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在移动互联网红利见顶、资本寒冬的背景下,人工智能作为核心技术变革被视为“下一代互联网”时代的核心生产力。
艾就像诺亚方舟的船票。所有的企业都试图拥有它并抓住它。这是基于弱小的人工智能正在带来巨大价值的共识。最保守的预测是,到2030年,人工智能将为中国带来至少20%的GDP。
危险来自多方面。在人工智能发展的62年里,从2006年到10年积累起来的风险投资泡沫已经破裂。高级神经网络训练的出现,带来了商业实体产业的可能性,也使得人工智能这个词跑掉了。讲故事的方式已经行不通,泡沫破灭,许多投机者跑路,行业背后的矛盾层出不穷。
这直接导致严重依赖资本储备的人工智能轨道企业融资日益困难:2016年拐点后,全行业融资数量和金额开始下降,2017年下降幅度高达40%。
在人工智能的布局中,人才是最核心的资产。这是技术瓶颈和应用市场突破的前夜。没有人,更别说其他人了。
目前,神经网络算法需要大量的数据进行训练,而大多数企业并没有像微软这样高质量、海量的数据,这种信息的缺乏已经成为摆在许多企业面前的一个问题。
在以技术为突破口改造传统产业的科技界,2018年的一个普遍预测是,这将是一个更加依赖资源、情景优先、竞争加剧、巨人实力不断增强的人工智能时代。
换言之,对于绝大多数企业来说,更合适的途径是找到自己的关键障碍:应用场景。
在2015-2016年所谓精英创业时代,企业正在进行产品和技术的研发。但到了2018年,企业开始发现,继续重新储备研发并不是一个好的选择。从某种程度上说,研营销总监和营销经理的区别发是一项高投入、长产出周期的风险投资。人工智能产业更糟。
对于大多数企业而言,技术需求与产业的最佳结合,因此2018年,以“产品与服务落地”为主题,对于企业而言,在明确业务“专业化”的前提下,善于借力资源,依靠外部资源共生,已成为“转危”的关键策略变成机会”。
事实上,主要参与者确实是在“架桥筑路”来创造潜在的生态。以最明显的微软为例。萨蒂娅·纳德拉上任后的几年里,微软不再纠结于windows、IOS和Android的系统纠纷多年,而是转向开放合作,这使得微软能够跨平台、跨设备提供软件产品和云服务。这样的开放战略也为微软在资金方面提供了更大的空间。去年,其股价屡创新高。
如上所述,对于人工智能时代的大多数企业来说,耗时耗力的研发、稀缺的资金和人才、数据少、算法工具薄弱是影响其发展的痛点。
如今,随着多场景融合的趋势,巨头们正以多重布局拓展领地,传统的领导者们也在寻求与时俱进的转型,而创新型企业则需要利用自身的努力来培育和抗风。这场生态战,谁能迅速互补,跨越产品应用的鸿沟,谁就能从混战中得到一块巨大的蛋糕。