AI技术虽然火了,找不准定位你依然会死.doc

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1、AI技术虽然火了,找不准定位你依然会死   AI技术虽然火了,找不准定位你依然会死   2017年可以说是人工智能在历史上有纪念意义的一年,这项热门技术使得不少风投和企业都对它进行了大量的投资。但是,和任何热门的技术一样,人工智能虽然在这段时间火了,研究公司Gartner却表示,目前这股“热潮”正在过去。  接下来这个行业将面临着一次筛选,能从这次变革中脱颖而出的人工智能企业就会成为赢家。  人工智能下一阶段的竞争不再花哨,而是拳拳到肉。人工智能创企正致力于打造一些可持续发展的实体业务。自2012年以来,人工智能创企的市场退出方式主要是人才收购——巨头们主要收购人才或技术,但不注重一家公司的业

2、务表现,其中大部分创企的售价都低于5000万美元。  与此同时,Facebook、谷歌和亚马逊等科技巨头也在快速地进军人工智能领域——它们不是小打小闹,而是推出了一些新产品,或者对更多的人工智能工具开放了源代码。在这个竞争剧烈且发展快速的环境里,只有表面酷炫的技术可是远远不够的。创企想要和巨头打持久战,那么它们必须建立自己在人工智能领域里的优势。  但是,想要成为一家成功的人工智能创企,又要具备哪些要素和先决条件呢?根据该领域里风投公司的估计,我们提出了以下关键因素,它们能帮你去识别哪些实力强劲的公司。我喜欢将这些因素比喻成“城墙”,每多一层“城墙”,你的“城堡”都会更加固若金汤——也就是说你

3、能把竞争对手甩得越远,同时为客户创造更多的价值。    独有的信息  作为行业里新兴的一大趋势,将人工智能整合到产品中的确能为企业带来优势——起码在目前看来是这样的。而“人工智能即服务”(AI-as-a-Service)距离我们其实也并不遥远。谷歌、微软、亚马逊和Salesforce已经在该领域投入了大量的资金。随着算法逐渐实现标准化、程序化和普及化,最终我们一定会看到人工智能的普及,这能帮我们从数据中找到价值。但如何管理大量的数据并正确地使用它,目前这并不是个简单的问题。  创企们应该问问自己,公司的数据到底有什么长远的价值?这种价值是否只有你自己能提供?别人想要抄袭你是否容易?会不会被你的

4、竞争对手所收购?对于我们而言,这种能力是判断一家公司最终能否实现商业化并长期屹立于人工智能领域的重要指标。  专业领域里的团队  一种杰出的人工智能解决方案不仅仅是建立一种新颖的算法,然后把大把的数据输进去就好了;它需要有一支团队明白公司想要在数据中获得什么——需要一些人能调节算法,帮助人工智能系统去学习正确的和错误的答案。  因此,这类人不仅仅要是数据科学家或工程师,假如在保险行业,他们还要理解寿险精算表,如果是国防领域,他们要能辨别检测到潜在威胁时的信号。这些特定领域里的专家能帮助整个人工智能团队提高产品在目标市场里的相关性、实用性和不可取代性。这种专业的“人为调节”能让顶尖的人工智能解决

5、方案和那些“普通数据处理的算法租赁商”区别开来。    工作流程的界定  如果你能提炼出一些独家的信息,还拥有一支专业领域里的技术团队,那么你建立的系统能否整合到目标客户的日常工作流程中呢?最好的那类人工智能解决方案都存在于“运营循环”中,它们能不断获取新的数据,并观察到日常的用户参与。Gong.io就是个典型的例子,它能对销售记录进行分析,并提供相关建议。  不仅是因为这种内置于工作流程的形式能提高用户粘性,更重要的是它能让系统随着时间的流逝而变得更加智能化。而这个时候,一支具备复合领域知识的专业团队就派上用场了:你的人工智能系统能否根据最优的辨认模式提出合理的问题?它是否一支处于学习状态,

6、并在用户的工作中变得越来越重要?  在任何人工智能处理流程的开端,人为调节都很重要,但整个系统也应该与时俱进,针对不同的客户开发和强化自己的性能。相比市场里那些静态的软件,这种能力能为你带来非常大的优势。    客户价值的高低  你的人工智能解决方案在某个具体使用案例中会产生怎样的效果?你改良的是哪些方面?相比现状,效率提高了多少?10倍?100倍?举个例子,假如你是个医生,有一款新的软件能帮助你略微提高分析X光片的效率——它能过滤掉不重要的视觉信息,直接将你需要看的关键区域放大。  这款工具能让你的效率提高2到5倍。但换了一种情况,同一个医生配备的软件能直接“浏览”一个下午的工作量(大约50

7、0张X光片),并将优先级最高的图片区域挑出来,这可能就会让效率提高10倍,我们可以称之为“强效放大器”。而提高100倍的情况就更加让人激动了,它能直接帮医生自动浏览所有的X光片,让他们直接进行诊断。  这种近乎全自动化的程度需要很高的信任度,专业团队所建立的程序,人工智能所捕捉到的信息、模式以及深层见解的价值也更高。目前我们投资的公司大多能提高“10倍的效率”,并有希望最终发展到“100倍”。  

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