Эта статья была изначально создана "AI Frontline", оригинальная ссылка:Он изучил 5000 ИИ-компаний и сказал, что это должны делать ИИ-приложения!
Привет всем, яHenry Shi, я доктор философии в области искусственного интеллекта в США, серийный предприниматель, а также занимаюсь ранними инвестициями в области ИИ (управляющий партнер AI List Capital). Большинство компаний, в которые я инвестирую, находятся на ранней стадии развития в США. Однако некоторые из них сейчас вышли на китайский рынок и были реализованы во многих городах Китая, поэтому меня очень беспокоит применение искусственного интеллекта в разных отраслях в США и Китае. Мы также провели много исследований, в том числе наша команда изучила более 5000 ИИ-компаний по всему миру, чтобы проанализировать их технологии, бизнес-модели и т. д.
Я также являюсь контент-партнером Greedy Tech. Мы — компания по искусственному интеллекту и образованию, основанная в Лос-Анджелесе, США. Greedy Academy под управлением Greedy Technology — это первая самоадаптирующаяся обучающая платформа, основанная на искусственном интеллекте и контенте больших данных в Китае. Платформа предоставляет наиболее профессиональную и стандартизированную систему курсов искусственного интеллекта и предоставляет каждому пользователю индивидуальный индивидуальный путь обучения с помощью технологии искусственного интеллекта.Эпоха искусственного интеллекта, вызванная интернет-революцией, быстро меняет наше понимание классной комнаты, образования и даже моделей человеческого обучения. Мы твердо верим, что сочетание искусственного интеллекта и онлайн-образования приведет к большим изменениям в сфере образования.
Я обязуюсь предоставлять очень качественный контент искусственного интеллекта для платформы этой компании, чтобы самые передовые таланты в Соединенных Штатах и некоторая научная и техническая информация могли лучше распространяться в Китае. Greedy Technology — компания, инвестируемая AI List Capital Fund. Чтобы узнать об этой компании, вы можете подписаться на официальный аккаунт «Жадные технологии», QR-код официального аккаунта прикреплен в конце статьи.
Независимо от того, являетесь ли вы предпринимателем в области ИИ, инвестором, энтузиастом или деловым человеком, интересующимся технологией ИИ, я надеюсь, что то, что я сказал, может быть полезным для всех.
Сегодня я в основном говорю о нескольких аспектах:
- Во-первых, это базовое понимание ИИ. Как мы понимаем ИИ с точки зрения инвестиций?
- Во второй кратко представлены некоторые аспекты анализа компаний с использованием ИИ;
- В-третьих, я хотел бы обсудить применение ИИ в вертикальных отраслях и сравнение Китая и США;
- Наконец, вот несколько советов для начала бизнеса.
Базовое познание ИИ
Базовое понимание ИИ очень простое,Мы считаем, что ядро ИИ основано на данных для повышения производительности и эффективности производства.Если это условие соблюдается, мы в основном думаем, что она обладает характеристиками ИИ-компании, то есть до тех пор, пока она получает данные и использует их для повышения своей общей производительности и эффективности производства, мы думаем, что у нее есть элементы ИИ.
Второе понимание ИИ: ИИ является неизбежным результатом развития Интернета или мобильного Интернета, потому что мобильный Интернет и Интернет создали много данных, поэтому в настоящее время возможности в Интернете и мобильном Интернете должны быть очень ограничено.Сегодня для вас относительно сложно быть компанией-единорогом в этой области, но в ИИ есть большие возможности.Я считаю, что все также очень обеспокоены финансированием компаний ИИ.В Китае компании ИИ продолжают получать очень большие объемы финансирования.Вся оценка компании была увеличена очень быстро, что может быть намного быстрее, чем у предыдущих интернет-компаний и мобильных интернет-компаний, что создало очень большие возможности для нас, будь то предприниматель или инвестор.
В-третьих, я хотел бы проанализировать два распространенных типа компаний ИИ. Первый — это непосредственное использование ИИ для решения проблем. Одним из представителей здесь является беспилотное вождение. С самого начала беспилотное вождение надеется использовать ИИ для решения проблем. решить проблему вождения, она надеется использовать этот вид машинной автоматизации, чтобы решить ее с самого начала; второй тип компании — это своего рода интеллект после накопления данных, или Интернет и мобильные интернет-компании естественным образом перейдут к ИИ после Например, как LinkedIn и Facebook, после накопления большого количества данных они могут использовать эти данные, чтобы давать интеллектуальные рекомендации друзьям. В будущем они определенно станут все более и более интеллектуальными. В будущем многие Интернет и мобильный Интернет компании естественным образом станут ИИ-компаниями.
Ниже я приведу несколько примеров, связанных с этими двумя типами ИИ-компаний. Большинство компаний, упомянутых здесь, инвестируются нами, но в то же время в последующих раундах они также возглавляются этими самыми мейнстримными инвестиционными институтами в США.В то же время они являются хорошими примерами ИИ в разных вертикалях Я думаю, что эти компании предоставляют вам несколько более конкретных примеров применения ИИ в вертикальных отраслях.
что я хочу сказатьПервая компания называлась EverString., который напрямую использует ИИ для решения проблем.
