建立AI启动:现实与策略

人造智能当然是科技界的愤怒,新闻界充斥着AI企业家的故事,在被其中一个巨人收购之后,往往是创业初期的早期。
一如以往,建立创业公司的现实是不同的,特别是当一个企业长期建立一个自立的公司时。AI的成功之路不仅需要技术实力,还要通过一系列具体针对该领域和市场的战略和战术问题进行认真思考和执行。
通过这些主题思考的一个可能的框架是这个“5P”列表:定位(查找蓝色海洋),产品,数字(数据),流程(社会工程)和人员。

本周,在优秀的O'Reilly人工智能会议上,我在超科学首席执行官  Peter Brodsky的帮助下,涵盖了这些主题(多达40分钟的演示文稿)。
这是演示文稿(SlideShare版本到底):
滑件
我正在从VC的角度(以及数据驱动的NYC的大数据创始人,我组织的每月事件)与创始人之间的几十个对话中接触到这个讨论。
滑件3
Peter Brodsky正在建立一个伟大的企业AI创业公司,他会通过增加企业家的观点来保持诚实。
slide4
slide5
slide6
slide7
slide8
slide9
slide10
slide11
这个“5P”框架只是思考这些问题的一种方式 - 定位是指“市场定位”,而“PB”则意味着“大量数据”
slide12
slide13
slide14
关于每个主要的科技公司正在AI上积极工作。对于年轻的创业公司来说,这些公司的代表人数是与上世纪90年代和00年代的初创公司相比,其技术本土和激进的公司在很多时候都不是很早以前就是创业公司的公司。
slide15
Larry Page从一开始就将Google视为AI。
slide16
快到今天,比以往任何时候都更重要。
slide17
许多深入学习的父亲几十年来一直处于半遮蔽状态。他们现在已经成为AI的新摇滚。
slide18
大型科技公司不仅可以聘请最优秀的人才,还可以在需要时快速掌握AI创业公司。
slide19
已经写了很多关于如何拥有大量数据在AI上有很大的不同之处。利用较少数据的数据,这些和有趣的开发有细微差别,但它是不可否认的优势。
slide20
当您的行业有多达800磅的大猩猩时,您需要远离他们。
slide21
一切都是平等的,一个年轻的AI创业公司更加安全,专注于垂直问题。
slide22
slide23
slide24
slide25
slide26
slide27
slide28
slide29
slide30
 
slide31
slide32
slide33
 
slide34
slide35
有关数据网络效应的更多想法,请参阅我在这里的主题。
slide36
slide37
slide38
一种方法是获得现有的数据集,无论是公开的还是市售的。
slide39
另一种方法是创建出现在网络上的重点抓取工具,并获取与您要解决的特定问题相关的数据。
slide40
slide41
数据“陷阱”通过从第1天向用户提供大量数据来收集大量数据。数据排放只是产品实用程序的副产品。
slide42
从人类开始的事情(数据聚合和标签)是解决冷启动问题的一个明智的策略。随着时间的推移,人与机器之间的混合发展,最终目标是充分自动化
slide43
 
slide44
slide45
slide46
slide47
slide48
slide49
slide50
slide51
slide52
 
slide53
slide54
 
 
slide55
 
slide56
slide57
对于任何创业公司,任何建立AI公司的人都有危险。同时,对于定位和整体战略的思考,在空间建设创业公司是一个非常独特和激动人心的时刻。
slide58
 

用户喜欢...

ARM在AI中受到攻击

用于加速客户端机器学习任务的近十多种处理器内核正在竞争SoC中的一些点,其中一些已经被设计用于智能手机。他们的目标是比处理器IP巨人Arm更快地获得市场优势,预计将很快宣布它自己的...


布局AI生态 推动人机交互深度变革

全球人机界面交互技术领先厂商Synaptics尤具代表性。一项数据表明,目前Synaptics的主要收入来自PC和手机市场,一个占88%,一个占12%。 随着全球PC市场的持续走衰和智能手机市场的高度饱和,...


联发科技将AI推向边缘

联发科技在消费电子展上展示了其后智能手机时代的准备工作,进入数个新领域,包括用于数据交换芯片,汽车和边缘设备的AI处理器。 联发科首席财务官David Ku谈到计划将一定的AI功能带到包...


AI是5G网络下最好的伙伴或者说是最好的加速器

随着通信技术的发展,我们正在从4G时代向5G时代过渡。5G技术将会如何改变人们的工作生活成为行业和大众关注的焦点。美国当地时间1月10日,百度集团总裁兼COO出席CES 5G Panel,与来自高通和...


日本加速推动人工智能(AI)+物联网(IoT) 摸索制造业未来走向

全球制造业导入人工智能(AI)、物联网(IoT)等技术,激荡出AIoT(AI+IoT)新发展,逐渐改变了既有的商业模式,在日本东京...


无人驾驶车离现实还有多远?

无人驾驶技术需要达到99.9999999999%的准确度才可能达到真正普及的条件,这似乎是一段不算短的路。...


AI和大数据2017“成长的烦恼”

人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下10个成长的烦恼: 1.人工智能无IQ标准 人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶,而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在...


给AI换个“大动力小心脏”之OCR异构加速

OCR在通用文字识别等场景下有广泛应用,基于FPGA异构加速的OCR识别相比CPU/GPU实现具有延时小、成本低的优势。我们设计了多FPGA芯片协同的异构加速架构,能快速适配业务OCR模型变化,检测识...


现代汽车将搭载AI语音助理,最快2019年上市

现代汽车将在2018年CES大会上展示智能个人助理系统,未来现代汽车驾驶将能以语音控制车内空调、车锁开关等,而智...


车子自闭了百年,该让车子“出社会”了

汽车一旦具备物联网的感测能力、网络联机能力后,即成为社会的一员,发挥“分享”、“共有”的各种可能。车与...


AI医疗2.0时代已到,用深度学习助推人工智能落地

最近市场又被人工智能医疗刷屏了。刷屏的原因就是人工智能继战胜了国际各位围棋棋手之后,又有了一个新的突破,这个突破就是在医疗领域。今年11月,国家医学考试中心发布了“2017年国...


2017AI发展回顾:为更快、更强的人工智能奠定基础

“人工智能就像现在的‘狂野西部’,”高通的图形主管Tim Leland在本月早些时候告诉我,该公司推出了最新的高端移...


IBM拿出新型Power9处理器 针对AI和机器学习而开发

目前全球需要越来越大的计算能力来处理像人工智能和机器学习这样的资源密集型工作负载,IBM公司以其最新一代Power芯片 - Power9进入了竞争。该公司打算向第三方制造商和包括Google在内的云...


物联网、AI:2018 改革企业IT之七大趋势!

最近 Verizon Enterprise Solution 的预测亦将物联网以及人工智能放到 2018 年的重点之中,更称包括软件定义网络、物联网及...


AI与区块链:两大热门技术,会碰撞出什么样的火花?

本文旨在窥探一下AI与区块链的融合所产生的潜能,并且讨论这一联盟的标准定义、挑战以及好处,以及该领域的一些...


互联网巨头们布局AI的策略有何不同?

众所周知,互联网巨头们对于AI的布局已经成为一种潮流和趋势,我们关注到谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、阿里...