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AI创业公司值不值得投资，我只看这三点...

2018-09-05 12:17 作者:中国合伙人创业网来源:互联网浏览: 次我要评论 (条) 字号:大中小

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2017-11-16 10:03 来源:AI星球人工智能 /技术

原标题：AI创业公司值不值得投资，我只看这三点...

编译 | Anna

编辑 | 小LV

编者注：本文作者为Sam Huang，AI领域知名VC，供职于BMW Ventures。

我不只一次听过这样一个有趣的事情，那就是创业加速器会让入驻初创公司在产品介绍中使用如深度学习、机器学习等人工智能术语，以此吸引投资者。

这个做法对于那些还未入门的投资者非常有用，他们会被这些专用术语深深打动，然后马上拿着一份投资协议来到公司门口，愿意不惜一切代价投资给创始人。

虽然我有些夸大其词，但是这个现象是确实是真实存在的。所有关于人工智能的炒作很容易使人迷失在这个人工智能无处不在的世界里。

因此，我曾发誓不能被那些吹嘘人工智能术语的人所欺骗。部分出于求知欲，但更大部分是出于长期的不安全感，我总结出投资人工智能的三大规律。在这里我将分享给你们：

1. 应用型人工智能公司更具价值。

我们可以将人工智能公司大致分为两种类型，分别是通用人工智能技术公司和应用人工智能技术公司。

通用人工智能公司提供通用人工智能技术，例如神经网络和深度学习算法，可以在所有的研究领域推广，但必须经过训练才能被应用到实际的产品中。这种类型的公司具有很高的技术，但是往往缺乏技术的具体应用能力。

相比之下，应用人工智能公司能够利用人工智能技术来解决特定业务和产品问题。他们已经看到了市场上的需求，如自动驾驶，并且也正在利用人工智能技术来满足这种需求。

根据经验来看，我只关注应用人工智能公司。以下是我认为值得为它冒险的两大原因：

1）可扩展的商业模式：与应用人工智能公司相比，通用人工智能公司往往没有可卖的产品，无法以可扩展的商业模式获得利益。

如果他们没有经过培训来满足特定业务需求，那么就没有潜在客户会许可这样一个公司的算法经营。若是投资这样的公司，你最终获得的是一堆需要大规模定制的代码，而不是一个值得风险投资的可扩展产品。

2）更有利的退路：通用人工智能技术公司的被收购机会很小，而且随着企业建立人工智能部门，收购机会将会更小。在人工智能炒作早期，我们可能已经看到一些通用人工智能公司的收购案例。

最引人注目的是谷歌以4亿美元收购神经网络公司DeepMind，它最终成为谷歌深度学习的研发团队。

这样的早期收购实际上是研发投资或者聘用式收购。当大公司实施他们的人工智能策略时，他们不会仅仅为了一些专业知识而投资太多。

相反，他们会选择收购应用人工智能公司，并将应用人工智能技术应用到自己现有的产品中，不会再考虑收购通用人工智能公司。

也就是说，如果你选择在早期投资，那么通用人工智能公司仍可能是一个不错的选择。在这种情况下，收购公司也是一种退路。

但是在投资前，你最好确保自己投资的是一个拥有高端技术人员的公司。此外，收购公司会让你更难全身而退，所以为了看到最终的回报，你必须尽早投资。

不过，如果要我做决定的话，应用型人工智能公司是首要投资对象。

2. 了解初创公司的技术是否在现实世界中起作用

好，现在我们已经知道要先投资应用人工智能公司，但是要如何选择发展最好的那家呢？有人说要看该公司的算法，也有人说要看该公司的数据。

这两种说法都不对。人工智能的一个主要难题是要掌握一种复杂难懂的高端技术，即深层神经网络技术，也称黑盒子模型。这种技术需要几十年相关研究经验才能真正了解掌握。因此，唯一的办法就是观察这种技术在现实世界中的表现。

在人工智能中，一个基于好数据的糟糕算法胜过一个基于坏数据的完美算法。因此，真正重要的是整个系统的表现。

3. 选择能够成功的小众市场并优先建立数据库

几个星期前，我观看了人工智能专家吴恩达的演讲，他讲了一个关于他上批学生创立公司的故事。

有一天，这些来自斯坦福大学的工程师们来到了北加利福尼亚州的某个农场，开始用手机给种植的莴苣拍照片。那里有一颗莴苣。咔嚓！这里有一颗莴苣。咔嚓！那里也有一颗莴苣。咔嚓！随着时间的流逝，学生们收集了世界上最多的莴苣照片。

紧接着他们创立了农业自动化技术公司Blue River Technology，该公司通过这些莴苣图片训练机器人，以实现高精度的除草剂喷洒技术。

这不但减少了90％的农场除草剂用量，降低了农民的成本，而且还避免了杂草的抗药性增强。2017年10月，公司成立不到十年，John Deere就以3.05亿美元收购了Blue River。

Blue River成功的原因在于人工智能策略。

它在这个特定的市场中建立了一个数据库，并利用比任何竞争对手都多的相关数据，以最有意义的方式来训练人工智能系统。

在这个人工智能的新世界里，数据决定一切。为了通过训练算法来解决已有的问题，你需要大量高质量数据来训练人工智能系统。

你拥有的数据越多，你的人工智能系统操作就越精确。这对企业来说，能够拥有数据并战略性地利用它，可以使自己在竞争中获得优势。

而Blue River采取这种方式，收集了大量莴苣照片，训练他们的机器人辨认好坏莴苣的差别，从而优化了机器人的除草剂喷洒技术。通过这一张张莴苣图片，其算法变得更精细，更强大，更准确。

Blue River的莴苣数据库和基于该数据库的人工智能系统成为了它的竞争优势。一旦该公司扩建它的莴苣图片数据库，那么无论是数据还是基于该数据的人工智能系统上，其他竞争对手将很难超越它。

因此，这个建立庞大的数据库的策略，也使得那些新兴的初创公司永远无法超越如Facebook和谷歌。谷歌在这二十多年收集了大量客户的搜索数据，如今已能够迅速向客户提供最佳搜索结果。

这样的大公司将会持续收集数据，扩大他们的数据库，让其他竞争对手无法超越。

(责任编辑：admin)

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