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雷达卡
来源：科技网
就在很多投资者开始押注人工智能的时候，也有一些理性的投资人发出了不一样的声音。按照Greylock合伙人Josh Elman的观点：有些公司把人工智能技术当“锤子”到处找“钉子”砸，一些投资者也很配合，遇到和人工智能沾边的公司，便很乐意的扔钱过去。
Josh Elman的观点不无道理，说出了人工智能创业的典型现象，也道出了投资者对于人工智能创业所表现出的盲从的感慨。事实上，在这种观点背后反映了当前人工智能创业的两种形态：
一种是大讲概念和生态，纸上谈兵般的“风口论”。举一个例子来说，我们往往看到过这样一个场景，在人工智能的发布会上，主讲人先谈及自家的技术进展，并赋予巨大的商业想象力，然后阐述未来努力的方向，强调自家的人工智能的格局，未来将利用AI技术变革哪些行业，以及能够想象到的应用场景。
现实却是，在PPT上近乎完美的解决方案并没有找到落地的合作伙伴，自家引以为傲的产品和技术在用户数量上寥寥无几，所描绘的生态和场景或许在五到十年之后才有可能变成现实。这种形态在互联网巨头身上尤甚，在中等规模又急于崛起的互联网公司身上不罕见，一些人工智能创业者也在模仿这种模式。
不过，巨头们需要以此向华尔街的投资者们喂一颗定心丸，且自身也拥有足够的研发实力，中等公司可能在某项技术取得了一定程度的成功，以此来吸引关注。最危险的恰恰是创业者们，靠这种方式来追逐“热钱”，又在行业竞争中本就没有太多优势，是一件很危险的事。
另一种是静下心来做产品。人工智能的商业化有三大核心，即技术、数据和场景，科技巨头们拥有数据上的优势，目前的焦点在于人工智能的技术深耕，场景是留给大多数创业者的唯一机会。现阶段的用户对人工智能技术并没有太多的期许，而人工智能在算法和深度学习等方面已经取得的成果，却为解决已有的用户痛点提供了契机。也就是说，创业者需要思考的是，如何找到一个合适的商业场景，并避免落入大公司的“黑洞”。
笔者在这里分享几个亲身感受的例子，平时外出旅游时，看到不知名的花草总喜欢询问身边的朋友，但得到的答案往往是不知道，有一天在App Store里看到“微软识花”拍照识花的应用，很好的解决了这个痛点，用到的正是图像识别技术。
再比如说前面所提到的鹿客智能门锁，市场上出售的产品采用的多是电子密码或指纹识别，由于技术上的瓶颈，打开锁的时间往往在10秒左右，遇到手心出汗或者手指比较脏的时候，解锁的失败率又很高。在市场上已经出现产品中，三星做到了3秒开锁，云丁科技实现了0.4秒解锁，我想这和图像拼接、图像识别、机器学习等人工智能技术不无关系。
不管人工智能的这波浪潮能够走多远，在AI这个新赛道上，巨头们虎视眈眈，二线公司如饥似渴，创业者更多的机会不是“以小博大”的做平台做生态，而是专注于特定领域的技术，或者专心做好产品，切勿“因大失小”。
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