人工智能是即互联网之后,又一大未来发展方向。

目前人工智能技术,存在如下现象:一,同类技术竞争多,从业介入门槛低;二,各自为政,缺乏行业标准,而且也难以形成标准;三、上游技术商已失去市场领导地位,BAT还是产业控局者。

这种市场特性,实际上意味着未来人工智能技术商发展前途并非一片光明,由于先天缺乏市场驾驭能力,人工智能的盛宴显然它们不会上主桌,甚至列席都存在一定的难度。

商业逻辑180度调头,“纯技术”成弃儿

人工智能

传统IT产业一直讲求一流企业做标准,二流企业做技术,三流企业卖产品,最终向用户提供产品的智能算三流,挣取产业链最少的利润。例如PC和手机,芯片商和系统商处于上游,挣取丰厚的标准和技术收入,而终端品牌商只挣取剩余低廉的产品收入。

而在人工智能市场,应用市场经营方、独特资源掌控方,甚至政府机构具有绝对的话语权,技术只是完成手段之一,可被替代性极强。

技术在产业的地位被180度调头,很大程度上,也源于技术本身的飞速发展,让技术的研发门槛儿大为降低。其中语音识别、人脸识别,还要很多图形、声音等识别类技术尤甚。

一位从业资深技术专家解释:语音识别和图像识别基本原理都是将现实资源切分为最小识别单元,与标准对比,最终做出判定。以语音识别为例,把声音切分为一帧一帧的最小单元,分析每一帧波形状态,这一步将语音波形文件转化为文本文件;多帧组合形成音素,根据不同语言特征,几十个音素组成音素集,而音素集识别为单词,完成识别。

识别过程繁复,对硬件的运算能力要求高,在过去硬件运算能力低、成本高,技术实现重点在于优化,在当时现有的硬件条件下实现识别。随着计算机硬件和前端手机的运算能力飞速发展,就连技术功夫的优化意义越来越小。

某学院派语音识别用了20年完成的技术,如今新兴技术商用了3年就完成了,在一定程度上,与硬件能力的提升有很大关系。

在现有应用条件下,过去的高精尖技术已经不再有那么高的门槛,所以具有充足资金实力的产品应用企业大部分自行开发。目前在语音识别、人脸识别等领域,BAT都有自己的技术团队。

应用商自建的心理,一方面节省日后的使用成本,另外一方面既然这些技术被认为是人工智能领域的基础技术,如果使用专业厂商的技术,应用帮助技术商进行的任何改善,同样也会提高竞品的能力。这点可能也是大家不愿意看到的情况。

“毕竟,人工智能市场才刚刚开发,谁有些许进步,都有机会傲视群雄。”在目前开发的创业融资市场,资金不是最重要的问题,技术门槛儿又降低了。

纯技术未来三大出路:被收购、寻找旁系市场、具备应用特色

8月某语音识别概念股暴跌,学者撰文“风险巨大”,双方上演了小规模的媒体撕逼。概念股指亚马逊亏了很多年依旧被看好。但这一比喻非常不恰当,根源在于亚马逊是应用商,有海量的公众用户资源,而作为语音识别概念股只是纯技术商,主要用户只是少数2B企业。

全球用户甩掉亚马逊的可能,近乎为零,而2B企业改换语音识别引擎的可能性很大。尤其是BAT都有自己的。现有的互联网商业环境如果不发生巨变,商业依旧是BAT三派的话,三家对合作伙伴的底层人工智能技术使用也会有“要求”。

因为人工智能商业的核心是大数据,而语音识别、人脸识别等等是获取数据的重要通路,唯数据论的今天,BAT和一些大互联网企业肯定会把这块抓在自己手中。

从目前来看,纯技术厂商未来发展三条出路:第一被巨头收购、第二在局部市场谋求转型产品应用商、第三转型特色应用谋其应用嵌入巨头平台。

从2015年开始,苹果、谷歌,包括国内的百度等巨头都在人工智能技术领域展开了收购,能够被收购入营,是纯技术商一个非常明智的选择。但是对于一些体量较大、甚至已经独立上市的企业而言,走这一步的难道有所加大。

目前一些技术商转变思路,把卖技术转为卖服务,自己用自己研发的技术为一些行业机构做针对性的服务,例如针对医院提供纸质药单转化为电子单据等等。

能找到不错的服务市场,对纯技术商是一条不错的出路,因为它们可以在局部小市场开始建立起一定的大数据平台,这对于今后转化为人工智能应用商有一定的帮助。不过其建立起来的大数据版权是归属所服务的机构,还是技术商自身,这是个问题。

此外,把掌握的技术应用在一些边角、特色的小应用上也是一条出路。小应用具有用的上,但看不上,开发没必要,而你有能形成特色。如:有时尚用品识别,用户在视频或者某种图中,看到喜欢的衣服时,可以帮助识别衣服是什么品牌的,在那里能买到,或者帮助找到类似同款等。再具体会用什么样的应用,那就是仁者见仁智者见智了。

 

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