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腾讯AI加速器招募再启,AI开放由工具箱变方法库?
时间:2018-04-13 21:08 作者:佚名 点击:

腾讯AI加速器招募再启,AI开放由工具箱变方法库?

  

  文 | 李永华

  来源 | 智能相对论(aixdlun)

  伴随AI开放平台兴起的除了AI创业大潮,还有“AI加速器”这个源自硅谷的舶来品。本土科技企业、知名国际加速器纷纷通过新设业务或分部的方式入局AI加速器,既有腾讯这样的航母级企业走出去寻找项目,也有微软加速器这样的外来者扎根本土培育优质项目。

  

  而随着腾讯的开启,AI加速器开始迅速升温。这种围绕AI能力开放的AI创业者扶持模式取代了传统支持力度有限的孵化器,开始大展拳脚,围绕AI加速器的竞争也拉开了序幕。

  4月13日,腾讯在2018腾讯互联网+峰会上宣布其AI加速器二期启动全球招募,在玩法上进行“升级”,聚焦医疗、智慧零售、智慧楼宇等赛道,同时也广邀农业、工业、旅游、环保、内容等行业合作伙伴的加入。在这之前的9个月,首期腾讯AI加速器29个项目整体估值从70亿增长到200多亿。

  而稍早前的3月,百度AI加速器第一期项目结项时一场声势浩大的Demo Day显示出百度把AI加速器提到了重要的战略位置。

  虽然还没有入局,但马云曾说过投资1000亿的达摩院真正要做的是把技术进行普惠,看起来,相互争斗不止的BAT在AI加速器这里的会战也一定少不了,催热“AI加速器”、最近又动作频频的腾讯则暂时处在领先位置上。

   AI开放玩法下,加速器一定会变热闹

  尽管在模式上AI加速器与创业孵化器有些类似,但“加速”而非“孵化”的特征更能决定它的热度。

  1、AI“并联式”技术特性给予AI加速器充分生存空间

  传统孵化器提供的运营指导对AI企业的意义已经不大,更高要求的技术细节调控、云计算和硬件平台支持已经无法被“孵化”所满足,加速模式应运而生。换句话说,孵化器解决从0到1的问题,加速器解决从1到X的问题,是做乘法的过程,相对于泛滥的、低门槛的孵化器,存在的必要性和价值大大提升。

  此外,AI技术作为泛概念存在是“并联式”的,能够多点开花,一旦数据、算力等基础问题被解决,创业者在“加速”下,很容易凭借“算法”等方面的创意创造出非常多有价值的项目,确确实实是可以被加速的。相反,虽然同属高技术行业,但例如飞机、发动机这种“串联式”高技术项目,其所有的投入都必须建立在之前的经验上,研发是反复累加验证的体力活,而不如AI一样可以依赖开发者的创新创意(有时候一个算法上的trick改变能够别有洞天),无法被任何加速。

  2、开放平台争夺用户已经同质化

  稍大一些的AI科技企业都在大力实施开放平台战略,其商业逻辑和争夺C端用户差不多,让更多“用户”来使用自己的产品,打造自己的AI生态王国。

  不过,初生时十分高大上的AI开放平台,在跟进者越来越多时,也陷入了某种同质化的竞争当中,很多时候,对“用户”而言,选择进入哪家平台是迷茫或者无所谓的。

  

  仅从市场角度,这对“获客”显然十分不利,你也开放我也开放,你标榜技术强大我也说自己技术厉害,并没有太多差异化“卖点”。于是,加速项目就成了“开放”关键词外笼络更多用户的差异化手段。腾讯可能率先认识到了这一点,提前点燃了AI加速器。

  除了开放技术给用户,还扶持用户加速用户成长,这种方式显然更容易赢得市场。

  3、拉人入伙不如创造伙伴

  引入加速器模式后,AI的开放多了一层意味,以前是市面上谁需要AI开放的服务就把它拉进来作为客户,现在变成了自己创造出伙伴来。

  其价值不言而喻,姑且不论耗费大量资源抢客户这个老生常谈的话题,对AI创业者来说,它们成功的几率甚至比普通互联网创业更低。只是坐在家等着用户上门,这些用户可能在来的路上就死掉了,这其中可能就包括一些有着优秀创意和潜力的公司。

  AI加速器的意义在于能够提前甄选到这些优质用户并加以扶持,除了丰富平台用户量获得生态优势,更重要的是这种“一手扶持”下获取的用户很容易成为平台的核心用户并带来更为紧密的生态效应,例如腾讯AI开放平台上的慧川智能、Bello智能招聘、追一科技等归属度极强的用户都来自于AI加速器。

  最终,创造伙伴让它们与平台先天联结,高替代成本造就了高用户忠诚。

   先发的腾讯,或给出AI加速器的几个内在要求

  AI加速器前景可期,但真要玩起来肯定不那么容易。从大佬企业腾讯身上,或许能够获得一些运营AI加速器普遍的、内在的要求。

  要求1:AI架构要为加速器留“接口”

  如果科技企业内部的AI架构的延展性本身不佳,与AI加速器这种技术+开放+扶持+众创多重复杂属性活动可能存在无法衔接的问题,其开展的效果肯定会受到影响。

  来看腾讯的案例。目前,腾讯对外宣称的AI的布局主要围绕以下三个层面展开:

  1)以AI lab、优图、腾讯云等部门为主体,主要搞的是基础技术研究;

  2)与腾讯社交、游戏、支付、云计算、零售等自有业务或生态圈业务相结合,在场景中把AI落地;

  3)在基础、业务层面上对外开放,连接腾讯内部和合作伙伴的资源与能力,打造生态。

  显然,AI加速器正是第三层面的主要载体,而腾讯经常对外表达的构建AI创业生态、扶持AI创业、助力AI技术产业化等概念,其实在AI体系上打开了链接外部、与外部互动的口子,同时又把内外部的层次理清楚避免混乱,为腾讯开放平台运营的AI加速器提供了诸多管理上、流程上、技术上的便利。

  百度的AI架构也有类似特点。而很多时候,受限于本身业务单一,例如360AI、小米AI、科大讯飞AI等,在AI布局上把基础研发、业务、对外生态等不同内容混合到一起(这并不一定是错的,有可能能够提高内部效率),仅从实操上来说并不利于对外延展出AI加速器。

  要求2:不只是“强资源”,更需要高匹配度

  做乘法加速自然比做加法孵化需要更强的资源支持力度,况且能够进入AI加速器的项目本身就不是初生牛犊,力度不够的资源已经无法推动了。

  但是,加速器提供的资源更需要匹配度。对普通孵化器来说,资金、人才、运营、技术等支持是通用的,而加速器所需要的资源带有浓烈的AI“个性”。从腾讯的案例来看,这种“个性”体现在:

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