导读：很多朋友问到关于人工智能如何引领创新创业的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战【导语】从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性。如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意。基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发。二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动。第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养。
第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
——ADEC联手浙大、五叶草大数空间举办“大数据时代的创新创业实践与思考”研讨会
在大众创新、万众创业的热潮中，基于大数据的创业创新备受关注。12月17日，阿里数据经济研究中心(ADEC)、浙江大学管理学院、五叶草大数空间三者携手合作，邀请20余位浙大学者走入云栖小镇，在杭州这个创新创业的基地，聆听大数据创业创新实践者的感受，共同开展“大数据时代创业创新的实践和思考”的相关话题研讨。
三家大数据创新创业领域的企业数能科技、华院数据和洛可可公司的负责人给大家分享了他们的实践方向、面临挑战以及心得体会。在分享结束后，就大家关注的话题分组讨论的环节受到参会企业以及研究者们的欢迎。
三个方向和四大挑战
浙江大学管理学院教授刘渊老师在分享中提到，从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。
图为浙江大学管理学院教授刘渊
以浙江大学郭斌老师为组长的小组认为大数据创新创业的商业模式有三个方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得关注,其中A相当于为企业提供数据的计算分析能力；第二类D是提供数据为主，要做有效的决策背后所使用的数据可能来源于多个数据源，可以集聚数据成为运营的资源；第三类S相当于提供基于数据的服务，这种服务要嵌入到企业运营的业务流程。
以郑刚老师为代表的小组总结了基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有以下四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发，二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动；第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养；第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据创新创业的三个实践
数能科技：数据分析老兵的创业之路
数能科技的总经理张晓明先生在国外有20多年的数据分析的经验，他在分享中谈到，美国的大数据指的是用常规方法无法处理的数据，比如音频、视频等数据，而中国的大数据实际上是大数据+小数据，以电影行业为例，通常都是数据采集后转化为小数据来进行统计分析和数据挖掘。
图为数能科技的总经理张晓明
张总认为，中国发展大数据面临三大挑战：一是数据孤岛现象严重，二是行业知识缺乏，在业务、技术和行政人员三方面沟通比较困难，跨学科的沟通以前比较缺乏，使得整个行业发展在应用层面的发展不快，三是过去中国的发展是粗旷式的，哪有机会往哪跑，现在是精细化管理，进行资源的优化配置，而政府官员对这种需求的优先级不高。
在大数据的商业模式方面，张总认为，数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性，其中人才也是发展的一个瓶颈，尤其欠缺具备硬实力和软实力的数据分析师，尤其是软实力方面对于理工科学生来说更难，软实力主要指的是沟通、好奇心和业务理解力。
