AI创业发展趋势：机会与挑战
在2020北京智源大会上，奇绩创坛创始人兼CEO陆奇以《AI创业发展趋势：机会与挑战》为主题发表演讲，详细剖析了人工智能系统的核心、AI商业化的宏观趋势及当前AI创业的前沿领域。
1. AI技术本质与价值产生模式
现代AI技术的核心是基于深度学习的新计算基实，在分布式重叠向量空间中自动学习特征表达。AI系统通过感知、思考和行动三大核心体系架构获取知识并解决问题。
AI创造商业价值的主要模式依赖完整的应用场景和数据驱动的知识提取过程，形成闭环迭代循环。
2. AI商业化的宏观趋势
未来将建立新的IT基础设施，开发大规模应用，打造智能平台（如自动驾驶、机器人等）及相关产业生态。同时，数据将成为主要生产资本，推动AI商业化进程。
3. 创业创新是发展AI商业化的关键路径
创业创新由创业者、客户需求和市场环境三大要素组成，创业公司灵活高效，成为AI商业化的主力军。
4. AI商业化及创业创新的发展环境与趋势
人工智能时代的发展趋势包括新的交互能力（如传感器、对话交互等）、智能云与边缘计算、芯片开发等核心技术领域，以及自动驾驶、智能场所等新兴应用。
5. AI创业创新的前沿领域
当前AI创业活跃领域涵盖基础技术（芯片、数据管理）、传感器技术、对话机器人、视觉交互、垂直行业应用等。移动和云生态中，B端和C端均有大量机会，尤其是在内容推荐、电商导购等领域。
AI创业的核心挑战与应对策略
6. AI创业面临的挑战
AI创业主要面临技术、产品、市场、人才及资本五大层面的挑战：
技术上，当前实用化的AI算法存在鲁棒性不足的问题，特别是在关键应用场景中难以满足需求。此外，数据获取和标注成本高昂，且大量数据处于孤岛状态，难以用于模型训练。
产品方面，C端产品因长尾效应导致体验不佳，B端产品则常因未能准确切入客户需求而失败。同时，定制化交付要求高，集成商能力不足，难以实现高效的产品化与平台化。
市场中，上下游资源对接困难，尤其是To G业务资源稀缺，对创业公司构成巨大压力。
人才层面，高端技术人才短缺，尤其在To B领域，销售与BD人才需具备深厚行业背景。
资本方面，由于AI企业成长周期较长且细分赛道天花板较低，风险投资意愿不高。
7. 加速AI创业创新发展
为应对上述挑战，可从以下几方面着手：
技术上，推动高校与研究机构加强对前沿AI技术的研发，提高算法鲁棒性，并建设开放的数据平台和服务接口以降低技术门槛。
产品上，注重用户体验管理，借鉴搜索引擎的经验优化产品设计；To B产品应从客户需求出发，分阶段细化解决方案并加强平台合作以降低成本。
市场中，充分利用政策红利（如新基建）帮助创业公司对接核心资源。
人才方面，系统化支持创业公司招聘和管理核心技术人才。
资本层面，探索多元资金来源（如银行贷款），并调整风险投资策略以适应AI创业特点。
8. 奇绩创坛的实践路径
奇绩创坛作为早期创业生态的一员，通过创业营等形式深度参与创业者发展：
帮助创业者解决融资、战略合作等核心问题，提升其“想明白”和“沟通好”的能力。
在疫情等特殊环境下，协助企业严格把控财务，将存活时间从12个月提升至18个月。
聚焦产品市场匹配，通过行动导向与快速迭代降低试错成本，建立用户留存率与复购率基础。
9. 生态合作：共同把握AI机会
AI创业的成功依赖于整个生态系统的协作，包括创业者、投资者、企业合作伙伴、大学研究机构、媒体及政府机构等多方力量。通过资源共享、技术支持、资本环境改善等方式，全方位降低创业门槛，共同构建繁荣的创业生态。
