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人工智能卡位战，哪些企业会赢？
一年一度的全球电子行业标杆意义盛会——国际消费电子展（CES）于美国时间1月8日在拉斯维加斯开幕。此次展会中，中国的互联网巨头阿里巴巴、京东、苏宁、百度等纷纷布下展台，展示智慧零售、AI技术方案等，也不乏很多“黑马”型的人工智能创业公司带来亮眼的黑 科技 。
人工智能毫无疑问是2019 年CES最热门话题之一 ,自1956年人工智能提出概念以来，人工智能发展几经波折，随着近年来人工智能学者和技术开始涌现，人工智能走上了快速发展的道路。尤其近三年，谷歌、微软、百度等互联网巨头还有众多初创 科技 公司，纷纷加入人工智能产品的战场，引爆了一场智能化的商业革命。
据美通社对2018年帮助中国企业发布的近两万篇企业新闻稿件的数据显示，这一年，人工智能已不仅仅是 科技 行业的概念，几乎各行业都在拥抱人工智能，希望借助人工智能，品牌重新崛起，提高企业创新能力及竞争力。
政策利好，拥抱人工智能正当时
互联网界内已经逐步达成一个共识，移动互联网浪潮过后，人工智能就是下一波浪潮。在此思想影响下，无论是互联网巨头还是创新企业不断加入人工智能的尝试及 探索 。
据统计，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。人工智能发展至今，已经不再是一个单纯的概念，而是可以落地的具体场景、可以想象的商业价值。据普华永道预计，至2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元。
人工智能自进入国家战略地位后，相关政策进入爆发期。2018年可以说是政府大力支持的人工智能元年，尤其是地方政府卡位人工智能。
根据前瞻产业研究院报告，截至2018年3月全国31省市中已有15个发布了人工智能规划，其中有12个制定了具体的产业规模发展目标。这12个省市2020年的规模目标达到4290亿元。
各项政策的出台，确定了从资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展等方面支持人工智能的发展，明确将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，在各项政策推动下，将得到快速发展
单纯靠红利、风口活下去的年代正渐渐远去，人工智能作为引领这一轮 科技 革命和产业变革的战略性技术，拥抱人工智能技术决定企业能否抓住新一轮 科技 革命和产业变革机遇。
以史为鉴，可以知兴替。人工智能时代正像互联网时代一般，经历潜伏期、爆发期和稳定期的过程。在政策的扶持及资本的催化下，人工智能现已进入爆发期，“人工智能＋”的应用正日趋成熟，加速向各行各业渗透融合，低端劣质产能和企业将加速淘汰。拥抱人工智能，或将成为众多企业实现更好生存与发展必经的过程。
人工智能时代:强者恒强的 “马太效应” 愈发明显
随着全球智能手机出货量逐年下降，流量总体增速放缓，互联网流量红利日渐殆尽，互联网行业急需进行产业底层创新，而不是流量创新。
人工智能技术的快速发展，给全球互联网 科技 企业带来了丰厚的营收，信息革命、移动互联网革命尚未落幕，智能化革命已像一头猛兽闯进人类的生活，基础研究的进步使得人工智能的商业化得到了很好的支撑，众多人工智能创业公司涌现，市场迎来了新的拐点。
相比互联网创业的模式，人工智能创业的商业模式，在技术、算法人才、高质量数据获取的成本均比互联网要高很多，尤其像芯片、5G通信等作为人工智能发展底层驱动力的技术，有着一定的技术及产业链壁垒，所以把持该领域的均为一些具有技术积累的互联网巨头及高精尖 科技 企业。
除此之外，一些互联网企业得益于积累的用户搜索吗数据和丰富的产品线数据，在自然语言处理、图像和语音识别等方面有一定的先发优势。像搭建生态系统或开发平台的腾讯和阿里巴巴、语音识别的科大讯飞、安防设备的海康威视等，都在各自赛道上占据一席之地。
创业的竞争归根结底是人才的竞争，这一现象在人工智能领域表现得愈加明显，数据显示，中国人工智能人才缺口超过500万。根据Element AI根据领英数据整理，在全球范围内，大约有2.2万名具有博士以上学历的人工智能从业人员和研究人员，中国仅有600名左右。在国内，人工智能人才几乎被几大头部企业垄断。尤其在人工智能+医疗、智能驾驶 汽车 、语音交互等领域的人才匮乏最为严重，也是许多互联网公司争夺人才的主要阵地。
虽然人工智能是一次技术的革命，且对技术和人才的要求非常高，但并不是任何一个大公司可以完全垄断。AI产业链主要分为基础层、技术层和应用层。基础层为整体产业提供算力，主要由BAT等互联网巨头所提供。
人工智能从概念、技术的出现到产品落地再到最后形成产业化，需要很多的行业参与进来。除了革命性技术外，一些落地性的技术没有真正壁垒，所以对于中小企业来说，要找到新技术的落地点，用新的技术去提高企业的效率，用新技术创造出新需求。应该从源头做起，为产业发展培养高水平的人工智能人才。
培养人才，定义好场景，做好落地，或将成为中国创业者最大的机会。
人工智能瓶颈犹在，切勿为了创新而创新
今年CES上展出了一些不少脑洞大开的智能硬件产品，比如加入物联网功能的智能开瓶器、智能鱼竿等。近两年， 科技 厂商对于搭载了AI技术的智能硬件投入了极大的热情，智能硬件正在以各种途径渗透到人类世界中，在商场中经常看到以人工智能为卖点的智能产品，似乎所有的商品只要加个蓝牙、做个App，就可以“万物皆智能“了。
