迅雷创始人程浩谈人工智能创业 是综合实力的比拼

　　之所以跟大家聊这个话题，是因为前一段去百度大学跟大家交流，他们提到百度人工智能在无人车和DuerOS的应用。同时又问我，人脸识别在国内安防领域的应用价值非常大。像海康威视有近3000亿人民币的市值，每年光净利润就有近百亿。百度在AI方面是不是该考虑进军这个领域。我回答说千万别，因为安防是典型的、有巨大壁垒的“行业+AI”领域。

　　即使百度技术好，在人脸识别率方面比海康威视高一个百分点(实际不一定，海康背后有几百人的AI研发团队)。但这并不代表百度就能替代海康。因为安防是“非关键性应用”(non-mission-critical)，100个犯人我识别了95个，你比我多识别了一个做到了96个，其实没那么重要。

　　而反过来，海康对比百度有什么优势?首先海康是做摄像头的，用自己的硬件跑自己的算法，是很自然的事儿。就像苹果手机，软硬一体体验更好。其次，海康做了这么多年的安防，积累了非常多的数据，人脸的数据、环境的数据……在安防领域有数据优势。最后，海康给公安系统做了很多类似警务通、基站信息采集、视图档案管理等SaaS平台的东西，以及警用云系统。我们可以认为公安系统的IT化，其中有一部分就是海康威视参与的。

　　这些东西可能不赚钱，但却为海康构建了壁垒。因为底层的基础设施都是我建的，那前端的东西就只能用我的(我可以有100个理由，说竞品与我不兼容)。而且海康做了这么长时间，，积累了大量的客户资源，特别是政府公安局的资源，开拓这些资源非常需要时间。

　　这些就是所谓的行业纵深。所以即使对BAT而言，想进入“行业+AI”领域，选择垂直赛道时，同样要非常谨慎。在巨大的行业壁垒面前，真不是说我的算法比你好一些，市场就是我的，只有技术优势仍然差的很远。

　　回归 “AI+行业”和“行业+AI”，通常来讲前者的行业纵深会比较浅，而后者则有巨大的行业壁垒。而行业壁垒，则是创业公司最大的护城河，也是抵挡BAT的关键。

　　第四个问题：关键性应用vs非关键性应用

　　谈到人工智能领域的创业，很多人都会有个误解，就是如果我团队没有个大牛的科学家，比如斯坦福、MIT的博士坐镇，我都不好意思讲在人工智能方面创业。其实这个认知是完全错的。因为在人工智能领域，算法到底有多重要，完全取决于你要准备进入哪个行业。

　　根据行业和应用场景不同，我认人工智能的创业本质上有mission-critical和non-mission-critical之分。为了方便大家理解，我们简称为“关键性应用”和“非关键性应用”。

　　“关键性应用”要追求99.9……%后的多个9，做不到就没法商业化。比如大家认为，99%可靠度的自动驾驶能上路吗?肯定不能，意味着100次就出1次事故。99.9%也不行，1000次出一次事故。

　　千万记住，99%和99.9%的可靠度差距并不是0.9%，而是要反过来算，差距是10倍。也包括手术机器人，听起来99.9%可靠度已经很高了，但意味着1000次出一次医疗事故，放在美国，医院还不得被巨额索赔搞得破产。

　　所以“关键性应用”领域，就是一丁点儿错都不能犯的人工智能领域，必须要有技术大牛、科学家或算法专家坐镇。同时，这类项目研发周期都很长。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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