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尽管收购了科技巨头和风险投资，但创建一家人工智能初创公司并不容易。
自人工智能诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。未来，人工智能带来的科技产品也将演变成人类智能的关键。人工智能逐渐改变了我们的生活，人类的健康得到了改善，人类的安全和工作效率也有了很大的提高。
人工智能就像一块有待充分发展的沃土。许多科技公司也在人工智能领域投资。苹果、脸书、谷歌等等。已经开始开发人工智能应用，这被认为是未来发展的关键。在巨人的影响下，在人工智能领域还有机会创业吗？
本文是由美国著名风险投资机构和人工智能创业公司发布的《人工智能创业的现实与策略》报告，已被人工智能一代翻译(微博:腾讯)。
科技巨头已经抢购了人工智能初创公司
人工智能正在成为科技行业的一个热点领域。根据市场研究公司cb insights提供的数据，自2011年以来，已有近140家人工智能初创企业被收购。与此同时，cb insights指出，为了获得最佳的人工智能解决方案，过去五年来，谷歌、苹果、ibm、雅虎和英特尔等美国科技巨头一直在悄悄收购人工智能初创企业。
科技巨头在人工智能领域展开了激烈的竞争。从谷歌的个人助理到苹果的siri，从微软的cortana到facebook的聊天机器人，他们都通过开发独立技术激烈竞争。
随着人工智能领域11次并购的完成，谷歌一直保持着在全球人工智能领域的领先地位。最近，谷歌收购了用于开发聊天机器人的人工智能平台api.ai，进一步巩固了其在人工智能领域的领先地位。
不仅如此，一直忽视M&A战略的苹果，在今年年初收购了turi和tuplejump之后，收购了人工智能初创公司emotient。密切关注人工智能的英特尔公司今年也收购了三家人工智能初创公司:赛斯、奈瓦那系统和movidius。
不久前，三星电子通过收购viv实验室进入了人工智能市场。Viv实验室是一家初创公司，致力于构建一个开放的人工智能助理平台。在2010年被苹果收购后，它退出了siri语音助手。此外，twitter今年完成了人工智能领域的四次并购，salesforce去年通过收购tempo ai成功进入人工智能领域。
可以看出，创办一家与众不同的人工智能公司，然后将其并入技术巨头的领地，也可以算作一次成功的创业之旅。
如何建立人工智能启动？
除了各种技术巨头收购人工智能初创公司之外，风险投资也涌入了人工智能市场。根据研究公司cb insight的数据，今年第二季度，121家私人持有的人工智能初创公司获得了创纪录的10.5亿美元风险资本。
尽管收购了科技巨头和风险投资，但创建一家人工智能初创公司并不容易。
对于如何创建人工智能创业公司，在《人工智能创业的现实与策略》报告中提出的5p战略可能具有一定的指导意义，即定位、产品、字节、过程和人。
1.配置
科技公司押注于人工智能，并基于长期目标考虑人工智能。对于大型科技公司来说，他们有能力雇佣最好的人工智能人才，获得最好的人工智能团队，并获得世界上几乎所有的数据。面对领先的科技公司，如果我们想建立人工智能初创公司，我们能做的就是绕过它们，找到自己的位置。
尽管大型科技公司在构建广泛的横向产品(图像/视频/语音识别、语言翻译)和基础设施(人工智能云)方面拥有强大优势，但它们无法解决每一个纵向问题。
总体而言，大型科技公司更关注消费者，而非企业。与大型科技公司相比，我们有很多机会提供更深入的企业解决方案。众所周知，美国的财富1000强公司拥有大量的数据集。
对于初创企业来说，提供广泛的可信技术(包括强大的人工智能技术)是一项长期战略。只要大型科技公司开放一些技术的源代码(比如谷歌的开放人工智能系统tensorflow源代码)，它可能会影响你的业务。我们所能做的就是专注于提供能够帮助客户解决特定问题的工具。
广泛的人工智能技术可以用来解决许多问题。面对人工智能技术，美国人工智能初创公司hyperscience有两个决定:第一，关注企业，尤其是财富1000强企业；其次，物流办公自动化是第一个前沿。
2.制品
人工智能产品必须100%准确吗？面对人工智能技术，人们通常会有一个误解:人类干预了人工智能。然而，事实是，由人类干预人工智能的仓促决定等于失败。
我们应该清楚地认识到，人工智能产品是否必须100%准确，答案是不确定的。对于facebook和网飞这样的低风险产品，我们不需要追求100%的产品精度，但是对于enlitic和Tesla这样的高风险产品，我们必须追求100%的产品精度，否则会给人类带来人身安全问题。
人工智能产品通常会有人工干预的现象。例如，特斯拉无人驾驶汽车，由人类驾驶，可以有效地避免风险；与此同时，人工智能中的人工干预可以帮助处理一些不感兴趣的用户体验。
服务是人工智能产品的核心。人工智能是基于企业中人的需求。人工智能的现实是服务需要成功地部署到企业中。构建人工智能产品应以数字网络效应为基础。谷歌和亚马逊等行业巨头已经证明，数据网络效应也适用于超科学等初创公司。
3.数据
至于数据，不仅有像数据这样的公共数据集，还有像彭博这样需要许可的数据集。那么如何获取数据呢？
通常，我们使用网络捕捉数据，包括物理世界。例如，特斯拉自动驾驶仪项目总监斯特林·安德森(sterling anderson)说，特斯拉车主使用自动驾驶仪的半自动驾驶功能已经累计行驶了约1亿英里。总体而言，特斯拉车主在过去18个月(截至今年6月)累计行驶了7.8亿英里。
在推出自动驾驶仪之前，特斯拉将其庞大的车队用作自动驾驶仪项目的数据收集工具。在美国，sense360传感器技术已被250多种移动应用和150多万台设备采用。每天可以收集超过1tb的匿名数据，详细显示我们1亿多用户的各个方面(每月访问量)。
4.程序
为了在现实世界中成功部署人工智能，50%的工作与预期的管理和社会工程有关，而不是技术力量。对于企业来说，他们希望通过人工智能技术创造奇迹。然而，人工智能工程师在企业中还是新手。
当你真的成立了一家人工智能创业公司，你怎么能不把人工智能卖给企业呢？如果不提前提供真正的价值，它通常是不起作用的。也就是说，我们需要与企业协商，让他们贡献所有的数据，我们将使用它来调整算法，奇迹就会发生。
当然，在建立人工智能创业公司时，我们不能忽视人工智能社会工程。我们应该帮助客户了解哪些问题可以通过人工智能解决(哪些问题不能解决)，帮助客户开发与人工智能相关的测试程序和成功标准，并解决与安全或数据隐私相关的问题。
5.才能
要创建一家人工智能初创公司，强大的技术团队至关重要，他们是人工智能公司的骨干。通常，核心机器学习人才是需要死亡的。一般来说，需要博士学位，还需要一名顶级工程师(能够部署人工智能技术并使其富有成效)。理想情况下，你可以同时做这两件事。在大多数情况下，首席执行官还需要精通技术。
然而，在今天的人工智能行业中，如上所述的人才数量是有限的。大型科技公司愿意花费数百万美元聘请一位拥有博士学位的深度学习专家。对于初创企业来说，很难吸引人工智能人才，尤其是财富1000强公司。
对于人工智能初创企业来说，纯粹为了技术而开发技术是危险的，专注于服务客户是技术团队的一部分。根据hyperscience的经验，在26名团队成员中，只有一名非技术成员负责销售(但该成员可以编码)，并且一半的团队成员位于保加利亚，在企业早期赢得客户，并紧密围绕客户构建产品。
