如果說2018年有什麼是年度熱詞的話，“人工智慧”這四個字當之無愧。除了大眾媒體上鋪天蓋地的各種人工智慧產品的廣告，2018年6月28日，清華大學AI研究院成立，學界的關注度也得到空前提高。

在這樣的大環境下，AI也成了目前創新創業板塊最值得關注的一個熱點，無數創業者湧入AI行業。這些創業者除了雲集在“北、上、廣、深”這樣的一線城市，還有不少創業者是在三四線城市開始AI創業，缺資金、缺技術……三四線城市似乎成了AI創業的沙漠，然而事實是否真的如此？

通用人工智慧路在何方？

深度學習在過去一直是AI行業中的一個主流，但是在近年來，深度學習的方式，也漸漸受到了質疑。例如在今年7月初結束的CCF-GAIR大會上，來自清華、加州大學伯克利、斯坦福、哈工大等多所國內外頂級理工科院校的院士齊聚深圳，在這一次有關AI的頂級學術交流會中，這些院士們雖然各自細分領域有所不同，但他們都直接或間接的去對當下深度學習的演算法提出了疑問。

雖然目前也有研究人員在研發少樣本演算法，但主流的深度學習演算法，一個主要特徵是需要大量的資料。“我認為那些至少擁有數以萬計或是十萬計的客戶群體的公司才需要考慮是否使用深度學習技術的問題，” Jeff Dean，谷歌的資深研究員，他曾表示：“如果你只有十個樣本，那你與深度學習無關。如果你有將近十萬件你關心的事情，資料，記錄，這時你才應該開始考慮使用這方面的技術。”

也正是基於這一特性，國內的不少AI創業企業，高薪聘請大量行業精英，投入到深度學習演算法中。但是，深度學習演算法可以識別數以萬計的樣本，卻無法正確理解意義，推理和常識知識方面，因此這種演算法也目前收到的詬病頗多，深度學習一下出現了泡沫。而前期投入大量資金聘請行業精英的創業企業，一時間也變得迷茫而無所適從，AI行業各種演算法正在接受新的驗證，前途未卜。

技術研發需要打持久戰

正因為各種演算法在接受考驗和洗禮，AI行業的技術方向並未十分明朗，還存在著諸多爭議。因此，無數創業型企業或者說成長型企業所要面對的，就是打持久戰的準備。因為，每一個主打研發的AI創業企業，都在試圖論證自己的演算法是正確的，是代表未來AI發展方向的。

根據國家《新一代人工智慧發展規劃》指出，中國人工智慧尖端人才遠遠不能滿足需求，要把高階人才隊伍建設作為人工智慧發展的重中之重。

因此，從人才需求來看，一個以AI研發為主的公司，需要一個主設計師，來確定公司的方向。由於通用人工智慧技術方向仍在探索之中，這個主設計師需要有較好的耐力，能夠耐得住寂寞潛心研究；也要有一定的韌性，能對自己所確定的方向深信不疑，能抵抗住外界的質疑；同時，由於通用人工智慧發展的複雜性，這位主設計師還需要有豐富的經驗、知識儲備和創新能力，以應變瞬息萬變的行業環境。

四線城市創業優勢與困境並存

以色列做ADAS （高階駕駛輔助系統）解決方案的Mobileye公司，於1999年成立的，而它賺第一筆錢是什麼時候？在2007年，八年的研發週期，這在網際網路行業是不可想象的。

AI的關鍵性技術，研發週期特別長，離錢非常遠，需要持續的研發，同時需要團隊得到持續的融資。

那麼，對於AI創業團隊來說，“熬”就是一個非常關鍵的關鍵詞。而這在一、二線城市缺乏試錯成本和時間的創業環境下，顯然是不現實的。

那麼，三四線城市，對於AI創業公司來說，究竟意味著什麼？

黨的十九大報告中，對涉及三四線城市創業也釋放出樂觀的訊號：比如“把教育事業放在優先位置，加快教育現代化，辦好人民滿意的教育”，要“倡導健康文明生活方式，預防控制重大疾病。”，要“加強水利、鐵路、公路、水運、航空、管道、電網、資訊、物流等基礎設施網路建設。”等等。

對AI創業來說，機遇同樣是存在的。首先就用人成本來說，在一、二線城市，一個剛畢業的演算法工程師年薪，至少為30萬元，而在三四線城市，這樣的人工成本只為前者的1/3；其次，在三、四線城市，AI創業企業數量較少，政策扶持更容易傾向於新興行業；最後，三、四線城市創業環境寬鬆，企業試錯成本也更低。

而這些機遇加在一起，決定了在三、四線城市進行AI創業，則更有可能沉得深，把企業核心技術做精吃透，把企業的創業腳步放得更從容。

但是，對於AI創業來說，三、四線城市也存在著不少的挑戰。首先，AI行業在目前全球範圍內，仍屬於前沿科技，而在三四線城市創業，對接觸到行業一手資訊、尖端技術，都存在著一定的困難和壁壘；其次，人才缺失，是三四線城市創業普遍碰到的問題；最後，廣大的投資機構，也難以將目光放到三四線城市來，融資渠道窄、融資難，也是擺在眼前的問題。

綜上所述，三四線城市進行AI創業，“大有可為亦事在人為”。

人工智慧的應用場景是十分廣泛的，生活中處處都有人工智慧的身影。

很多3，4線城市是有高鐵經過的，現在很多高鐵站已經開始使用刷臉進站了。相比於傳統的人工驗票，直接刷臉效率更高，而且節省了人力成本。

得益於基礎標註資料質量的提高，目前人臉識別技術已經十分成熟了，出錯的機率是很低的。

目前很多手機裡都是有語音助手的，比如小愛。藉助於語音識別技術，語音助手可以對話，可以根據你的要求完成操作，已經十分智慧。

目前自動駕駛技術還未真正落地，但是已經有成品開始試驗了。在成熟的自動駕駛技術下，交通事故發生的機率會大大減少（自動駕駛可以做到一定範圍內的車輛速度一致、距離一致），應用的前景十分廣闊。

人工智慧的目標就是機器代替人的思考，完成原先只有人才能完成的任務。因此，只要是需要人工的地方，人工智慧技術都可以大展拳腳。