人工智能：未来商业发展的冲击波已经在进行。人工智能最大的可能性属于后者。这一天不会太远。从技术到商业，世界各地的企业家都在热情地寻找人工智能。从数字基础设施到生产方式转变等重大问题的解决方案。在中国，人工智能是几乎所有互联网科技公司都在追逐的标签，一些传统公司也在当前形势的推动下纷纷加入进来。目前，中国数以千计的人工智能创业公司涵盖聊天程序、视觉、汽车、机器人、网络安全、商业智能与分析、广告与销售与客户管理、核心/前沿技术、医疗、文本分析、物联网、消费、金融和保险。百度、阿里、腾讯、科大讯飞等科技巨头也在语音识别、图像识别、神经网络、自然语言处理等领域取得重要突破。相关数据显示，国内人工智能市场规模将从2015年的12亿元增长到2020年的91亿元。我们关心的是，那些发力人工智能的企业面临着怎样的选择，以怎样的姿态走出象牙塔需要付出什么样的努力，目前的尝试会导致什么样的结果。基于此，我们可以绘制一张人工智能商业化的地图，这将是一张承载新的商业理念和创新方法论的地图，它预示着今天的商业和竞争正在形成一个新的更高层次的系统。事实上，人工智能产业链大致可以分为三层：底层是基础支撑层，包括云计算、芯片、开源框架。这个层面的进入门槛非常高，芯片机会留给英伟达、高通、英特尔等巨头，而开源框架和云计算则被谷歌、亚马逊等巨头垄断。中间层是技术驱动层。外界广泛熟悉的图像识别、语音识别等常用技术都在这一层。BAT将这一层视为关键据点，是他们生态系统的核心。这一层也盛产以科技取胜的“独角兽”。场景顶端的应用层赛道最广，是人工智能创业最简单的途径。他们站在巨人的肩膀上，选择了一个垂直的领域，一头扎了进去。据艾瑞咨询统计，目前我国71%的人工智能相关企业都在做技术应用。在算法技术方面，55%的企业在做计算机视觉，13%的企业在做自然语言处理，只有9%的企业真正研究机器学习。通过行业扫描，人工智能与各行各业紧密结合，商业落地做得好的行业领域往往有两个特点：一是行业规模大，无论是安防、医疗健康、金融、汽车旅行或零售。万亿级市场，想象空间巨大；二是赚钱比较容易，离钱近。AI技术的初期投资成本高，需要嫁接到离钱近的行业。在商业化的过程中，不同的企业形成了多种多样的商业模式，大体上可以分为两种类型，一种是应用型，一种是平台型。应用型企业遵循产业化的线性思维，以技术为资本，以生产为主线，“生产产品——建立渠道——卖价”。也就是说，如果你选择了一个特定的垂直行业，积累了足够深刻的理解和经验，你会发现问题变得更容易，方向也更清晰，你就可以和竞争对手拉开距离。但这种模式的缺点是只能增加N倍，不能实现N次方增长，想象空间和发展空间有限。相比之下，平台模式以平台为切入点，联合不同的合作伙伴，将供给端一一对接，对接需求端，似乎更容易孕育出巨型企业。互联网商业化的时候，曾经被定义为工具，现在被称为产业。这是因为互联网已经形成了自己的一套玩法，有人称之为互联网思维。同样，仍处于起步阶段的人工智能更多是一种工具和推动者，而不是故事的主角。创业者需要在前所未有的创业舞台上不断寻找自己的定义。
