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人工智能領域的四個創業機會,內附詳解

沒有專注于自己特長的創業公司遍地都是。但在人工智能和認知計算領域的初創公司卻并非如此。

人工智能與認知計算有細微的差別,如今它們在硅谷科技領域和其他領域里都很流行。許多新的人工智能和人知計算初創公司正在崛起,它們或者從老牌公司里挖人,或者是從全球最著名大學的計算機科學專業直接招人。

不難看出為什么對于那些希望被科技行業巨頭收購的公司來說,2017年是輝煌的一年。事實上,最近幾年并購市場一直都很強勁。

根據CBI的報告,自2012年以來,已有250多家私營公司在建造人工智能技術,并且增長速度越來越快。它們所面臨的競爭對手包括谷歌、IBM、蘋果公司,以及一些意想不到的對手,比如百度和Ford。

人工智能領域的四個創業機會

考慮到這些挑戰和機遇,我們發現在人工智能領域有四個巨大的創業機會:

1. 垂直專業化的AI及認知計算公司

初創企業的失敗率很高,是因為他們試圖把自己的新產品推銷給市場上的每一家企業,他們沒有專業化,沒有專注于自己的專業知識,而是試圖吸引每一個人?,F在最成功的AI和認知計算初創公司可不是這樣。這些公司要么把自己的業務建立在一個利基市場上,要么當他們意識到多面手的商業模式會受到谷歌和Facebook的擠壓時,就會迅速變得專注起來。

例如,人工智能聊天機器人初創公司Mezi去年籌集了900萬美元用于發展他們的全面購物APP,大約四個月后,他們就轉為專注于旅游業務。該公司的CEO說:“人工智能所做的是讓旅游供應商給顧客提供禮賓服務或白手套服務(頂級服務),而不是讓顧客在網上DIY”。

2. AI和認知初創公司有助于發現和使用“暗數據”

那些被收集起來但并沒有被有價值的利用的數據通常被稱為“暗數據”,一般是非結構化的數據,是一個企業的沉沒成本。AI和認知初創公司很快意識到,如果他們能創造出一種產品,能夠讓企業更好的分析和利用數據,他們就可以成為贏家。

人工智能更強大的能力是收集當前未在普通事務中捕獲的數據。這就是Loop AI實驗室的想法,其首席科學家正在做暗數據方面的研究。他們的平臺擅長于將非結構化數據(如在社交媒體或電子醫療記錄中發現的數據)轉化為結構化數據,從而能夠以新的方式進行分析。有了這些處理暗數據的平臺,企業就可以不再擔心是否應該收集非結構化數據,只管去收集就好了。

3. AI和認知初創公司提供更全面的個性化服務

當AI與認知初創公司的應用程序能夠幫助企業發現并利用他們的暗數據時,這些新的信息就可以用來為客戶創造更好的個性化體驗。亞馬遜和Netflix已經證明了個性化服務的價值的。越來越多的企業都在爭相尋找答案:該如何像Meizi公司那樣以高度自動化的方式提供個性化服務。

不久前,Spotify秘密收購了基于人工智能技術的企業Niland。這家初創公司一直在開發一種API,為客戶提供改進的搜索和推薦功能,現在他們將合并到Spotify的現有研發團隊,以一種更集中的方式繼續他們的工作。而Niland只是個性化浪潮開始的一部分。

4. 針對特定的產品特定的公司

類似于針對某些特定的行業,許多初創公司似乎都在關注他們喜歡的科技巨頭,以找出能利用人工智能和認知計算應用程序幫助到這些企業的地方,然后針對這些企業做開發。這個想法似乎很簡單:創造一個你知道的技術巨人需要的東西,然后等著他們扔一堆錢給你。

CognitiveScale公司最近宣布獲得了超過2500萬美元的B輪融資,其中微軟的風險投資部門作出了重大貢獻,但這并不是一樁收購案。這筆錢將作為CognitiveScale現金流的一部分。該公司表示,他們將開始發展一些補充微軟產品的人工智能應用,比如適用于HoloLens和Azure云平臺的AR耳機。

以色列的面部識別公司RealFace創立的時候,你不能肯定地說他們的唯一的希望是被蘋果收購,但這正是2017年初發生的事情?,F在,面部識別技術成為蘋果即將推出的iPhone X的關鍵技術。這是巧合,還是一些特別精明的創始人的特意選擇?

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