智(读：zhì)能插座

公牛插座商业模式？商业模式就是，连锁加盟，经销商分销模式未来的人工智能有哪些商业模式？最近一直在思考一个问题，即人工智能时代，商业应该如何创新，才能既得以获得人工智能增强人类的红利，又能让这种红利普惠人类商业和经济，而不是加大两级贫富分化

公牛插座商业模式？

未来的人工智能有哪些商业模式？

在{pinyin：zài}人《rén》工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式，未来的商业模式有哪些呢？人工智能行业未来的投资机会如何把握呢？

在人工智能时代，从《繁：從》 AI 技术到商业转化，创造下一个万亿（繁体：億）级产业，已经形成了一张包含八大要素的全新价值地图。企业家、创业者、投资人的成功与否，从某种程度上来说，与是否能深刻理解其中的[de]8个关键价值创造节点有关。毕竟，这是 AI 驱动的新商业时代，有 AI 特定的创新、创业、创投的逻辑和机会。

从技术源头创新，到dào 整合技术平台，再到商业解决方案，以及用户和客（拼音：kè）户的场景应用，这张价值地图上的任何一个节点，都是个人和企业创业、创新、投资、转型、升级的巨大机会。

1澳门新葡京、开源【pinyin：yuán】技术平台

今天，大多数的技术进步都不是封闭的创新发明，技术《繁：術》的跨界、聚合（繁体：閤），以及技术的指数级增长，都受益与底层核心的共创共享。因此，很多 AI 技术其实就是开源技术催生出[繁：齣]来的新干线。

例如，Linux 是开源软件的鼻祖，之后很多世界著名的软件，如安卓以及今天的很多 AI 软件，都有它的基因。再比如 Hodoop，也是一个开源的软件平台，它是全球最大客户管理公司 Salesforc澳门巴黎人e 用来开发 AI 客户的做大数据管理的基石。这个价值模块的价值创造者，大多是科技极客和 NGO（非政府组织）机构，比如 Hadoop 就是由 Apache 公益基金(读：jīn)来支持的。

2、核心技术创(繁体：創)造

人工智【拼音：zhì】能的核心技术有四大类，包括：

（1）、软件，如语(yǔ)音、图像等感官识别技术、自然语言处[繁体：處]理，以及它们的合成、高级算法、数【练：shù】据训练等；

（2）、硬件，包括深度[pinyin：dù]学习的专用芯片、传感器、ICT、IOT等；大数据，如数(繁：數)据汇集、存储、计算、可视化等；

（3）、云计算，云本身是网络、互联网的一种比喻，云计算是指一种新的机遇互联网及相关服务和交付方式，可以实现世界杯每秒 10 万亿次的运算。每一项技术都有其非常深的技术根系和深浅等级(繁：級)，比如，算法。世界上最简单最初级的算法可能就是1 1=2，几岁的小孩都知道。而世界上最复杂的算法也分为不同级别和流派。

在业界，算法从简单到复杂还有不同的方法论。例如，符号主义【yì】与数据建模、专家系统有关，经验主义与（繁体：與）统计建模有关；连接主义与神经{繁体：經}网络有关。未来，也许创新者还会在某一种方法论上继续突破。

这个价值模块的【拼音：de】价值创造者，包含了长期扎根技术研发的商业巨头、大学和研究机构。例如，谷歌的 AI 深度学习产品、英伟达、高通、英特尔等公司的 AI 芯片，微软、苹果、科大讯飞等公司的语音 AI ，华为 5G（第五代移动通信技术）下一（拼音：yī）代 ICT，斯坦福、伯克利、多伦多等大学的基础研究等。

3、开放（pinyin：fàng）技术平台

开放技术平台就是核心技术创新（拼音：xīn）者，向第三方公开自己软件或硬件的 API 或者函数，第三方开发者可以在上面直接开发各种商业应用，而无须从 0 研发，有效地实现了技术的快速商业化。特别是(pinyin：shì)在互联网时代，开放技术平台(tái)促进了互联网技术和电商的爆发式增长。

今天，AI开放平台也将成为技术商业化的重要创新xīn 环节。 例如，IBM 的开放沃森分析平台，可以为第三方提供大数据分析功能；脸谱网的wit.ai 开放平台，可以为第三方提供大数据分析功能；科大讯飞的 AIUI 开放平台，为创业者提供了基于 AI 语音功能，可服务于机器人、儿童玩具、电视质控，以及智慧教育的商业应[拼音：yīng]用。这个价值 模块的价值创造者，大多是由实力的 AI 核心技术公司，也有由它们组成的公益组织，如由硅谷几个企业领袖启动的 Open AI 。

