必須要構建出人工智能的生態系統(Ecosystem)。而核心就是要依靠這些Enabling Technology技術。

　　相比創業公司，BAT的最大優勢是什么呢?第一，不缺數據;第二，為了構建自己的生態系統，未來通用技術一定全部是免費的;第三，雖然通用技術免費，但BAT有羊毛出在身上的豬機會。這是典型的互聯網打法。

　　這里的豬是什么?豬就是云計算。例如百度的ABC策略，分別代表人工智能(AI)、大數據(Big Data)和云計算(Cloud Computing)。AI我可以不賺錢，開放給大家，那么大家想享受我的服務，就來買我的云吧。

　　而對于創業企業來說，只做圖像識別、語音識別、語義理解、機器翻譯這些通用技術，指望通過SDK賣錢，未來路會越來越窄，特別是BAT都免費的壓力下。

　　所以從這個角度講，創業公司做下面兩層風險比較大。我認為創業公司的機會在最上層，就是拿著下兩層的成果去服務垂直行業，也就是我們所謂的人工智能+。

　　第三個問題：人工智能+ vs +人工智能

　　深入垂直行業的人工智能+，又可細分為兩類情況：即“人工智能+行業”和“行業+人工智能”，他們間有明顯的區別。

　　“AI+行業”簡單講就是在AI技術成熟之前，這個行業、產品從未存在過。比如自動駕駛，亞馬遜的Echo智能音箱、蘋果的Siri語音助手。在人工智能技術未突破前，不存在這樣的產品。因為AI，創造出了一條全新的產業鏈。

　　“行業+AI”就是行業本身一直存在，產業鏈條成熟，只是以前完全靠人工，效率比較低，現在加入AI元素后，使得行業效率有了明顯提高。比如安防、醫療等領域。

　　客觀講，這兩個類別都有創業機會。但“AI+行業”，因為是一條新的產業鏈，創業公司與互聯網巨頭實際是處在同一起跑線上。巨頭們坐擁數據優勢。所以從這個角度，“行業+AI”相對對創業公司更為友好，也更容易構建出壁壘。

　　我認為，未來行業壁壘才是人工智能創業最大的護城河。因為每個行業都有垂直縱深, 盡管BAT技術好一點、并不關鍵。拿醫療+AI舉例，什么最重要?大量準確的被醫生標注過的數據最重要。沒有數據，再天才的科學家也無用武之地。

　　但在國內，這個醫療數據拿出來非常困難。所以BAT做醫療一點優勢都沒有，因為他們要把這些數據，從各醫院、各科室搞出來也很累。相反，如果一個創業者在醫療行業耕耘很多年，也許拿起數據來比大公司更容易。

　　這要求創始團隊的合伙人中，必須有懂行業、有行業資源的人才。這與互聯網+一樣，一旦細分到具體行業，并不是說你百度、騰訊有資金、有流量，投入人才就什么都能做，比拼的還有行業資源和人脈。

　　之所以跟大家聊這個話題，是因為前一段去百度大學跟大家交流，他們提到百度人工智能在無人車和DuerOS的應用。同時又問我，人臉識別在國內安防領域的應用價值非常大。像海康威視有近3000億人民幣的市值，每年光凈利潤就有近百億。百度在AI方面是不是該考慮進軍這個領域。我回答說千萬別，因為安防是典型的、有巨大壁壘的“行業+AI”領域。

　　即使百度技術好，在人臉識別率方面比?？低暩咭粋€百分點(實際不一定，?？当澈笥袔装偃说腁I研發團隊)。但這并不代表百度就能替代海康。因為安防是“非關鍵性應用”(non-mission-critical)，100個犯人我識別了95個，你比我多識別了一個做到了96個，其實沒那么重要。

　　而反過來，?？祵Ρ劝俣扔惺裁磧瀯?首先海康是做攝像頭的，用自己的硬件跑自己的算法，是很自然的事兒。就像蘋果手機，軟硬一體體驗更好。其次，?？底隽诉@么多年的安防，積累了非常多的數據，人臉的數據、環境的數據……在安防領域有數據優勢。最后，?？到o公安系統做了很多類似警務通、基站信息采集、視圖檔案管理等SaaS平臺的東西，以及警用云系統。我們可以認為公安系統的IT化，其中有一部分就是?？低晠⑴c的。

　　這些東西可能不賺錢，但卻為?？禈嫿吮趬?。因為底層的基礎設施都是我建的，那前端的東西就只能用我的(我可以有100個理由，說競品與我不兼容)。而且?？底隽诉@么長時間，積累了大量的客戶資源，特別是政府公安局的資源，開拓這些資源非常需要時間。

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