張一甲：人工智慧未來的機會在哪裡？
*本文作者：張一甲，Xtecher聯合創始人兼COO
觀點一：終端用戶是最大的產業秩序決定者
巨頭最大的爭奪在於交互，換句話說巨頭最大的爭奪在於下一個入口。2017年全球公司市值排名Top10，如果大家可以看清，非常令人震驚，你可以看Top8的公司，蘋果、Alphabet、谷歌、微軟、Facebook、亞馬遜，還有一個是伯克希爾·哈撒韋，然後阿里巴巴、騰訊、強生。
前八名的公司，有七家公司是掌握了入口的科技公司，它們要麼掌握的是你手機端的入口，要麼掌握的是你操作系統電腦上的入口，非常的嚇人。
延伸來看的話，剛才我所說的，入口其實本質上就是服務於一個企業，想要走向中心化，或者想要走向壟斷的一個必由之路。所以把用戶吸引過來，通過某種黏性讓他走不開，是所有巨頭都要做的事情。
觀點二：零售的市場很大，但是創業公司大概率會被收編和淘汰
因為對手太強大。零售也是一個十萬億級的市場，孕育了阿里巴巴這樣一個五千億美金市值的龐然大物。大家的目光自然會去想零售，馬雲說新零售，很多的公司都在奔向新零售的道路當中。但是零售是一個跟巨頭關係非常近的一個場景，尤其跟阿里巴巴，電商事實上是最大的衝擊原來的傳統線下零售的一個領域，但是這幾年線上流量紅利消失殆盡，線上的流量一度超過了線下的流量，所以這些電商巨頭開始反過來下沉，想要去跟傳統的電商場景打交道。因為這個時候這些商家發現，街邊的流量已經比手機上的流量更便宜了，所以他們開始大量地鋪貨，希望能夠通過這種方式去吸引流量。
所以零售行業你會看到現在阿里和騰訊都在大量地布局，阿里布局了它的機器人客服，在雙十一當天擔任95%的客服諮詢，然後它還有下沉，去跟很多傳統的店家打交道，跟百貨超市去打交道，還搞出了無人零售的咖啡店、無人商店，投資了大量的線下零售和相關企業。包括大潤發、東方股份、新華都、易果生鮮、銀泰、聯華超市等等，所以它的這種重資產的能力，和它天然跟零售行業近的距離，會使得它有資格去投重金卡位零售的產業上游，包括晶元感測器，就像視覺、語音識別等等的技術領域。
所以我認為在日後很可能還是阿里這樣的公司去整合產業，小的中小企業很可能會變成它們的依附關係，不是說你可能活不了，而是說你可能很快會變成它們的附庸。所以在科技領域，我們不得不承認一個現象就是，贏者通吃。
觀點三：醫療和教育將是最大的機會
在教育行業，你首先要解決的就是師資力量匹配不均衡的問題，那顯然人工智慧可以幫助你去延展名師的邊界，讓一個跟名師根本沒什麼關係的人得到名師的資源，還可以量身定製因材施教。在醫療領域，厲害的醫生資源也是極其不均衡，這個時候你可以用機器去取代90%以上的普通的醫生，達到90%以上的醫生的能力，這個時候醫療的資源也要得到巨大的改善。此外比如說醫療器械，很多的儀器，還有比如說計算機視覺這種，運用在影像識別、診斷等等領域，它絕對是比一個醫生看得更准。
為什麼老醫生大家相信，因為老醫生靈活，老醫生經驗足，老醫生做過無數次手術，看過無數個病人，所以他的數據量大，那還有什麼比老醫生的數據量更大，是機器。所以說這兩個領域大家可以關注，我認為它們是有非常大的機會的。
觀點四：汽車領域的機會
在傳統的汽車行業當中，一個新的玩家想進入是非常之難的，汽車行業百年來它越來越封閉的是一個非常不怎麼變化的一個工業體系，但是這個工業體系，這兩年正在被新造車運動所改寫。
有太多跟過去汽車沒有太大關係的人，開始湧入了汽車這個行業去。現在光造車的，不靠譜的可能像賈老闆，但是也有很多靠譜的在做，他們將像蘋果的智能手機顛覆諾基亞時代一樣，試圖去顛覆傳統的汽車出行行業的布局。在這樣一個鏈條當中，上游所有的供應商玩家，都有可能獲得一個新的機會，為什麼？蘋果在做之前，其實中國的市場跟手機這個市場沒有太大關係的，但蘋果出來之後，把它的供應商放在了中國，一批的企業發展起來，一個巨大成功的企業，是可以帶動一條產業鏈上起來的。所以當新的汽車體系建立起來，在汽車這個供應鏈上，可能會孕育一批百億級別的供應商。
觀點五：安防領域人工智慧沒機會
安防領域現在很多的AI玩家在進，但是我認為留給新玩家的機會已經不多了，因為安防這個市場絕對不僅僅是一個比技術的市場，行業屬性決定了它是一個非常需要規模效應和品牌議價的市場，為什麼？因為你的客戶往往是政府這樣的客戶，政府看重的是什麼，是你這個服務商夠不夠穩定，你有沒有兩千人的團隊，你不要跟我說三五個人，明天倒閉了，然後你有沒有服務過足夠多的客戶，有沒有形成可靠的品牌，否則我是不敢用你的。
在這樣一個規模效應和品牌議價極其強的一個市場，新玩家就很難。有沒有兩千人的研發團隊，你是否能夠在上游的晶元和攝像頭等等採購的渠道占供應商出貨量的90%甚至更多，你是否在這樣一個對安全高度重視的行業當中，有大量的銷售網路，有大量的渠道和歷史的品牌積累。
誰更擅長這些呢？還是傳統的那些以海康威視、大華為代表的這些大的巨頭，這些巨頭它有了足夠多的客戶，它有足夠多的錢，它可以奮起直追的，可以高薪挖來一撥新興的技術從業者，也可以去收購一些新的人工智慧初創公司，所以安防領域我認為要麼你就是提前入場，已經長成了幾億美金或者十億美金的大傢伙，要麼你就是被大的傳統巨頭收編，新的玩家再想從頭來一遍、做大，我覺得還是一件相對比較難的事情。
觀點六：深度學習是未來的基礎
深度學習。雖然這兩年還是有很多人說深度學習不好，或者深度學習已死的言論，但是多在學界對深度學習的質疑，因為大家覺得深度學習不可解釋，沒有邏輯性，它是暴力的一種做法。但是從一項技術發展落地到行業普遍應用，往往需要五到十年的時間，那麼可以預期的是，深度學習至少在未來五年、十年，仍然還是AI商業化的一個非常重要的基石。
那麼當深度學習足夠強勁意味著凡是跟深度學習緊密相關的周邊企業，比如說晶元，專門為深度學習而生的晶元，比如說數據標註，專門為深度學習而標註的數據，已經精密地圖等跟深度學習強相關的行業，他們都可能贏來爆發，誰做得極致，誰就更有優勢。所以你可以錨定深度學習這樣一個賽道，去看它的周邊，誰專門為深度學習而生，這個是一個判斷你這個公司有沒有價值的一個核心。
最後，傳統製造用AI升級是必然，但是價值的凸顯是一個漫長的過程，因為傳統的製造，要想真正實現工業升級，是需要克服幾十個上百個細節的，但是我相信在這場決力之戰當中，由於工程師紅利，中國是會取得非常大的突破和改觀的。
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