本篇文章给大家谈谈人工智能创业背景，以及人工智能行业背景对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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智能家居机器人创业的背景和价值简述
1.智能家居机器人创业的背景和价值是明确的。2.智能家居机器人的背景是随着科技的发展和人们生活水平的提高，智能家居技术逐渐成熟并受到广泛关注。人们对于提高生活品质和便利性的需求不断增加，智能家居机器人作为一种新兴的技术产品，具有很大的市场潜力。智能家居机器人可以通过语音识别、人脸识别、智能家居控制等技术，实现家居设备的智能化和自动化，提供更加便捷、安全、舒适的居住环境。3.智能家居机器人的创业价值主要体现在以下几个方面：a.解决人们生活中的痛点和需求：智能家居机器人可以帮助人们实现家居设备的远程控制和自动化，提高生活的便利性和舒适度，解决人们在日常生活中的痛点和需求。b.提供个性化的服务和体验：智能家居机器人可以通过学习和分析用户的习惯和喜好，提供个性化的服务和体验，例如根据用户的口味和健康需求智能调配饮食，根据用户的喜好和心情智能调节灯光和音乐等。c.推动智能家居产业的发展：智能家居机器人作为智能家居产业的重要组成部分，可以推动智能家居产业的发展，促进相关技术和产品的创新和应用，带动相关产业链的发展和壮大。d.创造经济效益和就业机会：智能家居机器人的创业可以创造经济效益和就业机会，提供相关技术和产品的研发、制造、销售和服务等方面的就业机会，促进经济的发展和就业的增加。
人工智能去创业，会不会大大提高创业成功率，以及设计最好的创业思路和步骤？
恰好和文因互联@鲍捷、顺为资本@孟醒、声智科技和经纬的朋友交流过这个问题，总结了人工智能创业的一些坑。
虽然是心灵鸡汤，背后其实也是一些公司血的教训。
第一个坑：做大公司重点会做的事情
创业公司都是在大公司的阴影下生存。
很遗憾的是，很多时候大公司并不是纸老虎，一方面大公司有大量的人工智能人才，有良好的人才储备，另一方面是大公司有大量的数据，此外大公司还有众多的渠道和流量。
初创公司和大公司正面对抗，结局是可以想象的。巨头公司以近乎“碾压”的方式将很多初创公司赶出了局。比如Google发布了神经机器翻译系统（GNMT），并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，准确率得到了相当程度的提升，这使得一些国内机器翻译的创业团队被无情碾压。
作为一个佐证，硅谷某大公司收购一个人工智能初创企业后，发现各种指标跑下来，性能还不如内部的产品，于是被收购的团队全部派去做产品了，而不是研发。
所以一定要思考好大公司的产品路线图，不要螳臂当车。
那么，哪些是大公司一定会做的事呢？
基本有两大规律：
第一是，越是底层的东西，巨头越会去做
人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，大公司会长期进行战略布局。在基础计算能力、数据，通用算法、框架和技术方面布局，聚集大量开发者和用户，这基本是兵家必争之地。
比如谷歌、亚马逊、微软都纷纷推出了自己的人工智能的基础设施、API和开源框架，包括了计算机视觉、语音、语言、知识图谱、搜索等几大类。
第二是，越是通用型的产品，越是大公司会做的。
对于通用型的产品，大公司会贯彻人工智能优先的策略，来提升效率、改善用户体验，对于通用技术层，这是构建大公司护城河的基础，大公司也一定会布局。
比如谷歌贯彻AIFirst的策略，改进智能助手（语音和NLP）、谷歌翻译（机器翻译）、YouTube（推荐算法）、图片搜索（计算机视觉）等等。
这也导向了一个新的结论，也是顺为资本副总裁及入驻企业家孟醒总结的，越是纯互联网的产品，越是大公司会做的。这背后的逻辑是互联网产品具有网络效应，也更通用。所以从这个角度上看，面向大众的纯互联网产品并不是人工智能初创公司创业的好方向。