图灵曾反复强调，一个AI成功的标志是，让人分辨不出它到底是机器还是人。若能达到图灵所说的标准，人工智能还需要突破很多瓶颈。现在人工智能还处于相对“弱智“阶段，其神经网络与人脑的神经系统相差甚远，无法像人一样具有常识和情商。
人工智能仍然需要解决算法、数据、计算速度、通信、传感器、存储等方面的问题，但这并不妨碍各行各业拥抱人工智能的热情，据国际数据公司(IDC)的数据显示，预计到2020年，中国在机器人研发上的支出将占全球30%以上。
2017年，麦肯锡在《人工智能：下一个数字前沿》的报告中表示，企业如果不转型，那将会被人工智能的早期使用者越甩越远。业界也把现在的人工智能比作90年代初的互联网，抢占先机，吃得第一波红利也早已成为共识。
人工智能在模糊识别及应用场景方面，需要不断的训练，提高认知和判断。同样对于因人工智能而焦虑的企业来说，也需要对人工智能树立起一个清晰且全面的认知，切勿为了创新而创新，切忌为了转型而转型。腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》指出，全球人工智能公司总数为2542家，仅2017一年已有50家宣布倒闭。2018年上半年，人工智能行业融资事件也急剧减少。
市面上有些像智能音箱、早教机器人等智能硬件产品，因其质量不一、体验不佳等问题被网友吐槽，甚至AI+教育一度被吐槽成“有史以来最贵的一场试验”。有相关数据显示，国内贴着AI标签的在线教育企业有400家以上，然而却有70%的公司面临亏损。
在这些惨淡的实践背后，看到了整个行业的浮躁和热衷追风口的心态。人工智能重资本、重运营，所以无论是互联网创业公司转型，还是传统行业采纳人工智能技术，都需要对人工智能有着深刻的认识，做好企业内部培训，深度挖掘行业与人工智能背后的需求，做到知行合一，以应对人工智能带来的机遇与挑战。
如果说互联网的上半场是靠流量，靠风口，那互联网的下半场则需要靠内生增长。人工智能作为底层创新驱动力，为互联网行业带来新的活力，行业将从高速度增长向高质量增长转变。
虽然这两年，人工智能产业链的各个赛道上已挤满了选手，商业化落地的竞争将非常激烈。但是随着各项政策的不断完善，人工智能与各行各业的融合将趋于理性。那些能在垂直领域找到应用场景的AI创业公司，或将赢得更大的生存空间。
人工智能成创业风口，可盈利的机会在哪？
去年流行的还是马斯克、霍金、哈撒比斯等人背书的“人工智能恐怖论”，但到了2016年，人工智能却摇身一变成为创业的新风口。尽管人工智能的概念并不新鲜，甚至每隔几年就会流行一波，但这一次创业者们似乎要真刀真枪的实干起来。
作为计算机科学界的“圣杯”，人工智能在2016年世界经济论坛报告里被预测为第四次工业革命的核心技术代表，并由此引发了国内外互联网巨头和资本的跑马圈地。这看起来很美好，但摆在所有创业者面前的现实问题是，除了理想和情怀，如何利用人工智能挣钱？
人工智能的苦行期和红利期
要理解今天创业者为人工智能疯狂的原因，以及资本为何表现出了前所未有的青睐，似乎有必要简单了解下人工智能的发展史。和VR一样，人工智能并不是一个新概念，同样经历了长达几十年的势好与式微。总结来看，或可以将人工智能的历史分为苦行期和红利期。
人工智能的第一个红利期出现在60年代，当时的科学家们自信而又疯狂，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。
人工智能的第二个红利期出现在90年代，典型的标志就是IBM 的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，影响绝不亚于 AlphaGo 的围棋大战。
而在两个红利期的间隙和今天再次成为焦点之前，人工智能所经历的是一个又一个苦行期。比如在70年代因为人工智能的预言无法兑现，研究经费中断而进入低谷期。同样的事情还出现在80年代末和20世纪初。
不过，在人工智能的研究者走出苦行期之后，往往带来了让人意想不到的成果，诸如控制论与早期的神经网络、新逻辑学和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、Nouvelle AI与嵌入式推理等等。这些新的研究方法和逻辑的不断试错，对今天人工智能的发展有着不可或缺的作用。
当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习、语音合成等人工的核心算法日渐成熟，并开始大范围的商业化应用；另一方面，人工智能的研究走出了实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。
不难发现,“商业化”是人工智能当前的特征标签之一，不管是行业巨头还是创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者，也就意味着人工智能离象牙塔越来越远，也日渐成为更加实用的科学技术。与之同时，各路资本也开始追逐人工智能，仅国内就有创新工场、云启资本、IDG等创投机构积极表态。可站在创业者的角度来讲，人工智能的创业红利期来了吗？
人工智能创业的两个评判标准：道与术
当然，并不是所有的投资者都看好人工智能的创业风口，也不是所有的科学家都认同人工智能技术的商业化。原因并不难理解，大多数创业者并未能接触到一些核心算法，就拿图像识别来说，巨头们可以把识别准确率做到99%以上，但很多创业公司还停留在80%左右的水平。
