2017年，人工智能在国内掀起了不小的旋风。
投资人见面就会交流，“我们投资人工智能，所以了解XXX，我们投资XX项目”。
创业者也会说“我们是一个人工智能创业者，主要在XXX方向，有XXX技术”。
甚至很多投资机构争夺一个项目，一年内诞生了几只独角兽的奇怪现象。
然而，人工智能真的是投资创业的首选吗？
人工智能奇异现象
诚然，人工智能确实是未来的趋势。
根据Research and Markets的研究，2013年，人工智能的全球市场规模已经达到9亿美元。牛津大学也曾发表报告预测，在不久的将来，人工智能可能会占据美国近一半的就业机会。
巨头们也看到了机会，纷纷涌入。
微软小娜、阿里小米、脸书M、亚马逊Echo、谷歌助手、苹果Siri、IBM Watson等，无论是在硅谷还是在中国，谷歌、亚马逊还是阿里都开始了激烈的竞争。
然而，短短一年时间，所有的企业和投资人都变成了“人工智能初创企业”或“投资人”，这就有点奇怪了。这是跟风还是真的追潮流，还是为了融资而融资？
GPLP君见过这样一个真实的场景:
有这样一个创业者站在一个投资人面前，创业三年，换了三条跑道。2015年创业搞O2O，2016年搞消费升级。2017年，不用说，他也开始了他的人工智能事业。
变化之快令人惊叹。
不能说创业者及时调整方向是个错误，但就方向而言，这个方向和跑道是否适合自己是个问题。
投资机构也是如此。
去年有投资机构看消费，今年升级到人工智能也令人费解。你的技术积累和门槛是怎么跨越的？
说需要跨界思维可以理解，但是如何在竞争激烈的市场中获得自己的优势，GPLP君表示看不懂。
人工前哨智能助手
客观来说，2017年，GPLP君也学到了N多关于人工智能的知识。对此，GPLP君普遍认为，真正的人工智能离我们的生活还是比较遥远的。目前来看，或许智能助手更贴近我们的生活。
每天早上对着智能音箱说，请唱歌，舒缓中会释放出一段悦耳的音乐。许多人开始他们一天的工作。
智能音箱，更确切的说是智能助手，作为人工智能的前哨，正在走进我们的生活。
在硅谷，助理正在成为风险投资的新战场。
在硅谷，自2015年助理热潮以来，激起了创业者的热情。2014年，硅谷只有42个项目，而2015年有129个，2016年有数百个。
因为一个客观现实是，在人机交互还不能完全实现的时候，智能助手是第一步，也是走向人工智能战场的必经之路。
但是助理怎么了？
公开资料显示，智能助手是帮助用户完成任务或实现服务的虚拟助手。从输入来看，助手有语音输入和文字输入。技术上的区别是需要识别语音输入，将语音信号转换成文本。在相对安静的环境下，语音识别的单词准确率可以达到97%以上。产品场景上的主要区别是语音对话输入不需要打字，识别准确的情况下输入速度更快，可以解放手和眼，所以每个智能助手都有语音识别功能。智能助手的输出分为文本输出、图像输出和语音输出。目前智能助理产品最主要的方式是语音对话交互。
简单来说，智能音箱是人机交互的第一阶段，主要面向普通大众。
然而，目前微软小娜的成绩并不是很好，也就是说，它的语言识别能力一般。因此，智能音箱和智能助手的真正能力要想更进一步，必须在自然语言处理技术上有大的突破，让基于自然语言处理技术的智能助手更好地满足人们的需求，这被称为人机交互的第二阶段。
现阶段，从技术上讲，基于先进的自然语言处理技术的智能助理服务行业还处于起步阶段，特别是To B的行业智能助理还处于一片蓝海。如果能抓住这个机会，AI行业将再次诞生一批独角兽企业。
于是，无论是JD.COM还是阿里，包括小米，都开始做智能音箱。
然而这注定是一场巨人的游戏，虽然巨人的努力未必有回报。
历史经验证明，智能助手已经尝试利用自然语言处理技术直接服务C端用户，但效果并不好。
首先，由于C端用户的需求是极度发散的，不具备趋同性。智能助手很难覆盖很多个性化服务和长尾服务，需要人类助手的辅助，这样智能助手并不智能，反而显得有点“智障”，带来人力成本高，长期不可持续。
或许，专注于标准化服务是To C更好的选择，比如因为在订票、买礼物、订车、点咖啡、提醒日程、查询等标准化服务中，To C的体验更好，可执行性高，就像助理查询天气很容易，但如果你问它这种天气会不会造成航班延误，可能任何一个助理都无能为力。
毕竟，任何巨头都无法回避的一个客观事实是，语义的歧义和多义很难在短时间内解决。归根结底，现在的智能助手不具备逻辑推理能力，很难做到To C的极致服务。
其次，To C服务往往涉及大量的线下环节，比如点外卖、送花，都会涉及大量的第三方线下服务。第三方服务质量一旦无法保证，将极大损害用户体验。比如你订的花中途出现意外，怎么跟用户解释，就是一个问题。毕竟线上的AI智能助手公司很难解决线下O2O系统带来的用户体验问题。线下环节的加入，让业务流程更加复杂。
随着时间的推移，随着苹果、谷歌、亚马逊等巨头让更多的独立开发者去丰富自己的服务能力，或许随着技术的解决，巨头们将有机会解决用户的长尾需求。届时，To C会有很大的机会，还有Echo，Siri，Google Home等。会有一个美好的未来。
