人工智能從誕生至今，其理論和技術(shù)日漸成熟，應(yīng)用的領(lǐng)域也不斷的擴大。未來，人工智能所能夠帶來的科技產(chǎn)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(fā)的的沃土，不少科技公司也紛紛投入到人工智能領(lǐng)域，蘋果、Facebook、谷歌等紛紛開始研發(fā)人工智能應(yīng)用，并將其視為未來發(fā)展的關(guān)鍵。巨頭環(huán)伺之下，AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)是否還有機會呢？

本文是美國知名風(fēng)投機構(gòu)聯(lián)合AI創(chuàng)業(yè)公司推出《AI創(chuàng)業(yè)的現(xiàn)實與策略》報告，AI世代對此進行翻譯整理。

科技巨頭紛紛搶購人工智能初創(chuàng)公司

人工智能漸趨成為科技產(chǎn)業(yè)熱門的領(lǐng)域。據(jù)市場調(diào)研公司CB Insights提供的數(shù)據(jù)顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創(chuàng)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(chuàng)公司。

科技巨頭們在人工智能領(lǐng)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(fā)自主技術(shù)激烈地角逐著。

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

不僅如此，一向?qū)Σ①彶呗阅灰曋奶O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(chuàng)公司Emotient。對人工智能密切關(guān)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(chuàng)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(chuàng)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(lǐng)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(lǐng)域。

可見，創(chuàng)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(chuàng)業(yè)之旅。

如何建立人工智能初創(chuàng)公司？

除了各個科技巨頭并購人工智能初創(chuàng)公司以外，VC投資也紛紛涌入了人工智能市場。調(diào)研公司CB Insight數(shù)據(jù)顯示，今年第二季度有121家私人控股的人工智能創(chuàng)業(yè)公司獲得了10.5億美元的風(fēng)險投資，創(chuàng)歷史最高紀(jì)錄。

盡管有科技巨頭的收購和VC風(fēng)險投資，然而創(chuàng)建一家人工智能創(chuàng)業(yè)公司并不是一件容易的事。

關(guān)于如何創(chuàng)建人工智能創(chuàng)業(yè)公司，《AI創(chuàng)業(yè)的現(xiàn)實與策略》報告中提出的“

5P”策略或許具有一定的指導(dǎo)意義，分別是Positioning（定位）、Product（產(chǎn)品）、Petabytes（數(shù)據(jù)）、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(biāo)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(yōu)秀的人工智能團隊并能夠獲得世界上幾乎所有的數(shù)據(jù)。面對橫亙在前的各大科技公司，若想建立人工智能創(chuàng)業(yè)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(chǎn)品(圖像/視頻/語音識別、語言翻譯)和基礎(chǔ)設(shè)施(人工智能云)方面擁有強大的優(yōu)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(yè)。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(yè)解決方案，要知道，美國“財富1000強”企業(yè)都擁有大量的數(shù)據(jù)集。

而對于初創(chuàng)公司而言，提供廣泛的可信技術(shù)(包括強大的人工智能技術(shù))是一個長期策略。大型科技公司只要將部分技術(shù)開放源代碼(例如谷歌開放人工智能系統(tǒng)TensorFlow源代碼)就可能對你的業(yè)務(wù)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(shù)能被應(yīng)用解決許多問題。面對人工智能技術(shù)，美國AI創(chuàng)業(yè)公司HyperScience有著兩個決定：其一，專注于企業(yè)，尤其是“ 財富1000強” 企業(yè)；其二，后勤辦公自動化是第一個前沿陣地。

2.產(chǎn)品

針對人工智能產(chǎn)品，一定要100%準(zhǔn)確嗎？面對人工智能技術(shù)，人們通常會在認(rèn)識上存在著一個誤區(qū)：由人類來干預(yù)人工智能。然而，事實卻是：草率地決定由人類來干預(yù)人工智能就等于失敗。

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

人工智能產(chǎn)品通常會有人工的介入操持的現(xiàn)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(guī)避風(fēng)險；同時，人工介入人工智能，能夠協(xié)助處理一些未留下深刻印象的用戶體驗。

服務(wù)，是人工智能產(chǎn)品的核心。人工智能在企業(yè)中，就是基于人類的需要。人工智能的現(xiàn)實便是服務(wù)需要被成功地部署到企業(yè)中。打造人工智能產(chǎn)品，應(yīng)基于“數(shù)字網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”。已被谷歌、亞馬遜等行業(yè)巨頭證實了的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，同樣適用于Hyperscience等初創(chuàng)型公司。

3.數(shù)據(jù)

關(guān)于數(shù)據(jù)，除了有Data.com這樣的公共數(shù)據(jù)集之外，還有諸如彭博社需要許可的數(shù)據(jù)集。那么如何抓取數(shù)據(jù)呢？

通常情況下，我們使用WEB抓取數(shù)據(jù)以外，還包括物理世界抓取。例如特斯拉Autopilot項目總監(jiān)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(shù)據(jù)收集工具。在美國，Sense360的傳感器技術(shù)被250多款移動應(yīng)用(App)和150多萬臺設(shè)備所采用。每天可采集超過1TB的匿名數(shù)據(jù)，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(yù)期管理”和“社交工程“相關(guān)，而不是技術(shù)實力。而對于企業(yè)而言，他們希望通過人工智能技術(shù)來創(chuàng)造奇跡，然而，人工智能工程師在企業(yè)當(dāng)中還屬于“新鮮事物”。

當(dāng)你真正成立了人工智能創(chuàng)業(yè)公司，如何才能不把人工智能賣給企業(yè)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(yè)交涉，讓他們貢獻出所有數(shù)據(jù)，我們會使用它來調(diào)整算法，奇跡就會發(fā)生。

當(dāng)然，在建立人工智能創(chuàng)業(yè)公司時，我們不能忽略的就是人工智能社交工程。我們應(yīng)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(fā)人工智能相關(guān)的測試程序和成功標(biāo)準(zhǔn)以及解決安全或數(shù)據(jù)隱私相關(guān)問題。

5.人才

創(chuàng)建人工智能創(chuàng)業(yè)公司，強大的技術(shù)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(xué)習(xí)人才——一般情況下需要擁有博士學(xué)位，還需要頂級工程師(有能力部署人工智能技術(shù)并使之產(chǎn)品化)。最理想的情況是，能同時兼任以上兩者。大多數(shù)情況下，CEO也需要深諳技術(shù)。

然而，在如今的人工智能行業(yè)中，像上述所說的人才數(shù)量是有限的。大型科技公司愿意花數(shù)百萬美元聘請一位擁有博士學(xué)位的深度學(xué)習(xí)專家，而對于初創(chuàng)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(yè)更是如此。

對于人工智能創(chuàng)業(yè)公司來說，其所需技術(shù)團隊，若純粹地“為了技術(shù)而開發(fā)技術(shù)”，這種行為是危險的，而專注于服務(wù)客戶才是技術(shù)團隊DNA的一部分。在HyperScience的經(jīng)驗中，26名團隊成員中，只有一位“非技術(shù)”成員負責(zé)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(yè)的早期階段贏得客戶，緊密圍繞客戶建立產(chǎn)品。