数能科技开发的“电影票房预测”应用和“电影排片宝”应用都是典型的基于数据的新应用，电影票房预测每天早晨9点半会发布当天的票房预测结果，希望成为全国以及各个城市电影票房的预测风向标，为发行人进行精准营销提供依据，“电影排片宝”应用通过收集来自媒体、影院的历史数据、网上售票的预售数据等信息为各大影院排片提供建议。这种应用场景还可以衍生到客流预测与资源优化管理，比如在旅游景点、大型超市等。
华院数据：数据分析人才基地的孵化新模式
国内专业的数据分析挖掘人才有很多都来自于华院数据，来自华院数据的执行总裁麦星在分享“华院数据——产业大数据生态的深度孵化器”的主题时谈到，华院数据目前聚焦是以大数据行业解决方案为核心，基于自己多年的技术积累，提供数据互联、人工智能引擎等核心能力和产品，融入于垂直行业，在各行业孵化出独立、专注、聚焦的大数据子公司。
图为华院数据的执行总裁麦星
目前已经孵化了数云、数创、数尊、华院分析等多家大数据+电商、零售、O2O、运营商的创业公司，这些创业公司形成产业大数据的生态，比如数云科技是电商数据应用的创业公司，为阿里巴巴平台上的商家提供CRM解决方案，连续三年都是金牌淘拍档。
洛可可：传统工业设计公司的大数据创新转向消费者为中心
洛可可作为一家工业设计公司，它所推出的一款55度杯子一上市就备受欢迎，杭州分公司负责人夏治朋在分享时提到，如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意，而且数据不仅是B端的需求，更重要的需要最终消费者的需求，让创意和设计更加精准。
图为洛可可杭州分公司总经理夏治朋
以前的产品只有功能，现在的产品还要有服务、有情感，产品具备智能的基础需要有大数据，现在的产品大都是软硬件结合的，同时还有app,从而了解用户的行为和习惯，通过App端数据的抓取来获知用户的行为和习惯，从而改变创意和设计，使得用户感知到产品是为之定制的。
大数据的创新创业刚刚开始
在信息经济发展迅猛的今天，随着数据扮演生产要素的角色，云计算发挥公共计算基础设施的作用，数据的开放、共享与流动成为可能，数据的融合激发新的生产力。与以往任何一个时代相比，大数据时代的创业创新将拥有更多的机会、更大的空间。虽然现阶段我国数据相关的法规政策尚不完善，基于数据的创业创新实践尚在探索阶段，业务和服务模式还不成熟，不确定性正意味着更多机会，因此我国不断涌现出企业进行基于大数据的新模式的尝试和探索。阿里数据经济研究中心(ADEC)期待与更多学界研究者进行深入合作，共同推动中国数据经济的良性快速发展。
你对人工智能了解有多少？丨《人工智能》
在看了赫拉利那两本畅销书后，尤其是《未来简史》，我越来越坚信人工智能在未来将给我们带来革命性的变化。但在《未来简史》中对于人工智能的描述不免有些浅显，毕竟作者是历史学家，对人工智能了解有限。所以我就找到一本能让我多了解一些人工智能的书，也就是李开复老师和王咏刚老师合著的这本《人工智能》。
这本书主要介绍了人工智能的定义及范畴、人工智能的发展历程、人工智能的应用场景、人工智能与人类的关系及对人类带来的变革、人工智能时代的创业创新机会以及人工智能时代的教育和个人成长。开复老师技术出身，研究人工智能多年，并且其创立的创新工场也在积极布局人工智能。因此，在书中他带给我们很多对人工智能新的认识以及新的观点，并基于自己的研究给出了他对未来人工智能发展的看法，本书不涉及高深的技术理论，因此，特别适合向我这种门外汉普及人工智能知识。
人工智能是什么？我得承认，在看这本书之间，我对此的认识是非常片面的。我曾认为人工智能是技术理论与硬件的结合，谈到人工智能，至少要有硬件，也就是看得见、摸得着的东西。实则不然，人工智能技术已经应用到我们生活之中了，尤其是移动互联网层面，比如Siri就是智能会话应用，美图秀秀就是人工智能在图像理解层面的应用，谷歌翻译就是人工智能在自然语言翻译方面的应用，淘宝的个性化推荐也是人工智能在现实中的应用，当然，还有不得不提的自动驾驶。
那到底什么是人工智能呢？对人工智能的解释和定义恰好反映了人们在人工智能研究的技术方向上的变化。
