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如何在人工智能領域創業?內附詳解

巨頭環伺之下,如何在人工智能領域創業?

人工智能從誕生至今,其理論和技術日漸成熟,應用的領域也不斷的擴大。未來,人工智能所能夠帶來的科技產品,也將演變成為人類智慧的“錦囊”。人工智能逐步改變著我們的生活,人類的健康狀況得到了改善,人類的安全性和工作效率也得到了大大的提高。

人工智能像是一塊待全面開發的的沃土,不少科技公司也紛紛投入到人工智能領域,蘋果、Facebook、谷歌等紛紛開始研發人工智能應用,并將其視為未來發展的關鍵。巨頭環伺之下,AI領域的創業是否還有機會呢?

本文是美國知名風投機構聯合AI創業公司推出《AI創業的現實與策略》報告,AI世代(微信號:tencentAI)對此進行翻譯整理。

科技巨頭紛紛搶購人工智能初創公司

人工智能漸趨成為科技產業熱門的領域。據市場調研公司CB Insights提供的數據顯示,自2011年以來,已有近140家人工智能初創公司被收購,同時,CB Insights指出,為了獲取最佳的人工智能解決方案,包括谷歌、蘋果、IBM、雅虎、英特爾等美國科技巨頭,在過去五年間一直在悄然收購人工智能初創公司。

科技巨頭們在人工智能領域展開了一場激烈的競爭。從谷歌的私人助手Assistant到蘋果的Siri,從微軟的Cortana到Facebook的聊天機器人,無一不通過研發自主技術激烈地角逐著。

憑借著在人工智能領域完成的11筆并購交易,谷歌一直在全球人工智能領域保持著領先的地位。近期,谷歌更是通過收購了用于開發聊天機器人的人工智能平臺Api.ai,而使其在人工智能領域領先的地位進一步得到了穩固。

不僅如此,一向對并購策略漠然視之的蘋果,在收購了人工智能公司Turi和Tuplejump之后,于今年年初,收購了人工智能初創公司Emotient。對人工智能密切關注的英特爾,也在今年收購了Itseez、Nervana Systems和Movidius三家人工智能初創公司。

不久前,三星電子通過收購Viv Labs 打入了人工智能市場。Viv Labs是一家致力于打造開放式人工智能助理平臺的初創公司,其在2010年被蘋果收購后,為為之退出了Siri 語音助手。除此之外,Twitter今年在人工智能領域完成了4宗并購交易,Salesforce去年通過收購Tempo AI也成功殺入人工智能領域。

可見,創辦一家特色的AI公司,然后并入科技巨頭的疆域,也可以算作一次成功的創業之旅。

如何建立人工智能初創公司?

除了各個科技巨頭并購人工智能初創公司以外,VC投資也紛紛涌入了人工智能市場。調研公司CB Insight數據顯示,今年第二季度有121家私人控股的人工智能創業公司獲得了10.5億美元的風險投資,創歷史最高紀錄。

盡管有科技巨頭的收購和VC風險投資,然而創建一家人工智能創業公司并不是一件容易的事。

關于如何創建人工智能創業公司,《AI創業的現實與策略》報告中提出的“5P”策略或許具有一定的指導意義,分別是Positioning(定位)、Product(產品)、Petabytes(數據)、Process(程序)以及People(人才)

1.定位

科技公司紛紛押注人工智能,并基于長遠的目標來考慮人工智能。對于各大型科技公司來說,他們有能力聘請最出色的人工智能人才、有實力收購最優秀的人工智能團隊并能夠獲得世界上幾乎所有的數據。面對橫亙在前的各大科技公司,若想建立人工智能創業公司,我們能做的就是繞過他們,找到屬于自己的定位。

大型科技公司雖然在建立廣泛的橫向產品(圖像/視頻/語音識別、語言翻譯)和基礎設施(人工智能云)方面擁有強大的優勢,但他們不可能解決每一個單一垂直問題。

從整體上而言,大型科技公司更專注于消費者,而不是企業。相較于大型科技公司,我們擁有大量的機會來提供更深入的企業解決方案,要知道,美國“財富1000強”企業都擁有大量的數據集。

而對于初創公司而言,提供廣泛的可信技術(包括強大的人工智能技術)是一個長期策略。大型科技公司只要將部分技術開放源代碼(例如谷歌開放人工智能系統TensorFlow源代碼)就可能對你的業務造成影響。我們能做的,就是專注于提供能夠幫助客戶解決特定問題的工具。