Что сделал EverString в первую очередь? Фактически, после того, как они начали свой бизнес около пяти или шести лет назад, они очень рано получили инвестиции от ZhenFund, потому что большинство людей в EverString были из Стэнфорда.Первое, что они сделали, это помогли венчурным капиталистам и частным инвесторам обнаружить потенциальные инвестиции. то есть то, что он сделал в 2013. Картина, которую все видят сейчас, на самом деле после того, как он интегрировал информацию многих компаний по всему миру и представил ее на картинке в наглядном виде, чтобы помочь VC и PE. оказываются очень ценными, например кружки на карте, кружки большего размера могут представлять эти компании с более крупными компаниями и более высокими темпами роста.
С помощью такой интересной визуализации больших данных мы можем найти некоторые области с относительно быстрым ростом или области, которые на самом деле имеют много возможностей, но в настоящее время на них не нацелены основные венчурные капиталисты и частные инвесторы. это то, что он делает.
Но в то время этот вопрос был на самом деле относительно ограничен. Например, позже они обнаружили, что рынок слишком мал. Хотя вещи, которые они поставляли, были ценными, лишь немногие венчурные капиталисты и частные частные лица могли заплатить за них. Позже они модернизировали этот продукт до рынок в десятки и сотни раз больше, то есть рынок ИИ плюс продажи, использование ИИ в сфере продаж, использование ИИ для выявления потенциальных корпоративных клиентов.
Давайте глубоко задумаемся над примером венчурного капитала, ищущего проект прямо сейчас.
VC ищет инвестиционные проекты, а инвестиционные проекты можно рассматривать как потенциальных клиентов VC. На этом уровне вы можете думать о ней как о компании B2B. Компании B2B надеются найти хороших корпоративных клиентов, поэтому VC является лишь одним из таких B2B компании малый класс. На самом деле большому количеству B2B-компаний приходится искать корпоративных клиентов.Например, на текущей картинке показаны некоторые из текущих клиентов EverString, включая Salesforce, Oracle, IBM и т. д., которые являются очень крупными предприятиями. Им нужно найти много корпоративных клиентов.
Что делает EverString, так это то, что когда у компании много потенциальных клиентов, в левой части моего изображения это означает эти серые головы, что означает, что каждая голова может быть потенциальным корпоративным клиентом, тогда вы можете их много, много, для Например, десятки тысяч потенциальных корпоративных клиентов, если вы придете в компанию, по сути, за компанию, я буду разговаривать с этими клиентами, я буду продавать, и выбор правильного корпоративного клиента для продаж является Дело в том, что очень важно, это очень эффективно, так как сокращает объем повторяющейся и расточительной работы продавцов, что эквивалентно повышению их эффективности и сокращению их траты времени на неожиданных клиентов.
После получения большого количества потенциальных клиентов EverString сделает следующий шаг: сравнит и проанализирует существующие данные о клиентах предприятия, например, проанализирует веб-бэв этих потенциальных клиентов. Например, Amazon, например, я нашел клиента, он может набирать каких-то людей, которые могут делать облачные услуги и облачные вычисления в Интернете.Весьма вероятно, что у этой компании есть большое количество облачных вычислений и облачных платформ. . Например, компания может только что привлекла новый раунд финансирования, и в ней говорится, что она будет осуществлять важное стратегическое развитие в некоторых аспектах, тогда анализ этих данных также может предоставить этой компании информацию по отсеиванию потенциальных клиентов.
В общем, выбрав несколько очень потенциальных клиентов среди большого количества клиентов, что сочетает в себе CRM и некоторые онлайн-поведения пользователей, он может, наконец, набрать много потенциальных клиентов, что на этом рисунке.На последнем этапе каждый потенциальный пользователь дает ему числовой балл, и чем выше балл, тем больше вероятность, что продавцы компании могут иметь приоритет для общения с этими клиентами.
После такого преобразования и модернизации EverString очень быстро развилась, они в основном хотят войти в индустрию единорогов в США, а также являются B2B-компанией с большим потенциалом в области ИИ в Силиконовой долине.
Подводя итог приведенному выше примеру, у этой компании есть два атрибута: первый — это вертикальное отраслевое применение ИИ плюс продажи; второй — компания напрямую использует ИИ для решения проблем.
Позвольте мне рассказать о другой охранной компании, в которую мы инвестировали, которая также использует ИИ для решения проблем.
Компания использует искусственный интеллект для защиты от автоматизированных кибератак. Что такое автоматизированная кибератака? Согласно авторитетному исследованию, на самом деле более 90% посещений страницы входа происходят из автоматических программ, то есть ботов.Что это значит? Например, если вы являетесь веб-сайтом электронной коммерции, похожим на Taobao, масштаб относительно велик.На самом деле, большое количество способов входа в систему, таких как имена пользователей и пароли, исходят не от людей, а от этой машинной программы. Какова цель такого входа в систему машинной программы? Конечно, я хочу украсть аккаунт, так как украсть?
На самом деле, люди часто используют один и тот же набор имен пользователей и паролей при регистрации на разных веб-сайтах, но многие веб-сайты на самом деле плохо защищены.Например, многие хакерские программы могут проникнуть на некоторые из этих форумов и веб-сайтов с плохой безопасностью, а затем привести к утечке вашего имени пользователя и пароля. информацию, и большое количество таких ботов переносят эту информацию на многие основные веб-сайты для тестирования, такие как электронная коммерция, банки, авиакомпании и т. д. Подождите, проверьте на различных веб-сайтах, ее легко украсть, если имя пользователя и пароль успешно соединены, он войдет в систему, что может привести к большим потерям для вас.Shape Security Эта компания здесь, чтобы решить эту проблему.
