欧普照明,欧普出席AWS人工智能聚变盛典，智能技术唤醒行业新生
本文转载自公众号：云智时代
作者：陈毅东
原标题：带着技术出发，谁是未来的AI“独角兽”？
人工智能技术正在走出实验室，下沉到各行各业。带着技术出发的人，需要看到行业的痛点，而身处行业当中的人，也需要看到新锐的力量。
在世界人工智能大会（WAIC）前夕，AWS举办了一场别开生面的AWS人工智能“聚变”盛典（AWS AI Fusion Award，简称AAFA）。AAFA由AWS中国联合AI+创业营、科技智库甲子光年、溪山天使会共同发起，旨在发现和推广行业内最有前途的初创公司，将他们与领先企业连接起来，促进创新。盛典现场异彩纷呈，AWS阐述如何通过不断的思考，帮助初创企业在云端进行创新；来自500强企业高管和知名投资人通过圆桌论坛畅所欲言，头脑激荡；行业专家直击行业痛点和AI应用场景，知名投资人展望AI商业机会和挑战；10家获奖的初创企业的创始人、CEO分别登台进行宣讲 。
根据统计，1999年在美国一家初创期的企业，大概需要500万美元；而今天，将业务和商业模式架构在云端，初创期大概需要5万美元。
数不胜数的企业借助AWS云服务的弹性、低成本和敏捷性，快速获得了竞争力，从而构建起属于自身的商业版图，进化为行业独角兽，Netflix重塑所有的电视节目，Airbnb掀起酒店行业的变革......
AWS大中华区生态系统和合作伙伴总经理汪湧
“AWS有一套方法，有一个完整的团队，来帮助初创企业去实现自己的梦想”，AWS大中华区生态系统和合作伙伴总经理汪湧说。
回看AWS的13年发展历程，AWS不断与创业者们同步思考创新，不仅让云成为了企业构建IT基础设施的主流，也打造了一套与“创业”相关的生态系统。165项功能全面的云服务让AWS成为了初创企业心中最“优选”的云架构平台；同时也探索出一条满足初创企业快速通向成功之路的“捷径”。
AWS良好架构框架（AWS Well-Architected Framework）成为了初创企业面对投融资时的“敲门砖”。它是一款评估工具，能够帮助企业高标准的评估自己的产品和应用是否安全、可靠、成本经济、有效，以及富有弹性；AWS Marketplace成为初创企业产品商业化的“试金石”，可将自己的产品和解决方案以SaaS服务的形式交付，让感兴趣的客户能够发现、评估和采用；AWS Partner Network合作伙伴网络帮助企业在商业化道路上少走弯路。
AWS副总裁&杰出科学家Alexander Smola
“AWS希望每一个开发者和初创企业都能够随意的使用机器学习和人工智能。你一旦有了创意，就能通过AWS的机器学习服务和工具构建产品和解决方案，并推广到全球”，AWS副总裁&杰出科学家Alexander Smola强调。
我们正处于数字化转型的时代，虽然AI能够解决产业互联网原有的一些问题，比如提升效率，降低成本，降低不确定性等，但AI下沉到行业还有很长的路要走。
在中国，可口可乐CIO张杰一直在探索如何通过技术发掘到更多的消费者，“我们需要技术变革帮我们粘住更多的消费者，通过遍布中国的1900万销售点来释放潜在的连接可能。”
欧普照明研发中心首席技术官兼董事齐晓明认为，“传统制造业向高科技企业转型是从传统IT向新一代的数据、智能驱动的IT来转变。一方面，不能太过追求‘高大上’的产品，要着力打造高性价比、可销售的产品；一方面，AI初创企业面对行业时，太过强调技术、算法的先进性，却疏忽了对行业痛点的表达，能给行业带来怎样的价值。”
欧普照明研发中心首席技术官兼董事齐晓明
在资产管理行业摸爬滚打多年的金证股份副总裁陆晓野认为技术的变革，将在未来10年重塑资产管理、财富管理的基本格局，但资管行业还有两方面的功课要补。首先，从金融角度出发，金融工具、金融产品管理要跟国际接轨，如何实现自身的突破？其次，在技术角度，如何利用人工智能、大数据等更多的技术手段去实现赋能和增强。
