AI只是個方向，最終會落地在比如自動駕駛等領域，小公司沒有資金在這種大領域裡去競爭，可以做一些小領域，可以快速獲利的小產品。像什麼智慧空調，檯燈，等小方面，投入小，競爭也相對小些。容易成功。

省市區縣為為單位，企業個人為點，還是自己想想，機遇有很多，怎麼做還得自己出謀劃策，別人說的做的不一定都一樣，未來更多的是合作，平臺化更重要，有什麼，沒有什麼，可以做什麼，能改變什麼可以多想想，一定有用。

目前整個AI行業，不管是科技巨頭還是小公司，AI變現都進行得非常艱難。不過總體來說，不管是科技巨頭，還是小公司，均以實際需求出發，將AI放在傳統產品的能力提升的位置，做自己公司體量可以承擔得起的產品。

在AI起步階段，不管是大廠還是小公司，對現階段AI可實現的產品過度自信。那段時間科技巨頭花了很多的成本在全行業進行佈局，尋找產品方向。

大廠以IBM的Watson為例，從2015年開始，接連收購醫療成像公司Merge和醫療管理公司Phytel，內部成立IBM Watson Health組，但是由於各種疑難雜症的病歷數量實在過低，無法透過基於統計的大資料進行機器確診；

同時間小廠在各種秀肌肉，鋪天蓋地的各種機器人層出不窮，以集成了機器人視覺，NLP的人機互動，感測器而構成的“多模態互動”大行其道，市場上出現了大量的“人工智障”；

從18年開始資本市場環境變化，給依賴資本的AI行業很大的變革。在資本燃燒過程中沒有找對路的企業，不管是科技巨頭，還是小公司，全部面臨著或多或少的現金流壓力。18年下半年，IBM Watson Health爆出裁員；很多小公司直接面臨資金流斷裂，就連聲名大噪的AI機器人玩具明星公司Anki也在前不久爆出倒閉。

看現在市面上的AI公司，大部分都在為變現做減法，科技巨頭與小公司的區別在於，大公司做大市場，小公司做小市場，其中無不例外的是，目前的AI產品從之前的大而全轉向對於特定環境的特定產品進行AI賦能，進行服務體驗升級。

大廠以百度為例，雖說最近百度由於2019年季度財報虧損被送上熱搜，不過瘦死的駱駝比馬大，更何況百度自打移動網際網路落後，就將戰略押在了人工智慧上。在百度雲和AI開放平臺兩條業務線上不斷打造不針對於固定業務場景的AI基礎設施，同時在產品化業務線上，智慧駕駛Apollo無人車也開上了春晚。我一直堅信一句話，真實需求的產生比建立一個頂級研發團隊還有意義。更何況中國目前對新科技的開放態度讓大家都隱約看到無人車正式商用的那天。中國汽車工業資訊網資訊顯示：中國已為32家自動駕駛領域關聯企業發放了101張智慧網聯汽車道路測試牌照，百度獨佔一半（超過50張）自動駕駛路測牌照。除了體量較大的產品線外，大廠藉助自身強大的資金流，進行生態部署，以最近幾年五花八門的智慧音箱為例，小米有小愛同學，阿里有天貓精靈，百度有小度在家。之前那些華南硬體生態鏈條下輸出的各式各樣的小品牌智慧音箱，受內容版權問題，受硬體補貼政策，均已經不見蹤影。反觀小廠，則各有各的活法，不過同樣遵守著直接面向市場需求，AI行業比起其他的科技類公司，員工成本，伺服器費用都會更高，再加上AI行業目前屬於吐泡沫階段，大環境融資困難，保持健康的現金流成為了每家AI小廠的重要問題。經歷了資本浪潮的洗禮，目前獨角獸等級的，語音行業有訊飛，影象行業有商湯和曠視，晶片行業有寒武紀和地平線；其他行業有基於影象識別的自動抄表裝置，有基於人機互動的智慧客服，兒童陪伴機器人。例如Roobo，以人工智慧解決方案提供商的姿態，對外輸出整合ASR，NLP和TTS的一鍵接入SDK，聯合智伴強大供應鏈，與2018年上半年打開了市場。AI行業隨著資本浪潮的起起伏伏，目前依然被很多人認可其價值，在大公司主生態，小公司主產品的市場中，遊戲才開始沒多久，依然大家都還有機會。

