人工智能项目的“防坑”指南

其实，目前这一轮AI热潮的理论基础在08年左右已经被学术界解决，可以认为是大树枝干已成，各种算法无法都是些旁支或者叶子，并且学术上有优质论文支持的算法，在实际中未必有任何实用价值，因为学术论文的前提假设可以自己随意设定，而实际完全不同，任何算法脱离了前提假设都没有存在价值。

既然算法并不重要，也就是说目前的AI在实用阶段其实没有算法的本质区别，产品和产品的区别，主要就体现在工程化能力，也就是实际场景中，各种限制条件，把学术论文天马行空的问题，变成了有大量明确前提的问题，这就是所谓工程化，既包括了算法的实际落地能力，也包括了项目团队如何综合运用各种软硬件资源，搭建有效、可靠的产品。

这一点非常重要，因为产品不是学术研究，必须完美应对各种现实的不完美，这必须是创业团队有多年的工程经验(未必是AI工程经验)，因为只有这样的团队才会有足够敏感度去预感产品中的坑，并且尽量规避，提高投资效率。

工程化能力，在互联网项目里基本上不用特别考虑，不过也有例外，例如摩拜和小黄车的作战，在我看来，小黄车的败北除了创始团队因素以外，更重要的就是工程化能力和经验不足，摩拜很清晰地认识到了，共享单车作为一个物理设备，一旦投放市场后，其稳定性、可靠性非常重要，所以从智能锁设计，到车体加固等都远胜小黄车。

AI的运用，比共享单车要复杂更多倍，从软件到硬件，从环境感知到行为决策，每一步都要考虑复杂的现实情况，软硬件的鲁棒性等等。

如果创业团队没有丰富的工程化能力和经验，就会持续不断掉到坑里。

而投资人如果没有过工程化经验，就很难设身处地去理解工程化的重要性，不过也不要紧，人不一定有自身体验才能行动，只要认识到工程化之重要即可。

服务能力也是一样，ToB项目一半是产品，一半是服务，往往一个AI项目在其发展的不同阶段是不同的，借用好友AI圈知名创业者和思想家鲍捷博士的比喻，AI项目好比毛毛虫，小时候的商业模式是吃叶子，长大变成蝴蝶的商业模式是吸花蜜，虽然蝴蝶很美，但是要求毛毛虫去吃花蜜是不可能的。

（编辑：西安站长网）

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