第一种定义相当主观，认为人工智能是让人觉得不可思议的计算机程序。第二种定义认为人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序，这是一种类似仿生学的直观思路，其实这条路不太通，因为人类的思考方式是怎样的，自己都没搞清楚，怎么顺着这条路去研究人工智能呢？第三种定义则认为是与人类行为相似的计算机程序，这是一种实用主义的见解，也就是不管实现方式，背后的逻辑如何，只要功能表现得与人在类似环境下的行为相似就行。第四种定义是会学习的计算机程序，这个几乎将人工智能和机器学习等同起来，这其实反映的是一种技术趋势，也就是深度学习。 第五种定义是指根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序 ，这个定义就比较全面、均衡了。
人工智能热潮不是近几年才兴起的，其实历史上有三次人工智能的热潮，恰好每次都对应一场棋局，从西洋跳棋到国际象棋再到围棋。三次热潮的背后是众多科研工作者在不同技术方向做出的探索和研究，这些探索为当下人工智能的研究积累了足够丰富的技术资源。
第三次人工智能热潮是深度学习携手大数据引领的。其实深度学习技术并不是横空出世，而是和其相关的人工神经网络技术蛰伏已久，只是计算机性能的提升和互联网的普及带来的大计算能力和大数据，让其锋芒毕露。
李开复老师将这次人工智能热潮称为AI复兴，最大特点是人工智能在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。
随着Alpha Go在围棋方面对人类近乎碾压式的胜利，人们开始重视人工智能与人类的关系，因为人工智能的发展速度超过很多人的预期。科学家将人工智能分为三个层次，分别为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，显然Alpha Go就处于这个层次，其实当前的人工智算法和应用都处于这个层次。强人工智能则是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超人工智能则是指可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明的人工智能，当然人们并不知道这种人工智能是怎样一种存在，毕竟没人知道超越人类最高水平的只会到底会表现为何种能力。
近年来一直有“奇点临近”的论调，确实有一部分科学家及行业人士如霍金和马斯克对人工智能表示出担忧，但李开复老师并不这么认为，他认为人类离威胁还相当遥远。因为有很多事如跨领域推理、抽象能力、审美、情感、自我意识等等方面，人工智能还做不到，并且技术瓶颈也极难攻破。
但我们也不得认识到，人工智能不仅仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，也有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合和大发展的开端。
如同赫拉利研究当下及未来是从历史中寻找规律一样，李开复老师也从文艺复兴、工业革命带给人类的变化来探讨人工智能将带给人类的影响。他将这个时代称为人类历史上的第二次文艺复兴。
这将给我们的社会带来巨大的变化，其中很重要的一点，就是失业。关于哪种工作容易被AI取代，李开复老师提出一个“五秒钟准则”，即如果一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应地决定，那么这项工作就很有可能被人工智能全部或部分取代。但他也提到AI只是人类的工具，人的工作可能相当一部分是会转型而不是完全被替代。
作者也提出了当前几个人工智能的热门应用领域，最大的应用场景就是自动驾驶，最被看好的落地区域就是金融，还有已经惠及人们生活的机器翻译和智能超市，在医疗领域，AI也逐渐成为医生的好帮手，难能可贵的是，在艺术领域，人工智能也小有进展。
那么，人类面对人工智能，该如何变革呢？作者呼吁人类要走出人类历史堆积起来的“阶层金字塔”模型，并且要用开放的心态、创造性地迎接人工智能与人类协同工作的新世界。
当然，人工智能时代，也充满了创新和创业的机遇。就像40年前是个人电脑的时代，20年前是互联网的时代，10年前是移动互联网的时代，那么接下来就是人工智能的时代了。各个国家将人工智能提升到国家战略上，各大科技巨头公司也将AI提升到优先的战略层面上，在这方面的创业公司涌现。 种种迹象表明，人工智能的时代真的来了。
