人工智能项目的“防坑”指南

互联网和移动互联网期间的“贸易模式创新”带来的投资盈利，跟着宏观经济情形、金融情形、市场和技能的成长，已经不再是将来十年的投资主流了。

人工智能技能已经成为了将来8-10年最大的投资机遇，在这个规模的投资机遇，纵然用“各处是黄金”来形容也不为过。

然而，作为一个多年存眷并践行人工智能投资的早期风险投资人，我发此刻人工智能投资进程中，最难的事乃至不是判定哪些项目具备投资代价，而是找到志同志合的投资搭档。

由于有太多在互联网、移动互联网期间有过乐成体验的投资人， 还没故意识到人工智能和互联网、移动互联网本质上的差异，以至于还在用互联网的投资思想去考评人工智能项目，这样获得的结论每每和项目代价背道而驰，会错失好的投资机遇。

本文源自我本身多年的AI早期项目(天使轮、A轮)投资履历和人工智能规模伴侣们的创业履历总结而成。

假如凭证本文逻辑投资，信托只要正确运用，绝对可以投出年化回报率不错又相对安详不变的项目。

但必要声名的一点，假如您想投的是具有革命性的划期间意义AI项目，那么请不要参考下列概念。

人工智能项目“六投”

▌第一投：从垂直行业入手，而不是上来就做大项目

互联网行业，要想得到投资人的青睐，每每是故事要大而美，要讲局限，讲对人类社会糊口的革命性变革，但AI行业着实大大都时辰应该反其道而行之。

为什么这么说，由于AI和互联网差异，互联网是基于海量用户已经在线这个条件，而对付海量用户而言，用户与用户之间很轻易找到相似点并归类，任意找到一类用户就是几万万上亿人;

同时，传统互联网着实要办理的只是简朴的信息差池称题目，O2O项目固然嵌入了必然的出产处事流程，但着眼的要害点照旧信息差池称，有了好的创意，技能和工程上的题目都不难办理。

因此，互联网项目很轻易放量做出局限，也只有局限化才有投资代价。

AI则完全差异，它要办理的不是信息差池称题目，是对实际情形的感知，以及决定题目。

假如说感知还较量轻易，那么我想每小我私人都有切身材验，做决定、做选择是最难的。

而当前的人工智能技能，其水准又只能称作是“办理单一题目手段”级别。

那么好了，通用型大项目每每涉及伟大的多种身分决定，远超出今朝人工智能的手段范畴，能现实落地的专用型项目则自然不具备“大”这个属性。

虽然，不可否定有些具有局限化特质的大项目，譬喻基于语音辨认、图像辨认系列技能的项目，也具备普及行使的通用性，这就碰着了第二个题目，此类项目对创业团队运作打点手段的要求，远远高出相同局限的互联网项目，由于AI是深度与整个处事规模融和的。

假如一个创业团队，上来就做改变人类出发糊口的大项目，一样平常来说，团队是没有去匹配大项目标手段的，包罗技能、资源、资金、打点手段等等。

更重要的是，往往综合性大项目，意味着用户预期极高，而项目实验难度极大，项目失败概率极高(可是假如您确信本身要投资的是微软、谷歌这一类划期间缔造性项目，那么还必需投这种)。

譬如说，对付AI+Fintech，许多人都想做智能投顾，着实想做这个事的公司许多，乃至诺贝尔奖得到者也不少，没一个乐成的，而反过来，假如做一个相对越发简朴的命题，譬喻AI帮助金融禁锢，行使AI把零星的上市公司数据布局化，比智能投顾的贸易模式必然越发靠近乐成。

由于这是一个关闭的单一命题，得当AI技能当出息度，得当初创团队运作。

反过来，假如一个团队从某个垂直规模入手，着实是既切合早期团队资源运作手段，又切合人工智能当前技能程度的，由于今朝的人工智能其实很弱小，最善于办理的只是批量化智能更换一再劳动的事变。

垂直规模应用最为得当，同时，垂直规模应用一样平常都是ToB类，很轻易找到典范头部客户，以及客户的典范刚需需求，也就意味着项目标落地手段极强，是投资的好工具。

除此之外，海内非凡的营商情形也必要思量，垂直规模的项目，其应用结果每每立竿见影，在AI还没有被客户群体普及深刻认知之前，订单每每早期以相助项目制泛起，而大项目实验周期和验证周期都很长，乃至于也许远长于客户主管率领在该岗亭上的任职周期。

假如你是客户率领，摆在眼前两个从未相助过的创业公司，一个做某个详细智能项目，一年实验完毕，结果立竿见影，投入也少;一个做大而全的智能项目，实验要几年，结果更久才气看到，投入又高。

作为率领，你会选哪个呢?

▌第二投：明晰垂直规模应用场景

对付一个AI创业团队，找获得垂直规模还不足，必需有明晰的应用场景。

譬喻说，各人都可以声称本身在做AR+AI+电网的项目，可是到底用在什么场景呢?是电网哪个部分来买单呢?买单部分的付出手段强不强呢?这是最检验项目根基功，也是投资人判定项目代价的要害。

假若有很明晰的场景，譬喻说长途功课指导，譬喻说巡检，并且是明晰在何种前提下的功课指导和巡检，意味着创业团队在这个规模已经有了很深的耕种，可以或许准确掌握住客户的需求，而且形成了有用的办理方案，还知道要做成这一单买卖，毕竟应该和谁去谈，这一单买卖是不是电网最好的买卖。

譬喻说，给培训部分做项目，从收入预期上看就远不如给出产部分做项目，由于培训部分是个本钱单元，每年的开销预算有限;而出产部分是个利润单元，只要能节本增效，费钱上AI项目就是赚钱，能花必定花。

这些没有明晰的应用场景，是没有步伐去一步步细化，最终判定项目质量的。

再举个例子，今朝AI+医疗影像的项目极多，可是大大都项目都对准了为影像科提供处事，殊不知其拭魅这样是动了影像科大夫的奶酪，你用AI更换了人家的事变，就意味着不必要那么多大夫，偏偏影像科照旧你买单的客户，有人乐意费钱把本身买出局吗?

这样的产物必然欠好贩卖。

反过来，做一个给内科大夫用的，AI+医疗影像的项目，让内科大夫可以不借助影像科，不消守候漫长的拍片时刻，就可以敏捷判定患者病理风险，以及是否要进一步去影像科准确拍片诊断。

（编辑：河北网）

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