这种井喷之势，无疑有其合理之处。没人会怀疑，起跑线的相对公平（包括技术，数据和政策等方面），将给予中国一次“后发制人”的机遇。麦肯锡预计，中国人工智能
应用市场将以50%的增速逐年增长，远超全球市场20%的复合年增长率。
然而，硬币总有两面，审视人类科技演化史，当伟大的“基础设施型”技术降临，创新者总会不自觉地陷入某种集体亢奋状态——譬如，第一次工业革命来临后，生产由个体转向机械，不少当时的“创业者”瞬间转向对机器的崇拜，试图把旧世界的一切事物“机械化”，于是诞生了各种奇葩的图纸（那个时代的PPT）和“发明”（那个时代的demo），比如可以“折叠”，但永远没人走的桥。
某种程度上，今天的人工智能产业也有类似端倪。在理性的投资人眼中，不少创业者是把AI当“锤子”，到处找“钉子”——他们不是先考虑需求和场景，而是反推自身技术有何用武之地。
这是工程师思维在作祟。创始团队有良好的学术背景，是这一轮AI浪潮的特质。但仅有技术远远不够，否则为什么他们在PPT上描绘的天衣无缝的“解决方案”，却找不到合作伙伴呢？
答案很简单：他们只有技术本身，缺乏产品化和场景化的能力。如今真正敏锐的投资人早已达成共识：消费者（甚至越来越多的企业）从来不会为技术本身买单，AI创业的重心应尽快从技术本身，向让技术落地的场景化产品转移；如果AI创业者的自我定位永远是“技术提供商”，没有给客户提供整体解决方案，不注重用户体验，它在产业链中的价值将会日趋暗淡（理由后面会讲）。认识这点，也就不难理解为什么猎豹移动旗下AI公司猎户星空，能让不少人颇感意外的亮相最近举办的“砥砺奋进的五年”大型成就展，他们携语音及人脸识别技术参展，这家为小米，喜马拉雅FM，美的和海尔等头部公司提供技术嫁接的初创企业，称得上是AI技术落地的样本——即，输出的不仅是技术本身，而是通过一套用户体验良好的解决方案，做到技术，产品，商业和数据的闭环。
在AI时代，这非常具有启发性。
AI技术的门槛正在下降
相信你见过不少公司，他们技术一流，却缺乏落地能力，唯有靠技术输出变现。我同意迅雷创始人程浩的观点，AI创业者不往上游走风险很大，甚至死路一条。原因很多，比如像程浩所说：“未来占据数据优势的大公司都会提供人工智能基础服务，人就没打算收费，你也就别指望靠API调用去赚钱。尽管这些领域现在还可赚点小钱，但很难成为一个长久的生意。”
而在我看来，更重要的原因是，依托于算法的AI门槛，正在日趋下降。
常识是，作为一次算法革命，深度学习大幅降低了创业者准入门槛。诚如傅盛所言：“深度学习的核心是数据驱动，虽然有模型调参，有自己的优势，但别人有更多的数据调参很快拉平优势，很难真的想像一家公司通过提供技术输出就能成功。我甚至认为，未来深度学习是基础的技术运用，很多公司都具备深度学习的研发能力。”
事实上，门槛下降的速度或许比想象中要快。在过去，初创AI团队的进展还受制于软件开发所花费的时间，但如今，包括谷歌，Facebook，微软，亚马逊，雅虎，IBM和百度在内，几乎所有科技巨头都开源了自家的深度学习框架。他们深知，人工智能是未来数十年的底层基础设施，面对各种细碎的应用场景，任何巨头都做不到无远弗届，开放共赢，为创业者“赋能”，从而让自身受益（获取数据，争夺行业话语权等），才是更聪明的选择。而这无疑将进一步降低AI技术的门槛，初创团队可以如插件般，将深度学习技术嫁接到自己的系统中，让没有太多深度学习背景的开发者也能容易上手。
另外值得一提的是，谈及算法对一家AI公司的重要性，我个人觉得，纯粹从算法本身去讲“工匠精神”似乎值得怀疑。其实站在使用者视角，在一些非核心应用上，算法间的细微差别对最终结果影响不大——相反，数据壁垒是很明显的，如傅盛所说：“由于基本算法模型的固定化，算法的驱动力已经大大地降低了。一篇论文能推动的有效长进非常有限，但数据量大了以后产生的巨大推进量可能是远远胜于一片论文的，但你需要大量的数据去进行尝试、标注、计算，大规模标注数据成为核心竞争力。”