人工智能创业，还是要在商业化层面考虑。创新工场管理合伙人汪华认为，人工智能商业化大致分为三个阶段。第一阶段是AI率先在那些在线化高的行业开始应用，在数据段、媒体端实现自动化，也就是拥有高质量线上大数据的行业会最早进入人工智能时代，如金融；第二阶段是随着感知技术、传感器和机器人技术的发展，AI会延伸到实体世界，工业机器人、仓储机器人等会在这个阶段实现大范围普及；第三阶段就是AI延伸到个人场景，全面自动化的时代到来。
AI时代的创业会不同以往，李开复老师认为人工智能创业需要五大基石。一是清晰的领域界限，因为这一类问题是今天以深度学习为代表的人工智能算法最善于解决的；二是闭环的、自动标注的数据，收集数据，才能用数据训练模型，用模型提高性能；三是千万级的数据量，这样深度学习才能受到足够的训练；四是超大规模的计算能力，还是为了满足深度学习的训练；五是顶尖的AI科学家，这也许是最难的一个，当前这方面的人才相当稀缺。
同时，人工智能产业发展也面临六大挑战，分别是前沿科研与产业实践尚未紧密衔接；人才缺口大，人才结构失衡；数据孤岛化和碎片化问题明显；可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟；一些领域存在超前发展、盲目投资问题；创业难度高。
最后，作者探讨了人工智能时代的教育和个人发展。其实总结起来就是两大问题，我们应该如何学习，以及我们该学习什么？
在如何学习上，作者通过举美国密涅瓦大学和清华大学“姚班”的例子，给出了他的答案，分别是主动挑战极限；从实践中学习；关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力；互动在线学习越来越重要；主动向机器学习；既学习人—人协作，也学习人—机协作；学习要追随兴趣。
在该学习什么上，作者的思路是：人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
作者最后也谈到了教育，而这正是我所从事的行业，深有同感。作者关于未来的教育体系，提出了一个理想的样子。
坦白讲，仅靠互联网的力量，很难实现这一梦想，互联网对教育的改变也很有限。那加上强大的人工智能技术，或许还有虚拟现实技术，这一梦想终会实现。
在AI时代，也不免要讨论人存在的意义，在《未来简史》中，作者赫拉利花了很大篇幅来讨论。在本书中，作者也发表了自己的看法：AI来了，有思想的人生并不会黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。
整体来说，这本书对于普及人工智能知识非常有价值，也能启发读者对于未来与机器之间关系的思考。我们必须做好准备迎接这个新时代的到来，而不是一味地恐惧和拒绝。
人工智能，小公司还有创业机会吗
今年是人工智能发展的第60个年头，几乎一时之间，所有的投资机构都在谈论和布局该领域。那么AI真的到了商业化的拐点了吗？这次浪潮是不是与以往两次一样，热过之后很快就归于平静？小公司的创业者又该如何赶上这一波大浪潮？
今年是「人工智能」诞生的60周年，同时也是它的第三次浪潮。这次浪潮和以往的前两次都不一样，这次有了实质性的突破。以前，相当于你想到对面去，但是面前有一堵墙；现在这堵墙被凿开了，之所以这么讲，是因为我有以下三点的观察思考：
第一点：人工智能虽然还处于技术创新期，但到人工智能的普及期，我认为也就需要十到二十年的时间。
现在相当于移动时代的2005年，虽然第一部3G手机2007年才出现，但2005年我们已经很清楚2G是要到3G的。虽然人工智能还没有找到突破口，不知道会怎么商业化，但是大方向是有的。所以，现在只要你在这个领域冲到第一名，就会持续得到投资。
第二点：人工智能的基础已经充实，它是一个逻辑上的发展，这个发展可以分为三个阶段：
1）、云计算，把信息基础云化，云计算基础设施的完善使得人工智能响应速度更快。
2）、大数据，计算的过程中累积了数据，数据的极大丰富，使得基于大数据做出行为分析及短期预判成为可能，各个行业的信息化也为此奠定了良好的基础。
3）、判断决策，对大数据的判断从而产生了更好的决策，决策实际上就是人工智能的进展。现在我们的生活中就有很多计算机技术在做决定，坐车是滴滴在帮你调度；去餐馆是大众点评用算法把离你最近、人气最高的餐馆选出来等等，所以你的生活已经和人工智能相关了。
第三点：人工智能之所以取得重大的突破，除了前两个阶段的铺垫外，深度学习的发展也贡献了非常重要的力量。
人工智能的发展对创业机会有哪些影响