实际上重投入和一眼就能看得见巨大价值的项目，都不是初创公司的理想的选择。
难道创业公司就没有机会了吗？
互联网大公司都在发力人工智能，依靠强大的实力做平台，做入口，把持流量和服务，连接关键节点，难道创业公司就没有机会么？
庆幸的是巨头也有局限，它很难在每个垂直领域都做的非常深，因为这未必是他们的核心业务。
创业公司可以选择做垂直领域的先行者，积累用户和数据，结合技术和算法优势，成为垂直领域的颠覆者。
不过即使是做垂直领域，也不建议和传统公司硬碰硬，而是迂回包抄，边缘突破。
创业公司也可以专注于细分场景应用，做窄品类的应用，提供解决方案，直戳行业痛点。
总结一下，创业公司应该不断从边缘创新，在巨头看不见或者不屑的地方进行创新，不断扩大创新的边界，从而成长为一个价值中心，走农村包围城市的路线。
第二个坑：只追求技术不重视产品体验或经济效益
声智科技合伙人&副总裁李智勇说过，“2C产品上，消费者不会为算法和技术买单，技术必须转化为产品，用于改善产品体验或者提升效率”。一个产品落地，内部的链条很长，除了技术和研发，剩下70%的人可能是做产品、销售、生产、渠道。如果是硬件，需要考虑硬件以年计的开发周期。如果是面向企业的解决方案，还需要考虑不同企业和客户的繁琐需求。
人工智能领域很多科学家创业，拥有很好的技术背景，“这个领域的确很适合科学家创业，但技术往往只是必要不充分条件。”
科学家创业也往往面临一个问题，学术能力强的科学家往往发的最好的Paper,而最好的Paper往往都是研究最通用的问题。
正如我们之前讲的，做一个通用的东西，未必能立马应用于工业实践，即使有用，这往往也是大公司要做的（或者极少数明星创业者能融一大笔钱做的）。
不过拥有技术优势这个起点是对的，得把这个滚动起来。技术突破，产品落地，技术再突破，越卷越大，像滚雪球似的一步一步地发展壮大起来。
“这个滚雪球的过程是非常必要的，因为纯粹的机器学习算法优势并不会持续多久，最多一年，甚至三个月”
即使是在人工智能领域，技术在很多场合也不是最重要的东西，一方面是大家的技术都差不多，没有显著差异，另一方面是有众多其他的因素影响用户体验和购买选择。
第三个坑：摸不清谁会为你的产品买单
人工智能创业者一定要谨慎痛点低的伪需求，满足谁的需求是一定要思考好的问题，在人工智能领域，要么是2B（面向企业），要么2C（面向消费者）的方向，各有利弊。
2C的优势在于可以打造自主品牌，而且用户购买决策是在相对市场化的竞争环境中，一但成功容易形成规模效应，成长为巨头。2C的劣势在于可能需要更长时间的积累，需要更庞大的团队，而且竞争更激烈，因为要消费者掏出真金白银。
2C也可以分为两大类，一类是新硬件新产品，第二类是既有产品的改造。
新硬件新产品可能是一片蓝海，也可能是一个伪需求，我们需要关心的是市场能有多大，量有多大，如何教育消费者，如何获取用户，需要关注周期有多长，能否撑到爆发的那天。
既有产品的改造我们要正面和传统产品对抗。需要思考好我们产品效率的提升或者用户体验的改善是否足够让用户放弃已有的成熟产品。我们是注重于存量市场还是增量市场，团队是否能够抗衡传统公司几年甚至数十年积累的市场、品牌和渠道。
2B的优势在于相对容易变现，因为从企业用户更容易收费，此外团队也更专注在某些问题，这些点上更适合创业团队；2B的劣势在于规模效应不一定明显，2B的周期也可能很长，此外2B弊端是某些领域采购决策市场化程度可能很低，需要拼企业资源或者政府资源。此外，2B的切入点也非常重要，找不好切入点就非常容易碰壁。
2B还是2C这是一个问题，目前来看大多数垂直领域的应用都是2B。现在的人工智能领域创业者找到一个合适的行业，充分了解这个行业的需求，看准这个行业在某个时间点产生变革，变革是什么，然后提供2B的服务，可能会比突击2C的机会要更快或者更容易。
的确，在2B领域找到一个方向，帮助企业或商家提升效率或者省钱或者创收，都是一个很好的方向，“这是一个经济问题”，用孟醒的话说。