Кто является клиентами Shape? Например, это Taobao. Цель Shape — помочь Taobao проанализировать, являются ли люди, которые входят в мой Taobao, людьми или ботами. Если это бот, то его нужно заблокировать.Шейп тоже очень быстро развивается, и в основном хочет достичь ранга этого единорога.Его инвесторами также являются ведущие венчурные капиталисты в США, такие как KPCB, Google, Ventures , и т.д. Это изображение является хорошим представлением Shape.
Как вы можете видеть на этой картинке, черная область отражает трафик веб-сайта.До запуска Shape, хотя трафик веб-сайта был очень высоким, большая его часть генерировалась ботом.Логин сильно фильтруется, а Трафик очень нормальный. В основном это люди. Shape делает это.
Вы можете спросить, для чего используется ИИ этой формы? ИИ здесь в основном для того, чтобы судить о том, исходит ли поведение при входе в систему от человека или от бота.Это суждение не так просто, и теперь бот становится все умнее и умнее.Он фактически использует ИИ для противодействия ИИ.Это похоже , но проблема, которую решает Shape, заключается в том, что многие существующие брандмауэры, антивирусное программное обеспечение и т. д. не могут ее решить. Вот почему все клиенты Shape являются самыми крупными в Соединенных Штатах, крупнейшие банки, крупнейшие авиакомпании и, как Starbucks и т. д., являются ее крупными клиентами. Это также очень хорошее применение ИИ в вертикальной области, то есть в сфере безопасности, и оно напрямую использует ИИ для решения проблем, что является проблемой этой программной атаки.
Третья компания, о которой я расскажу ОбЕН, также компания, в которую мы инвестировали в начале, у нее также есть ИИ для решения проблем. То, что делает компания ОбЭН, довольно интересно: это применение ИИ в индустрии развлечений, с его помощью можно построить виртуальный образ искусственного интеллекта.
Например, посмотрите на первую картинку здесь.Это два основателя ОбЕН.После предоставления фото он генерирует его аватарку искусственного интеллекта с правой стороны от них,и то эта аватарка не только выражение.Действие очень на нее похоже , и звук очень похож. Может быть, все более или менее понимают эту технологию, например, она также используется во многих фильмах и сериалах.
Основная особенность ObEN заключается в том, что он может очень быстро создать такой виртуальный образ и придать ему сцену развлекательного приложения. Например, для создания звуковой модели требуется всего две минуты аудио, для создания образа выражения лица аватара требуется всего несколько фотографий.Конечно, чем больше данных, тем лучше эффект, но он может генерироваться быстро.
Например, здесь вы можете увидеть крайнюю справа картинку, то есть она конструирует аватар индийского основателя компании и заставляет его петь в сцене, немного похожей на этот вид BR и AR, и она может также пусть поет китайские песни, используя собственные тона человека, это его приложения. Это также может позволить вам спеть чувство Джея Чоу и даже сделать его очень похожим, оно также может позволить вам создать голос Джея Чоу, позволить ему спеть песню другого певца и даже позволить Джею Чоу рассказать о перекрестном разговоре этого Го Дэгана, Эти осуществимо.
ObEN развивается очень быстро, и его инвесторы сильны, включая Softbank, Tencent, China Culture, SM Entertainment и др. SM Entertainment — очень известная развлекательная компания в Южной Корее, и в прошлом году ObEN и SM Entertainment совместно создали совместную компанию под названием AI Stars, которая называется Magic Stars.Основной задачей является использование ИИ для предоставления виртуальных изображений для многих звезды под см. обслуживание.
Вы спросите, для чего звезда создала эту аватарку? На самом деле, одна из целей состоит в том, чтобы иметь возможность лучше взаимодействовать с фанатами.Вы можете себе представить, что в будущем у каждой звезды будет аватар, и вы сможете взаимодействовать с ним через приложение.Например, вы можете взаимодействовать с Джеем Чжоу. Задавайте ему много вопросов, и он постарается ответить на некоторые вопросы. Возможно, он не сможет временно ответить на некоторые вопросы, но, возможно, он ответил на них через свою брокерскую компанию в фоновом режиме. Он продолжит учиться и лучше взаимодействовать с людьми. И когда фанаты взаимодействуют с ним, он может сделать голос Джея Чоу, а также уникальное выражение лица Джея Чоу и т. Д., И даже пользователи могут заказывать песни и позволять ему петь любую песню, которую он поет для вас. Это очень ценно, и многие поклонники готовы платить за него.Следует сказать, что это создало новый развлекательный опыт.
Все развитие ObEN тоже очень быстрое, помимо сотрудничества с SM, например, в Китае сейчас сотрудничает с SNH48. Есть также много приложений в других местах, включая сотрудничество с WeChat и другими компаниями. Поэтому ObEN также является компанией по применению ИИ в вертикальных отраслях, о которых я говорю, используется в индустрии развлечений, а также использует ИИ для непосредственного решения этой задачи. И теперь ObEN, которая выкладывает весь блокчейн, запустила первую в мире распределенную социальную платформу искусственного интеллекта, которая сочетает в себе блокчейн.
