巨头环伺之下，如何在人工智能领域创业？

人工智能从诞生至今，其理论和技术日渐成熟，应用的领域也不断的扩大。未来，人工智能所能够带来的科技产品，也将演变成为人类智慧的“锦囊”。人工智能逐步改变着我们的生活，人类的健康状况得到了改善，人类的安全性和工作效率也得到了大大的提高。

人工智能像是一块待全面开发的的沃土，不少科技公司也纷纷投入到人工智能领域，苹果、Facebook、谷歌等纷纷开始研发人工智能应用，并将其视为未来发展的关键。巨头环伺之下，AI领域的创业是否还有机会呢？

本文是美国知名风投机构联合AI创业公司推出《AI创业的现实与策略》报告，AI世代（微信号：tencentAI）对此进行翻译整理。

科技巨头纷纷抢购人工智能初创公司

人工智能渐趋成为科技产业热门的领域。据市场调研公司CB Insights提供的数据显示，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收购，同时，CB Insights指出，为了获取最佳的人工智能解决方案，包括 谷歌、苹果、IBM、雅虎、英特尔 等美国科技巨头，在过去五年间一直在悄然收购人工智能初创公司。

科技巨头们在人工智能领域展开了一场激烈的竞争。从谷歌的私人助手Assistant到苹果的Siri,从微软的Cortana到Facebook的聊天机器人，无一不通过研发自主技术激烈地角逐着。

凭借着在人工智能领域完成的11笔并购交易， 谷歌一直在全球人工智能领域保持着领先的地位 。近期，谷歌更是通过收购了用于开发聊天机器人的人工智能平台Api.ai，而使其在人工智能领域领先的地位进一步得到了稳固。

不仅如此，一向对并购策略漠然视之的苹果，在收购了人工智能公司Turi和Tuplejump之后，于今年年初，收购了人工智能初创公司Emotient。对人工智能密切关注的英特尔，也在今年收购了Itseez、Nervana Systems和Movidius三家人工智能初创公司。

不久前，三星电子通过收购Viv Labs 打入了人工智能市场。 Viv Labs 是一家致力于打造开放式人工智能助理平台的初创公司，其在2010年被苹果收购后，为为之退出了Siri 语音助手。除此之外，Twitter今年在人工智能领域完成了4宗并购交易，Salesforce去年通过收购Tempo AI也成功杀入人工智能领域。

可见，创办一家特色的AI公司，然后并入科技巨头的疆域，也可以算作一次成功的创业之旅。

如何建立人工智能初创公司？

除了各个科技巨头并购人工智能初创公司以外，VC投资也纷纷涌入了人工智能市场。调研公司CB Insight数据显示，今年第二季度有121家私人控股的人工智能创业公司获得了10.5亿美元的风险投资，创历史最高纪录。

尽管有科技巨头的收购和VC风险投资，然而创建一家人工智能创业公司并不是一件容易的事。

关于如何创建人工智能创业公司，《AI创业的现实与策略》报告中提出的“ 5P ”策略或许具有一定的指导意义，分别是 Positioning（定位）、Product（产品）、Petabytes（数据）、Process（程序）以及People（人才） 。

1.定位

科技公司纷纷押注人工智能，并基于长远的目标来考虑人工智能。对于各大型科技公司来说，他们有能力聘请最出色的人工智能人才、有实力收购最优秀的人工智能团队并能够获得世界上几乎所有的数据。面对横亘在前的各大科技公司，若想建立人工智能创业公司，我们能做的就是绕过他们，找到属于自己的定位。

大型科技公司虽然在建立广泛的横向产品(图像/视频/语音识别、语言翻译)和基础设施(人工智能云)方面拥有强大的优势，但他们不可能解决每一个单一垂直问题。

从整体上而言，大型科技公司更专注于消费者，而不是企业。相较于大型科技公司，我们拥有大量的机会来提供更深入的企业解决方案，要知道，美国“财富1000强”企业都拥有大量的数据集。

而对于初创公司而言，提供广泛的可信技术(包括强大的人工智能技术)是一个长期策略。大型科技公司只要将部分技术开放源代码(例如谷歌开放人工智能系统TensorFlow源代码)就可能对你的业务造成影响。我们能做的，就是专注于提供能够帮助客户解决特定问题的工具。

