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【勝江創業點評】如何看待人工智慧帶來的機遇與挑戰?

【勝江創業點評】如何看待人工智慧帶來的機遇與挑戰?

春節假期剛歸來,大家也都在找回狀態的過程。新的一年開始了,新年新氣象,創業,一年之計在於春,砥礪前行,擼起袖子加油干,願所有的創業者都能順心如意。

新年伊始,我們還是從【勝江創業點評】說起,繼續看項目,聊創業,與創業者一路同行,一起進步。

年前看的幾個項目中,有一個項目是與人工智慧相關的。這是清華大學圖文智能研究室的項目,依託於高校的研究優勢,致力於將高校研究成果產業化進行商業變現

項目專註於人工智慧和計算機視覺最新技術的研究及產品研發,具體領域包括:機器學習與深度學習、人臉識別、多生物特徵識別、智能視頻分析圖像搜索互聯網圖片、視頻類媒體內容的網路安全和結構分析等。

項目創始團隊成員都是圖像識別、數據演算法、智能視頻方面的資深人士,留學國外,有著國外大公司的研發管理經驗,對於人工智慧行業有著豐富的經驗和很深的理解。

自從人工智慧機器人——AlphaGo大戰世界圍棋冠軍李世石以後,人工智慧已經不再是一個陌生的話題了。人工智慧的到來,是一場機遇嗎?人工智慧方面的創業機會確實多,但也有不小的難度和不少的坑,那我們應該如何來看待人工智慧帶來的變化和挑戰呢?

人工智慧發展的六大挑戰

一、前沿科研與產業實踐尚未緊密銜接

對於人工智慧方面的了解,我並不是很專業精通,我覺得人工智慧最核心的三個要素是演算法技術、原生數據和應用場景。如何把人工智慧技術的應用工程化與市場產業化相結合,這是一個難點。

不同的用戶群體有著不同的需求,抓住用戶的應用場景。演算法技術只是一個工具,設計出不同功能的演算法和界定指標;原生數據是基礎,建立一個大數據庫,挖掘數據背後的價值,兩者結合輸出的就是用戶消費應用場景的商業價值體現。

人工智慧項目,很重要的一點就是你的技術門檻有多高?大家都在說人工智慧,到底誰的技術壁壘更高,誰能夠更好的將基礎技術與商業應用場景高效結合,突出自身的核心優勢和差異化。

項目團隊的技術優勢明顯,技術開發的問題不大,但是怎麼去提升這個演算法功能,保持演算法技術的更新,進行大數據的精細化分析很難。

這裡面包含的一些視頻結構化分析技術、圖像識別檢索技術,都需要大量的數據積累和支撐,慢慢形成可以量化的標準。另外,團隊在營銷和產品方面有所欠缺,需要一些專業人才加入。

這裡面有一個重要的點就是要對接獲取大量的to B的演算法提供商,人工智慧本身就是一個to B的事情。

人工智慧的創業對於人才、對於技術的要求確實是很高的,但另一方面創業的成本也很高,研發的儀器設備花費都是一個很大的成本。因此,創業者要提前做好一個風險控制計劃,把握好項目進度、產品迭代的節奏。

人工智慧在目前來說,的確很火,也有很多的機會,不管是用於圖像識別,還是醫療影像方面的應用研究都很多。我覺得未來可以應用場景多元化,針對不同用戶的剛性需求,識別特定的應用場景,比如對於學生教育、陪伴式成長、教育小機器人等基礎性場景的變現。

至於未來如何去實現商業化變現,一方面是找數據,積累大量的數據;二是找到可以應用的商業場景和提升產品附加值。

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