去年流行的還(hái)是馬斯克、霍金、哈撒比斯等人背書的“人工智能(néng)恐怖論”，但到了2016年，人工智能(néng)卻搖身一變成(chéng)爲創業的新風口。盡管人工智能(néng)的概念并不新鮮，甚至每隔幾年就(jiù)會(huì)流行一波，但這(zhè)一次創業者們似乎要真刀真槍的實幹起(qǐ)來。
作爲計算機科學(xué)界的“聖杯”，人工智能(néng)在2016年世界經(jīng)濟論壇報告裡(lǐ)被預測爲第四次工業革命的核心技術代表，并由此引發(fā)了國(guó)内外互聯網巨頭和資本的跑馬圈地。這(zhè)看起(qǐ)來很美好(hǎo)，但擺在所有創業者面(miàn)前的現實問題是，除了理想和情懷，如何利用人工智能(néng)掙錢？
人工智能(néng)的苦行期和紅利期
要理解今天創業者爲人工智能(néng)瘋狂的原因，以及資本爲何表現出了前所未有的青睐，似乎有必要簡單了解下人工智能(néng)的發(fā)展史。和VR一樣，人工智能(néng)并不是一個新概念，同樣經(jīng)曆了長(cháng)達幾十年的勢好(hǎo)與式微。總結來看，或可以將(jiāng)人工智能(néng)的曆史分爲苦行期和紅利期。
人工智能(néng)的第一個紅利期出現在60年代，當時(shí)的科學(xué)家們自信而又瘋狂，“二十年内，機器將(jiāng)能(néng)完成(chéng)人能(néng)做到的一切工作”成(chéng)爲當時(shí)科學(xué)界的主流聲音。
人工智能(néng)的第二個紅利期出現在90年代，典型的标志就(jiù)是IBM 的“深藍”戰勝國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，影響絕不亞于 AlphaGo 的圍棋大戰。
而在兩(liǎng)個紅利期的間隙和今天再次成(chéng)爲焦點之前，人工智能(néng)所經(jīng)曆的是一個又一個苦行期。比如在70年代因爲人工智能(néng)的預言無法兌現，研究經(jīng)費中斷而進(jìn)入低谷期。同樣的事(shì)情還(hái)出現在80年代末和20世紀初。
不過(guò)，在人工智能(néng)的研究者走出苦行期之後(hòu)，往往帶來了讓人意想不到的成(chéng)果，諸如控制論與早期的神經(jīng)網絡、新邏輯學(xué)和模态邏輯、Prolog語言和專家系統、Nouvelle AI與嵌入式推理等等。這(zhè)些新的研究方法和邏輯的不斷試錯，對(duì)今天人工智能(néng)的發(fā)展有著(zhe)不可或缺的作用。
當下或是人工智能(néng)的又一個紅利期。一方面(miàn)，圖像識别、深度學(xué)習、語音合成(chéng)等人工的核心算法日漸成(chéng)熟，并開(kāi)始大範圍的商業化應用；另一方面(miàn)，人工智能(néng)的研究走出了實驗室，科技公司開(kāi)始成(chéng)爲人工智能(néng)的主要推動者。
不難發(fā)現,“商業化”是人工智能(néng)當前的特征标簽之一，不管是行業巨頭還(hái)是創業者都(dōu)承擔了兩(liǎng)個角色，即人工智能(néng)技術的研究者和實踐者，也就(jiù)意味著(zhe)人工智能(néng)離象牙塔越來越遠，也日漸成(chéng)爲更加實用的科學(xué)技術。與之同時(shí)，各路資本也開(kāi)始追逐人工智能(néng)，僅國(guó)内就(jiù)有創新工場、雲啓資本、IDG等創投機構積極表态。可站在創業者的角度來講，人工智能(néng)的創業紅利期來了嗎？
人工智能(néng)創業的兩(liǎng)個評判标準：道(dào)與術
當然，并不是所有的投資者都(dōu)看好(hǎo)人工智能(néng)的創業風口，也不是所有的科學(xué)家都(dōu)認同人工智能(néng)技術的商業化。原因并不難理解，大多數創業者并未能(néng)接觸到一些核心算法，就(jiù)拿圖像識别來說(shuō)，巨頭們可以把識别準确率做到99%以上，但很多創業公司還(hái)停留在80%左右的水平。
借助商業化積累資金進(jìn)行更深層次的研發(fā)，還(hái)是僅僅將(jiāng)人工智能(néng)作爲噱頭來蹭風口？或可以從道(dào)和術兩(liǎng)方面(miàn)來看。
道(dào)指的是戰略，衡量著(zhe)一個創業者的大局觀。其中的一個核心準則是，縱然披上了人工智能(néng)的外衣能(néng)否真正的創造價值，隻有這(zhè)樣，才能(néng)持續性的盈利并推動一個産業的進(jìn)步。比如提高企業的運作效率、降低生産或運營成(chéng)本、提供附加價值等等。