廣泛的人工智能技術能被應用解決許多問題。面對人工智能技術,美國AI創業公司HyperScience有著兩個決定:其一,專注于企業,尤其是“ 財富1000強” 企業;其二,后勤辦公自動化是第一個前沿陣地。

2.產品

針對人工智能產品,一定要100%準確嗎?面對人工智能技術,人們通常會在認識上存在著一個誤區:由人類來干預人工智能。然而,事實卻是:草率地決定由人類來干預人工智能就等于失敗。

我們應該清楚的意識到,對于人工智能產品,是否一定要100%的準確,答案是不一定的。對Facebook、Netflix等這樣一類低風險產品而言,我們是不需要追求產品的100%準確的,而針對Enlitic、特斯拉這樣一類高風險的產品來說,我們必須追求產品的100%準確,否則將會給人類帶來人身安全問題。

人工智能產品通常會有人工的介入操持的現象時有可見。諸如特斯拉無人駕駛汽車,由人類值守人工智能,能夠有效地規避風險;同時,人工介入人工智能,能夠協助處理一些未留下深刻印象的用戶體驗。

服務,是人工智能產品的核心。人工智能在企業中,就是基于人類的需要。人工智能的現實便是服務需要被成功地部署到企業中。打造人工智能產品,應基于“數字網絡效應”。已被谷歌、亞馬遜等行業巨頭證實了的數據網絡效應,同樣適用于Hyperscience等初創型公司。

3.數據

關于數據,除了有Data.com這樣的公共數據集之外,還有諸如彭博社需要許可的數據集。那么如何抓取數據呢?

通常情況下,我們使用WEB抓取數據以外,還包括物理世界抓取。例如特斯拉Autopilot項目總監斯特林?安德森(Sterling Anderson)稱,特斯拉車主使用Autopilot半自動駕駛功能累計行駛里程達到約1億英里。整體而言斯拉車主在過去18個月(截至今年6月)累計行駛程長達7.8億英里。

在推出Autopilot功能前,特斯拉利用其龐大的車輛隊伍作為Autopilot項目數據收集工具。在美國,Sense360的傳感器技術被250多款移動應用(App)和150多萬臺設備所采用。每天可采集超過1TB的匿名數據,詳細地展示了我們的一億多用戶(月訪問量)的各方面信息。

4.程序

要想在物理世界中成功地部署人工智能,50%的工作與“預期管理”和“社交工程“相關,而不是技術實力。而對于企業而言,他們希望通過人工智能技術來創造奇跡,然而,人工智能工程師在企業當中還屬于“新鮮事物”。

當你真正成立了人工智能創業公司,如何才能不把人工智能賣給企業呢?沒有事先提供真正的價值,那通常是行不通的。這是,我們需要與企業交涉,讓他們貢獻出所有數據,我們會使用它來調整算法,奇跡就會發生。

當然,在建立人工智能創業公司時,我們不能忽略的就是人工智能社交工程。我們應該幫助客戶了解哪些問題可以通過人工智能來解決(以及哪些問題不能)、幫助客戶開發人工智能相關的測試程序和成功標準以及解決安全或數據隱私相關問題。

5.人才

創建人工智能創業公司,強大的技術團隊是必不可少的,他們是人工智能公司的中堅力量。通常情況下,送死需要核心的機器學習人才——一般情況下需要擁有博士學位,還需要頂級工程師(有能力部署人工智能技術并使之產品化)。最理想的情況是,能同時兼任以上兩者。大多數情況下,CEO也需要深諳技術。

然而,在如今的人工智能行業中,像上述所說的人才數量是有限的。大型科技公司愿意花數百萬美元聘請一位擁有博士學位的深度學習專家,而對于初創公司來說,其面臨的難題,就是很難吸引人工智能人才,但“財富1000強”企業更是如此。

對于人工智能創業公司來說,其所需技術團隊,若純粹地“為了技術而開發技術”,這種行為是危險的,而專注于服務客戶才是技術團隊DNA的一部分。在HyperScience的經驗中,26名團隊成員中,只有一位“非技術”成員負責銷售(但該成員可以編碼)、有一半的團隊成員位于保加利亞、在企業的早期階段贏得客戶,緊密圍繞客戶建立產品。

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