人工智能行业小感悟

我从小的创新的角度谈谈我对现在人工智能行业的理解。

毫无疑问的说,人工智能行业在退潮。

经济形势下行,人工智能同样面临着尴尬的局面,落地项目不瘟不火,小公司生存艰难,大公司寡头垄断。

大公司的资金、人才、技术、应用市场的积累不是小公司轻易能赶超的。

所以,作为一家小的AI创业公司,找到未被瓜分的细分市场,完成在细分市场上快速实现技术积累可能是唯一可行的道路了。

前不久,因为一个项目被老板骂了几次。起因是老板觉得我们投入了大量人力物力在已经被做烂的项目上,即使我们的算法与使用场景有结合,即使在研发的过程中积累了较多经验,但在他看来,在别人已经做出较高水准产品的情况下,我们完全可以“拿来主义”,通过合作、外包的方式来做这个项目。

我之前想过这个问题,但是没想通,这次算是想通了。

比如人脸识别技术,市场应用范围广,技术成熟度高,已经有很多公司具备完整的工程化实践方案,其中不乏像旷视科技这样规模大、技术强的大公司。于是想做人脸识别的小公司只能在后面吃点“剩饭”,从规模小、价格低的下沉市场,需求多、业务繁琐的定制化开发市场着手。这会造成产品工程化程度低、开发成本高(利润低)、市场扩展难、业务容易被碾压式取代等问题。

当然这个问题不仅是在人工智能这个方向出现,几乎所有已经成熟的产品、服务中都存在这个问题,只不过人工智能的泡沫太大,现在暴露的问题更大。小公司想分一杯羹甚至取而代之必须另辟蹊径,找到大公司没有找到,或者说没有精力(不是其主营业务)发展的领域。比如拼多多的快速发展,主要依托于下沉市场的份额和新的传播模式。

再拿我们公司举例,目前在军工市场中,主推两到三个产品及服务,两个是算法和软件的组合,充分和业务场景结合,用AI的方法对工作流程进行优化升级;一个是算法和硬件组合,提高现场工人操作效率和准确率。前一种算法属于“大路边”算法,只要有数据,基本都能得到想要的结果,而我们的优势在于和场景结合;后一种算法属于“独创”算法,需要技术积累,我们的优势在于先人一步的技术钻研和数据来源。

回到老板骂我的项目,一是应用业务流程简单,缺少软件、硬件附加值;二是算法已经相对成熟,我们没有长处和别人去竞争;三是该场景几年内会被其他技术取代,不具有长久盈利的前景;四是的确存在技术难度,识别情况复杂;五是前期调研不足,需求开始就没了解清楚,导致项目工期过长,先天不足;六是客户过于保守,不像其他单位方便协调。

当然也不能说这个项目一无是处,一是让我们在领域里露脸的两次,有了业务扩展的可能;二是有了相关的技术开发经验,类似的思路之后可以借鉴。

思路再转回来,现如今有多少人工智能公司能将技术与场景真正的结合在一起,找到独特创新的技术点,有多少公司能真正将项目落地、盈利,有多少公司不是靠融资炒作实现市值增加的?

我持相当大的怀疑态度。

(内部小道消息,今年杭州的AI公司会倒闭一大批

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