創新工場王詠剛：經濟下行期AI創業仍有機會，關鍵比拼看人才
資本寒冬的呼聲吵了許多年，每年都嚷著今后三年會是最寒冷的三年，然而事實是過去數個年頭的寒冬里面呼聲雖高，企業發展卻并未像想象中那么艱難。但對于即已來領的這一波資本嚴寒來說，2019年卻極有可能成為真正意義上的未來最為寒冷三年的肇始。
回顧2018年，自四月份爆出中興事件以來，原本便不是特別活躍的資本市場在中美貿易摩擦一觸即發的高壓之下運轉速度變得更低了，大部分頭部基金都選擇握緊錢袋子觀望。從創業公司的增長情況也生動反映了這一現狀：2018年1－9月我國新增1245家創業公司，相較于2015年新增20895家，2016年新增12012家，乃至2017年新增6672家，2018年前9個月新增1245家的企業數量確實有些尷尬。2018年底，ofo等共享出行泡沫的破裂，企業接連走向倒閉等現象的發生更是迫使政府也不得不開展所得稅優惠政策來激發活力，穩定市場發展。
對于長期以來被炒得虛火過旺、泡沫嚴重的人工智能領域來說，當下時期資本市場進一步收緊的情況下，其未來發展情況如何？近日，億歐專訪了創新工場人工智能工程院執行院長王詠剛，就當下時期人工智能企業乃至全行業發展等問題進行了交流，或許透過這些談話內容，將為行業進步帶來些許啟示。
經濟下行時期，人工智能創新創業更以價值為導向
經過前幾年密集的資本布局以及巨頭搶灘，人工智能領域本來可以投資的機會已經少了許多，在經濟增長趨緩的趨勢下2018年整個私募股權投資領域的AI投資事件降低了不少。
在王詠剛看來，在整體經濟下行的大趨勢下，人工智能作為經濟大環境中的一部分，現階段創業投資機會減少也正常，符合整個經濟周期的變化規律。之前，在資本推動時期，不少掛著“人工智能”的企業只注重論文、數據以及概念炒作；當下，資本市場更務實更理性，人工智能企業為了生存極有可能會更加重視技術與實際的商用需求、現實場景的結合，這反而有利于促進人工智能工業化進程，進一步加快技術落地，從這個角度來看，這反而是一項“利好”。
以醫療AI為例，早期醫療AI領域出現了大量基于視覺、圖像識別、智能診斷的技術，但是卻很少有創業機構會去關心這些技術未來是否能夠成為一個具體的產品，它未來在整個醫療體系當中將會處于怎樣的一個位置，能夠提供何種價值，是否能優化和完善整個醫療體系，為其帶來應有的價值。此外，對于這些技術，未來的買單方可以分為醫生個人、醫院、醫保體系等多個維度，如何滿足不同買單方各自的運用需求，很多企業考慮得也不是很到位。總的來說，大多數醫療AI企業早期討論更多的還是技術識圖的準確率、數據量等，仍然是屬于比較淺層次的AI運用。
回歸到解決具體的問題之上，經濟下行時期，企業為了發展更該盡快的實現自我造血能力，這就需要把之前淺層次的數據分析等方面的能力沉淀下來，繼續做深化，回歸到具體的行業深處去尋找能夠結合實際需求的價值結合點，最終落地并且能夠長期走下去。
差異化優勢的存在，人工智能仍然有許多機會
盡管當下我國整體經濟增長趨緩，但鑒于中國極具特色的經濟結構，綜合各方要素來看，當下時期我國人工智能產業發展也存在著多層次多方面的機會。
一個月前，創新工場管理合伙人汪華在談到資本寒冬和經濟周期時對我國經濟結構的特殊性做了分析，提出了中國式“經濟魔方”的概念。在王詠剛看來，汪華所談的“經濟魔方”是基于中國當下經濟結構的差異化形態而提出的。
從橫向上來說，我國不同地域之間，一二線城市與三四線城市之間，城市與區域村鎮之間，它們在地域發展層面都存在著極大的差異。在縱向上，不僅僅在智能化層面，甚至于在電子化、數字化層面不同行業領域間也存在著巨大差距。這種差異在國內高中低收入人群、不同地域、行業之間的交叉在不同層面之上形成了許多可以利用技術手段改造升級的新機會，拼多多、貝店等公司的出現便是基于這樣的條件而形成的。
同樣以醫療診療為例，目前國內三甲醫院與普通醫院、以及三四級城市之間的醫院、鄉鎮衛生所等診療機構之間所存在的診療水平差距是非常巨大的，這種差異性導致了我國醫療資源分布極其不均衡，如果能通過人工智能等技術手段助力醫療行業升級變革，實現將三甲醫院的醫療水平下放一部分到普通城市醫院，無論是從商業層面還是社會意義層面都將會是一件非常有意義的事情。
醫療行業之外，目前國內在家居建材、教育、零售等不同行業的不同區域之間都存在著巨大的差異性，這使得未來以AI為代表的系列新技術在彌補國內差異化經濟發展的過程當中存在著大量的機會。
面對國內市場依然存在的大量機會，創業機構該從哪些方向突破成為了一個值得思考的問題。在王詠剛看來，真正的人工智能創業不外乎以下兩種模式。
AI＋紅利平臺：這一模式更加側重于通過AI技術服務C端客戶，人工智能創業不能是單純的技術創業，未來絕大多數的創業都是需要先有平臺，后有人群的機會，然后才有場景、技術的機會。這一模式通過把AI技術引入到流量平臺上來提升平臺的服務效率，增強C端用戶體驗，走的是B2C模式。
AI＋垂直行業：將AI技術深入的嵌入到不同行業的具體業務流程當中，起到一個核心的作用，細化到如何幫助企業降本增效，主要面對的服務對象是B端和G端政府客戶。對比中美AI領域發展現狀，王詠剛認為當下時期國內科技機構需要靜下心來看這一領域的機會，學習借鑒IBM、salesforce等機構運用AI來解決實際問題的經驗。
對比我國與發達國家AI產業現狀發現，歐美等國對于用戶數據高度重視，且非常注重數據保護。國外數據保護的政策在一定程度上維護了用戶的數據安全性，但是又加劇了用于訓練AI算法、數據挖掘等數據的獲取難度。所以在一定層面上，國內相對開放的數據政策使得我國人工智能產業在發展過程擁有了相當大的自由度，仍然有許多機會。
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