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說起喜歡用饑餓營銷的品牌，對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近很多夥伴第一想到的就是小米，雖然小米的饑餓營銷隨著競品的迭出而大失效果，但依然讓人忘不了小米曾經的瘋狂。因為在采取饑餓營銷時，對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近消費者會轉移到其他競爭者那裏去。當然，對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近對於巨頭來說，布局人工智能是有必要的，因為它是底層基礎層麵的應用框架，這是構建生態的基礎。

人工智能本質是拚技術：對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近但創業者要拚過巨頭很難即便是做大了被收購這種想法也相當危險，對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近因為人工智能在本質上是拚技術，而當前互聯網創業成功者多數是基於商業模式的創新。人工智能還有很多難題，對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近創業者也很難跟巨頭去拚人才、用戶、流量與資本。在美國，對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近MIT，斯坦福等高校以人工智能方向的專業培養了眾多頂尖人才，被以穀歌、Facebook、微軟等為代表的企業重金聘請。今年的兩會，對賭的代價馮小剛鄭愷需補償華誼近“人工智能”首次被寫入政府工作報告中。

OFweek行業研究中心統計數據顯示，從盈利能力來看，機器人本體業務虧損麵高達70%。顯然，如果無法根據邏輯進行多層次地推演，理解表達因果關係的能力，就無法擔綱深層的服務。

巨頭為何要推動，因為它畢竟是關係到未來的一項顛覆性的技術，沒有人會願意自己被新技術顛覆。矽穀科技巨頭的人工智能助理基本上也已經成為標配了：從FacebookM到AmazonEcho，從GoogleAssistant，到AppleSiri、IBMWatson。況且人工智能離不開海量數據的支撐。而創業公司在某一垂直領域做出絕對的技術壁壘其難度相當大，因此有業內談到這樣一個案例，矽穀某大公司收購一個人工智能初創公司後，發現各種指標、性能還不如內部的產品，於是被收購的團隊全部派去做產品了。

微軟亞洲研究院常務副院長芮勇曾經說了一句略顯誇張但卻清醒的話：實現真正的人工智能大約要500年，你要讓我在後麵再加個0我也不反對。比如這些助理基本能回答今天天氣如何，但如果問到附近的星巴克可以用微信支付麽以及今天的天氣是否會導致塞車或者航班延誤等這類相對有邏輯一點的問題就無能為力了。有數據顯示，從全球來看，截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13個子門類，2011-2016年人工智能領域融資額複合增速達到42%，總融資額高達48億美元，其中，深度學習、自然語言處理、計算機視覺是獲投金額最多、創立公司最多的領域。穀歌在利用大數據方向與關鍵業務是搜索，但可以衍生到地圖，視頻、翻譯、無人駕駛汽車等相關業務。

資本和企業都樂意鼓吹人工智能領域的無所不能與遠大前程，方便融資並獲得高額估值，擠入獨角獸行業。國內這種趨勢也非常明顯，所以我們看，開發一個APP則會麵臨用戶獲取和使用成本高，難留存，用戶難發現等瓶頸。

而在創新工場之外，眾多風投機構都樂於在人工智能領域砸錢。畢竟真正懂深度學習的人還不多，極為稀缺導致供需不平衡，當然這個不合理的價格也涉及到人才競爭。

也就說是說，AI當前目前跟學術關聯性很高，而且更多是停留在學術研究層麵，但技術與學術研究要應用到一些產業或行業從規律來看都需要幾年甚至幾十年的時間，不能簡單地靠普通商業思維去打通。去年五月份，美國排名前15名的移動軟件開發商，發現下載量同比下跌了兩成。在矽穀，英特爾、穀歌、GE、facebook等是最活躍的投資者。這體現出，創業者拚技術要拚過巨頭很難，另一方麵，人工智能類創業公司想做大了被收購的概率相對於其他拚商業模式的公司或許也更難。人工智能(AI)應該是今年科技行業的最熱門領域之一。從當前看來，如果沒有清醒的認識到現狀，資本瘋狂助推，創業者貿然入局會把AI的泡沫越吹越大。

在AlphaGo之外，Google不久前又發布了神經機器翻譯係統(GNMT)，並且將其投入到了難度係數頗高的漢語-英語翻譯應用中，Facebook紮克伯格甚至表示人工智能就是下一個十年路線規劃的核心。但要知道，普通的創業者在數據層麵跟互聯網巨頭根本沒得比，而深度學習的強大在於非結構化大量數據的特征提取，創業者在數據層麵的欠缺往往隻能給別人提供API服務，因此這一領域可能很難支撐一個獨立的公司，它更適合作為巨頭未來戰略下的一個部門或環節。

但最重要的是，基於用戶特定場景需求的邏輯理解能力以及顛覆性的商業模式方麵，人工智能的應用還沒影兒。人工智能為何這麽火?人工智能這麽火事實上也不是沒有原因，第一，這跟當前移動互聯網多數領域的風口已經過去了有關係，人口紅利結束了，互聯網巨頭需要新的增長點，用戶對於下載新的APP越來越沒有興趣。

在矽穀，穀歌、亞馬遜、微軟都紛紛推出了自己的人工智能的基礎設施、API和開源框架，包括了計算機視覺、語音、語言、知識圖譜、搜索等幾大類。人工智能還有很多難題，創業者也很難跟巨頭去拚人才、用戶、流量與資本所以說，以深度學習為主力的這一波人工智能浪潮吹了很多年，巨頭也投入了很多資源，但從當前巨頭的人工智能助理看出，深度學習在處理複雜的任務時顯然還存在諸多不足，也就是說深度學習技術當前還缺乏邏輯推理與表達因果關係的能力。