Вы можете проверить это онлайн. Их новости были очень активны в последнее время. Это хорошее сочетание искусственного интеллекта и блокчейна. Я думаю, что многие из вас также могут знать, что блокчейн в последнее время очень популярен. Это может быть основано на прошлогоднем After искусственный интеллект достиг апогея, другая технология достигла апогея в этом году.Существует действительно много захватывающих способов объединения ИИ и блокчейна.ОбЕН находится в авангарде этого аспекта, и я верю, что скоро будет.Есть много отличных компаний в этой области родится.
Следующая компания, занимающаяся искусственным интеллектом, о которой я собираюсь рассказать, называется Honey.. Название, которое у меня здесь, на самом деле является проблемой. Honey — это не та компания, о которой я хочу рассказать, которая напрямую использует ИИ для решения проблем. Honey — это второй тип ИИ-компаний, о которых я упоминал ранее. После данных она естественным образом становится ИИ-компанией. , или он, естественно, выполняет в нем множество функций ИИ.
Что делает Хани? На самом деле это американская компания, и она очень хорошо подходит для американского рынка. Это подключаемый модуль для браузера. Когда пользователи совершают покупки на более чем 6000 веб-сайтов электронной коммерции в США, Honey автоматически поможет вам найти самые дешевые торговые купоны для тех вещей, которые пользователи хотят купить, называемых купонами на английском языке. Это купон, реализованный за границей, например, в США и Канаде. В то же время это также очень важный способ продвижения электронной коммерции.Многие люди найдут купоны на покупки при оформлении заказа, но на это уходит много времени. Мед очень мало экономит это время, он может найти вещи, которые вы купили всего за несколько десятых долей секунды, и в то же время он автоматически заполнит для вас самые дешевые купоны во всей сети.
Например, когда eBay оформляет заказ, Honey анализирует покупки, которые вы купили, и обнаруживает, что вы можете сэкономить до 100 юаней, а затем говорит, что я автоматически заполню его для вас. Концепция того, что он делает, очень проста, что значительно экономит время людей на поиск купонов и может гарантировать, что автоматический поиск должен быть самым дешевым купоном во всей сети.
Концепция Honey очень проста, это интернет-компания, и пусть она настолько мала, что представляет собой плагин для браузера, но она очень быстро развивается. Его модель получения прибыли относительно проста, то есть за счет продаж, поскольку она эквивалентна последнему этапу отклонения, поэтому, как правило, электронная коммерция дает ей около трех-четырех процентов этой отрасли в этом обязательстве, поэтому Мед в последние два года лет, с быстрым ростом, теперь у него более 6 миллионов пользователей, а его чистый доход превышает 10 миллионов долларов США в месяц, что является очень большим доходом, но на самом деле он опирается на такие очень простые плагины для браузера.
Это тоже компания, в которую мы инвестировали очень рано, и сейчас она тоже полностью прибыльна и продолжает очень быстро расти. Первоначально это была интернет-компания, но она получила много разрешений.В это время он начал использовать ИИ.Применение ИИ в этой области в основном состоит из двух слоев:
Первый может автоматически захватывать купоны, который также использует некоторую обработку естественного языка, потому что купоны часто могут быть в разных формах, некоторые из них являются структурированными данными, некоторые являются неструктурированными данными, они появятся, затем необходимо проанализировать эти данные, которые эквивалентно извлечению купона и сохранению его в своей базе данных.Это очень простое применение ИИ, и, возможно, все даже не называют его ИИ, а скорее интеллектуальным поисковым роботом;
Затем вторая часть также называется умным помощником по покупкам, которую она сейчас создает, а это означает, что у Honey есть много данных, у Honey есть данные о вашем потреблении более чем 6000 бытовых приборов, Honey знает, что вы, возможно, видели что-то на eBay, и, наконец, вы пошли в Target и купили его. Вспомните eBay и Amazon, у которых также есть много данных о потреблении их пользователями электронной коммерции, но эти данные уступают только их платформе. Например, eBay не знает, что кто-то прочитал мои материалы на eBay, а затем пошел купить их, скажем, на Amazon.У них много данных о перекрестной электронной коммерции, которых нет, но у Honey они есть. люди используют Honey, у них его нет.Конечно, ему нужен тот же Honey для получения своих данных, иначе Honey не знает, что вы покупаете и какие торговые купоны собираетесь использовать.
У Honey есть данные о поведении пользователей, которые охватывают более 6000 компаний электронной коммерции. Это может помочь вам делать покупки более разумно. Вы можете себе представить, что многие компании электронной коммерции теперь имеют функцию автоматической рекомендации продукта, но на самом деле она основана на электронной коммерции, и суть в том, чтобы лучше позволить клиентам платить и рекомендовать свои лучшие вещи. Но, дорогая, вы можете думать о нем как об умном помощнике с точки зрения клиента. Он знает ваше потребительское поведение во многих компаниях электронной коммерции. Он знает, что вам нравится и к чему вы чувствительны, так что это также его ИИ в Будущее Я думаю, что это очень большое приложение, которое он сейчас строит в Gravity. Тогда Мед - это пример, который я привел. Это комбинация ИИ и потребления, и она отличается от предыдущих компаний. Это означает, что она не использует ИИ для непосредственного решения этой проблемы. Она основана на накоплении большого количества данных. , Это автоматически Этот интеллектуальный сценарий приложения генерируется.