无论做2B还是2C,都要想好壁垒在哪里，优势在哪里。比如如果优势是行业资源，如何找到合适方向切入。如果壁垒在于数据，第一波数据从哪里来，如何把数据优势滚动起来，都是要思考的问题。
第四个坑：人员结构不合理
把握好研发团队和产品工程团队的比例，也是在人工智能初创公司里不断涌现的一个问题。
很多人工智能初创企业由于团队基因等原因，一味地追求算法和技术上的领先，招募大批科研人才，而工程人才欠缺。拥有大量科研人才有利于做公关，也利于吸引VC的投资，但这一方面可能带来过高的成本，牛人扎堆后更难管理，谁也不服谁，可能会因为学术兴趣不同而造成“神仙打架”，导致产品方向的偏差。
毕竟初创公司不是研究院，不以促进学术发展为目的，不以发paper为目的，而是要以产品为核心的商业机构。
做2C的创业，需要创始团队非常有产品思维，而这往往是科学家出生的团队最缺乏的，而做垂直领域的应用，也要求创始团队有行业资源。这些都需要寻找合作伙伴来补齐。
第五个坑：不懂得如何把握节奏
在国内讲风口，在硅谷也讲timing，在大部分投资都有投资回报期要求的情况下，创业公司要控制业务的方向和节奏，找好合适的时机。
在互联网和移动互联网创业的时代，都有窗口期的概念，错过了窗口期会很难做大，进入过早也会死的快。在人工智能领域，时机和节奏感的把握都很重要。
时机的判断非常关键，比如在当前语音的发展已经完全可以商业化的时候应该做些什么，比如对视觉领域的技术发展的判断，又比如对无人车领域前景的判断，找准时机点及其关键，不同阶段要做不同的事情。
而节奏感的控制除了来自对人工智能技术发展程度的判断，还有来自对融资环境的判断，对市场发展速度和变化的判断，对竞争对手的判断。有这几个方向的判断，就大概能知道是否步子应该迈得大一些。
最后，想说的是，人工智能领域的创业除了技术驱动更明显，好像和其他领域创业也没有多大的区别，这些坑希望人工智能领域的创业者要谨慎对待。
人工智能创业的成功案例
人工智能代表现代化的基础和创新，拥有新的策略，打开新的策划。拥有智能的头脑，开发一带一路的经济市场，创业你我行。
5G时代下人工智能应用的发展背景
首先，5G时代的到来，将全面推动科技领域的发展，其中大数据、物联网和人工智能等技术将获得更多的支撑，因此也会有更多的智能体走进生产环境中。实际上，在5G通信标准落地之前，在大数据和云计算等技术的推动下，人工智能已经成为了一个新的创新、创业热点领域，伴随着大型科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，整个社会也开始进入到了智能化时代。
5G之所以会推动人工智能技术的发展和应用，一个重要的原因是5G能够为智能体的应用搭建出更多的场景，而场景是智能体落地应用的重要障碍之一，所以5G能够在一定程度上解决智能体的落地应用问题。
5G在场景搭建方面，主要会从物联网入手，而物联网本身会在很大程度上拓展智能体的应用边界，在物联网的支撑下，智慧城市、智慧医疗、智慧出行、智慧工厂、智慧家居等一系列概念和产业生态将得到进一步推进。从技术的角度来看，当前智慧出行领域将很有可能会成为人工智能技术落地应用的一个重要突破口。
人工智能要想获得全面的发展，除了5G的支撑之外，还需要整个产业领域的配合，在当前产业结构升级的大背景下，智能化也正在成为产业结构升级的重要目标之一，所以这也加速了人工智能技术的发展和应用。
最后，人工智能领域要想获得持续的发展，还需要有扎实的人才基础，随着高校逐渐把人工智能人才培养从研究生教育向本科阶段覆盖，未来会有更多专业的人工智能人才充斥到行业领域中，从这个角度来看，当前大学生选择人工智能专业，也是顺应时代发展的选择。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能创业背景和人工智能行业背景问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！