亚马逊的Alexa到底神奇在哪里

我们知道，技术特别是算法本身不容易形成壁垒，例如深度学习也只是一个工具。算法只是一些体现技术思路的代码，这些代码不可能形成壁垒，但是有相当高的技术门槛，这也是人工智能公司基本都以博士为主的原因。由于算法很难直接形成有商业价值的专利和标准，所以发展一定阶段就会开源，开源的结果就是训练一段时间，大家都可以训练一个还可以用的模型出来，核心问题只是怎么把这个模型优化得更好，更能落地到实际产业之中。

所以人工智能的核心竞争力不在于技术本身，而是公司的格局，格局不清晰很可能竞争不过从事AI的产品公司。比如，产品公司如果把算法做到场景里面，场景是可以形成壁垒的。比如医疗领域做到No.1，肯定就比通用的有优势，这里面不管你是通过资源支持，还是BD，都是产品公司的优势。另外场景和数据密切相关，因为收集数据是需要周期的，处理数据是需要投入巨资的，所以在特定场景下积累到一定规模的数据也是可以形成壁垒的。

因此，巨头把大量精力花在技术方面显然得不偿失，单点技术更适合创业公司来搞，因为技术从来都是苦行僧的活，创业公司的人才显然没有宽敞明亮的环境可以聊天做PR。Amazon等国外巨头的做法非常值得借鉴，投资和收购都是非常快捷的一种方式，事实上，时间才是最大的一种壁垒。

8理性看待人工智能的技术红利

很多大佬都在强调，当前AI相关的人才成本太高，这不是一个产业的好现象。简单类比来说，因为深圳的产业工人成本增高，导致很多制造产业向东南亚方向转移。其实很多人也不明白为何AI相关的技术人才会如此自信，如果从PC到移动到AI的产业变化来看，事实上漫天要价的做法并不理智，如何最快落地到某个具体场景之中，充分挖掘技术红利跟随公司成长才是明智的选择。

而且从2017年的投资案例来看，人工智能的天使融资几乎很少了，也就是说人工智能技术创业这一波基本上各就其位，各家创业公司早就不再关注PPT和DEMO了，所有的客户都会强调指标和细节，无数的细节就会折腾死一波创业公司。现在，成败的关键在于各家对于细节的把握。事实上，笔者一直在估算这波人工智能创业的低谷期，这是必将到来的，从来没有哪个行业是一帆风顺的，波浪起伏才是恒久远。这个时候，再大谈所谓的技术红利，显然也是不合时宜了。

9不要忽视人工智能的商务拓展

大型公司有没有人工智能研究院倒不是关键问题，研究院的目的也是要让技术为产品服务。关键问题是，如何解决人工智能的商务拓展问题，特别是在人工智能极其早期的情况下，还需要教育和培训市场。Amazon Echo的成功，千万不要忽视了Amazon在渠道上的优势以及市场投入方面的大手笔。

（编辑：网站开发网_安阳站长网）

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