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大中华区的人工智能初创公司拥有强大的本地化元素——包括语言、数据、内容、云服务、定制、应用程序和生态系统，可以满足与世界其他地区截然不同的终端用户需求。但是，一直不断地投入定制化服务来满足客户需求也导致这些公司很难实现盈利。9月27日，Gartner研究副总裁蔡惠芬（Tracy Tsai）分享了Gartner的最新报告Market Guide for AI Startups, Greater China（《大中华区人工智能初创公司市场指南》），深入剖析了大中华区人工智能初创公司的市场发展情况。  Gartner研究副总裁 蔡惠芬（Tracy Tsai） *由于人工智能技术包含的层面广阔，该报告较为偏重人工智能软件的应用领域，而例如自动驾驶、机器人、无人机或芯片等硬件部分并未过多涉及。 如何定义初创公司？ 首先让我们来看一下到底什么是“初创公司”？ Gartner定义中的“初创公司”通常需要满足三个条件： 1.成立时间在十年左右； 2.独立公司，而非依附在大集团下的子公司； 3.公司营业额达一亿美金。 市场趋势  此份报告总结出四点市场趋势： 第一，从托管式的解决方案到平台式提供的解决方案。 “以智能机器人为例。当企业把所有开发智能机器人的工具都设计好后，客户只需要设立其必要的业务场景的具体名称，即可非常简单地建立自己的智能客服机器人。减少人工定制化的资源耗费是一个趋势，可以有效加速业务营运速度。”蔡惠芬解释道。 第二，将人工智能融入进超级自动化的业务流程中。 过去的人工智能更像是“感知”，即可以听得懂人声、看得懂文字、看得懂图形。未来更多的人工智能会向如何能够融入到认知的一部分、能够协助流程进行关键性或可变化性的决策支持提升。“过去一个业务流程可能是比较规则式的，但人工智能中的文字与计算机视觉的辅助能够根据所输入的内容来判断'这是什么样的情况，应该要走什么样的流程’。”蔡惠芬讲到。 注：“超级自动化”是Gartner创立的一个名词，表示任何业务与IT的流程只要能够自动化都变成自动化，即创新自动化。超级自动化不是一个单一软件的自动化，而是流程与流程之间交接的自动化，还可能是部门功能之间的自动化，甚至是公司内部与外部连接的一个自动化。例如，越来越多的人工智能会融入到其它不同的软件，如“机器流程自动化”或“智能业务流程管理”或“平台整合系统”，当越来越多的与业务流程相关的软件使用人工智能来协助这个过程更加的智能时，我们就称它为“超级自动化”。 第三，会有越来越多的本地化人工智能解决方案出现，以迎合市场需求。 “本地化需求不只是文字的内容，还包含法规和业务流程等。这时我们如何提升这个企业的竞争力呢？我们会支持企业在法规允许下，能够研发出更先进的应用解决方案。这就是我们看到的人工智能持续在做更深入的本地化人工智能解决方案，以此来迎合这个市场的需求。”蔡惠芬表示。 第四，会出现越来越多低代码或无代码的开发者使用界面。 在未来，越来越多不具备专业能力的人才会进行人工智能的开发或使用人工智能工具。“它可能是一个业务人员，可以使用非常简洁的无代码或少代码的使用者界面，用拖拉或是稍微简单的训练就可以很快创建自己的人工智能应用，这是一个非常明显的趋势。”蔡惠芬这样说。 市场情况分析  在市场情况分析方面，报告指出五点： 第一，人工智能市场较为零碎，很难被切分成一个单纯的部分。 “很难说它就是一个单纯技术，是做自然语言或者是计算机视觉；也很难说它就是单独在金融业。因为金融业又分得很细，是在做保险还是在做信用呢？是在做欺诈还是在做内容检视，还是在做贷款核准，还是在做机器人客服呢？”蔡惠芬举例解释道，“事实上这个市场是很广的，几乎每一个都很零碎。” 第二，很多初创公司会采取“竞合”的合作方式，即会有合作跟竞争同时存在在一个环境中的。 