广泛的人工智能技术能被应用解决许多问题。面对人工智能技术，美国AI创业公司HyperScience有着两个决定：其一，专注于企业，尤其是“ 财富1000强” 企业；其二，后勤办公自动化是第一个前沿阵地。

2.产品

针对人工智能产品，一定要100%准确吗？面对人工智能技术，人们通常会在认识上存在着一个误区：由人类来干预人工智能。然而，事实却是：草率地决定由人类来干预人工智能就等于失败。

我们应该清楚的意识到，对于人工智能产品，是否一定要100%的准确，答案是不一定的。对Facebook、Netflix等这样一类低风险产品而言，我们是不需要追求产品的100%准确的，而针对Enlitic、特斯拉这样一类高风险的产品来说，我们必须追求产品的100%准确，否则将会给人类带来人身安全问题。

人工智能产品通常会有人工的介入操持的现象时有可见。诸如特斯拉无人驾驶汽车，由人类值守人工智能，能够有效地规避风险；同时，人工介入人工智能，能够协助处理一些未留下深刻印象的用户体验。

服务，是人工智能产品的核心。人工智能在企业中，就是基于人类的需要。人工智能的现实便是服务需要被成功地部署到企业中。打造人工智能产品，应基于“数字网络效应”。已被谷歌、亚马逊等行业巨头证实了的数据网络效应，同样适用于Hyperscience等初创型公司。

3.数据

关于数据，除了有Data.com这样的公共数据集之外，还有诸如彭博社需要许可的数据集。那么如何抓取数据呢？

通常情况下，我们使用WEB抓取数据以外，还包括物理世界抓取。例如特斯拉Autopilot项目总监斯特林•安德森(Sterling Anderson)称，特斯拉车主使用Autopilot半自动驾驶功能累计行驶里程达到约1亿英里。整体而言斯拉车主在过去18个月(截至今年6月)累计行驶程长达7.8亿英里。

在推出Autopilot功能前，特斯拉利用其庞大的车辆队伍作为Autopilot项目数据收集工具。在美国，Sense360的传感器技术被250多款移动应用(App)和150多万台设备所采用。每天可采集超过1TB的匿名数据，详细地展示了我们的一亿多用户(月访问量)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%的工作与“预期管理”和“社交工程“相关，而不是技术实力。而对于企业而言，他们希望通过人工智能技术来创造奇迹，然而，人工智能工程师在企业当中还属于“新鲜事物”。

当你真正成立了人工智能创业公司，如何才能不把人工智能卖给企业呢？没有事先提供真正的价值，那通常是行不通的。这是，我们需要与企业交涉，让他们贡献出所有数据，我们会使用它来调整算法，奇迹就会发生。

当然，在建立人工智能创业公司时，我们不能忽略的就是人工智能社交工程。我们应该帮助客户了解哪些问题可以通过人工智能来解决(以及哪些问题不能)、帮助客户开发人工智能相关的测试程序和成功标准以及解决安全或数据隐私相关问题。

5.人才

创建人工智能创业公司，强大的技术团队是必不可少的，他们是人工智能公司的中坚力量。通常情况下，送死需要核心的机器学习人才——一般情况下需要拥有博士学位，还需要顶级工程师(有能力部署人工智能技术并使之产品化)。最理想的情况是，能同时兼任以上两者。大多数情况下，CEO也需要深谙技术。

然而，在如今的人工智能行业中，像上述所说的人才数量是有限的。大型科技公司愿意花数百万美元聘请一位拥有博士学位的深度学习专家，而对于初创公司来说，其面临的难题，就是很难吸引人工智能人才，但“财富1000强”企业更是如此。

对于人工智能创业公司来说，其所需技术团队，若纯粹地“为了技术而开发技术”，这种行为是危险的，而专注于服务客户才是技术团队DNA的一部分。在HyperScience的经验中，26名团队成员中，只有一位“非技术”成员负责销售(但该成员可以编码)、有一半的团队成员位于保加利亚、在企业的早期阶段赢得客户，紧密围绕客户建立产品。