總地來說，人工智能初創(chuàng)公司的創(chuàng)建并不容易。而其中最關(guān)鍵的第一步在于選擇一個垂直領(lǐng)域所面臨的問題。除了深入的技術(shù)DNA，還需要深思熟慮的定位和策略。
然而要確保自己不被各種可能性看花眼，面對飛速的發(fā)展保持冷靜，要做到這些其實很難。
尤其是去年，趨勢已經(jīng)很明顯了：通過人工智能技術(shù)，解決與數(shù)據(jù)有關(guān)的任何問題。無論企業(yè)級應(yīng)用程序或垂直行業(yè)，都采取了這樣的方式。考慮到現(xiàn)實情況，今年我們在圖表的應(yīng)用程序分類中添加了多個類別，包括交通運輸、房地產(chǎn)（借助數(shù)據(jù)科學(xué)實現(xiàn)房地產(chǎn)的現(xiàn)代化），以及保險業(yè)。同時我們將一些非?；钴S的行業(yè)拆分為兩個類別，例如營銷應(yīng)用（拆分為B2B和B2C）以及生命科學(xué)（拆分為醫(yī)療健康和生命科學(xué)）。
除了這些領(lǐng)域外，還有一些非常新潮的應(yīng)用（例如無人駕駛汽車），今天的人工智能技術(shù)正在缺乏想象力的企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域閃爍著耀眼的光輝，從人員流失預(yù)測到后端辦公室自動化，再到安全，以不同形式提供了切實可行的收效。
人工智能導(dǎo)致人類失業(yè)，也許還沒有得到政府部門的重視，但沒有任何一個職業(yè)是不受影響的，至少需要考慮會如何受到影響，也許會通過人工智能得以“增強”。這些問題已得到很多白領(lǐng)職業(yè)的證明，例如醫(yī)生（人工智能vs醫(yī)生）或律師（人工智能開始從事法務(wù)工作）。
尤其是金融領(lǐng)域，似乎充分考慮了人工智能的潛力。多年來艱難度日的對沖基金正在為自己的算法尋找可替代數(shù)據(jù)。由人工智能驅(qū)動的全新對沖基金（Numerai、Data Capital Management等）雖然還不完善，但已經(jīng)實現(xiàn)了快速發(fā)展。華爾街一些最重要的事務(wù)所均在使用人工智能取代人類（Black Rock、Goldman Sachs）。
機器人的反擊
無論是愛是恨，2016年都是機器人的元年。很多消息交流服務(wù)均提供過完全自動化，可以實時交談的代理程序。雖然曇花一現(xiàn)，但這些機器人程序似乎已經(jīng)全面經(jīng)歷了不同的炒作周期，從一開始的承諾，到Tay所面臨的災(zāi)難（譯注：Tay是微軟提供的一種基于人工智能技術(shù)的聊天機器人，該機器人一經(jīng)上線，與眾多網(wǎng)友交流后，變成了“帶有種族歧視傾向并且固執(zhí)的存在”），到微型文藝復(fù)興，再到Facebook相關(guān)研究放緩，有報告稱聊天平臺上70%的人工智能聊天機器人最終都以失敗告終。
對于機器人程序的熱情似乎有些早，得出這種結(jié)論的原因有很多，建議參閱BradfordCross的觀點，他在文中非常恰當(dāng)?shù)刂赋?，人們可能因為機器人程序在亞洲的崛起，或者Slack等底層基礎(chǔ)架構(gòu)的快速增長而得出了過于樂觀的預(yù)期。我們相信，最終這種機器人程序有著很大的潛力，但畢竟這一領(lǐng)域還需要更長的成長時間。“生產(chǎn)商”一端（初創(chuàng)公司需要專注于每個具體的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，少作承諾）和“消費方”一端（我們都需要習(xí)慣于機器人程序可以和不能做到的事情，Alexa正在幫助我們意識到這些?。┒夹枰M(jìn)行徹底的心態(tài)調(diào)整。
就目前來看，最光明的未來可能屬于重要領(lǐng)域需要人類介入的服務(wù)，或者完全采取不同于機器人程序的定位，使用人工智能技術(shù)擴(kuò)充人類能力的技術(shù)
結(jié)論
大數(shù)據(jù)與人工智能強強聯(lián)合，我們即將進(jìn)入“收獲”的季節(jié)。忽略各種炒作，我們迎來了數(shù)量眾多的可能性。
隨著核心基礎(chǔ)架構(gòu)以及應(yīng)用程序端日漸成熟，人工智能技術(shù)驅(qū)動的應(yīng)用將迎來井噴期，2017年，大數(shù)據(jù)（以及人工智能）生態(tài)幾將火力全開。