蔡惠芬认为，在未来很难会有一家公司可以满足所有的企业需求，因此与第三方合作是一个不可避免的大趋势。一个人工智能初创公司可能与应用的系统整合商合作，也有可能与之竞争；还有可能去辅助云平台架构的服务提供商，但也可能某种程度上他们在竞争同一个客户。 第三，很难通过第三方提供的客户成功案例来验证初创公司的水平。 “有时候一家银行的成功案例会被很多初创公司同时使用。为什么？是因为银行本身也要寻找合适的合作方案，所以可能试过很多家。每一家都会说'我曾经跟这家银行实验过’，可到底怎么样是最好的？我们其实也没有办法从中看出到底哪一个最成功。所以其实最好的方式就是企业在使用“成功案例”的时候，还是要通过他们本身已有的第三方合作伙伴去验证，或是跟这家公司认识的人直接去验证。”蔡惠芬作出解释。 第四，初创公司之间采取合作的方式，通过客户共同创造一个新应用领域的解决方案。 据介绍，这种成功模式是持续发生的。具体来讲，一个客户愿意分享他们的数据，请第三方的初创公司帮他们成功开发出模型、然后建立应用。等成功后，这家公司就可以基于其成功经验再去开发下一位客户。 第五，用多样化的定价方式满足客户的需求。 初创公司都希望能够吸引客户，让客户看到最适合他们需求的报价方式。 报告结论 我们再看一下报告得出的两个主要结论： 第一，中国消费者对新技术和新产品的采用意愿非常高，这一点会激励中国的人工智能初创公司不断增强人工智能应用的创新。蔡惠芬解释道，任何一个人工智能应用都需要大量的数据，不同于其它国家或地区，中国的消费者可能是一般企业的员工，他们很愿意分享他们的数据、使用一些应用载体以获得便利性或个人化服务等。消费者的强烈意愿促进了中国人工智能公司的创新和发展。 第二，由于在产品差异性、客户服务等一些关键部分上提供的信息不足，以及公司官网英文界面的缺失，外国公司或是一些IT咨询领导者在评估人工智能初创企业很难验证这家公司的描述与其实际情况是否一致。“Gartner在中国看到很多初创公司在描述其产品或服务时，可能只是在描述他们提供的技术部分。但是从技术部分上看，很难判断这家公司的优劣以及与其他竞争者的差异化优势到底体现在哪里。”蔡惠芬说道，“还有一些全球性公司可能需要采用中国一个比较本地化的人工智能解决方案，但是他们发现获取这样的信息非常困难，因为很多人工智能公司的官网与内容信息均以中文为主，英文界面比较缺乏，因此外国企业获取中国本地人工智能初创公司的信息是非常困难的。” 对此，Gartner也给出了一些建议： 第一，当一家全球性公司、特别是本地公司希望生产出一个好的本地化应用，同时拥有良好的用户体验时，企业应考虑使用当地的人工智能初创公司。 第二，在评估本地初创公司的时候，需要非常清楚地定义出其一流业务的需求是什么。进而根据它的业务需求去验证这家初创公司能够提供的支持（包含语言、业务领域场景的理解以及成功案例）是否符合自身需求。 蔡惠芬认为，如果要在大中华地区进行运营，人工智能初创公司应考虑使用中国本土的解决方案，针对本地市场的需求进行相应的应用开发和设计。“中国实际上在语言、数据、文化亦或是生态系统方面都有很大的本地化需求，如果没有根据本地化需求去研发一个定制化解决方案，企业可能行不通。”她说道。 大中华区人工智能初创公司技术领域分布  Gartner 2021人工智能技术成熟度曲线（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021） 如上图所示，Gartner高级首席研究分析师Shubhangi Vashisth表示：“人工智能的创新速度飞快，技术成熟度曲线中一半以上的技术将在二到五年内成为主流技术。边缘人工智能、计算机视觉、决策智能和机器学习等创新都将在未来几年对市场产生革命性的影响。” 