人工智能的发展（智能算法的辅助与协调）让创业更加容易，生产力提高，做事更容易，3D打印机等出现跟意味着材料学等基础科学将会得到更多的社会资源的倾斜，假如往后看二十年，手工店与工艺坊、工作室、再拓展到智能化工厂，可能会出现以设计师为主导的，以用户受众为中心的品牌创业，人们的创新理念在得到普遍认可的情况下更容易获得成就；
人工智能的发展让创业更加难，资源的整合往往容易出现垄断，资源整合虽然更加容易调控，但是随着而来的是个体或者团体对于资源整合把控带来的垄断风险，创业创新的人们与之更容易产生不可调和的矛盾。（例如作者与平台等、创作可以看做创业，而平台则决定了创业的受众等）如果没有制度以及政策的帮助，那么未来的人工智能将会进一步改变社会形态，从而大规模大范围影响创业人士。
人工智能科技产业步入融合的新阶段
中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学经济研究所所长刘刚介绍，数据分析表明，随着核心产业部门的发展和核心技术的成熟，面对新冠肺炎疫情的冲击和包括5G在内的新型基础设施建设步伐的加快，人工智能科技产业开始步入融合产业部门主导的新发展阶段。
首先，从797家中国人工智能骨干企业中的581家应用层企业的应用领域分布看，人工智能技术已经广泛分布在18个应用领域。其中，企业技术集成与方案提供、智能机器人两个应用领域的企业数占比最高，分别为15.43%和9.66%。关键技术研发和应用平台、新媒体和数字内容、智能医疗、智能硬件、金融科技、智能商业和零售、智能制造领域企业数占比相对较高，分别为8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.15%。智能农业的占比最低，仅为0.75%。企业技术集成与方案提供和关键技术研发及应用平台占比排名第一和第三位，说明在人工智能与实体经济的融合发展过程中，技术集成和应用方案提供发挥着至关重要的作用。而智能机器人企业数排名第二则说明制造业的智能化是人工智能发展的迫切需求。
在581家人工智能样本企业中，可获得577家企业截至2019年底的融资数据。通过577家企业所属产业领域的融资额占比，可以看出哪些应用领域更受资本的青睐。从人工智能应用领域企业融资额的分布看，智慧零售、新媒体和数字内容、智慧金融类应用领域的融资额最高，占比分别为18.37%、15.96%和15.94%。除此以外，关键技术研发和应用平台、智慧交通、智能硬件融资额占比在5%以上，属于占比较高的应用领域。
其次，人工智能基础和技术层企业通过与实体经济企业的协同，共同构建产业智能化创新生态，推动人工智能与实体经济的融合发展。其中，最为典型的是智能安防产业的发展。在传统安防产业智能化的过程中，围绕着视频数据结构化、智能终端和边缘计算在内的关键技术突破，形成了富有活力的产业创新生态系统。在智能制造、智能医疗、智能交通、金融科技和智能教育等领域，都出现了产业智能化创新生态系统。适合于特定产业领域智能化的创新生态系统建设，成为人工智能与实体经济深度融合发展的标志。
再次，处于“极化”中的人工智能核心产业部门企业，通过与其他地区优势产业企业的合作，通过技术“扩散”，推动人工智能与实体经济的融合发展。本报告基于15家人工智能开放创新平台和4家计算机视觉独角兽公司的技术“扩散”数据分析表明，通过与其他地区优势产业的合作，共同推动人工智能与实体经济的融合发展。其中，电子信息制造业和汽车制造成为智能化发展的前沿产业。
最后，传统产业的龙头企业，通过自主创新、技术引进和与核心技术企业合作的方式，转型升级为人工智能企业，成为推动人工智能与传统产业融合发展的主导者。报告基于50家非初始人工智能上市公司的分析表明，传统产业的龙头企业通过智能化转型，与掌握人工智能核心技术的企业共同构建产业创新生态系统，推动产业的智能化。从技术来源看，50家非初始人工智能上市公司主导的融合产业部门的技术来源，主要是核心产业部门的人工智能初创企业，占比为16%。其次是人工智能上市公司，例如，阿里巴巴和科大讯飞，占比为16%，排名第三和第四的分别是非初创人工智能技术公司和独角兽公司，占比为10%和7%。除了平台公司，人工智能初创企业和中小企业是产业智能化的重要技术来源方。