На самом деле мы только что разделили с вами четыре компании, и это та, которую я вам кратко напомню:
- EverString — компания, которая использует ИИ для решения этой проблемы в продажах;
- Shape Security — это сочетание ИИ и безопасности;
- ObNE — это сочетание ИИ и развлечений;
- Honey — это интернет-компания, получившая статус компании с атрибутами ИИ, которая использует ИИ для решения проблем потребления.
Ну, это четыре компании, которые я вам привел в качестве примера, думаю, они могут сыграть более конкретную роль в вашем понимании применения ИИ в вертикальных отраслях.
Измерения анализа компании с использованием ИИ
Затем я хотел бы поделиться тем, какие параметры как инвестор мы можем анализировать компании ИИ.Конечно, есть много измерений нашего анализа.Здесь я хочу поговорить о двух измерениях, которые могут помочь вам понять компании ИИ и предпринимательство.Хорошая помощь .
Первое измерение – это ценность.
Какое значение в этом играет ИИ.Этот вопрос очень важен, потому что он влияет на бизнес-модель и оценку компании. Конечно, с инвестиционной точки зрения инвестиции, особенно наши инвестиции на ранней стадии, являются стоимостными инвестициями, только когда у вас есть достаточно ценности, в которую стоит инвестировать, чтобы мы могли увидеть потенциал для будущего роста. Ценность ИИ в этих многочисленных компаниях в основном отражается на двух уровнях:
Первый уровень заключается в повышении эффективности и снижении затрат, что называется повышением производительности, как упоминалось выше.Например, это может снизить затраты на привлечение клиентов, может снизить отток клиентов или снизить затраты на рабочую силу и т. д. Например, беспилотные автомобили очевидны.Это снижение затрат на оплату труда, что является ценностью.
Другая ценность заключается в том, что это может создать новую ценность, такую как ObEN, снижает ли ObEN какие-либо затраты? В некотором смысле, например, это снижает стоимость взаимодействия между звездами и фанатами и повышает эффективность взаимодействия, но с более широкой точки зрения применение такого рода ИИ в сфере развлечений часто создает новую ценность. он может генерировать новое поведение пользователей, что поможет компании генерировать новые потоки доходов, или он может помочь компании хорошо расширить эту группу пользователей, то есть иногда ИИ может, но не так. Непосредственно снижает затраты и повышает эффективность, но он может создать новую ценность и найти новые способы взаимодействия предприятий с пользователями.
И это значение на самом деле имеет очень интересную особенность, то есть оно может часто генерировать уникальные данные для данного предприятия, то есть это немного похоже на UGC engine, и пользователи будут генерировать уникальные данные при взаимодействии, это данные BAT или нет. "Может быть, но это не означает, что вы объединились с компанией в традиционной отрасли. Это ваши эксклюзивные данные. Эта компания с искусственным интеллектом, которая создает новую ценность, также является типом компании, о которой мы очень беспокоимся, потому что она генерирует Этот барьер данных относительно силен.
Ну, мы только что говорили о барьерах, мы думаем, что второе измерение — это барьер в анализе ИИ-компаний.
Барьеры имеют решающее значение, у вас есть ценность, но есть ли у вас барьеры? Это конкурентоспособно? С точки зрения барьеров мы сначала видим, что первая картинка представляет собой треугольник, Если мы проанализируем компании ИИ, по сути, его можно разделить на три категории:
1. Нижний уровень предназначен для инфраструктуры, такой как облачные вычисления, чипы и т. д.;
2. Верхний уровень — это общая технология, например, iFLYTEK занимается распознаванием речи;
3. Верхний слой называется вертикальным отраслевым приложением, то есть мы считаем, что ИИ и отраслевые приложения являются стратегическим преимуществом для стартапов.
Зачем? Поскольку общие технологии и инфраструктура часто создаются крупными компаниями или часто требуют много человеческих и финансовых ресурсов, у многих стартапов мало шансов в этом, или, если они входят сейчас, трудно получить это уникальное преимущество. И, как и в случае с общей технологией, после того, как многие крупные компании станут относительно зрелыми, я полагаю, что они откроют исходный код или позволят стартапам использовать его по очень низкой цене, формируя своего рода экологию.
Таким образом, в настоящее время у стартапов есть большие возможности для использования ИИ в вертикально сегментированной отрасли. Эти приложения часто имеют определенные отраслевые пороги, и у многих крупных компаний может не быть столько энергии для инвестиций сейчас. Да, но мы думаем, что возможность есть. для стартапов. Это с точки зрения барьеров, то есть, когда вы сталкиваетесь с большой конкуренцией, я думаю, что стартапы должны рассмотреть возможность применения вертикальных отраслей.
Вторым аспектом является концепция формирования барьера, называемая эффектом сети передачи данных. Это также очень важно.Эффект сети передачи данных означает, что когда у вас появляется все больше и больше данных, ваша компания на самом деле становится все сильнее и сильнее, и вы также можете получать все больше и больше данных.Это положительный момент.Когда у вас есть клиенты, вы обязательно получите больше данных. Когда у вас будет больше данных, производительность вашего алгоритма улучшится. После того, как производительность алгоритма улучшится, это поможет вам получить больше данных. Это цикл.