所以不难发现，在AI跑道上，越到未来，技术本身的优势就越不明显。换句话说，在AI商业化三个核心——技术，数据和用户场景中，留给多数创业者的机会其实是递增的：依托场景和产品化的技术，才更具生命力（当然，产品优势也更有利于收集数据，反补技术迭代，发挥收益递增效应），这也符合技术史一贯的发展脉络：技术先导，产品跟上，商业闭环。
AI赛场，体验为王
既然AI应该以产品化为导向，那么是产品，就应该围绕用户体验做文章，这也是猎户星空这家公司的诞生缘起和最大优势：在技术攻坚同时，完善用户体验，实现场景落地。
技术攻坚当然是第一环。猎户星空初创团队中拥有来自硅谷，日本，中国台湾地区，北京和深圳等全球一流科技公司的技术精英，博士占比近5成。成立一年有余，就已显露不俗战绩，譬如在今年的人脸识别“世界杯”——微软百万名人识别竞赛中，猎户星空在有限制类（只使用竞赛提供数据）子竞赛一项获得第一；更早前，他们还在另一项人脸识别国际赛事 LFW 上，用较小网络实现了极高的精度，取得前三名。而在语音识别方向，猎户星空也在短时间内掌握了麦克风阵列，语音唤醒，语音识别，语义理解和语音合成等全套远场语音技术。如前所述，小米，喜马拉雅，美的和海尔等逐渐增长的头部公司名单，都将猎户星空视作最值得仰仗的语音交互合作对象——必须承认，成立一年，攻克语音和视觉两座AI大山，在创业公司中确实比较罕见。
而技术之外，短时间内被市场接受，业内公认的最大理由，是他们将技术产品化和场景化的功力——猎户星空是由一群重视产品体验的工程师和尊重技术的产品经理共同组成的团队，这让他们完成了与传统“工程师思维”AI团队的分野。
譬如今年6月，猎户星空发布了自研的全链路远场语音交互系统“猎户语音OS”，让用户在远场环境中与机器用最自然，最人性化的语言交互。这一系统也迅速落地于家庭场景，在“砥砺奋进的五年”成就展上，猎户星空就联合海尔现场打造智慧生活样板间，通过语音控制空调等家居设备。此外，他们现已与美的建立深度合作，全面接入美的旗下多款智能设备。而除了家电控制，用户还可以用人工智能语音点歌、听书、听新闻、问天气等娱乐生活服务。
而在人脸识别方面，猎户星空也已将其运用到门禁（公司总部的门禁安全系统就是通过其自主研发的人脸识别技术实现）和手机等丰富的生活化场景中去。此外值得一提的是，同样在这次“砥砺奋进的五年”成就展现场，曾在科幻
电影中出现的无人化办公场景，猎户星空也让其成为现实，参观者来到智慧办公展区的智能前台接待系统处，在Pad端完成简单操作后，既可通过摄像头体验人脸识别。
嗯，如果说人们对AI的最终期许是迅速落地于公众生活，让世界变得美好而简单，那么相比于其他同类团队对技术的过渡沉溺，猎户星空无疑踩在更精确的鼓点。
这在很大程度上，得益于他们对用户体验的珍视。举个例子，猎户星空开发的语音交互系统可以真正做到“像人类一样沟通”（这背后实则是强大技术的支持，如采用大数据情感语音合成技术与汉语语音合成引入重音技术，重音层次分明），也因此被业界誉为“最温暖的AI声音”。再比如，在智能音箱产品中，他们还从优质点播体验（如“一云多端，断电续听”）以及海量内容等多方面打造极致用户体验。
总之不难发现，依托于猎豹移动深耕多年的产品思维底座（猎豹移动的核心价值观排在首位的就是“用户至上”），猎户星空拥有强大的用户场景应用和深度定制能力，从而可以让他们围绕细分领域做深度打磨，不断完善用户体验。
在我看来，这或许是当下AI创业的一条最佳路径：在真实的场景中，帮助用户解决问题。
这又何尝不是商业的本质？要知道，人类社会发展从来都只有一条主线：发现问题，解决问题，而不是先创造问题，然后再去解决——人工智能市场亦是如此，现在看似群星璀璨，但真正能活下去的，永远是和用户站在一边的人。
