AI智能商用的邊界究竟在哪里?

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編輯導語:我們發現,在2017年以后,在算法能力上似乎出現了瓶頸。當年大量的投資集中在AI項目中,各種獎項排名做了一個又一個,但算法商業化的能力似乎阻塞在了某個地方。經常聽到客戶吐槽的最多的就是:“這個算法好笨啊”。AI智能商用的邊界究竟在哪里?是不是一套AI應用真的沒有一個實習生有用呢?一起來看看吧。

一、AI產品服務商缺乏產品思維

在2017年以后的這個階段,無論是應用的私有化部署,還是云上的VPC部署,大家都在強調引擎的重要性。放在客戶的使用體驗上,引擎在很多項目里面,有限的3年服務期內,V1.0版本到V1.5.7版本的增強,可能還沒有一個配套硬件優化,或者交互設計的優化來的更實惠。很多廠商甚至過了服務期,連引擎都懶得換了。

AI應用服務商,把大量的資源去實現對算法的優化上,忽視了產品商用化價值和用戶體驗。

典型的這類廠商的人員結構就是:大量算法專家(調參)+mini規模的產品經理(應標)+大量KA售前(寫項目書)的結構。世界的盡頭是鐵嶺,AI廠商的盡頭是外包集成商。沒有幾個應用是真的可以批量復制的。

二、靠算法拿錢,憑應用賺錢

市場上真正掌握核心技術的廠商,算法能力并不弱。而這也是這家公司能夠拿到投資最重要的原因。

但你會發現,跑出點成績的算法公司,卻是那些個產品體驗還是很不錯的小公司。

有些算法公司在某些領域,為啥拼不過區域集成商,不是算法不行,是真的沒有資源天天泡在客戶哪里,理需求理工作流。這種情況下,客戶憑什么買算法,算法又貴又不好用。

真的引進過來算法,業務流里面真的能容得下這個算法嗎?那硬件的適配程度真的能算法做優化?客戶的業務不復雜,每天跑個EXCEL就可以了,廠商語義分析,各種操作之后還是要搞Excel去后處理。

或者這里面目標可能都不是一樣的,這種情況下,中小型集成商更優秀一些,確實做到了急客戶之所急,想客戶之所想。

三、算法<數據<工作流

國內的無論是SaaS應用,還是區域&行業輕量級定制化的應用廠商,發展的都還不夠成熟,這里面有市場和行業的需求的問題、有客戶管理能力的問題、也有行業內惡性競爭的問題。

把AI項目經典的業務架構,引擎+中臺+應用的經典結構簡單提煉一下,其實產品力比的是算法、數據和工作流。

這里面誰最大?我理解是工作流最大。這里面體現了無論什么應用,不能以算法為中心,為了算而算,應該是以客戶為中心,以滿足客戶的工作質量為中心。這里面沒有提節省人工成本的問題,是因為我們發現,客戶根本不在乎那幾個人頭費用??蛻舻姆答伿?,有了這么一個人,還能“做點隨機性強的工作”。而用了算法“除了干這么一件事,其他的啥也干不了,要這算法有何用”。

現在這個階段,算法技術大爆發的年代已過,新的階段還沒到來。AI商用,應該階段性的把客戶的工作流做好,把客戶的數據整理好,然后才是需要什么算法,引進什么算法。

四、紅利期之后怎么辦

未來中小AI公司的出路,必然是向小型細分行業toB業務和消費級toC市場方向發展。行業合并和細分,會是下一個階段的重點。后面可能會聽到的AI公司的劃分依據,就不是什么語義理解行業,或者圖形算法行業,更可能的是醫療行業XX人工智能公司,教育行業XX人工智能公司。

這樣變化的原因就是,行業的聚集,帶來了工作流設計的行業化,帶來了數據收集加工處理的行業化,引擎也將隨著應用場景的變化,而相應的專業化。

什么時候會是AI應用的下一個爆發點呢?我覺得可能會有兩個階段:

  • 第一個是大公司向行業型子公司做拆分的階段,大量的算法公式成立XX行業子公司,把各行各業整合的差不多。
  • 第二個階段就不在AI這個行業本身,而在于人力資源的變化,在于人均所得的變化,讓很多的公司、主體發現,用人的成本確實不如算法。這就和工廠用機器人替代人工一樣。

第一階段就是正在發生的階段,比如XX語音公司,投資子公司專門做教育行業;XX智能硬件公司,投資子公司專門做汽車行業。

五、算法成熟度決定行業滲透率

算法這個領域也是分了成熟技術和不成熟技術的,成熟的一如語音、文字識別、圖像識別等,這個行業成熟的不能在成熟了,我們把這類產品就叫做算法接口類產品,接入個接口就能商用。

第二梯隊是暫未大量商用,像空間設計、無人駕駛、語義分析等等,這一類就是定制化項目集成技術,做大項目化的概率大;還有的是定制化算法,就是給這么幾個客戶用的,沒辦法復制的。純燒錢的部門,很多算法公司沒辦法養活的。

成熟的算法各行各業的滲透率都很高,最不靠譜的連生存下去都困難。

六、總結

說完了趨勢、未來的方向,最后,我們回歸主題“AI智能商用的邊界究竟在哪里”?

短時間內(3~5年),我想這個邊界在于細分行業對AI應用的需求深度,行業的數據量是否支持算法學習,行業的工作流是否規范,有提升空間;長期看(5~10年),邊界在于AI技術的下一次大爆發,以及AI算法的成本是否會顯著下降決定的。

新一版的《黑客帝國》會在不久的將來上映,AI算法的最終極形式可能就會像是電影里“矩陣”的樣子,系統里應用盡有,人類接入這樣的AI虛擬世界,就可以實現世界上所有行業的所有問題。

但算法總是可預測的,希望人類未來可以繼續像現在一樣,在更有想象力的“矩陣”里活著。

#專欄作家#

稀奇先生,公眾號:稀奇星球,人人都是產品經理專欄作家。擁有十余種標準化產品規劃經驗,7年TO G業務老兵、智能化解決方案產品專家。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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評論
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  1. 產品體驗是真的很重要,對于使用者來說,算法好不好不能直觀感受到,可產品的體驗卻可以

    來自浙江 回復
  2. ‘短時間內(3~5年),我想這個邊界在于細分行業對AI應用的需求深度,行業的數據量是否支持算法學習,行業的工作流是否規范,有提升空間;長期看(5~10年),邊界在于AI技術的下一次大爆發,以及AI算法的成本是否會顯著下降決定的?!苜澩瑍

    來自江蘇 回復