人工智能项目的“防坑”指南

这样买单的内科科室有动力，对于影像科既没有革人家的命，也可以把一部分不需要拍片的患者工作量减轻。

▌第三投：优质的头部客户

这里的关键是：垂直领域应用场景往往是千差万别的，AI投资看似是一个领域，实际上是一个横跨几乎所有社会生产生活领域的横向投资。

投资人想成为每一个领域的专家，是非常不现实的，那样判断项目是否具有投资价值，很大程度就是看项目是否有足够数量的头部客户，而且客户签单并不是简单的小批量实验性订单，而是大批量生产型订单。

例如车辆领域最好是前装市场订单。如果头部客户肯海量下单，说明产品已经具备了很好的可靠性，项目也就具备充分的投资价值。

又例如现在很多AI项目听起来应用领域很多，但是仔细一考量，会发现每个领域可能都是签了一两个小订单，客户只是出于各种原因，为了投石问路而提供了一些实验性项目，这样的订单其实不见得一定能够持续，需要对订单服务内容和客户反馈进行深入尽调分析，才能确定它能否在未来一年转化为批量生产型订单。

▌第四投：应用场景够low

没错，你没看错，不是高大上，而是够low。原因如下：

1、越low的地方，用重复人力劳动越多，解决的问题越简单，越适合人工智能当下的能力。

如果高大上的地方，要么其实是需要真正的“智力如创造力、分析力等”，现在AI根本做不到，要么其实用不了几个人，你用AI替代，也没有多少效率提升。

例如游戏设计其实很low，全是拼人力，拼时间，现在用AI来做设计了，一下子三天干完过去一个团队三十天的活儿，你说客户会不会买单?一定买单。

其实这一轮AI投资的秘密，就是“降本增效”，low场景从100个人降到1个人，缩减的是巨大的成本，高大上场景从1个人降到0个人，缩减的成本可能还不如雇个人。

而且越low的场景，越在社会上广泛存在，解决一个，就意味着全国乃至全世界有大量的类似场景，市场空间巨大无比。越高大上的场景个性化越强，很可能不适合作为产品。

其实理解了这个秘密，也就不难理解AI项目的技术替代性问题，其实只要你能用很低的成本，实现用1个人替换100个人，根本不用担心未来有什么新技术去取代你，因为替换1个人到0个人的收效太小，就算对手的技术实力极强，他为什么要做这个事儿呢?

世界上还有无数值得去做的，需要替换100个人的场景没有被挖掘。

2，越low越红海的地方，一旦用了AI就是全新的蓝海，而且别人还不一定进的来。

这里稍微再剧透一下我们的投资逻辑，其实我们投资的项目只有两类：管理咨询公司和小家电公司。

因为好投的AI项目要么是把AI用于B端客户的节约成本，提高效率，这本身就是管理咨询公司的活儿，只不过我们AI公司有了新的AI技术工具而已;

要么是把AI技术用于C端客户的生活，最好的载体就是小家电，可能看不起眼的传统家电，比如一个扫地机器人，增加了AI以后，就脱胎换骨，外形看起来还是那个圆咚咚的老样子，但是脑子可比以前好使多了，当采用了AI以后，硬件成本又会大幅度下降(因为可以用很便宜的通用传感器加复杂的工程算法实现来解决过去很贵的专用传感器搞不定的事儿)。

又便宜、又好用，一下子就把过去的红海变成蓝海了。

那些传统扫地机的厂商，想一下子具备AI能力，其实很难的，因为船大难掉头，也没有这个基因;AI厂商要进来做扫地机也没有那么容易，有先行专利壁垒，有工程化时间差。

因为AI的应用迭代不像互联网那么快，你几轮软件硬件磨合下来，至少半年到一年吧，有这个时间，人家先行者又弄出新东西新功能了。

这还不是说有钱就能加速的事儿。

3，Low的场景，反而适合初创团队，越高大上的场景，解决起来越不容易，越适合已经具备足够规模的企业。

就像谁都知道，打鬼子有好武器，直接上正规军最好，但是问题是一穷二白没有啊，正面战场那就不如看起来很low的游击战。

▌第五投：强大的工程和服务能力

这个问题也是很多朋友经常会疑惑的，因为大多数人认为，投人工智能投的是技术，特别是算法的领先……

（编辑：西安站长网）

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