Затем эффект сети передачи данных часто является барьером для компаний ИИ.Мы часто говорим, что преимущество первопроходцев компаний ИИ очень важно.Вы сначала выходите на рынок и получаете данные, прежде чем вы сможете постоянно получать больше данных и больше клиентов. Иногда, с точки зрения инвестиций, барьеры данных ИИ часто превышают его технические барьеры.
Поскольку многие ИИ-компании в настоящее время используют глубокое обучение, или чипы ИИ, используемые на дне, становятся все более и более стандартизированными, во многих случаях эти данные по-прежнему являются ядром, различия на уровне алгоритма или его преимущества могут заключаться в непрерывном Структура, конечно, не исключает, что в определенных отраслях какие-то особые алгоритмы все же могут иметь относительно сильные преимущества. В частности, мы считаем, что барьеры данных очень важны для стартапов, занимающихся ИИ и вертикальными отраслевыми приложениями, и для полного использования этого эффекта сети данных для быстрого увеличения объема ваших данных очень важно преимущество первопроходца. Как предприниматель в области искусственного интеллекта, мы предлагаем: как можно скорее вмешаться, как можно скорее объединить с отраслевыми данными и как можно скорее воспользоваться возможностью стать лидером. Позже я дам еще несколько предпринимательских советов.
Есть еще одно измерение, которое я хотел бы добавить, которое называется измерением технического анализа.
Это также то, о чем мы должны думать при инвестировании, и я думаю, что это также очень важный вопрос для предпринимателей.
Именно на этом изображении, здесь я привожу два изображения, первое изображение должно сказать: любое отраслевое приложение на самом деле имеет определенные требования к точности. Например, вот красная линия, такая как автономное вождение, и требования к ее точности очень высоки. Например, использование ИИ для анализа медицинских изображений требует определенного уровня точности, который часто сравнивают с человеческим. Но иногда это более требовательно, чем человеческие требования, такие как беспилотное вождение.У вождения человека может быть относительно высокий уровень аварийности, но люди думают, что при применении ИИ уровень аварийности намного ниже, но алгоритмы ИИ могут сделать. точность?
На самом деле, это очень связано с обучающими данными.Когда у вас небольшой объем обучающих данных, вам действительно трудно соответствовать требованиям отраслевых приложений.Что вы должны делать в это время? Другими словами, когда я оцениваю компанию как инвестора, я думаю, что вы, возможно, не сможете достичь такой хорошей степени точности в определенной степени.Можно ли вкладывать средства в такую компанию или нет? В дополнение к изменениям в количестве данных в этом месте, мы также должны увидеть прогресс технологий.Это было невозможно вчера.Может быть, это будет возможно через несколько дней или несколько месяцев.
На самом деле здесь очень хорошая картина, которая представляет собой изменение частоты ошибок в ImageNet.В 2010 году ImageNet был только запущен, уровень точности этого ИИ был очень низким, и его частота ошибок приближалась к 30%, но в Всего за несколько лет благодаря глубокому обучению этот ИИ превзошел возможности человека и с каждым годом добивался больших успехов.
Это очень важно для предпринимателей и инвесторов. Каждый должен думать о том, чего технологии достигнут в ближайшие несколько лет и какое влияние эти технологические разработки могут оказать на применение этой отрасли. Сегодня я не могу ИИ. очень хорошее применение в этом, может быть, завтра и так далее, это то, о чем каждый должен думать.
Ну, понятие, о котором я упоминал ранее, можно увидеть с одного аспекта, то есть в приложении, оно на самом деле имеет разные риски, и некоторые приложения называются приложениями с высоким риском, например, беспилотное вождение, например Shape Security для безопасности, безопасность для это Требования очень высоки.Если другие используют вашу систему, если есть проблема, потеря будет очень большой, некоторые приложения с низким уровнем риска, такие как Ever String, рекомендующие вам корпоративных клиентов.Если рекомендация неверна, проблема не такая уж большая.Это не более чем пустая трата некоторых ваших ресурсов продаж;ОбЕН для развлечения, вы говорите, что его звук не такой реалистичный, это может быть не слишком рискованно;Мед также, он делает разумное потребление для вас, и он рекомендует вам некоторые продукты.Это не так точно, а также, к счастью, это, по крайней мере, не приложение с высоким уровнем риска. Мы должны выяснить, к какому типу относится наше приложение.
Другое дело, когда недостаточно обучающих данных для улучшения алгоритма в соответствии с требованиями отраслевых приложений или когда уровень точности недостаточно высок, как решить эту проблему? Затем это часто решается за счет разумного дизайна продукта.Например, технология ОбЭН, ОбЭН использует очень короткий голос и небольшое количество картинок.Нет никакого способа добиться такого высокоточного виртуального изображения искусственного интеллекта.Этот вид кино- уровень, эффект уровня спецэффектов, я увеличу его развлечение, вы можете видеть, что многие из его приложений могут выполнять множество развлекательных функций, люди думают, что это очень интересно. И иногда может быть добавлена искусственная помощь.Например, ИИ не может решить проблему на 100%.Когда ИИ не решает проблему хорошо, люди могут вмешаться на ранней стадии, и он станет более умным после получения большого количества данные тренировки.
