有專家認為，人工智能可以基于兩點創(chuàng)業(yè)，要么找到一個尚未達到爆發(fā)點的核心技術，類似于語音識別、圖像識別等;要么選擇自己熟悉的領域，借用人工智能技術來改善一些行業(yè)弊玻然而在這些半虛半實的建議之外，創(chuàng)業(yè)者應該思考下面四個問題：人工智能是否適用于開放式的場景?人工智能是否要完全替代人?如何低成本的獲取大數(shù)據(jù)?怎么設計算法的容錯方案?
未能解決上述四個問題的失敗案例并不少見，在惡劣天氣就歇菜的無人駕駛、不成熟的智能機器人等等，不一而足。這些問題的解決與否，決定了創(chuàng)業(yè)項目的前景，以及最現(xiàn)實的能否掙到錢。
這些領域或是最可能盈利的人工智能創(chuàng)業(yè)
調(diào)查結果顯示，盈利良好或前景樂觀的AI創(chuàng)業(yè)項目有著三個共同點，即應用于封閉可控的場景、輔助人類完成重復性的具體工作、以及可實現(xiàn)的切入點。或許只有滿足這些條件，創(chuàng)業(yè)者才真正迎來了賺錢的紅利期，幸運的是這些領域并不稀缺。
以客服銷售領域為例，電商時代不可或缺的一個角色就是客服，即便是一個月流水只有五六十萬的淘寶店，往往需要配備5人以上的客服團隊。事實上，客服場景中有大量的重復性和標準下問題，比如產(chǎn)品價格、支持退貨嗎、是否發(fā)貨等問題，在這些問題上消耗太多的人力，對企業(yè)來說無疑是一種資源浪費。目前阿里、京東等已經(jīng)將人工智能引入客服系統(tǒng)，也出現(xiàn)了網(wǎng)易七魚、Udesk等第三方智能客服云服務，前景比較樂觀，尤其是在很多具有數(shù)據(jù)門檻的垂直行業(yè)。
同樣的情況還存在于投資理財、銀行保險、醫(yī)療教育等領域。比如說，頂尖的財經(jīng)分析師已然成為一種稀有資源，很多理財工具開始利用人工智能的數(shù)據(jù)處理能力計算最佳的組合資產(chǎn)配置，為用戶提供最大的收益方案。再比如醫(yī)療水平本就屬于難量化的東西，AI或可以結合診斷數(shù)據(jù)和病歷大數(shù)據(jù)來幫助醫(yī)生進行輔助性診斷。
總而言之，VR也好，O2O也罷，資本在追捧一段時間之后，不無進入了所謂的“資本寒冬”。而人工智能并不缺少“畫餅”的想象空間，但理性的創(chuàng)業(yè)者并不希望難以落地的項目來沖擊投資者的信心。換句話說，人工智能的發(fā)展尚處于初級階段，就好像90年代的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者難以想象今天互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)所流行的產(chǎn)品形態(tài)，想要在人工智能時代分一杯羹，前提是找到一個能夠賺錢的領域活下來，只有這樣才能形成正向循環(huán)，從而繼續(xù)在人工智能領域往下發(fā)展。
結語
人工智能終究是一個不斷演進的行業(yè)，創(chuàng)業(yè)者很難在理想和情懷的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滾雪球般的不斷成長。風口總會過去，概念總會失效，盈利才是推動創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)進步最現(xiàn)實的做法。
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