首先需要理解的是,风口具备周期性。从下图的曲线图可以看到,多数技术一般都需要5-10年的发展期,有些甚至需要超过10年的时间才能市场化。 人工智能作为一个风口,会经历一个萌芽、增长、爆发、最后稳定、平缓的周期。
正因为目前人工智能还处于技术高速增长的阶段,行业格局未定,这里当仁不让成为了中美互联网巨头的兵家必争之地,大企业纷纷抢先布局。
美国这边,先是谷歌高调宣布要转型,未来发展战略要从原来的“Mobile First”调整为“AI First”,摇身变成一家AI公司。国内对标的百度也正大力发展人工智能。目前为止,百度的神经语言程序学领域专利已超过270项,深度学习领域也有120多项。现在也在多个领域进行AI+的布局,比如自动驾驶领域,医疗领域等等。
Facebook 在重点发展旗下两大实验室:一个人工智能基础研究的Facebook AI 项目,另一个是应用机器学习部门,专注于人工智能的产品应用研究。而腾讯不仅在内部建立实验室,外部也积极投资收购各类人工智能公司,加强内部产业生态建设。
从中美行业对比来看,根据统计数据,全球20%的AI研究论文来自于中国学者,加上中国的人口基数带来的丰富的数据源,以及互联网商业巨头的带头布局,总体来看AI的发展水平,中美差距其实不大。
从2011年开始,美国大公司包括微软、谷歌、Facebook、推特、苹果等就已经开始了收购、并购AI公司的历程。发展到2016年,它们收并购的趋势发展成为一场“比赛”。
大企业收并购AI公司时间轴
对于投资者而言,再大的风口都需要冷静的判断,投资人需要从以下四个维度去评估AI创业项目:
该项目的应用是否真正可为消费者解决问题?人工智能如果没有一个应用场景面向一个量级市场,那只是实验室里的计算程序。
项目是否能通过AI真正意义上大幅度提高效率?比如传统银行包括排队办卡需要花3个小时,通过一个办卡机器人可以2分钟内帮你完成办卡手续。这就是一种AI在效率提升上的价值。
公司是否拥有大量结构化数据进行机器学习?人工智能的强大除了快速的计算机计算功能,优良的算法,更重要是要有足够的量级结构化数据去训练人工智能,将其算法无限优化,真正实现精准服务。所以每家公司本身结构化数据量便成为AI公司得以区分竞争对手的关键要素。
公司是否具备AI应用领域的专业知识?比如金融科技行业,该创业项目是否有金融专业领域人士帮助其AI技术得到最有效的行业定制化应用。换个角度,公司需要先是金融科技公司,再是AI公司。
100家AI初创企业布局
总体而言,人工智能做为当仁不让的风口让创业者和投资人都不可掉以轻心错过它的布局期,但再大的风口需要回归商业的本质,落实到用户、解决方案与核心商业价值上。
跨境创业,越来越不难。原因首先在于消费者市场。中国的80、90后,相当于美国的千禧一代,在互联网文化的影响下,消费习惯和生活方式趋同,使得跨境创业产品具有跨地域的普适性,转换地域市场的成本不高。其次,在于越来越开放的中美商业政策。