Хорошим примером является беспилотное вождение. Сейчас люди не очень доверяют этим технологиям беспилотного вождения, поэтому его можно назвать интеллектуальным вождением с помощником. Когда люди продолжают доверять ему и он получает данные при вождении с помощником, он может постоянно улучшать производительность. для удовлетворения более высоких требований к этому виду беспилотного вождения. Поэтому третье измерение - это технический риск.Мы должны идти в ногу со временем и смотреть на технологии, и очень важно сделать разумный и оригинальный дизайн продукта в разумные сроки.Стартапы должны понимать, как разрабатывать продукты? Чего на самом деле хотят клиенты? Как найти баланс после рассмотрения различных факторов.
Применение ИИ в вертикальных отраслях и сравнение Китая и США
То, о чем мы говорим сегодня, на самом деле является применением ИИ в вертикальных отраслях. Я уже приводил вам много примеров. Сегодня у меня не так много времени. Давайте обсудим по порядку, какие приложения он имеет в разных отраслях. Я действительно несколько раз выступал в Высшей школе бизнеса Cheung Kong некоторое время назад. об этом обсуждении тех сценариев.Сейчас час для анализа сценариев применения ИИ в разных отраслях.Сегодня можно только сказать,что можно сделать какие-то общие выводы.Если будет шанс в будущем,могу еще сделать некоторый анализ с тобой.
Так что у ИИ сейчас много возможностей для применения в разных отраслях, и он действительно очень популярен. Мы думаем, что есть аналогия, чтобы лучше понять эффект ИИ в его применении, в чем разница между камерой и видеокамерой.
До появления искусственного интеллекта сбор данных был очень похож на камеру.Например, когда мы рассматривали сочетание ИИ и образования, ученики могли сдавать экзамен раз в месяц, и учитель знал, какова успеваемость ученика. Как фотоаппарат, чтобы регулярно вас фотографировать. Но в сочетании с ИИ он может фактически анализировать весь процесс обучения ученика, он может следить за ним и может получать данные о его обучении с более высокой плотностью, как камера, она снимает весь день, количество данных отличается. Как система, она может на самом деле понять учащегося и использование пользователем за более короткий период времени и выполнить некоторую обработку на нем. Это формирует подход, управляемый данными, и высокоплотный подход, управляемый данными, потенциал приложения.
Следовательно, применение ИИ во многих отраслях соответствует этой логике, то есть после большого объема данных ИИ может добиться автоматизации, персонализации, самоадаптации и др. Чем больше данных, конечно, вы может достичь персонализации, адаптироваться к характеристикам тысяч людей и тысяч лиц. Так что это то, что я считаю относительно базовым размышлением о применении ИИ в вертикальных отраслях.
Чтобы привести несколько примеров, например, применение ИИ в медицинском обслуживании и использование ИИ для просмотра медицинских изображений, с этим должен быть знаком каждый, поэтому многое из того, что здесь делается, — это автоматизация, быстрое обучение на опыте. таких экспертов, а потом делать анализ. Например, персонализированная диагностика и лечение в соответствии с вашей ситуацией и прошлыми историческими данными могут помочь вам составить более персонализированный план диагностики и лечения, что является своего рода индивидуализацией; например, применение ИИ в образовании в настоящее время очень актуально. Горячая тема Направление — адаптивное обучение, то есть после того, как вы сможете быстрее и с большей плотностью получать свои обучающие данные, смоделируйте каждого пользователя, а затем предоставьте ему решение для адаптивного обучения, чтобы путь обучения у всех был одинаковым. отличаться. Это также жадные технологии, чем занимается компания, в которую я инвестировал и которой я глубоко вовлечен. Наша жадная технология хочет объединить искусственный интеллект и онлайн-обучение, чтобы лучше анализировать данные обучения каждого ученика, моделировать его и повышать эффективность его обучения.
Если говорить о сравнении Китая и США, то, подводя итоги, можно выделить следующие моменты:
Во-первых, мы по-прежнему считаем, что Соединенные Штаты имеют большое преимущество в плане талантов.У Соединенных Штатов более чем в 10 раз больше основных талантов ИИ, чем у Китая, потому что многие крупные компании и университеты потратили много капитала на развитие этих талантов. Преимущество Китая в талантах будет слабым, но оно также растет. Насколько мне известно, в Китае талантов ИИ на самом деле очень мало.Я считаю, что платформа Geekbang также помогает продвигать таланты ИИ, и я считаю, что это очень хорошо.В краткосрочной перспективе у Соединенных Штатов все еще есть преимущества, но я думаю, что рыночное преимущество Китая очень привлекательно. Общий рынок Китая очень велик, и многие компании теперь готовы объединять инновации. Это преимущество Китая. Поэтому, как организация венчурного капитала в области искусственного интеллекта, мы также надеемся связать выдающиеся таланты и превосходные технологии Соединенных Штатов с китайским рынком, что также является направлением, над которым я работаю.
