文/GPLP独家首发
本文来源于GPLP微信公众号gplpcn
人工智能已发展多年，敏锐的企业家早已嗅到行业即将洗牌的味道。进入2018年，人工智能的应用到底是什么?2B模式上，如何不让自己的公司成为外包公司?作为企业家，又该如何真正的突围和落地? 日前，在GPLP主办的2018人工智能投资峰会上，与会嘉宾就此展开了激烈的探讨。
大盒子COO联合创始人杨帆：AI应用领域短期重在2B，未来在2C
大盒子COO联合创始人杨帆
当前，政府已经将人工智能上升到国家战略，通过政策和资金的引导，鼓励AI的应用发展;首当其冲的就是政府和企业的需求，比如安防、交通等就是政府需求较大的领域，而且这些领域数据基础好，也为AI应用提供了很好的土壤。这也催生了很多AI公司以2G和2B模式为主，不仅从2G/2B项目上直接获得现金收入，也沉淀了技术和产品，为未来规模化复制打好了基础。
其实，2G/2B模式对创业公司挑战是很大的，需要具备很强的业务拓展能力;可能有些团队，一个一个项目的做，但场景产品很分散就做不好积累，也不具备边际效应。所以需要团队的领导者有非常高的智慧，也要懂得取舍。如果要在2B领域找一个未来发展方向的话，我会首先要看各个公司都需要什么样的通用服务，在这个里面挖掘需求。
但我认为，AI应用领域未来在C端的消费市场前景将会更广阔;这和互联网时代类似，消费市场的场景和体量都是巨大的。而且，各行各业都有智能化的需求，都可以+AI，也许只是其中某一个功能，用户也不一定能感觉到AI技术的存在，但AI技术可以帮助C端应用提升某一方面能力，比如销量、成本、用户体验等。
人工智能2C产品团队要找到自己擅长的应用场景，要解决好场景的首要问题就要懂场景，技术上更大挑战则是要结合多种技术来解决实际问题。比如我们所做的智能洗车机器人，就应用了机电、传感器、物联网、云计算、机器视觉、语音识别等多种技术，来解决无人值守的问题。因此，人工智能2C产品团队要善用外部资源，与更多基础技术团队进行合作，来提供产品智能化程度，加快产品进程;同时，场景的独特性也会帮2C团队沉淀下自己独特的技术壁垒，让AI领域百花齐放。
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