如今的 AI 發(fā)展浪潮像是生物大面積爆發(fā)的寒武紀。但在寒武紀之后，會有許多生物逐漸慢慢被自然淘汰。對于 AI 公司而言，是否能平衡好發(fā)展速度和手上的資源，在未來相當長的不確定周期顯得尤為重要。

計算機視覺、自然語言處理、數據分析等前沿研究技術不斷突破，并且發(fā)展速度飛快。相比于前兩次 AI 創(chuàng)業(yè)浪潮，在更豐富的數據與技術支持下，技術如何在各個領域落地以實現商業(yè)價值成為行業(yè)關注的焦點問題。

9 月 19 日，機器之心與戈壁創(chuàng)投在北京舉辦人工智能技術商業(yè)化落地交流會。在交流會上，美團云、思必馳、三角獸等十余家 AI 領域的公司，對不同發(fā)展路徑進行梳理，共同討論從技術到產品落地以及行業(yè)發(fā)展等核心問題。

在活動現場，機器之心和戈壁創(chuàng)投分別從媒體和投資的角度闡釋了對 AI 產業(yè)應用和創(chuàng)業(yè)機會的看法。十余位嘉賓在「技術開源與開放」、「機器學習如何重塑城市服務」、「在金融領域，人工智能還有哪些想象力?」、「人機交互背后的商業(yè)價值」這四場圓桌論壇中分享了自己在 AI 實踐中的見解和看法。

第三次浪潮的初期，是發(fā)展速度和資源平衡的節(jié)點

人工智能的第一次浪潮中出現的大多是純粹科研性質的公司，但絕大多數這類企業(yè)還沒有真正實現商業(yè)化，有些在盈利前就被收購。第二波熱潮的公司更多致力于構建機器學習的基礎設施，這些初創(chuàng)公司的確創(chuàng)造了一定商業(yè)價值，但大多也在形成規(guī)模前被收購。隨著數據和技術的支持，第三次 AI 創(chuàng)業(yè)浪潮的主題是應用人工智能的解決方案。這類初創(chuàng)公司與以往的區(qū)別是，他們會針對特定產業(yè)或領域開發(fā)終端應用，而不僅僅是構建基礎設施。

戈壁創(chuàng)投管理合伙人徐晨在現場表示，多數人覺得 AI 的來臨像是啟示錄一樣，會建立新的社會秩序。但其實整個 AI 更多像是創(chuàng)世紀，是循序漸進、產生新的能量的過程。徐晨還提及，從 VC 的角度看，每一次新興平臺的出現，都會迎來創(chuàng)業(yè)的熱潮，這類似于寒武紀的生物大爆發(fā)。

對于 AI 領域的創(chuàng)業(yè)者而言，更多關注于高毛利率的行業(yè)和有大量數據沉積的行業(yè)?！柑貏e像在健康，還有包括 BI 方面，同時這些行業(yè)本身來說，人被取代的可能性巨大。」徐晨說。

在現在的浪潮中，教育、工業(yè)、金融等領域都是切入的點。特別是在工業(yè)物聯網和工業(yè) 4.0 的場景中，數據一直在產生，但沒有太多人去做收集和分析。徐晨認為，如果有人能夠從這里切入行業(yè)，把更多的數據累計起來，把算法跟前期更多的企業(yè)結合起來，會有可能形成新的品牌。

AI 帶來的是全新的機會，但也意味著不同的商業(yè)可能。徐晨總結說，這兩年的 AI 創(chuàng)業(yè)，更多的是從需求和具體的場景切入。

助理來也合伙人白澤宇表示，在做面向 C 端用戶的助理產品時，會發(fā)現 CUI 不一定比 GUI 更高效，或者是體驗更好，「GUI 和 CUI 其實兩者的結合才是王道。對于設計者而言，還要找到用戶真實場景的結合點，才能提高它的應用效果?！?/p>

徐晨分析說，還有一個典型的現象是，即使是數據比較豐富的行業(yè)，也沒有出現所謂的大型壟斷。許多公司的收入很不錯，但這些企業(yè)的核心競爭力不在于算法和技術本身，而在于銷售能力，包括針對不同企業(yè)客戶定制方案的能力。

例如美團云產品負責人陸川有同樣的體會：「現在創(chuàng)業(yè)公司想用技術創(chuàng)造一個東西，其實也會越來越難，因為你需要掌握各種各樣的事情，但開源會給我們帶來更多的選擇，讓創(chuàng)業(yè)公司更加順利，快速去做自己的產品。」

思必馳 CMO 龍夢竹也表示，語音經歷了兩三年快速發(fā)展，目前行業(yè)最主要的矛盾，在于客戶個性化與更加場景化、具體化的需求與技術提供商定制速度，得不到匹配，其技術、產品需求會特別個性，版本迭代速度也要求很高。

