人工智能行业小感悟

我从小的创新的角度谈谈我对现在人工智能行业的理解。

毫无疑问的说，人工智能行业在退潮。

经济形势下行，人工智能同样面临着尴尬的局面，落地项目不瘟不火，小公司生存艰难，大公司寡头垄断。

大公司的资金、人才、技术、应用市场的积累不是小公司轻易能赶超的。

所以，作为一家小的AI创业公司，找到未被瓜分的细分市场，完成在细分市场上快速实现技术积累可能是唯一可行的道路了。

前不久，因为一个项目被老板骂了几次。起因是老板觉得我们投入了大量人力物力在已经被做烂的项目上，即使我们的算法与使用场景有结合，即使在研发的过程中积累了较多经验，但在他看来，在别人已经做出较高水准产品的情况下，我们完全可以“拿来主义”，通过合作、外包的方式来做这个项目。

我之前想过这个问题，但是没想通，这次算是想通了。

比如人脸识别技术，市场应用范围广，技术成熟度高，已经有很多公司具备完整的工程化实践方案，其中不乏像旷视科技这样规模大、技术强的大公司。于是想做人脸识别的小公司只能在后面吃点“剩饭”，从规模小、价格低的下沉市场，需求多、业务繁琐的定制化开发市场着手。这会造成产品工程化程度低、开发成本高（利润低）、市场扩展难、业务容易被碾压式取代等问题。

当然这个问题不仅是在人工智能这个方向出现，几乎所有已经成熟的产品、服务中都存在这个问题，只不过人工智能的泡沫太大，现在暴露的问题更大。小公司想分一杯羹甚至取而代之必须另辟蹊径，找到大公司没有找到，或者说没有精力（不是其主营业务）发展的领域。比如拼多多的快速发展，主要依托于下沉市场的份额和新的传播模式。

再拿我们公司举例，目前在军工市场中，主推两到三个产品及服务，两个是算法和软件的组合，充分和业务场景结合，用AI的方法对工作流程进行优化升级；一个是算法和硬件组合，提高现场工人操作效率和准确率。前一种算法属于“大路边”算法，只要有数据，基本都能得到想要的结果，而我们的优势在于和场景结合；后一种算法属于“独创”算法，需要技术积累，我们的优势在于先人一步的技术钻研和数据来源。

回到老板骂我的项目，一是应用业务流程简单，缺少软件、硬件附加值；二是算法已经相对成熟，我们没有长处和别人去竞争；三是该场景几年内会被其他技术取代，不具有长久盈利的前景；四是的确存在技术难度，识别情况复杂；五是前期调研不足，需求开始就没了解清楚，导致项目工期过长，先天不足；六是客户过于保守，不像其他单位方便协调。

当然也不能说这个项目一无是处，一是让我们在领域里露脸的两次，有了业务扩展的可能；二是有了相关的技术开发经验，类似的思路之后可以借鉴。

思路再转回来，现如今有多少人工智能公司能将技术与场景真正的结合在一起，找到独特创新的技术点，有多少公司能真正将项目落地、盈利，有多少公司不是靠融资炒作实现市值增加的？

我持相当大的怀疑态度。

（内部小道消息，今年杭州的AI公司会倒闭一大批

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