随着万物互联趋势的不断递进，作为过去的消费电子和未来的物联网节点中间状态的智能硬件，在业内分析人士认为，它不仅有广阔市场前景，且智能硬件的市场极有可能成为继移动互联网后下一个入口的新兴行业。中国智能硬件行业似乎正在走向欣欣向荣，这股浪潮中不乏独角兽、引领者，不妨绕到独角兽背后看看，智能硬件创业该如何步步进阶呢？
见过很多创业团队，也听过投资人谈论他们眼中优秀的智能硬件创业团队，发现其实创业很不容易，尤其是智能硬件创业，除了创业这真正的热爱、激情、信念，还有众多可控的和不可控的因素左右着创业的成功。
一、作为创业者需要具备三个特质
首先，你要找到一个问题，一个你的企业想要解决的问题，这个问题必须也在困扰着其他人，而且这些人愿意花钱请你来帮助他们解决这个问题。简单说，就是你的产品能解决产品痛点。
第二，对于解决这个问题，你必须要拥有足够的热情。如果你的热情度不够高，那么在遇到挑战的时候，你就可能会轻易的选择放弃。
第三，坚持。在接下来的5-10年中，你所经营的公司将会遇到无数的挑战，经历无数次的失败。只有坚持下来，你才有可能在最终收获成功。
二、如何找准智能硬件创业方向
在14年上半年或者15年上半年智能硬件是特别劲爆的话题，现在看上去市场好像有点冷，想必大家都有所感知。
其实在星云智能硬件加速器的杨总看来，“真正做投资的行业人看起来其实也不算太冷。但是不管冷不冷，作为投资人，他感觉现在创业已经进入一个深水区，互联网创业或者移动互联网创业的风口真的已经过了。做硬件创业，现在是一个转型期，大家看到了曙光，只是路径还稍微比较长，还需要大家忍耐和克服。”
那么在瞬息万变的当下，找准创业领域显得尤为重要。未来智能硬件趋势在哪些领域呢？
星云智能硬件加速器联合创始人兼CEO杨海涛在中国智能硬件创新大赛实战对接会中表示，“在消费级硬件领域投资，他看好利用技术突破引领用户体验突变的，比如说无人机、平衡车等。还有与内容相关的产品，它们可以通过内容传播带来产品品牌爆发，如相机与美图，VR与游戏、体感与性、摄像头与网红等。”
粤科风险投资副总经理应世华则认为，“智能硬件依然是重点领域，未来智能硬件方面的投资更注重传感器和数据反馈，更加关注视频方面的数据处理。”
英诺创新空间总经理陈雷也同样表示，“他们会重点关注智能硬件领域。人工智能比较多一些，该投资趋势最好的时机是在今年下半年或者是明年。”
启赋孵化器投资总监翁绍斌认为，“万物互联一定是未来不可逆的趋势。从社会需求角度推进来讲，消费升级和工业升级领域里面会有大量的机会。”
360公司CEO周鸿祎在黑马导师营演讲中也表示，“万物互联（Internet Of Things）依然是未来的方向。”
三、智能硬件创业团队的标配是什么
虽然创业是一件非常困难的事情，但也有人从中获得了成功。这里引述来自Ideebank的CEO 谭斌的观点。
他认为，这些成功的团队无一例外都具备以下特点：那就是拥有一个有眼界的CEO，能把握市场的发展趋势，定义产品的方向；有一个很厉害的CTO，能够做出一个具有很强技术壁垒的产品，让竞争对手很难超越;另外还有一个市场营销能力很强的人。
他讲到，小米之所以能在移动电源领域杀出一条血路，就是因为他们在六十块钱这个价位上，做出了全金属和CNC外壳，这就是他们的竞争力所在。这与他们（紫米）的创始人张峰是一个具备很强的金属结构件能力的背景分不开的，这也是他们这个团队能成功的关键。
根据他的观点，强大如小米，如果没有把移动电源核心竞争力打出来，光靠价格也是不可能成功的。因此我们创业做产品的时候，一定要先找出自己跟别人的不同，突出自己的特点。而这些特点，并不是所有创业者都能挖掘并做出来的。因此说为何说这个创业团队最低配置是前提。
另外，他还提到近来火热的拍照无人机Hover Camera，他认为这款产品之所以能受市场的热捧，与其创始人在无人机产品上多年潜心研究有关。
无人机主要解决两个方面的问题：一是拍照;一是玩，而Hover Camera在拍照方面基本上做到了极致，且其核心技术不是一般的无人机团队可以做得到的，于是谭总断言这款产品一定会大卖。这无疑也体现出了团队的重要性。
四、针对智能硬件创业存在问题对症下药
360公司CEO周鸿祎在黑马导师营分享中，在他看来，当前市场的发展没有预期的理想主要原因在于智能硬件的创业者，在做智能硬件的时候思路是错误的。并且他明确指出了三大错误思路。
第一条：把一个传统的硬件联网就是智能硬件产品。
第二条：把一个传统的硬件放入一个智能芯片的智能硬件。
第三条：给一个传统硬件加一个APP的智能硬件。
对此，我们结合2016年中国硬件创新大赛实战对接会圆桌论坛嘉宾分享，作出以下总结：
1、投资人一致认为硬件免费，软件挣钱这个事不太靠谱。
李开复就曾经在给智能硬件创业者忠告中有提到，“谨慎看待硬件创业中的“互联网思维””。
2、一定要找到一个特别的场景，在场景中找到用户最强的痛点需求。
即创业者选择方向一定要谨慎，可以从专注地解决一个明确用户痛点的角度出发创业。具体如何在在场景中找到痛点需求，Ideebank的CEO 谭斌认为要特别注意以下三点。
（1）容易携带、使用频率高。
（2）消费者经常出现的场所、场景，比如床头柜、车内点烟器、办公桌、马桶等。
（3）抓住那些消费者不愿大声讲出来的痛点。
3、不是把硬件做了很多功能简单的叠加，那样的产品没太多价值，或没太多门槛和竞争力。
智能并不是硬件的目的，消费者用智能硬件是为了拥有更好的生活。千万不能把“智能”当做用户的需求，用户的需求跟产品的功能两者不一定是一样的。现在的东西加个芯片，加个APP，连上手机不表示它就智能了，更重要的是它真的是一个有用的东西。
4、创业团队一定要找到自己核心优势。
去做最核心，最优质，最擅长的环节，剩下的环节找优质的合作方和优质的合作资源来让完成。小的创业团队要通过建立自己的品牌和积累的用户设置壁垒，多关注数据和云，关注所行处业的细分市场。
5、不要低估硬件生产及供应链方面的难度。
智能硬件产品在量产过程中会遇到各种各样的坑。创新工场董事长兼首席执行官 李开复也曾在分享中表示，创新工场曾经帮乐视做电视的供应链，也曾经帮美图手机寻找代工和硬件人才。创新工场认为，量产、供应链方面的难度是不能低估的。
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人工智能创业项目有哪些
创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有那些，欢迎阅读与收藏。
智能家居
项目简介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。
自动驾驶系统
帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
指纹识别
指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。
指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
人脸识别
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。
智能信息检索技术
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
智能信息检索系统应具有如下的功能：
（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
拓展人工智能价值
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的`实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。
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