而在大中华区，人工智能初创公司在计算机视觉领域是处于赛道前端的。究其原因，蔡惠芬告诉我们，由于政府有很多安防需求，所以需要应用计算机视觉公司的解决方案。“大中华区的人工智能初创公司，尤其在人脸、计算机视觉、商品辨识、物件辨识或者行为、影片方面，做得特别强。”她说，“因为国内有太多的数据在支持这些公司能够做好他的模型，然后改变他的模型。客服机器人也是，我们可以看到不管是手机APP或是打电话，有很多的机器人在做客服。无论是语音的，还是文本的客服，都做的非常成熟，例如12345政务服务便民热线。” 大中华区人工智能初创公司的困境 ：被需要，但是难获利 据蔡惠芬介绍，与美国或是欧洲地区相比，大中华区人工智能初创公司在数量上是名列前茅的。由于资本市场与市场需求对人工智能的呼吁一直非常强烈，人工智能初创公司得以持续出新。甚至有一些过去不是做人工智能的公司（例如，办公系统自动化公司），为了向其客户证明自己具备提供人工智能的能力，都纷纷自称为初创公司，以募得市场资金，同时踏入人工智能领域。对于很多公司来说，无论是主要销售人工智能技术，还是人工智能技术支持他主要销售的技术产品，都一定会跟人工智能沾边。由此可见人工智能在大中华区市场分外受欢迎。但是，这类公司的获利难度也着实很高。在蔡惠芬看来，很多初创公司必须要投入大量的资金成本及资源去开发、雇佣员工、建模，但当它做完了解决方案之后就会发现，竞争对手很快也做了一模一样的解决方案，所以就不得不再投入更多不同的定制化内容来满足客户的需求。“一直不断投入这种定制化来满足客户的需求，在创造新应用的情况下就变得很难获利。”蔡惠芬如是说，“获利的一种情况是人工智能初创公司已经有足够的产品能力能够符合客户大部分的需求了，这种情况比较容易获利。可问题是它一直都还没有办法完全符合，因为一旦符合了，很多竞争对手就推出类似的产品，所以它必须要一直不断投入、研发新的场景或是新的应用，就导致获利变得很难。” 研发标准工具平台以增加获利机会 定制化服务使人工智能初创公司耗费掉大量的人力和技术资源，那么这一弊端应如何克服呢？蔡惠芬指出，要克服这个环节的亏损，必须要“想尽办法做出标准工具平台的概念”。也就是说，初创公司是否有办法把其自身的能力释放出来、做成一个标准开发工具或开发平台，协助客户较为容易地自己进行开发。“这才是一个长远之道，要不然我（人工智能初创公司）每一次、每一件事情都要帮他（指客户）做定制化，这当然很难。”蔡惠芬表示。不过，蔡惠芬同时也指出，对于一些没有做过的场景，虽然还是要做定制化，但是这种情况是会趋缓的。“刚开始的时候，由于没有太多的标准化，初创公司会有很大的亏损。可现在我们可以看到很多技术已日趋成熟，比如人脸识别或机器人客服。所以像这种成熟的应用，就可以转向我刚刚说的，用工具、平台的方式协助客户能够很容易地自己开发，这样就可以缓解所谓亏损的情况、能够增加他们获利。”她说道。 人工智能初创公司成功的“必备项” 最后，蔡惠芬还提及了成功的人工智能初创公司需具备的三点基本因素： 1. 一位拥有明确策略和方向的CEO “我看过很多为了尽快有成功案例或者想要给客户很多成功案例，就大量接客户的公司，但是这直接导致其耗费自身很多资源，是很危险的做法。因为当公司的走向开始变得不明确的时候是很难成功的，更难获利。”蔡惠芬说道。 2. 拥有过硬的技术 3. 能够有效留住多元化人才 “我说的这个人才，不仅仅是技术人才。Gartner发现，在成功的人工智能初创公司中，具有优秀策略性营销人才的公司占很高比率。因为如果没有办法说清楚价值在哪里，再好的产品也无法获得成功，所以多元化的人才，并不仅仅是指技术人才，还包含策略、销售等人才。”蔡惠芬作出解释。 点“赞”和“在看”给我鼓励和一朵小黄花 |
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