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[导读] 2019年注定是不平凡的一年,IT桔子发布的《死亡公司公墓——新经济死亡公司数据库》显示,2019年仅仅上半年,就阵亡了268家企业,而2018年全年的数字是383家,人工智能领域也不能幸免。作

2019年注定是不平凡的一年,IT桔子发布的《死亡公司公墓——新经济死亡公司数据库》显示,2019年仅仅上半年,就阵亡了268家企业,而2018年全年的数字是383家,人工智能领域也不能幸免。作为新一轮科技革命和产业革命的驱动力,人工智能对人类社会将产生越来越重要的影响,而在今天面临技术的挑战、资本市场的变化、应用场景突破的重重困难下,探讨 AI企业的机遇与选择正当时。

在不久前亿欧网举行的“智能硬科技创新论坛”上,线性资本创始合伙人王淮表示:“AI的发展要更加回到商业的本质。当前市场聚焦的是,把现有技术在不同应用场景中较好落地,真正为客户提升价值,这是未来AI企业更好的机会。”

资本出手会慢 但不见得出手会轻

“如果拿去年的创业环境跟今年做比较,那么去年几乎算得上是夏天了,到了今年资本市场的钱已经花得差不多了,是真正意义上青黄不接的时候”, 三角兽科技创始人兼董事长马宇驰表示,寒冬期已经来临。

但是寒冬并不意味着整个行业的一派萧条。36氪发布的《人工智能商业化研究报告》显示,2018年以后,人工智能行业的融资事件不断减少,但融资金额总量却达到高峰,说明对于越发谨慎的投资人来说,资本越来越倾向于大笔流入各垂直领域的头部企业,但非头部企业则普遍面临生存挑战,资本市场整体呈现“冰火两重天”的态势。对此王淮也表示:“资本出手会慢,但不见得出手会轻”。

这一点获得了很多人的认同。对于今天所面临的资本寒冬,在马宇驰看来,尽管资本环境、商业环境不尽如人意,但对创业公司来讲,这恰恰就是一个机遇,是“很好的时候”。这个“好”就是指当资本更倾向于头部企业,很好地避免了劣币驱逐良币时,还在这个市场上屹立不倒的,一定是真正有实力的企业。“对初创企业来说,只要坚持在各自领域内做到头部,就能挺过寒冬。”

“如果从另一个角度看,我们也可以将今天的寒冬理解为‘资本的成熟’”,闪马智能创始人兼CEO彭垚表示,由于之前有太多的钱浪费在一些试错上,到现在大资本要开始考虑精准投放,就可以集中资源办大事。“这其实对整个行业环境是比较好的。”

另一方面,马宇驰也表示,“企业终归不能靠投资人活着,我们希望未来人工智能企业能够大规模赚钱来反哺投资人和市场,我们预判这种情形在明年年终之后可能会开始。”

落地是AI的发展机会

怀揣着对人工智能未来的信心,我们也看到即使是在资本寒冬的情况下,一些很有生命力的初创企业,他们正紧握着前沿技术的长棍,这根长棍够不上金箍棒的级别,没有到达法力无边的地步,但是今天他们都在全力找寻一个能够撬动“地球”的支点,这个支点正是已经被强调过无数遍的应用场景,已经找到支点的企业,则在努力挤入各细分赛道的头部梯队,试图拿到寒冬天里的免死金牌。

“现在已经等不到说你技术做到炉火纯青的顶级地步,再去找落地场景,那就太晚了”,彭垚表示,“这种纯在实验室里埋头做研究的,跟实际脱离太远,实际上基本没有什么作用,都是在浪费时间,我觉得是挺可惜的情况。”

对此, 马宇驰也强调要把阶段性的技术融入到商业化应用中去,“不能说汽车一定要时速达到200公里才有价值,只要能够落地产生价值,就是有用的,这样也才能反过来助推技术的成长。 ”

事实上,这些观点在今天基本上已经成为人工智能领域的一个常识:当核心技术一时间尚难以攻破,就需要基于现在技术水平,找到阶段性的商业化应用场景去做技术落地,既要追求诗和远方,更要考虑眼前的苟且,也就是说,企业必须在不断做技术落地的过程中等待突破性技术的到来。

看过这两年人工智能领域令人大惊失色的大退潮后,活下来的企业越来越熟练掌握生存技能。马宇驰甚至将人工智能赛道比喻成热带雨林,“看上去很漂亮也有很丰富的资源,但当你进去的时候就需要有很强的战斗力才能生存下来”。

这种比喻放在今天已经不算夸张。尤其对于技术驱动型的企业来说,不会做生意和不懂资本市场很容易就会把自己困死在象牙塔里。

对此彭垚也坦然表示,作为技术人员出身,在去年将近一年时间里,他做了很多产品落地,但忽略了整个公司在非技术方面的管理运维问题,例如产品运营体系的搭建、销售服务等等,公司的经营层面没有达到预期。为及时补救,彭垚决定将在明年重点发力产品研发、核心技术产品化以及产品运营体系的打造。

一览群智的CEO胡健就极为强调技术公司对于商业的感觉。在他看来,一个技术公司的生存主要解决几个问题:一是必须能找到商业化路径,二是必须能做出产品,三是能找到把公司产品卖出去的人,也就是从商业化角度,从资本角度,从管理角度,都是对技术公司提出的极大要求。

对彭垚来说,面对今天的资本环境和现实挑战,闪马智能的发展如今更要考虑的是怎么以更高效的方式、更低廉的成本,落到实处去解决行业问题。今天的市场对于人工智能产品是真金白银式的考验,每一个产品在社会上能产生多少价值是可衡量可评估的,因此每一次迭代新产品都要不断思考这些问题。

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