陆晓野认为，“赋能资产管理行业，最大的痛点是信息不对称，尤其是万物互联所带来的数据指数级增长。不同行业的资产管理内在的模型和逻辑、主体框架都一样，从大类资产配置到构建策略分析、组合管理和交易管理与执行；但从顶层设计到底层都存在信息不对称的障碍。AI企业要深入到这些细分的场景中，去解决痛点，将信息不对称的风险来源转化为资产管理的收益来源。我们需要这样的工具、方法、数据源和分析逻辑，更需要能带来创新的伙伴。”
麦当劳中国首席信息官蔡栋强调人才在数字化转型中的重要性，“我们需要既懂技术又懂业务的综合性人才，AAFA为我们提供了这样的平台，来结合我们的应用场景，挖掘人才和伙伴。”
在AAFA两轮闭门的产品打磨会中，20多位行业专家与初创企业一对一的打磨最小可验证原型（MVP）。在盛典现场几位行业专家也总结了他们的所感所悟。
“AI初创企业做一切事情都要回归商业本质，到底解决哪些客户的需求？到底如何解决？持续的竞争能力来自于哪里？如何创造自己的独特价值？”，陆晓野说。
“把自己变成业务专家，在你擅长的领域做深做透；同时，将产品规模化推到市场时，要重视商业产品和解决方案的落地能力，强化执行力”，张杰强调。
蔡栋认为软件工程的模块化非常重要，“产品一定要成体系，能够扩展支持很多用户，你的产品如果做不到模块化，在行业应用上会让客户的投入很大。”
齐晓明建议初创企业，在发展过程中要保持良好的心态，不断磨练强健的意志，才有可能从容面对创业路上的失败。
什么样的AI初创企业会成为资本的宠儿，被投资人追捧？
方广资本合伙人钱昱已经累计投了40多家公司，在AI方面投入的企业都跟数据相关，比如数据库、知识图谱，他认为AI初创企业要善于利用数据优势，“AI初创企业要扎到拥有海量大数据的行业中，比如运营商、安防、金融等行业，找到他们的需求和行业痛点，切入进去；帮助行业从不同的角度利用数据，提升它们的生产效率。”
启明创投合伙人叶冠泰投资的AI公司已经超过10多家，具有鲜明的行业标识，医疗、自动驾驶，金融NLP，人脸识别等，投资的旷视科技已经提交了IPO申请。叶冠泰在2014年投资了旷视科技，见证了旷视科技从手机端的人脸识别，逐渐向安防、工业物联网的产业互联网渗透历程，“不要以单纯的AI来进行融资，AI+行业会更受资本的青睐。”
赛富投资基金合伙人金凤春主要做TMT投资，在AI领域他的投资方向是AI在消费和文化领域的落地。“AI向善才是真正的商业价值，目前AI的应用场景还不是特别突出，AI如何让消费者的体验更加人性化？”
AAFA历时4个多月，吸引了300余家公司报名参赛，通过技术筛选的30多家企业经过2轮的产品打磨会，由20多位500强/上市公司资深行业高管严格把关和筛选、一对一进行辅导评判；最终，10家初创企业脱颖而出，成为了此次大赛金融、消费、企业服务和智能制造四条赛道的AI明日之星。
虎博科技、云扩科技、PlantData成为了金融赛道的优胜者；黑镜科技、布润科技成为了消费赛道的优胜者；创邻科技、涛思数据、云兴维智是企业服务赛道的优胜者；DataMesh和云圣智能从智能制造赛道脱颖而出。
虽然，10家AI初创企业分布在不同的AI+行业领域，但从他们的路演中能够感觉到对AI商业化的憧憬和自信；有的已经获得了多轮的融资，有的已经在广泛的行业规模化应用，有的构筑起了技术先进性的壁垒，有的不断将应用体验做到极致。
虎博科技凭借人工智能下一代金融数据搜索引擎完成3300万美金的A轮融资；黑镜科技的真人AI形象解决方案已经经过全球5000万用户的检验，但仍在不断将AI驱动的新媒介革命推向高峰；创邻科技的高性能分布式图数据库Galaxybase要做图数据库的“甲骨文”；云圣智能的“超低空天地一体运营”成为各行业基础设施巡逻巡检解决方案，已经规模应用于电力巡检、公共安全等行业。
AAFA是AWS助力初创企业成功的一个“缩影”，它为人工智能下沉到行业搭建了一座桥梁，用回归商业本质的鲜明“主张”，联同广泛的生态伙伴，发掘未来的AI“独角兽”。
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