数字化转型大潮下，各种新兴技术得到快速应用和普及。其中，人工智能技术可以说是近年来发展最快的技术之一，获得了资本和市场的双重青睐。近日，权威机构Gartner发布了大中华区人工智能初创企业报告，旨在为技术买家提供，即普通企业想要采购人工智能技术产品时，如何评估这些人工智能初创企业。Gartner研究副总裁蔡惠芬Gartner的报告重点关注自然语言、计算机视觉和机器学习等人工智能软件应用。报告显示，中国人工智能市场本土化特征明显。Gartner研究副总裁蔡惠芬表示，“中国企业需要开发速度快、功能齐全、定制化程度高的人工智能产品。这些初创公司的共同点是，很多公司都会提供定制化产品以赢得订单。”全方位服务，这对中国的人工智能创业公司来说是一个很普遍的现象，但也让他们的盈利难度增加了。”报道提到，中国很多人工智能创业公司背后的投资人都是大型云服务商，以BAT为例，投资这些创业公司，希望这些创业公司能够在投资人的云服务基础上构建自己的解决方案另一方面，投资人可以通过这些创业公司发现新的解决方案，解决一些行业业务场景中的问题，然后将这些解决方案介绍给自己的客户，从效果来看，这是一种互惠互利的可行方式。从整个市场来看，Gartner认为，人工智能市场一开始是根据应用场景按需设计，然后建立模型，最后形成完整的解决方案，现在已经越来越成熟，已经形成了平台化的解决方案。第二，人工智能目前正逐步融入到超自动化的业务流程中。第三，这些人工智能初创企业正在持续开发更深入的本土化人工智能解决方案，以满足市场需求。最后，更多低代码和无代码平台的出现，让人工智能开发更具普惠性，即使是非专业技术人员，简单学习后也能上手。目前，很多人工智能初创企业都会采取“竞争性”的合作方式，不仅与应用系统集成商合作，还可能与之竞争。蔡慧芬解释说，“在合作方面，很多创业公司通过客户共同打造一个新的应用领域的解决方案，这个客户愿意分享他们的数据，目的是请第三方创业公司帮助他们成功开发出一个模型，然后Buildtheapplication。一旦成功，初创公司就可以在成功的基础上开发下一个客户。事实上，这种成功的模式还在不断发生，在中国大部分都是通过这种模式，也就是通过第一个客户——这个客户可能是以前从来没有做过的场景。先做，然后会有很多输出的比较方式。“初创公司人工智能产品的研发，离不开海量数据的支持。过去几年，数据的获取完全处于野蛮生长的时代。为了更好地保护数据隐私,《个人信息安全保护法》最近正式实施，人工智能初创企业的数据获取将变得越来越困难，对此，蔡慧芬表示，“这个问题可以用合成数据技术来解决。”根据Gartner的技术成熟度曲线，合成数据非常接近成熟。创业公司可以利用这项技术，通过有限的数据生成自己需要的各种数据，从而规避数据获取的风险。Gartner还认为，未来会有越来越多的供应商使用合成数据来支持业务发展。纵观市场上的人工智能初创企业，大量企业还处于“烧钱投资”阶段，盈利的企业屈指可数。针对这一问题，蔡慧芬建议人工智能初创企业应该“两条腿走路”。首先，我们需要建立基于平台的产品；二是精准筛选客户。“平台”的意思是让创业公司搭建一个技术平台，这个平台上的开发工具让客户开发自己的应用。从最简单直接的使用，到使用平台上的模型进行二次开发，从而形成API成本服务。这种方式可以帮助初创公司降低人力开发成本，帮助客户提供定制化服务。“总之，创业公司应该提供的是一个Tools，让客户自己构建想要的应用，而不是什么都替客户做，因为这样成本太高了。这样一来，创业公司该收多少就收多少。”蔡惠芬总结道对于不能使用这个“平台”的客户，创业公司需要对其进行定制，筛选客户，蔡慧芬认为，“如果战略发展与客户需求完全无关，创业公司应该拒绝，不能接受每一位客户，都要有筛选客户的方法。如果客户想要一家初创公司来做定制化的产品。客户完成这个场景后，创业公司有没有办法发展可持续的收入来源。这个结果是初创公司产品线或目标客户的相似需求的结果，还是不是一次性需求或重复需求，这些都要评估。如果没有，应该筛选初创公司，否则成本太高。“除了以上几点，人工智能创业公司要想成功，蔡慧芬还强调了CEO的作用。”CEO要对未来三到五年有清晰的战略和规划，要清楚什么该做，什么不该做。由这样的CEO领导的AI初创公司将更有可能获得成功。同时，创业公司的CEO不仅要研发产品，还要卖销量。平衡这两种能力更容易取得成功。“