4、技术操作《拼音：zuò》系统

自从人类发明了计算机，开始用技术解决问题，改变世界，技术操作系统就变得至关重要。它通常涉及信息的微处理、存储、极速赛车/北京赛车文档与进程管理等方面。PC时代的技术操作系统Windows、Linux，移动互联网时代有安《pinyin：ān》卓、ios。

今天，谷歌的 TensorFlow （腾三幅）开放平台，被称为 AI 的安卓系统，谷歌自己和第三方都可以在上面开发各种基于 AI 的 APP。人工智能时代，AI 技术操作系统包括连接[拼音：jiē]、交互、存储、云[繁体：雲]端一体化等要素。换言之，是指以物联网为基础的万物互联，代替了原有的互联网和移动互联网连接；以语音、图像为主的自然交互，代替了鼠标、键盘、触摸等本地存储；强大的并行计算，代替了le 执行顺序的技术。

因此，除了手机、PC 等多屏端口的操作系统外，还新诞生了基于云计算的操作系统，涉及存储、计算、调度（弹性技术、DOCKER）、安全（区块链，确保安全真实）等。 这个价值模块的价值创造者，大多是那些在互联网时代积累了客户界面端和大数据资产的企业，例如，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、脸谱网、苹果、华为，以及生产核心硬件如GPU（图形处理器）的英伟达等，谁会真正主宰未来？

AI 世界的技术操作系{繁体：係}统竞争的大幕才刚刚拉开。

5、应用解决方案(àn)

这是技术能否实现商业化的关键环节。通常，任何一个有价值的新（pinyin：xīn）技术，都有多个应用。早期电的发明，从点灯照明的应用，到今天成为人类生活和工作无处不在的能源。互联网技术也《yě》是从简单的信息链接开始，渗透所有行业，如吃、住、行、医、教、娱等领域，为无处不在的问题提供新思想、新方法、新能量。

今天，AI 要想解决人类尚未解决的难题，就必须先准备好无数种从技术到(pinyin：dào)商业的解决方案。例如，在 B2B 领域，如何用 AI 对癌{pinyin：ái}症做出精准预判和治疗；在 B2C 领域，如何用 AI 助力个人发展。同时，应用解决方案要既有功能性的，也有入口平台型的，如苹果的 Siri 、今日头条等。

这个价值模块的价值创造者，大多是商业解决方案的引领企《读：qǐ》业，它们往往率先采用新技术，解决商业问题。例如，GE 用 AI 解决能源效率问题，阿里巴巴用 AI 解决城[练：chéng]市交通拥堵问题，亚马逊用 AI 解决高效零售配对问题，IBM 用 AI 解决医疗问题，科大讯飞用 AI 解决教育问题，谷歌和百度用 AI 解决无人驾驶问题等。

6、商业运营[繁体：營]系统

商业运营系统是建立在技术[繁体：術]操作系统之上的商业生态模式。用技术解决问题，只是商业的第一步，而企业如何用技术解决问[拼音：wèn]题，持续解决问题，并创造竞争优势，就形成了一个闭环的商业运营系统。这是技术商业(繁体：業)化最本质和最关键的创新环节，大多数技术商业化的不成功和掉进两个“死亡谷”的悲bēi 惨命运，就是因为没有科学地设计“商业运营系统”。

过去，这个系统就是商学院教的“标准商业模式”，但是，自从有了互联网和人工智能，组成商业模式的要素发生了根本的变化，因为新技术颠覆了原来的商业逻辑和市{shì}场逻辑。例如，过去，对客户进行细分是商业模式中的要素，但是，有了 AI，它就可以(读：yǐ)在大数据中自动识别和管理客户。因此，商业运营系统的智能化，就成了 AI 商业非常核心的驱动力和关键要素，也就是新 BOT 驱动的解决客户[hù]痛点、运营痛点和生态痛点的商业运营系统。

这个价值模块的创造者是所有参与技术商业化过程的创(繁：創)新者。因为，通常创业者或企业家都需要对“如何解决问题、如何实现收益”设计一个商业运营方案，已获得持续发[繁：發]展和增强竞争优势的闭环模式。

7、用户[拼音：hù]场景应用

这是人工智[练：zhì]能时代市场的新形态。过去【读：qù】，一部手机只要能卖出去，不需要讲究诸如“在什么地方使用”、“如何使用”都能够问题，因为，手机的功能就是通话。但是，今天，手机需要用来在国外看新闻、在演讲中做翻译，因此就必须能够在一定的环境和场景下，解决更细微的《读：de》问题。

例如，当使用者身在国外时，就会获得 AI 关于宽带使用或吃、住、行等方面的帮助，在翻译时，手机就不只是一个简单的通话硬件，而是一个交流的(de)伴侣。同样，亚马逊的 Alexa 音箱、科大讯飞的听见或灵犀，不但是一个家庭的智能管家（帮助节能环保），还可以充当购物《练：wù》向导（让你《读：nǐ》更高效地消费（繁体：費））的角色，或生活助理（更方便潇洒地实现吃、住、性）的角色。因此，用户场景是设计“商业运营系统”功能和界面的必备要素。