1 AI肯定不是隻跟科技巨頭有關，小企業也有很多勝出的機會

要知道人工智慧是極其複雜的技術概念，是融合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科，凡是使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，均可認為使用了人工智慧技術。

巨頭可能在資金上面有優勢，但是AI不止是資金就可以搞定，是絕對的智力密集型產業。

阿里巴巴這麼大的體量，它的人臉識別核心技術卻不是自己研發的，而是來自曠視科技。

曠視科技是計算機影象和視覺領域的四小龍之一，這家公司最初只是由3位清華大學的畢業生設立。

2 小公司如何在AI時代競爭？

小公司如果想在AI時代競爭，有幾個方面：

1）如果是小的AI技術公司

首先，你得有非常好的技術基礎（通常是創始團隊技術很牛），有好基礎才有突破的可能；其次，找到一個非常細分的應用場景，透過開原始碼（自己做源技術開發，除非創始團隊是技術天才，否則還是要認清現實，很多公司已經做了探索性工作，借鑑即可）快速打造解決方案；再次，快速卡位佔領小眾市場，先養活自己（因為頭部公司已經把融資都拿走了），並根據市場情況向大眾市場擴張。

2）如果是想利用AI技術實現競爭優勢的中小企業

首先，你得了解當前市場主要技術形式；其次，結合自己行業特徵和痛點，選擇AI解決方案；再次，透過AI解決方案建立一定競爭優勢，將這種短暫的優勢儘可能放大。

至於企業該做的其他經營動作，也是必不可少的，AI只是賦能！

可以肯定的說，AI不是巨頭的獨角戲，AI和網際網路一樣，未來將是底層基礎設施，任何企業無論大小都可以找到自己的AI應用場景和服務使用者的方式。就像網際網路時代一樣，經歷一波波企業的迭代，才誕生了如今的網際網路巨頭格局，AI也會有巨頭，但不妨礙中小企業已經數千萬，他們是共生關係。

從前期投入來看，AI的確需要大量的研發投入、資料積累和應用場景訓練，而科技巨頭們恰恰擁有資金、人才和場景這些基礎要素，所以科技巨頭最開始受到的關注度和成果更多。比如，百度的無人駕駛技術、阿里巴巴的AI晶片、自然語言處理、智慧語音、視覺計算、支付寶的人臉識別技術、智慧機器人等等。特別是今年疫情期間，京東的無人配送車已經投入到了武漢的疫情防疫中。

對中小企業來說，AI恰恰提供了創新的新機會，完全可以透過科技巨頭開放的AI技術介面，研發屬於自己的產品和解決方案。科技巨頭是平臺化思維，比如，2018年公開資料顯示，百度大腦日產生呼叫量4000億次，2019年，阿里巴巴AI呼叫規模首次披露，每天呼叫超1萬億次，服務全球10億人。

AI基礎設施搭建之後，中小企業有了很多創新空間。比如，透過AI技術做營銷方案，測一測你年老的時候是什麼樣子，吸引大量的使用者參與，並積極轉發，帶來了很大的營銷曝光量。也有食品安全領域的創新公司，藉助AI技術進行遠端巡店，節省了人力巡查的成本，而且做到24小時不間斷。對於一些實體類的企業，可以引入AI人工智慧生產線，提高作業生產效率，降低人員成本，尤其是疫情期間，凡是需要大量人員參與的企業都面臨巨大的風險。再比如，有的製造業企業引入AI識別技術檢測產品的合格程度，比人眼檢測更快，準確度更高。

總之，小企業和科技巨頭提供的AI平臺是共生關係，只需要專注在自己的核心領域，和AI成熟技術高效結合，打造自己的產品方案。就像前幾年網際網路+一樣，使得傳統企業和網際網路進一步結合，為下一步的全面數字化轉型提供了基礎。因此，小企業的創新靈活空間大，完全可以發揮自己的創造力，把AI當成基礎設施。