術意味著(zhe)戰術，考證的是創業項目的方法論。人工智能(néng)可以深耕的領域有很多，卻又并非所有的領域都(dōu)适用人工智能(néng)。好(hǎo)比說(shuō)能(néng)否拿到足夠多的數據進(jìn)行機器學(xué)習，能(néng)否抓住顯性剛需，進(jìn)而實現規模量級的用戶積累。
事(shì)實上，人工智能(néng)爲急于湧進(jìn)的創業者埋下了很多坑，比較常見的有兩(liǎng)點，一是把人工智能(néng)作爲炫技的需要，而絲毫不考慮用戶體驗的流氓做法，諸如人臉識别登陸、虹膜識别支付等等；二是對(duì)人工智能(néng)寄予不符合現狀的要求，在微軟的小冰、蘋果的Siri等一炮而紅後(hòu)，一些創業公司紛紛推出聊天機器人，并炒作成(chéng)所謂的“情感伴侶”。可結果呢？滿是雞肋，诟病連連。
有專家認爲，人工智能(néng)可以基于兩(liǎng)點創業，要麼(me)找到一個尚未達到爆發(fā)點的核心技術，類似于語音識别、圖像識别等；要麼(me)選擇自己熟悉的領域，借用人工智能(néng)技術來改善一些行業弊病。然而在這(zhè)些半虛半實的建議之外，創業者應該思考下面(miàn)四個問題：人工智能(néng)是否适用于開(kāi)放式的場景？人工智能(néng)是否要完全替代人？如何低成(chéng)本的獲取大數據？怎麼(me)設計算法的容錯方案？
未能(néng)解決上述四個問題的失敗案例并不少見，在惡劣天氣就(jiù)歇菜的無人駕駛、不成(chéng)熟的智能(néng)機器人等等，不一而足。這(zhè)些問題的解決與否，決定了創業項目的前景，以及最現實的能(néng)否掙到錢。
這(zhè)些領域或是最可能(néng)盈利的人工智能(néng)創業
調查結果顯示，盈利良好(hǎo)或前景樂觀的AI創業項目有著(zhe)三個共同點，即應用于封閉可控的場景、輔助人類完成(chéng)重複性的具體工作、以及可實現的切入點。或許隻有滿足這(zhè)些條件，創業者才真正迎來了賺錢的紅利期，幸運的是這(zhè)些領域并不稀缺。
以客服銷售領域爲例，電商時(shí)代不可或缺的一個角色就(jiù)是客服，即便是一個月流水隻有五六十萬的淘寶店，往往需要配備5人以上的客服團隊。事(shì)實上，客服場景中有大量的重複性和标準下問題，比如産品價格、支持退貨嗎、是否發(fā)貨等問題，在這(zhè)些問題上消耗太多的人力，對(duì)企業來說(shuō)無疑是一種(zhǒng)資源浪費。目前阿裡(lǐ)、京東等已經(jīng)將(jiāng)人工智能(néng)引入客服系統，也出現了網易七魚、Udesk等第三方智能(néng)客服雲服務，前景比較樂觀，尤其是在很多具有數據門檻的垂直行業。
同樣的情況還(hái)存在于投資理财、銀行保險、醫療教育等領域。比如說(shuō)，頂尖的财經(jīng)分析師已然成(chéng)爲一種(zhǒng)稀有資源，很多理财工具開(kāi)始利用人工智能(néng)的數據處理能(néng)力計算最佳的組合資産配置，爲用戶提供最大的收益方案。再比如醫療水平本就(jiù)屬于難量化的東西，AI或可以結合診斷數據和病曆大數據來幫助醫生進(jìn)行輔助性診斷。
總而言之，VR也好(hǎo)，O2O也罷，資本在追捧一段時(shí)間之後(hòu)，不無進(jìn)入了所謂的“資本寒冬”。而人工智能(néng)并不缺少“畫餅”的想象空間，但理性的創業者并不希望難以落地的項目來沖擊投資者的信心。換句話說(shuō)，人工智能(néng)的發(fā)展尚處于初級階段，就(jiù)好(hǎo)像90年代的互聯網創業者難以想象今天互聯網行業所流行的産品形态，想要在人工智能(néng)時(shí)代分一杯羹，前提是找到一個能(néng)夠賺錢的領域活下來，隻有這(zhè)樣才能(néng)形成(chéng)正向(xiàng)循環，從而繼續在人工智能(néng)領域往下發(fā)展。
結語
人工智能(néng)終究是一個不斷演進(jìn)的行業，創業者很難在理想和情懷的鼓舞下一蹴而就(jiù)，最理想的恰恰是滾雪球般的不斷成(chéng)長(cháng)。風口總會(huì)過(guò)去，概念總會(huì)失效，盈利才是推動創新和産業進(jìn)步最現實的做法。
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