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AI创企的“裁员潮”

年初,不少关于AI企业裁员的消息被爆出,虽然这些消息并没有准确被人们所证实,但名单上包括当红炸子鸡与AI流量担当明星企业,不禁让人感叹在市场表面如同华美的袍子下,AI行业也许同样爬满了蚤子。

在三年前,人工智能领域相关的投融资金额逐年增加,AI创企迎来了爆发期,在当时也有不少人士提出警示,对于这些企业而言,资本市场环境好要远远比用户市场环境好更为重要,当资本褪去之时,谁在“裸泳”便一清二楚。

媒体称,AI行业经历了三年的“野蛮生长”,疯狂扩张,“不理智”的弊端开始逐渐显露出来。换句话说,技术寻找场景落地进行商业化,要远远比在第三方调研公司刷排名、国际竞赛刷排名困难得多。

对于一些苦苦找不到商业模式的人,在没有传统企业基础的情况下,只好向互联网创业公司学习,但免费的服务协议,互联网的玩法,对于行业用户或合作伙伴而言更多是反感的。因此对于许多有算法技术的公司而言,学术派出身是先天的优势,但真正进入到商业市场之中,“大牛的IP”要得到用户的青睐,主要看的还是产品,尤其在长期的竞争中,IP的优势会逐渐变淡。

同时要将技术落地到垂直的领域之中,仅仅依靠算法服务,很难将企业做大,以安防为例,越来越多的算法公司在投入做硬件及软件产品。对于算法企业而言,友商及客户们纷纷在成立研究院做算法,无疑会让自家算法的优势不再明显,甚至差距越来越小。如果这时算法公司无法突破原有的性能取得更大的进步,形成自身的技术壁垒,恐怕也很难跳出“刷分拿融资”的怪圈,这是许多创企本身最大的困难所在。

一位AI企业负责人曾说过,当前安防项目建设,大部分资金都投入到了基础建设上,也就是前端建设,而后端的数据分析所占的资金配比5%都不到,创业公司想要用5%的资源去撬动对手95%的市场,难度之大可以想象。

除了自身因素及资本市场因素之外,用户将是决定AI或机器视觉能否在行业应用普及化的根本性因素。不可否认,通过人工智能实现更智能化的安防布控是可行的,但在实验室谈的技术理论,在现实需要考虑的东西需要更全面。

有用户反映,人工智能安防系统要大面积使用,需要突破2个关键性条件:一是技术完全超过人眼,实现准确高效;二是应用成本要低于投入的人力成本,要有显著的效益。目前来看,这两者都存在可以提升的空间。但是目前市场同质化的产品如同过江之鲫,AI创企要从中杀出一条“血路”,可能并非在象牙塔中来几场精彩绝伦的“辩论”那么简单。

2019年无论是安防市场还是资本市场,对于故事与情怀的触动基本已经免疫,在寻找场景应用落地的商场中犹如“神仙打架”,各家企业正各显神通,或许在2019年底时,当我们再次回顾,应该能看到更多理性化的AI企业。

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