总而言之，这是一个漫长的发展过程，需要巨大的投入，无法预测何时能有回报。所以只能是巨头的游戏，普通创业公司只能望而却步。
目前风险投资比较谨慎。毕竟，面对智障，小娜还是萧冰。未来的时间是两年还是五年，谁也说不准。
但是如果巨头们把它用在自己服务的某个环节，或者实现To B的业务，自然可以避免这些问题。
以电商客服为例。
如果某个物品有任何问题，只需输入该物品的所有相关信息，无论哪个助手都可以通过文字或语音的方式进行解答，完全可以替代人工客服。
我们以旅游业为例。
如果一个旅客想去马尔代夫，根据数据库中所有关于马尔代夫的信息，旅游顾问可以轻松回复所有旅客的询问，旅游顾问服务客户的整个过程和体验都将在网上完成。
只要选对场景，消除线下环节，线上关闭服务，智能助手就能提高服务效率。这就是所谓的行业智能助手。在教育、医疗、旅游等场景下。，如果用AI赋能客服，可以实现可控体验。同时，在特定场景下，需求非常收敛，达到了意想不到的效果。
另外，如果从本质上来说，助理不是万能的，需要落实到具体的环节或岗位，因为助理对行业的赋能本质上是To P，也就是对专业人士的赋能，比如销售专员、老师、医生等。用AI赋能这些专业人士，可以大大提高他们的生产力，包括问答效率、前端激活留存率、转化效率等。，从而减少自己无所畏惧的时间浪费。
但是为什么自然语言处理技术可以大大提高这些专业的生产力呢？
由于不同于常规的解决问题和推荐知识的方式，自然语言处理技术可以模拟人类交互的场景和语境，大大增加了C端用户的真实感、亲近感和场景感。
比如说。
在营销场景中，通过行业智能助手帮助B端客户设计一套完整的用户互动营销方案，可以高效地帮助B端客户获取客户、激活客户、留存客户、变现客户、推荐客户，起到实时服务客户的作用。
除了营销场景，还有汽车、家居、娱乐、硬件等很多场景。也正在被探索。相信在不久的将来，基于自然语言处理技术的行业智能助手将在各行业大放异彩。
看到行业智能助手的广阔市场，自然语言处理技术的助手也实现了从To C到to B的战略升级。
智能助理的未来
人工智能的应用和前景，我们不需要多说。
毕竟在人力成本增加的前提下，人工智能或者智能助手会不断提高工作效率，能给用户带来更好的体验，降低成本，提高效率，自然有更大的发展机会。
但是谁能抓住这个万亿美元的市场和机会呢？
遗憾的是，根据GPLP的调查，目前国内真正利用AI和深度神经网络算法开发自然语言处理技术的公司不超过10家，而且大部分都是巨头。
创业难，对创业者的挑战和压力更大，或者说创业者如果有机会，也需要大量资本的支持。
其次，对于目前从事自然语言处理技术的几家公司，如助手来也、追一科技、突突科技、三角动物科技等。，大家都还在探索过程中。业内人士分析，自然语言处理技术的应用还处于蛮荒时代。
尽管竞争压力很大，但创业者还是有很多机会的。
虽然微软等大公司在语音交互领域已经领先，但是大公司为了在平台上获得用户和聚合流量，都在做横向的规模扩张。创业公司如果进行深度开发，还是有很多机会的。
然而，主要问题仍然是核心技术的突破。当然也包括场景的选择，互动的次数和需要的知识内容，这是场景选择的两个重要维度。
目前市场上，有专注于客户服务的，有为企业服务提供人机交互解决方案的，也有为汽车、家居、手机等硬件设备提供人机对话和决策服务的。
不同的企业因不同的服务场景而诞生，但每个人都在探索自己专用的场景。
“他们根本谈不上明显的竞争关系。竞争更多的来自于开发场景时触碰到了原有领域的边界。利益相关者通常是相关领域的传统参与者。目前作为行业智能助手的人工智能企业之间并不存在所谓的直接利益冲突。这不是蓝海吗？”业内人士告诉GPLP君
前景是光明的，但实现起来并不容易，因为整个行业缺乏可持续的商业模式。
目前，在行业智能助手领域，主要的商业模式有:
A.客户定制产品要交一笔定制费，然后每年交一笔服务费。
B.客户在项目前期需要支付开发费用，之后会按照产品带来的月活收取费用，也就是继续与客户分享产品创造的附加价值。
不过这两款能不能出来还是个疑问。
举个简单的例子，用户先支付所谓的项目费，但这只是基于项目定制化开发的收费，然后再根据产品效果付费，这是一个挑战。如果向B端客户收取创造的业绩、增加的月活、留存等“服务效果和价值创造”的费用，相当于一种利润分成，这对企业来说是一个很大的挑战，因为一开始说服对方接受这个项目的付费本身就是一个问题，有需求的巨头完全可以自己开发。
其次，这种模式能否持续创造价值？
技术需要不断更新和突破。在技术没有突破之前，客户很难准确衡量效果，效果存疑，那么如何持续创造价值？
“大部分技术领先都是暂时的，不能作为核心壁垒。将商业模式导向升级为产品导向是我们的优势。有了AI和BI的赋能，拥有专业的团队，与超高执行力的客户并肩探索和挖掘客户场景，是我们的优势。未来行业智能助手的商业潜力是巨大的。”该助理也CSO坦言。
总而言之，行业智能助手潜力无限，但创业难，需要创业者和投资人耐心挖掘。