在系统调查研究的基础上，报告发现，人工智能与实体经济的融合发展，是一系列互补性创新和专用技术体系的形成过程。因而，推动人工智能与实体经济融合发展需要创新思维。尤其是对后发地区而言，应当重视通过培育和构建适宜当地产业智能化需求的产业创新生态系统和创新创业环境，通过互补性创新和专用性技术积累，才能通过人工智能与当地优势产业的融合发展过程中，不断提升区域企业和产业竞争力。
此外，从报告数据中，可以看到我国正在加速推动人工智能科技产业发展。
数据显示，2019年，我国地方政府共出台276项涉及人工智能发展的相关政策，超过2018年的259项。覆盖了智慧政务、智慧医疗、工业互联网、智能制造、智能车联网、智慧教育等诸多领域。同时，从内容看，与2018年相比政策更加细化，推出了一系列对具体产业和应用场景开放的扶持政策。
在智能产业园区建设方面，我国在2018年163家人工智能产业园区的基础上，2019年新增产业园区138家。“通过产业园区的规划和建设，各地区将会形成一批人工智能科技产业发展的重要载体，成为引领区域产业结构调整的智能科技创新区。”刘刚说。
报告分析了中国学术界在人工智能科技产业发展中的推动作用。目前，北京市、江苏省、上海市、广东省、浙江省等是中国AI大学分布集中的省市。刘刚认为，我国高校已初步形成了人工智能基础理论研究、技术开发和技术应用多层次的人才培养体系。
在人工智能科技产业发展的“政产学研用”协同推动机制中，作为“链接者”的产业联盟和会议同样发挥着重要作用。截至2019年年底，报告共检测到人工智能领域的产业联盟190家。各地纷纷通过成立人工智能产业联盟的方式来推动人工智能科技产业的协同创新和发展。
人工智能的赛道已铺开，创业者该如何切入？
全球智能手机增速放缓，移动互联网从硬件到工具再到内容，整个移动互联网产业链都非常成熟了，大的创新的机会已经很少了。
李开复提到AI 处在技术黄金期，谷歌战略由移动先行转到人工智能先行战略。那么人工智能商业化离我们还有多远？想进入该方向的创业者该如何准备？
最近有1个大会，解释的比较全，大家可以看看：
AI的商业化问题
怒马：我在使用很多软件做语音速记，错误率仍然很高，什么时候可以像手机这种硬件产品一样成熟？
朱：是的，语音识别在识别长句子效果还是不好。语音识别和手机还不一样，他其实不止是语音识别率的问题，而包括周围的环境噪音，也受手机硬件的精度影响，他是一个很综合的问题。所以要达到一个真正的智能还是很遥远的，但是作为在某一个特定的环境下的商用还是可以。
怒马：如果说现在开始进入人工智能这个行业，创业公司需要具备什么样的条件？是不是只有大公司才可以做？
朱：人工智能还是需要一定技术门槛的，适合在国内外学习或者从事这个领域的人来做。
我觉得小公司的机会在变大。因为人工智能的整个趋势就是技术门槛在快速地下降，包括美国、google、Facebook都在发布通用的算法框架，他们开源了很多项目，让新人进入的门槛更低。然后学习这方面的人也会越来越多，第二波的人可能会在不同的垂直领域去把技术用进去，做具体的产品应用，比如医疗领域，车、机器人、金融等各个领域。
像人脸识别技术，已经有足够的开源数据了。作为创业公司就可以不需要特别懂人脸识别技术，只需要做好产品商业化就可以。
怒马：谈到推荐算法，像今日头条。他主要是根据我的浏览记录来做推荐。但缺点是，我的首屏上只会出现我搜索过的相关内容，如果我想看一些自己不了解的就很难，您怎么看待现在的推荐算法？
朱：因为人类的需求是多样的，人自身的认知过程也是不断变化的。
一方面你希望能获得更多相关的内容，另一方面人也有好奇探索性。如果过多的使用推荐系统确实会造成信息丰富的下降。未来推荐系统肯定还会增加更多的推荐维度，比如你的朋友，你认为值得关注的人，他看过的东西也会推荐给你。当然如果你希望探索更多文章，也可以他过其他APP来解决。
怒马：人工智能虽然解放了劳动力，但也会让更多的人失去工作岗位，那么人工智能的最大受益人是谁？
朱：这个不需要太过担心，因为从蒸汽机、电气时代，科技就一直在替代一部分人的职业，同时他也在不断产生新的职位。总体来说，受益的还是整个人类社会，人从工具当中解脱出来了。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何引领创新创业的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能如何引领创新创业的相关内容别忘了在本站进行查找喔。