10月8日消息，近期Gartner發(fā)布了2021年人工智能技術(shù)成熟度曲線（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021），并指出人工智能的創(chuàng)新速度飛快，技術(shù)成熟度曲線中 一半以上的技術(shù)將在二到五年內(nèi)成為主流技術(shù)。其中邊緣人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、決策智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等創(chuàng)新都將在未來幾年對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生革命性的影響。
事實(shí)上伴隨深度學(xué)習(xí)技術(shù)升級(jí)引發(fā)的人工智能熱潮，催生了諸多人工智能技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，人工智能在國(guó)內(nèi)各行各業(yè)的應(yīng)用也越來越普及。
Gartner的最新報(bào)告“Market Guide for AI Startups, Greater China”針對(duì)大中華區(qū)偏重在人工智能軟件應(yīng)用領(lǐng)域的初創(chuàng)公司進(jìn)行了分析，旨在幫助一般企業(yè)在購(gòu)買人工智能技術(shù)產(chǎn)品時(shí)，了解如何評(píng)估這些人工智能初創(chuàng)公司。
其中，Gartner報(bào)告定義的“人工智能初創(chuàng)公司”有三個(gè)指標(biāo)：即成立時(shí)間在十年左右；通常是獨(dú)立公司，而不是依附在大集團(tuán)下的子公司；通常企業(yè)的營(yíng)業(yè)額不超過1億美元。
針對(duì)中國(guó)人工智能初創(chuàng)公司表示出的優(yōu)勢(shì)和不足，Gartner報(bào)告發(fā)現(xiàn)，一方面，中國(guó)消費(fèi)者對(duì)人工智能新技術(shù)和新產(chǎn)品的采用意愿相當(dāng)高，這讓中國(guó)的初創(chuàng)企業(yè)有很大優(yōu)勢(shì)去創(chuàng)造一些可能性的應(yīng)用。但需要注意的是，很多中國(guó)人工智能初創(chuàng)公司往往在描述其產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，只描述他們提供的技術(shù)部分。但事實(shí)上僅從技術(shù)描述上很難判斷這家公司的優(yōu)劣以及與其他競(jìng)爭(zhēng)者的差異化優(yōu)勢(shì)，這導(dǎo)致很多企業(yè)在評(píng)估人工智能初創(chuàng)公司時(shí)有難度。同時(shí)很多國(guó)內(nèi)人工智能公司的官網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容信息均以中文為主、英文界面比較缺乏，這讓外國(guó)公司或是一些IT咨詢領(lǐng)導(dǎo)者獲取中國(guó)本地人工智能初創(chuàng)公司的信息非常困難。
Gartner研究副總裁蔡惠芬
Gartner研究副總裁蔡惠芬表示，中國(guó)人工智能初創(chuàng)公司有一個(gè)共同點(diǎn)——為了爭(zhēng)取訂單很多公司會(huì)提供高度定制化的完整服務(wù)，這是一個(gè)很普遍存在的中國(guó)人工智能初創(chuàng)公司的現(xiàn)象。但大量或單一的定制化模式導(dǎo)致它們要實(shí)現(xiàn)獲利更加困難。
當(dāng)前很多中國(guó)人工智能初創(chuàng)公司面臨一個(gè)挑戰(zhàn)，當(dāng)它做完一個(gè)解決方案后，很快競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也做了一模一樣的解決方案。這迫使這家公司必須再投入更多不同的定制化內(nèi)容來滿足它的客戶需求。一直不斷投入產(chǎn)品開發(fā)資源來符合客戶的定制化需求、一直研發(fā)新應(yīng)用的情況下就變得很難獲利。
目前，國(guó)內(nèi)人工智能初創(chuàng)公司普遍存在高投入、高虧損的現(xiàn)狀。人工智能初創(chuàng)公司該如何降低研發(fā)成本，進(jìn)而打破虧損的局面，蔡惠芬向TechWeb表示，至少有兩條路徑可以努力。
第一，建平臺(tái)型產(chǎn)品。大部分的人工智能公司都在做定制化的服務(wù)，極大耗費(fèi)人力、技術(shù)。所以要克服這個(gè)環(huán)節(jié)的虧損，必須要想盡辦法做出標(biāo)準(zhǔn)工具平臺(tái)。初創(chuàng)公司要有辦法把自己的技術(shù)能力釋放出來，做成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)工具或開發(fā)平臺(tái)，然后協(xié)助客戶能夠很容易的自己開發(fā)想要的應(yīng)用，這才是長(zhǎng)遠(yuǎn)之道。要不然每面對(duì)一個(gè)客戶都要幫他做定制化，這當(dāng)然很難降低成本。
蔡惠芬認(rèn)為，目前很多人工智能技術(shù)已日趨成熟，比如人臉識(shí)別、機(jī)器人客服等。這種成熟的應(yīng)用，就可以轉(zhuǎn)向用工具、平臺(tái)的方式協(xié)助客戶自己開發(fā)，這樣就可以增加獲利、緩解虧損。
第二，要篩選客戶。如果客戶無法用現(xiàn)有的平臺(tái)，初創(chuàng)公司就一定要定制化。但同時(shí)，初創(chuàng)公司也必須要篩選公司，比如，初創(chuàng)公司如果投入了資源幫客戶實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品需求，但這個(gè)產(chǎn)品本身符不符合初創(chuàng)公司自身產(chǎn)品路線策略，如果策略性發(fā)展跟客戶的需求完全不相干，初創(chuàng)公司應(yīng)該要拒絕、不能夠每一個(gè)客戶都接，必須要有一個(gè)方法去篩選客戶，否則成本實(shí)在太高。
同時(shí)，蔡惠芬也強(qiáng)調(diào)，Gartner觀察到中國(guó)人工智能初創(chuàng)公司也越來越多地向這些趨勢(shì)發(fā)展，包括越來越多的企業(yè)從托管解決方案向AI平臺(tái)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變，采用平臺(tái)式方式提供人工智能解決方案；更具本地化的解決方案來滿足市場(chǎng)需求；提供低代碼或無代碼開發(fā)用戶界面等。
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