Во-вторых, Китай поднял ИИ до национального стратегического уровня.После 19-го Национального съезда Коммунистической партии Китая ИИ продвигался в разных местах. На самом деле, в Соединенных Штатах он относительно слаб. Как только китайское правительство продвигает некоторые вещи, оно, как правило, достигает больших результатов. Это вызовет большой изменение всего рынка капитала и всей предпринимательской среды, люди с большей готовностью используют искусственный интеллект. Поэтому мы считаем, что есть прекрасная возможность начать бизнес в Китае.
Третий момент заключается в том, что Китай на самом деле находится в некоторых отраслях с относительно высокими порогами, и я думаю, что есть возможности для приложений ИИ, таких как энергетика, безопасность, сельское хозяйство, производство и так далее.Эти отрасли, как правило, имеют относительно монополизированные ресурсы, но теперь из-за национальной стратегии эти отрасли также стремятся к ИИ, и я думаю, что ИИ определенно неизбежен в этих отраслях.Если вы этого не сделаете, вы часто потеряете возможность для это превращение.. Поскольку порог этих отраслей относительно высок, а ресурсы относительно монополизированы, стартапы могут входить в более длительный цикл.Получить данные и сделать это не так просто, но я думаю, что есть отличная возможность. В этом отношении, я думаю, мы можем поучиться у Соединенных Штатов, потому что, с одной стороны, Соединенные Штаты более ориентированы на рынок, чем Китай, в таких областях, как энергетика, сельскохозяйственное производство и т. д., и даже безопасность. видите, что в Соединенных Штатах есть много хороших компаний по искусственному интеллекту. Я думаю, что Китай может извлечь из этого больше пользы. Если вы очень заинтересованы в этих конкретных областях, у нас также может быть возможность больше общаться.
Совет для ИИ-предпринимателей
Наконец, я хочу поговорить о совете по открытию бизнеса. Есть несколько предложений, которые могут вдохновить вас.
Во-первых, текущая оценка ИИ-компаний должна стать более рациональной, а дивиденды от талантов снизятся.В 2017 году было много ИИ-компаний с очень высокими оценками, я думаю, то же самое должно быть и в 2018 году, но, условно говоря, оценки будут немного более рациональными, потому что многое витает в воздухе, и у него есть процесс Охлаждение после безумия.Но, условно говоря, оценка компаний ИИ все еще очень высока, потому что ее общий рыночный потенциал очень велик, мы прогнозируем, что она будет более рациональной. Сокращение дивидендов от талантов означает, что в прошлом в вашей команде могли быть один или два человека с хорошим ИИ, и оценка вашей компании была бы очень высокой, а опора на дефицитные таланты могла бы очень сильно привлечь капитал, поэтому такие дивиденды могут Это первое предложение, чтобы инвесторы не только смотрели на этих двух гигантов ИИ, но и уделяли больше внимания основам компании.
Второе предложение также тесно связано с первым предложением, то есть в первой среде, я думаю, все должны определить платящих пользователей и модель прибыли раньше.Если вы хотите убедить инвесторов, когда начинаете бизнес, вам нужно показать им, что есть реальные пользователи, готовые платить, и у вас должна быть четкая модель получения прибыли. Конечно, компаниям на ранней стадии может быть сложно идентифицировать платящих пользователей, поэтому, по крайней мере, вы можете найти некоторых пользователей на ранней стадии, которые готовы платить, что я считаю очень важным.
В-третьих, рассмотреть вопрос о внесении некоторых стратегических инвестиций в процесс развития.Стратегические инвесторы часто могут предоставить этим стартапам важные отраслевые ресурсы и каналы запуска. Это можно учитывать, когда стартап привлекает капитал. Вы также можете видеть, что многие из средств, привлеченных этими компаниями искусственного интеллекта, являются стратегическими инвестициями инвесторов. Многие ИИ-компании уделяют внимание таким аспектам, как обучение без учителя и обучение с подкреплением, потому что многие вещи, основанные на обучении с учителем, применяются во многих технических аспектах, поэтому мы можем уделить больше внимания этим аспектам.Хороший пример — AlphaGo Zero.
Четвертое предложение — уловить тенденцию развития ИИ.Как инвестор, я делюсь несколькими тенденциями, которые вижу на ближайшие 1-2 года. Что касается барьеров, стартапы ИИ воздвигают барьеры следующими тремя способами, в том числе 1) комбинируя аппаратное обеспечение (посмотрите на CES) 2) бизнес-модели B2C (которые могут создавать уникальные барьеры данных) 3) традиционное проникновение в отрасль с более высокими порогами (например, Landing.ai, компания-производитель AI+, основанная Эндрю Нг). С технической точки зрения, большинство стартапов в области искусственного интеллекта используют больше алгоритмов обучения с учителем, а обучение без учителя и обучение с подкреплением должно иметь большой потенциал применения, как, например, успех AlphaZero в 2017 году. Кроме того, с недавним развитием блокчейна применение ИИ и блокчейна также привлекло большое внимание. Блокчейн хорошо сочетается с искусственным интеллектом при решении вопросов безопасности и обмена данными, и считается, что будет много ценных сценариев применения.
Для большего содержания сухих товаров вы можете обратить внимание на AI Frontline, ID:ai-front, фоновый ответ "AI", "TF", "Большие данные«Вы можете получить серию мини-книг и карт навыков в формате PDF «AI Frontline».