這個問題需要拆分為兩個方面來進行剖析：

人工智慧風口下，催生了哪些新技術、新模式、新業態

小微創業者在人工智慧風口下，有哪些機會可以嘗試

個人推薦小微創業者關注利用AI技術進行的工業生產升級

上圖為“2019年人工智慧產業圖譜”，從圖中可以看出，整個產業可以分為三層：基礎層、技術層、產品與解決方案層。

首先，關注AI產業圖譜的基礎層。

由於基礎建設投入成本重，收益慢，需要強大的資金鍊支撐，例如“致力於成為邊緣人工智慧晶片的全球領導者”的地平線，19年僅B輪融資達到6億美元，企業估值達30億美元。因此該層涉及到的相關產業巨頭非常多，僅有的創業公司也是獨角獸等級，不適合小微創業者嘗試。

其次，注意AI產業圖譜的技術層。

目前技術層主要分為五類，計算機視覺、智慧語音識別、自然語言處理、知識圖譜、機器學習。該層對於應用而言，產品具有一定的通用性，因此公司發展對技術在相關領域的領先有一定要求，同時業務上也存在變現較慢的問題。

以主打“自動機器學習”的創業公司“第四正規化”為例，創始人戴文淵在校期間AI相關論文多次被頂級學術會議收錄，畢業後為百度當時最年輕的高階科學家，負責百度鳳巢專案。公司整體以領先行業的技術能力來進行市場輸出，同時逐步衍生到銀行金融行業，提供企業級解決方案。

最後，產品和解決方案層。

近幾年，人工智慧技術在實體經濟中尋找落地應用場景成為AI產業的核心要義。由於AI相關技術在初期成本較高，尤其是相關行業資料收整合本，因此在AI的產品化落地過程中，優先在獲取資料成本較低的場景，或利潤較高的行業進行落地，例如金融行業。

金融行業由於數字化進行較早，擁有大量歷史交易資料和使用者畫像，在AI應用落地過程中具有先決條件。同時整個金融行業有需要更好的工具輔佐日常工作，提高效率的強烈需求，對新技術的接納程度較高，因此目前AI應用的成熟度在各行業中最高。

上圖從各個維度對於“人工智慧產業地圖”中的主要行業進行評估，從表中可以看出，安防和金融整體成熟度最高；接下來是營銷、客服、醫療、交通等；成熟度最低是利潤率較低，並且資料化程度較低的農業。為了更加形象，可以透過基礎建設和價值空間建立二維評估模型，如下圖所示：

其中，橫軸為基礎建設，打分維度以可承載AI應用的資料化程度為主；縱軸為價值空間，以行業中AI公司2018年營收情況、2022年市場空間情況、融資情況等為主。

首先，對小微企業做一個基本的定義：

沒有大筆融資來保證現金流，在業務的選擇上需要挑選變現快的模式

技術資源有限，這裡的有限不是指能力有限，而是說可覆蓋的業務範圍優先

其次，需要我們分析一下什麼行業是適合自己的。

創業的方向選擇，一方面要考慮市場，盤面是否足夠大，決定著創業的公司發展的天花板；另一方面要考慮自身，自己做什麼事情勝算大，這個決定著公司是否有長久發展的可能性。

同時，需要關注產品的商業價值，任何一個行業，本身都是可以用人工智慧技術進行產業升級的，需要考慮到產業升級是否解決了對應產業的核心訴求。換句話說，透過AI升級後所節約的運營成本或提高對應的穩定性價值是否比技術本身成本高。

舉個非人工智慧領域，但簡單易懂的例子。現在去看電影的小夥伴們應該都能注意到，從貓眼電影、淘票票上進行購票選座，在現場機器進行取票的模式已經在全國主要城市全面使用。這樣的操作可以大大降低電影院的運營成本，售票員僅需要保留1-2名即可滿足日常運營需求，那麼這樣的產業升級就是有商業價值的。

但是為何到現在為止，我們還是需要使用紙質票來進行進場，而不是透過電子票進行掃碼入場？其中有一個重要的原因之一，取票這個流程可以讓消費者提前到電影院，為影院大廳周圍高毛利的飲料爆米花提供基礎的客流量。因此如果使用掃碼進場的產業升級變現過程就會存在困難。

下圖是艾瑞諮詢對於2020年後AI投資環境的預估。

從圖中可以看到，在金融和安防領域逐步成熟後，生產製造的AI產業升級成為了下一階段的AI投資重要方向。

在AI行業的應用中，重要的一點就是資料，若你手上有某個產業的相關資料，那麼以自動化升級改造這個產業流程就是一個非常優質的入口。

例如，你因為歷史工作經驗，或者其他渠道拿到了某個生產流水線上的大量歷史資料，那麼透過這些資料的訓練，你就可以知道各個流程環節所造成的誤品率，那麼可以進行關鍵流程改造。或者有大量對誤品的判斷標準，可以進行自動識別以降低誤品的識別成本。

上圖為阿里AI的主要佈局，佈局內容以已經公開的內容為參考。強大如阿里的大型網際網路公司，就算在各個應用場景進行了部署，同樣也缺少各個細分領域下的關鍵生產資料，因此在該方向的創業不會受到過多的大公司生態或資金補貼手段進行抗衡。

小微創業者，可以將這次大型網際網路公司當做技術提供方，幫助他們在關鍵領域進行落地，而不是直接正面與大型網際網路公司在底層技術和通用資源上進行碰撞。

AI行業目前還處於初級階段，被譽為下一次革命的人工智慧技術，將逐步滲透實體經濟的各個方面，大公司主要做通用基礎建設，小公司也可以在各個細分領域大展身手，遊戲才開始，大家都有機會。

注：以上行業相關資料，均來自艾瑞諮詢。

作為一名IT行業的從業者，我來回答一下這個問題。

首先，隨著當前大型科技公司紛紛開放自己的人工智慧平臺，促使在人工智慧領域進行產品開發變得更加簡單了，這也為廣大的中小微創業者進入人工智慧領域奠定了基礎，這也會在很大程度上促進人工智慧行業的發展。

在當前的人工智慧時代，小微創業者一方面要充分利用已有的人工智慧平臺來構建自己的產品體系，更重要的是，要解決行業落地應用問題。當前正處在產業結構升級的大背景下，整個傳統行業會陸續釋放出大量的創新機會，而小微企業完全可以把握住其中的很多創新機會。

從當前人工智慧發展的大趨勢來看，以下幾個領域為小微創業者提供了更多的發展機會：

第一：可穿戴裝置領域。在5G通訊的推動下，未來可穿戴裝置領域具有較多的智慧化需求，而且由於可穿戴裝置具有廣泛的應用領域，所以創業者可以選擇自己比較熟悉的行業作為切入點，比如教育領域和娛樂領域就是不錯的選擇。

第二：智慧辦公領域。在人工智慧技術的推動下，未來智慧化辦公將成為一個新的發展趨勢，由於智慧化辦公有大量的定製化需求，所以可以容納大量的小微創業者。智慧化辦公的重點在於三個方面，其一是提升辦公系統的資源整合能力；其二是降低職場人的崗位工作難度；其三是擴充套件職場人的崗位邊界。

第三：設計領域。設計領域對於智慧化產品的需求也比較迫切，而且設計領域涉及到的行業也比較多，比如電子商務就需要智慧化設計產品來提升設計效率。