這在如今炙手可熱的智能音箱領域或者可以瞥見一般。

「音箱成為主流，一個前提條件是賣的足夠多。」三角獸聯合創(chuàng)始人馬宇馳認為，「現在所有的大公司都在通過智能音箱搶流量的入口，但能不能實現還是要看銷量。因為賣的足夠多，作為入口才是成立的。這是我們對行業(yè)硬件的判斷?！?/p>

徐晨也提及，在寒武紀之后，會有許多生物逐漸慢慢被自然淘汰。這也意味著某些現在的技術或業(yè)務模式，可能會在未來的 5 到 10 年后逐漸淡出市場?，F在的時刻是發(fā)展速度和資源平衡的節(jié)點，是否能合理地利用手上的資源，在未來相當長的不確定期里是非常重要的。

從垂直領域到城市生活，人工智能技術與創(chuàng)業(yè)正在促成的改變

人工智能技術落地與應用場景的探索，是新一波技術能夠發(fā)揮更大價值的最重要目標。很多創(chuàng)業(yè)公司瞄準不同垂直領域，使用AI技術改變傳統(tǒng)商業(yè)路徑與生產效率，而這些新型服務背后同樣在改變飲食、出行、理財等個人生活。

對于外賣而言，AI 最主要解決的問題是匹配訂單和配送員，同時規(guī)劃合理的配送路線和順序。美團外賣智能調度系統(tǒng)負責人何仁清在現場表示，同城配送的目標是用技術手段提升用戶體驗，同時提升效率、降低物流成本。AI 主要能夠讓配送更加準確、效率更高，例如通過美團的智能調度系統(tǒng)，可以對千萬級的訂單和百萬級騎手進行分配?！冈谖磥?，還有一個趨勢是運營會和線下業(yè)務結合?！?/p>

這種應用與即時物流類似。點我達聯合創(chuàng)始人謝新宇認為，物流是典型的勞動密集型行業(yè)，但采用眾包的模式、運用技術的方法進行管理，可以提供末端點對點的送達服務?！肝覀儠旬斍暗倪\力結合配送的客觀環(huán)境，比如天氣情況，運力的緊張和寬松的情況，最終會反應在時間這個維度上。在消費者下單之前，給到消費者一個好的體驗?！怪x新宇說。

處于外賣餐飲鏈條上游的共享廚房，也正在積極擁抱 AI，例如食云集希望通過線上的大量反饋提升服務品質，同時提升餐飲配送的效率。同時，食云集創(chuàng)始人吳皓坦言，無論是新零售還是餐飲互聯網化，需要做的掃碼、面部表情識別、商品的視覺識別，目前也都處于數據收集的階段，并且在未來一年里仍會繼續(xù)。

在出行領域，有車位想要把目前高度分散、人力成本高和信息服務差的停車場資源整合起來，建立無人化管理流程，為出行需求提供定制化服務。有車位合伙人陳剛表示，目前做得最多的工作其實是數據的鏈接。

同樣是從汽車領域入手，維 C 理財創(chuàng)始人&CEO 薛俊龍表示，早期搭建投資人和汽車經銷商溝通的平臺，目前逐漸轉型升級為以數據驅動為主的汽車金融科技公司。薛俊龍表示，通過數據挖掘和人工智能技術可以讓風控更加簡單，「比如說有一些數據我們實際上是不能公開去獲得，但我們可以直接在云端建模，不需要用戶的住址、電話等隱私數據，這樣會改變傳統(tǒng)的風控模式?！怪侨诩瘓F CTO 齊鵬的觀點和實踐也都是類似的，即通過機器學習的方式解決風控問題。

「我們在創(chuàng)業(yè)的時候就考慮如何把互聯網數據和 AI、市場投資理論結合在一起，形成比較好的方法論。但一個新的東西出現的時候，比如說用數據去做投資，是會時常被抗拒的。」FellowPlus 聯合創(chuàng)始人王亮希望通過大數據分析和機器學習對一級市場熱門投資主題、基金管理人和項目進行量化還原與分析。

王亮同時表示：「我們結合市場數據建立了一些模型，但是這個模型只能保證非常基本的收益，如果你想獲得超額收益的話，你往往還是要有一些人的判斷在里面，這是機器暫時沒有辦法實現的?！?/p>

天眼查創(chuàng)始人兼 CEO 柳超同樣主張人、數據、技術三位一體的人工智能，表示不會單獨夸大某一方面，三者應當是結合在一起的。有很多事情許多人去看數據，再根據反饋去解決問題。這在金融領域，顯得尤其重要。