10月8日消息，近期Gartner發(fā)布了2021年人工智能技術成熟度曲線（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021），并指出人工智能的創(chuàng)新速度飛快，技術成熟度曲線中 一半以上的技術將在二到五年內成為主流技術。其中邊緣人工智能、計算機視覺、決策智能和機器學習等創(chuàng)新都將在未來幾年對市場產生革命性的影響。
事實上伴隨深度學習技術升級引發(fā)的人工智能熱潮，催生了諸多人工智能技術創(chuàng)業(yè)公司，人工智能在國內各行各業(yè)的應用也越來越普及。
Gartner的最新報告“Market Guide for AI Startups, Greater China”針對大中華區(qū)偏重在人工智能軟件應用領域的初創(chuàng)公司進行了分析，旨在幫助一般企業(yè)在購買人工智能技術產品時，了解如何評估這些人工智能初創(chuàng)公司。
其中，Gartner報告定義的“人工智能初創(chuàng)公司”有三個指標：即成立時間在十年左右；通常是獨立公司，而不是依附在大集團下的子公司；通常企業(yè)的營業(yè)額不超過1億美元。
針對中國人工智能初創(chuàng)公司表示出的優(yōu)勢和不足，Gartner報告發(fā)現，一方面，中國消費者對人工智能新技術和新產品的采用意愿相當高，這讓中國的初創(chuàng)企業(yè)有很大優(yōu)勢去創(chuàng)造一些可能性的應用。但需要注意的是，很多中國人工智能初創(chuàng)公司往往在描述其產品或服務時，只描述他們提供的技術部分。但事實上僅從技術描述上很難判斷這家公司的優(yōu)劣以及與其他競爭者的差異化優(yōu)勢，這導致很多企業(yè)在評估人工智能初創(chuàng)公司時有難度。同時很多國內人工智能公司的官網網頁的內容信息均以中文為主、英文界面比較缺乏，這讓外國公司或是一些IT咨詢領導者獲取中國本地人工智能初創(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，中國人工智能初創(chuàng)公司有一個共同點——為了爭取訂單很多公司會提供高度定制化的完整服務，這是一個很普遍存在的中國人工智能初創(chuàng)公司的現象。但大量或單一的定制化模式導致它們要實現獲利更加困難。
當前很多中國人工智能初創(chuàng)公司面臨一個挑戰(zhàn)，當它做完一個解決方案后，很快競爭對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容來滿足它的客戶需求。一直不斷投入產品開發(fā)資源來符合客戶的定制化需求、一直研發(fā)新應用的情況下就變得很難獲利。
目前，國內人工智能初創(chuàng)公司普遍存在高投入、高虧損的現狀。人工智能初創(chuàng)公司該如何降低研發(fā)成本，進而打破虧損的局面，蔡惠芬向TechWeb表示，至少有兩條路徑可以努力。
第一，建平臺型產品。大部分的人工智能公司都在做定制化的服務，極大耗費人力、技術。所以要克服這個環(huán)節(jié)的虧損，必須要想盡辦法做出標準工具平臺。初創(chuàng)公司要有辦法把自己的技術能力釋放出來，做成一個標準開發(fā)工具或開發(fā)平臺，然后協(xié)助客戶能夠很容易的自己開發(fā)想要的應用，這才是長遠之道。要不然每面對一個客戶都要幫他做定制化，這當然很難降低成本。
蔡惠芬認為，目前很多人工智能技術已日趨成熟，比如人臉識別、機器人客服等。這種成熟的應用，就可以轉向用工具、平臺的方式協(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。如果客戶無法用現有的平臺，初創(chuàng)公司就一定要定制化。但同時，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現了產品需求，但這個產品本身符不符合初創(chuàng)公司自身產品路線策略，如果策略性發(fā)展跟客戶的需求完全不相干，初創(chuàng)公司應該要拒絕、不能夠每一個客戶都接，必須要有一個方法去篩選客戶，否則成本實在太高。
同時，蔡惠芬也強調，Gartner觀察到中國人工智能初創(chuàng)公司也越來越多地向這些趨勢發(fā)展，包括越來越多的企業(yè)從托管解決方案向AI平臺產品的轉變，采用平臺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需求；提供低代碼或無代碼開發(fā)用戶界面等。
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