人工智能已成热词：很多产品贴上“人工智能”的标签，价格大涨；人工智能机器人只用几秒钟就能写出一篇新闻稿；不少创业公司融资动辄打出“人工智能+”……

在“三角兽”创始人兼COO马宇驰看来，人工智能广受关注会加快行业发展，但是现在有一种“把技术往PR方向做”的不好倾向，AI成了噱头，容易出现泡沫。

他举例，人工智能写稿，现在只能做到抓取一些结构化的信息凑成几百字的简讯，“真想写出一篇好文章，在相当长一段时间里技术都不会有突破”。

马宇驰经常遇到一些号称做人工智能的公司，一聊就知道其实在技术方面是“半路出家”，多数原来是做智能问答或者搜索引擎的。还有一些主创人员一直在国内的公司说自己在语义领域有了三五年的经验积累，他只能苦笑一下。

他介绍，2006年，英国一些大学已经开始在人机对话领域进行探索与研发。2014年5月，微软小冰问世，只提供聊天，引发国内关注，直到2015年9月百度度秘出现，同时提供聊天和功能服务，国内才真正意义上关注“对话领域”技术应用到商业化的价值，“如果一家创业公司 有5年经验 ，那是怎么 积累经验 的呢？”

“人工智能技术的应用有一定的门槛。”清华大学创新创业教学（专项）委员会委员付志勇指出，当前人工智能产业的浪潮是因为数据、计算能力和算法的又一次飞跃，基础平台和技术支持层的成熟，带来各种应用的新机会。在经历智能硬件、大数据、虚拟现实之后，资本、企业甚至媒体需要制造新的热点，这会在一定程度上带来泡沫。

根据腾讯研究院与IT桔子联合发布的《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》统计数据，国内智能机器人与无人机相关技术创业最为火爆，位居于第一梯队；语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列的技术位列第二梯队；第三梯队则为人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列的技术；另外，情感计算这种综合了心理学、语义、视觉、环境感知等多种技术的复杂应用技术也在慢慢成长中，这类企业正在尝试产业的探索与创新，前景广阔，但是目前处于热度排行末端。

B端市场无疑是AI创业最合适的切入点，可以充分发挥AI的工具性，提升效率和体验，从而跨过工业应用红线。

“AI技术的壁垒就是人才的壁垒。”马宇驰说，由于AI语义识别需要的技术起点高，在“三角兽”的创始团队中，有两位都是技术出身，CEO王卓然是前百度度秘中控决策负责人，CTO亓超是前微软小冰、百度度秘的技术主要负责人。“三角兽”极其看重技术的发展与应用，目前正开发一个基于语义理解的智能交互系统，致力于解决任务驱动多轮对话技术、中控决策技术、开放域聊天3项技术壁垒。目前已经在EMNLP（自然语言处理顶级会议）发表相关论文。

如何将技术应用在商业上是艰难的挑战。马宇驰觉得“技术落地”是公司大的竞争力，目前“三角兽”在开放域聊天和端对端对话解决方案方面处于领先地位。马宇驰说，传统的聊天是用规则、关键字等配好的，开放域聊天是用机器学习模型和大数据训练出来的，具备主动学习、理解、反馈的能力。“度秘、小冰的语料库上限是1亿级别的，其他大部分都是万级别，而我们的上限将近70亿”。

“人工智能不是一种传统意义上的产品，而是一种 能力 。”马宇驰介绍，人工智能的“能力”输出，如云搜索、用户识别等，才是真正能够实现技术落地的途径。

好项目不缺钱已成AI创业的共识。“三角兽”从2016年4月到2017年1月，8个月内完成3轮共计8000万元融资。

上述报告数据显示，在人工智能投资领域中，仅2016年一年，就涌现了231.9亿元的投资资金。计算机视觉和图像拥有最多的投资者，共291家；其次是智能机器人和机器学习应用。

不过，2017年后国内投资更为偏向于中后期项目，对人工智能的投资持更加谨慎态度。项目少而资金多，大家恨不得把每个选手都投一遍，甚至出现好项目不够用了，于是拼命加持旧注的情况。

报告指出，当前，人工智能产业的核心矛盾有两个：一是投资需求大而创业项目供给减少；二是市场期望高而产品体验却不佳。

对于AI的投资，A轮看团队、B轮看产品、C轮看数据的套路已经过时，简单沿用过去PC/移动互联网的投资逻辑可能导致VC们错过最佳入局AI的时间窗口。报告分析，相比于关注公司财务数据，不如更重视其核心商业本质以及战略意义，并且要真正理解技术的意义，来预测技术是否能大规模提升效率，适不适合规模化发展。

付志勇认为，对于创业团队与创业项目来说，人工智能既是一种思维方式，也是一种实现的手段。在产品战略方面，需要探索适合的应用场景，依然是需求导向；在产品实现方面，要有技术实现能力，也需要获取高质量的数据。这些都要求团队具有对趋势的把握能力，用户体验的塑造能力，以及跨学科的综合实现能力。

“要从真正的痛点和需求出发，而不是跟风和追热点。”付志勇说，人工智能创业潮刚刚开始，机遇和风险并存，要有自己的核心定位，找好垂直领域并专注做深入，才能真正取得创新创业的成功。