文/GPLP獨家首發
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人工智慧已發展多年，敏銳的企業家早已嗅到行業即將洗牌的味道。進入2018年，人工智慧的應用到底是什麼?2B模式上，如何不讓自己的公司成為外包公司?作為企業家，又該如何真正的突圍和落地? 日前，在GPLP主辦的2018人工智慧投資峰會上，與會嘉賓就此展開了激烈的探討。
大盒子COO聯合創始人楊帆：AI應用領域短期重在2B，未來在2C
大盒子COO聯合創始人楊帆
當前，政府已經將人工智慧上升到國家戰略，通過政策和資金的引導，鼓勵AI的應用發展;首當其衝的就是政府和企業的需求，比如安防、交通等就是政府需求較大的領域，而且這些領域數據基礎好，也為AI應用提供了很好的土壤。這也催生了很多AI公司以2G和2B模式為主，不僅從2G/2B項目上直接獲得現金收入，也沉澱了技術和產品，為未來規模化複製打好了基礎。
其實，2G/2B模式對創業公司挑戰是很大的，需要具備很強的業務拓展能力;可能有些團隊，一個一個項目的做，但場景產品很分散就做不好積累，也不具備邊際效應。所以需要團隊的領導者有非常高的智慧，也要懂得取捨。如果要在2B領域找一個未來發展方向的話，我會首先要看各個公司都需要什麼樣的通用服務，在這個裡面挖掘需求。
但我認為，AI應用領域未來在C端的消費市場前景將會更廣闊;這和互聯網時代類似，消費市場的場景和體量都是巨大的。而且，各行各業都有智能化的需求，都可以+AI，也許只是其中某一個功能，用戶也不一定能感覺到AI技術的存在，但AI技術可以幫助C端應用提升某一方面能力，比如銷量、成本、用戶體驗等。
人工智慧2C產品團隊要找到自己擅長的應用場景，要解決好場景的首要問題就要懂場景，技術上更大挑戰則是要結合多種技術來解決實際問題。比如我們所做的智能洗車機器人，就應用了機電、感測器、物聯網、雲計算、機器視覺、語音識別等多種技術，來解決無人值守的問題。因此，人工智慧2C產品團隊要善用外部資源，與更多基礎技術團隊進行合作，來提供產品智能化程度，加快產品進程;同時，場景的獨特性也會幫2C團隊沉澱下自己獨特的技術壁壘，讓AI領域百花齊放。