矽穀巨頭的人工智能助理被嘲為智障助理當前人工智能還是依賴海量數據、算法、計算能力進行驅動。有人拿出根據艾瑞的數據說，2020年中國人工智能市場規模將達91億元，年複合增速將超過50%，稱這個行業發展前景極為廣闊。但在當前，它依然不具備類似的生態和硬件入口的條件，而隻是一個生態的補充。即便在當前，人工智能相較以往已取得很大進步，但其主要應用仍在企業服務領域，用戶端能接觸到的人工智能應用仍是以手機、電腦端的語音助手為主。

總體來看，從巨頭的戰略布局目的來看，iOS和macOS的軟硬件操作需要SIRI來尋找突破口;Cortana依附於windows;echo關聯著的智能家居設備的操作等等。而當前巨頭紛紛布局人工智能的想法就是充分激活先有的數據價值，掌握用戶的行為，精確計量數據變現路徑

單車長期置於戶外，風吹雨打，日曬雨淋，加之缺乏專人管理，其損耗率會相當驚人的!前些日子，老詹剛當上使用者，幾乎開一輛就成一輛，然而近些日子，成功率可是越來越低了!手機對準一輛摩拜，嘟嘟嘟嘟，老打不開!再對準一輛，嘟嘟嘟嘟，還打不開!再走一段路，看到一輛OFO，卻是車胎早已沒氣，癟癟地停在那裏!如此用戶體驗，而且每況愈下，前景很是令人擔憂。哪三關呢?第一關：民情關。

共享單車越來越招人喜歡了。但願老板和投資者們上天保佑，運氣不錯，能讓共享單車之花在各城市盡情綻放，結出豐碩之果，也讓老詹從地鐵回家時，還能夠愜意地爽上一把!document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。

使用者即使出於方便、偷懶、好玩，乃至莫名其妙的惡作劇，也可能讓共享單車損耗極大而令企業難以承受。前些天，北京西城已經出台政策，十條街道不準停放共享單車!沒錯，不準停放不等於不準通行，但已經都不讓停放了，這十條街道的人，還會去騎共享單車嗎?北京城還會有哪些區出台政策，不允許在哪些街道停放共享單車呢?這又是一未知數!投資者一定都是會算賬的角色。投入多少，產出幾何，這賬劃得來，他才會下決心放膽一搏。有人統計，北京某街區車輛損壞已達一成!倘若總體比例較小，企業尚能承受，但這個比例到底會有多高，會不會繼續惡化呢?這是誰也無法預料的。

那天乘地鐵回家，出了達官營地鐵口，地麵上齊刷刷擺放著上百輛紅色摩拜!經不住誘惑，立即注冊，微信支付299元押金，算是上了戶口，隨手一掃，打開一輛，騎上回家去也!比較爽!過了幾天，要去報社，出金台路地鐵口，地麵沒有摩拜，全是黃色OFO，於是，又注冊一輛，付99元押金，騎上到報社去也!也挺爽!共享單車確實方便!老詹簡單算了一帳，一輛單車299元押金，假如京城投放100萬輛，單押金就可收入近3個億，而且，全是現金!另據報道，OFO在全國已投放1000萬輛，即使押金隻有99元，將近10億真金白銀，也已到手!頭腦活絡的金融投資大鱷們，利用這麽一大筆資金，將幹出什麽事情來?想想都令人亢奮!好家夥，真是空手套白狼，財源滾滾來呀，天下哪有如此劃算的買賣!餡餅掉下來了，還不趕快接住!難怪最近幾個月，全國擠入“共享”的“單車”已有好幾十家!網絡大佬阿裏、騰訊、百度、滴滴等……打破了腦袋也要往裏麵塞錢呀!不過啥事不能隻是夜裏做美夢不麵對白天冷冰冰的現實吧!創業，投資，不把得失之賬算清爽，難免有一天要大難臨頭甚至虧得血本無歸的!老詹經分析以為，共享單車發展過程中，必然遇到三大不可控因素，倘若過不了這三關，那麽，紅極一時的共享單車很可能很快就會死翹翹，正如著名財經評論人吳曉波所預言：成為一個冷笑話。時下中國，要推行任何一種經濟模式，倘若不考慮政府態度即政策因素，不說你是低能，起碼，太不了解中國國情!即以前些日子如日中天的滴滴為例吧，好家夥呀，北京城裏，到處都是，手機一叫，立馬就到，別提多方便了!當此時也，滴滴老板和投資者們那可真是誌得意滿，笑得合不攏嘴，仿佛抱著一大金娃娃了!孰料網約車新規一出——京車、京籍、大軸距——三條硬杠子一卡，90%網約車主頓時灰飛煙滅!老板和投資者們隻有瞪眼歎氣，真真叫天天不應，叫地地不靈也!有人會說，網約車因為有出租公司及交通管理部門之間說不清道不明的老關係在，所以二者一聯手，就會整得滴滴隻有眼淚一滴滴往下滴的份，但共享單車不同呀，這玩意又沒有打破誰的利益格局，礙不著誰的事兒，哪裏會有政府部門被後麵的利益驅使會出來限製呢?那可不一定。

老詹曾寫過一篇文章，認為共享單車這種模式，在當前中國這塊土壤上有可能活不太長，因為，如此公共財物，使用缺乏監督。以上三筆賬，仿佛三道關，確實難估算。

共享單車的有些賬是算得出來的，但有些賬就算不出來或者說估計不清楚的。當然，企業可以派出人員，及時維修，但這麽漫山遍野，路邊牆角，到處扔得都是，怎麽維修得過來?如果大量擴充隊伍，又會付出多大成本?這恐怕也是一時難以估量的。

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