陆奇：AI创业公司应该如何把握住机会？
极客时间编辑部
讲述：初明明大小：4.69M时长：05:08
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最近，奇绩创坛（原 YC 中国）创始人兼 CEO 陆奇在 2020 北京智源大会上全面解读了 AI 创新创业的发展趋势，并为 AI 创业公司应该如何把握创新机会提供了建议。在上一篇文章中，我们分享了关于 AI 创新创业的发展趋势解读，本文继续分享哪些趋势是创业公司可以把握住的，以及会面临哪些挑战，具体如下。
哪些趋势创业公司可以把握住？
早期创业创新的趋势可以系统地从数字化进程发展的生态结构和趋势来推演。
工业数字化发展过去 60 多年的进程有节奏和规则的，基本上每隔 12 年就会出现新的平台和生态，这些生态有结构化的发展趋势。数字化发展进程的模式是由不同时代的计算平台所驱动，早期比较关注基础技术 — 早期的应用开发 —建立平台，形成生态，— 在生态环境下引发产业繁荣创新，在这个过程中核心驱动力是数字化的广度和深度。
数字化的深层次架构，生态核心是计算平台，包括前台，如交互能力，交互设备和体验端；后台，指计算规模，其支撑是基础设施的堆栈、服务器和服务网等，后台的能力深度学习是核心，智能云也有可能成为定义性能力。
在计算平台上有早期应用，到了大的应用后就可以建立生态了。早期开发应用诞生了很多个生态，具有广泛商业价值，未来有可能智能驾驶、智能场所、零售、机器人个人助手等早期应用有足够宽度成为未来的生态的技术。这些都是很大的 AI 早期应用，都是创业公司可以参与进入的新的领域和趋势。
云和移动是目前数字化创新的主流生态，AI、边缘及 5G 是正在早期发展的并逐步形成下一代数字化及智能化平台和相应产业生态。在 AI 之后，数字化进程，有新的技术在探索，如 AR、脑机接口等技术是驱动新前沿发展的驱动力。
目前 AI 创新创业的前沿领域有很多，例如在 AI 基础前沿技术、AI 交互能力、AI 前端、AI 未来产业生态、垂直行业、移动 / 云生态应用、数字化前沿应用等领域，很多创业公司非常活跃，都在积极参与。一些领域如智能云、AI 前端等领域虽然是大企业的战场或者较适合大的公司，但对于创业公司来说仍然有很大的机会。
AI 创业面临的挑战
陆奇表示，现阶段的 AI 创业还面临一些挑战。
从技术上看， AI 技术的最大弱点就是太脆弱了，特别是在一些特定的场景很难达到效果。算法层面鲁棒性不够，数据上获取比较难，数据标注的成本和代价高，而且，还面临着数据孤岛、数据割裂的问题。此外 AI 技术门槛高，例如自然语言处理技术等 AI 技术往往需要高端人才多年的积累，一些 AI 公司并没有核心技术，依赖第三方公司。
在产品层面，从体验上看，C 端应用针对效应往往不及格，B 端客户满意度较低。在交互方式是哪个，定制化过多，难以产品化和平台化，集成商生态不足。
市场层面，在上游，供应链资金和时间要求在某些生态对创业公司造成困难；在下游，往往销售周期长，渠道资源稀缺，2B 和 TG 的资源是成功要素。
人才层面，在技术上，聘用有效技术人才耗时耗资，内部管理效益需要提高；从行业上看，对 2B 细分行业需要聘用有深度行业能力的销售和 BD 人才。
在资本层面，AI 公司成长周期长，一些创业公司因为切细分赛道，天花板不够高，很难获得融资。
对于如何解决这些挑战，陆奇也提出了自己的建议。
在技术上，要提供新一代数据管理技术；要通过系统化的开放数据集、服务接口、软件体系等，将技术门槛大大降低；
在产品层面，要针对产品和体验上做很多工作，管理用户预期，可借鉴搜索引擎模式；在服务 B 端的要切得更细，可以从阶段性的流程上切入，从客户需求端切入。在交付方式上，通过项目合作累计平台能力，降低边际成本，提高集成商的能力。
市场层面，要帮助创业公司利用政策环境，如“新基建”等抓住发展机遇。
人才方面，要帮助创业公司聘用和管理技术和行业人才。要聘用技术核心人才，这些人才需要足够深的行业能力，了解 B 端企业，最好是在甲方做过的。另一方面加强对大专院校、研究机构人才的投入与引进。
资本层面，帮助 AI 创业公司对接风投资金、银行贷款等，此外，风险投资机构也需要做适应调整，适应 AI 公司长期成长的特性，目前有很多 AI 公司虽然短期发展不足，但长期看，存在很大的价值。
以上就是今天的内容，希望对你有所帮助。
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