借助商业化积累资金进行更深层次的研发，还是仅仅将人工智能作为噱头来蹭风口？或可以从道和术两方面来看。
道指的是战略，衡量着一个创业者的大局观。其中的一个核心准则是，纵然披上了人工智能的外衣能否真正的创造价值，只有这样，才能持续性的盈利并推动一个产业的进步。比如提高企业的运作效率、降低生产或运营成本、提供附加价值等等。
术意味着战术，考证的是创业项目的方法论。人工智能可以深耕的领域有很多，却又并非所有的领域都适用人工智能。好比说能否拿到足够多的数据进行机器学习，能否抓住显性刚需，进而实现规模量级的用户积累。
事实上，人工智能为急于涌进的创业者埋下了很多坑，比较常见的有两点，一是把人工智能作为炫技的需要，而丝毫不考虑用户体验的流氓做法，诸如人脸识别登陆、虹膜识别支付等等；二是对人工智能寄予不符合现状的要求，在微软的小冰、苹果的Siri等一炮而红后，一些创业公司纷纷推出聊天机器人，并炒作成所谓的“情感伴侣”。可结果呢？满是鸡肋，诟病连连。
有专家认为，人工智能可以基于两点创业，要么找到一个尚未达到爆发点的核心技术，类似于语音识别、图像识别等；要么选择自己熟悉的领域，借用人工智能技术来改善一些行业弊病。然而在这些半虚半实的建议之外，创业者应该思考下面四个问题：人工智能是否适用于开放式的场景？人工智能是否要完全替代人？如何低成本的获取大数据？怎么设计算法的容错方案？
未能解决上述四个问题的失败案例并不少见，在恶劣天气就歇菜的无人驾驶、不成熟的智能机器人等等，不一而足。这些问题的解决与否，决定了创业项目的前景，以及最现实的能否挣到钱。
这些领域或是最可能盈利的人工智能创业
调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。
以客服销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是客服，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的客服团队。事实上，客服场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。目前阿里、京东等已经将人工智能引入客服系统，也出现了网易七鱼、Udesk等第三方智能客服云服务，前景比较乐观，尤其是在很多具有数据门槛的垂直行业。
同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，顶尖的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算最佳的组合资产配置，为用户提供最大的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。
总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。
结语
人工智能终究是一个不断演进的行业，创业者很难在理想和情怀的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滚雪球般的不断成长。风口总会过去，概念总会失效，盈利才是推动创新和产业进步最现实的做法。
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人工智能领域的投资热度怎么样？
全球投资热度
中国人工智能领域的融资规模约为26亿美元，是美国该领域融资总额的1/7，位列世界第二，远高于以色列和印度。多位投资人表示人工智能是继移动互联网之后下一个风口。
国内投资热度
国内人工智能领域的投资热度持续上升，2016年Q4人工智能领域共有173条投资事件，成为近5年来最活跃的一个季度。
获得融资的企业处于早期（A轮及以前）占到 81.4%，值得注意的有将近5%的企业被并购。这说明人工智能行业目前还处于起步阶段，大部分企业仍在探索可能的应用领域和商业化场景。
从退出看，相当一部分上市公司在关注人工智能领域的核心技术，即使目前还没有开发出相对成熟的商业应用场景，人工智能领域仍然存在大量并购机会。
在评选收录的349家企业中，目前处于天使轮和A轮的项目最多。这也验证了全行业内，人工智能领域内公司仍然大部分处于A轮以前的业态。
国内人工智能分领域投资热度
从项目数量来看，在本次评选收录的349家获投企业中，机器学习、机器人、智能交通和计算机视觉位列前四名，其中机器学习和计算机视觉是底层技术类公司中最多的两个细分领域；应用场景中智能交通的公司数量遥遥领先，机器人公司获得投资占比较高。从融资总的金额来看，智能安防、智能金融和智能家居成为三大金主。
机构关注热点
74家投资机构中，按照投资总额来看，在人工智能领域最活跃的机构前三名分别是源码资本、云启资本和创新工场；按照投资项目数来看，最活跃的机构前三名分别是真格基金、云启资本、英诺天使基金。
从关注的领域来看，关注底层技术的机构少于关注应用产品类的机构，其中真格基金在底层技术层投出了最多项目，最为关注计算机视觉和机器学习／深度学习两个领域。关注应用场景类的投资机构中，联想之星和IDG资本在智能交通领域投出最多的项目；英诺天使基金在机器人领域表现出色；智能医疗领域也同样看到了IDG资本和真格基金活跃的身影。
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