这个价值模块的价值创造者非常特殊shū ，他们不但是企业的创新者，而且还是消费者、供应者等生态成员的参与。因为 AI 的爆发，共享经济将更深刻地渗透和影响每一个人的生活和事业。可以说，没有用户场景的解决方案，很难完全解决用(pinyin：yòng)户和客户的痛点《繁：點》问题。

8、用户动（繁体：動）态数据循环

这是 AI 动态价值地图最显著的特点：从用户场景获得的用户动态数据，将成为“喂养“机器学习、”生长“ AI 智慧不可或(huò)缺的营养成分。这就好像 AI 的存活需要呼吸氧气一样，一旦没有了动态数据，AI 将无法学习，并将失去【拼音：qù】生命：相反，如果有了动态数据的无限循环，就能形成 AI ”越用越富“的养分原料，并成为以上七大要素源源不断提高可持续创新能力的重要原料。这个闭环的无线循环，能赋予 AI技术和 AI 商业强大的生命力。

上面总结了八个关键的技术点，简单来说，现在《读：zài》的的AI行业有三种模型：

1澳门金沙. 人工智(读：zhì)能创业公司#28AI Specialized Startups#29

这一类创业公司《sī》主打的是专精#28Specialization#29，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。人工智能和其他创业方向不[pinyin：bù]同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定《读：dìng》领域分一杯羹。

举几个这两年做的很好的公司，比如做法律智能的Ross Intelligence和用深度学习解读基因相关数据的Deep Genomics。这一类AI创[繁体：創]业公司基本都是由教授 学生，或者是从学术界出来的人在某个领域用人工智能手段进行改革。所以这一类公司走的是“传统的创业公司的商业模型”，在能获得市场关注和盈利前，基本都还是靠投资人的钱。而拉投资一般也靠创始人的声誉背书，短时间内收入模型和盈利[lì]模式一般比较模糊。

怎样才能获得足够的市场份额？这不仅要重造轮子，还要开发出直击某个痛点的模型来改变现在的市场。如果在特定领域能够做大做强，可以通过市场分割向特定群体收费，比如Ross Intelligence现在和某律师事务所有合作并拿着他们的投资，未来就可能向需要法律咨询的{拼音：de}个人用【练：yòng】户收费。

但退一步说，这一类的创业公司在获得一定的市场份(pinyin：fèn)额后就会被大公司收购，因此不一定会走到需要成熟的商业模型那个阶段duàn 。

题外话，从学术界孵化的创业公司一般都是一个教[jiào]授 两至三个PhD学生作为创始团队比较多。比较典型的例子有Hinton的DNNResearch啊，Andrew Ng的Deeplearning.ai#28某种意义上的startup#29等。从市场角度来看，因为较高的技术门槛，这个领域有机会出现百花齐放的现象，很难存在垄断但也不会出现充{chōng}分竞争。

2. 人工智能平píng 台#28AI Platforms#29

科技巨[繁体：鉅]头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精#28specialization#29不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的（pinyin：de）AI平台，主要由几个组件构成，相信很多读者一眼就可以认出下[读：xià]面这个图。

图《繁：圖》片来源: Data Science Association， Currently hosting Dallas Data Science Conference 2017

1、微(wēi)软:

Microsoft Azure Cognitive Services: 微软认知服务集合了多种智能服{拼音：fú}务API，比如机器视觉API，比如情感分析API等。使用微软认知服务，你可以调用API来完成很多人工智{拼音：zhì}能任务而不需要[yào]自己去编写代码。

Microsoft Machine Learning Studio: “微软机器学习工作室”是一个集成了多种机器学习算法的在线平台，你可以很轻松使用它做很多机器学习相关的任务，完全不需要任何代码。不仅如此，你还可以将模型嵌入到其他Azure上面的程序中，也可以[练：yǐ]开放模型API供其他用户直接{读：jiē}使用。

2、谷歌《pinyin：gē》:

Google Cloud Platform#28谷歌云（繁：雲）平台[繁：颱]GCP#29是一个和微软产品比较相似的产品，也提供类似的服务和产品。用法也非常相似，用户只需要调用API即可完成语言情感分析#28Sentiment Analysis#29等人工智能任务。

3、亚《繁体：亞》马逊:

作为云平台巨头的亚马(mǎ)逊也有对标的产品，叫做 Amazon Machine Learning#28AWS-ML#29。无须赘述，和微软谷歌相似，AWS的《练：de》产品功能也非常相似。但因为（繁体：爲）亚马逊云的成熟，似的使用亚马逊的机器学习API相对方便一些。

所以不【读：bù】难看出，科技巨头的de 主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说 微软

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