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AI人工智能领域的创业风口，普通创业者该如何抓住

人工智能行业目前并不是普通创业者进入的时候，因为，人工智能还不算是一个完整的产业。以芯片、消费电子、移动互联网为例，产业是需要人才、资本、技术和商用的联动，也就是说要有人会有人懂，有人愿意投，有人研发技术，有人将技术落地。

人工智能有什么？Siri？Google home？脸部解锁？自动驾驶？哪一个离普通创业者近？都没有，人工智能现在是个香饽饽，政策支持、人才储备膨胀、资本蠢蠢欲动，唯独没有一个好产品落地。

而历史上，技术到市场只要五年的时间即可完成。拿刚刚过去的移动互联网浪潮来说，这个周期更加短暂，而人工智能现在还仅仅是移动互联网的补充。

当然，如果你是一个眼光毒辣的创业者，你现在进场注定要吃一番苦，不过也有可能获得高昂的回报，因为毕竟没有人知道这个行业真正的未来是什么。

另外一方面，将人工智能抽丝剥茧，你会发现其易落地的核心，那就是机器学习及大数据。任何一项人工智能技术都离不开数据，如果，你有这些东西，包括数据库、知识图谱甚至是原始数据，那么你可以成为人工智行业的底层数据提供商，你还别说，目前最赚钱的是他们。

也就是说，当这些环节真正开始完善的时候，我们才会觉得人工智能真正的成为了一个产业，才会有健全的生态，否则，永远只是来自于科幻的想象。

如果你是一个投机的创业者，那么，智能音箱、智能手表和语音助手这些可能会是你投机的方向，它们看起来很酷，但是没有卵用。

今年AI是一个大的风口，当然啦，AI被推上风口也不是一次两次的事情了。

如果是创业的化，可以利用AI做一些垂直细分领域的产品。

如医用人工智能机器人，财票机器人，酒店机器人等。

代理已面市AI产品，重点放在市场渠道开拓。

如果自身不具备技术并且也无招揽技术人才的实力，那么可以选择代理已面市的AI产品，自己去做市场渠道的开拓。

以数据获取为主的数据公司。

由于AI技术的算法注定了需要获取非常之多的数据，我们可以帮助很多AI公司想方设法去获取更多数据，做一家数据公司。

其实，AI人工智能已经悄悄地渗透到我们的普通生活中，所谓的风口，已经吹遍了千家万户，普通创业着稍不留神，就已经错过了大把机会。

先有智能导航，才有智能驾驶

别说AI人工智能是高科技，普通人触及不了创业风口。大家谁的手机上没有款导航软件？每个人都以为大公司在研究智能驾驶，却没想到智能驾驶的基础就是智能语音导航，而且导航就是悄悄地进入我们生活的，别以为风口离我们有多远。

智慧家居，其实也潜伏在我们生活中

我们能通过手机远程监控我们家里，家里的摄像头不仅仅有监控功能，还有互动功能，例如直播功能，在直播网红热火朝天的时候，这是不是一个机会？我们的冰箱装上互动设备，各种食材直接配送到家里，生鲜领域的创业者是不是一个机会？

人工智能的大趋势已经显现，但这个风口并不适合普通人，这是企业的机会，现在互联网巨头们也把巨大的精力投入到此，所以普通人创业选择这个领域并不乐观。

不过硬要进入这个行业还是有一些思路可以借鉴的，人工智能虽然拥有一定的门槛，但还不是高不可攀，目前来看，从行业的结合来看有两种体现形式。

人工智能+行业

这个简单解释就是，在人工智能出现之前不存在某个行业，只有人工智能出现了，这个行业才出现。比如现在大热的自动驾驶，还有手机上的语音助手，都是基于人工智能而产生的应用。

这个领域让创业者与互联网巨头在同一起跑线，所以对我们非常不利，总归巨头们拥有强大的资源和实力，我们要避而远之。

行业+人工只能

这类主要表现为，行业一直存在，人工智能出现后衍生了更高效的应用。比如医疗行业一直存在，互联网时代开始就一直在和医疗行业相结合，目前来看还是有很多痛点没有解决。人工只能和医疗行业进行结合可以大幅度提高医院方面的效率，解决人类专家诊断时间相对长和不准确的问题。

这类相对来说适合创业者，如果一直在某一领域垂直化比较好，会积攒很多资源和人脉，这样的话我们自身会有一些小优势，专注于小优势的突显，打造自己的小生态圈还是有一些机会的。

人工智能不可能普及。几个亿的蓝领怎么办？上位者考虑的比我们多。我做劳务行业的，主要解决蓝领就业问题。为工厂招工。工厂不敢自动化。自动化了这么多工人怎么办？上位者都不会同意。现在招一个工人五六千 六七千的返利，佣金也不少，非常不错的行业，人工智能只适合少数人，而且还需要专业的团队才行。劳务行业最多投资三五万就足够了，一年收入一百万还是可以的。对于普通人来说已经可以了。

举办人工智能教育嘉年华的目的是什么

主要目的肯定是为了人工智能能够得到更大的发展。

人们对于人工智能的见解可以在一个平台上完全的分享出来，让其他人能够采纳借鉴一些他们的建议，甚至说是可以给他们提出一些改进的方法以及措施，让他们将自己的产品更加完善，让人工智能得到更大的发展。其次，我觉得世界人工智能大会也是一种国力的体现，甚至于是对于一个国家对这方面的重视程度的体现，每个国家都可以在这个平台上展示自己的研究所得，或者是研究成果。

一个国家只要获得了科技方面的发展，他就争得了在全世界发展的先行权。所以说，科技的发展也是必不可少的。每个国家都应该在这方面献出一份自己的力量，争取将人工智能做到世界普及。

为什么说自然语言处理是人工智能的核心

自然语言处理从业者，之所以这么说主要是因为语言是人类交流最方便最有效和效率最高的方式，如果人工智能的应用都可以用语言交流来进行操作当然是最理想的方式了，自然语言处理是实现该步骤的关键技术所以说是核心了，如何让计算机理解人类的语言也是计算机所处理的内容所在，当然自然语言处理在句法，语义，长距离指代，机器翻译等方面还有很长的路要走

都称自然语言处理是人中智能的眼睛，这个就要相对于图像领域来说了，对于计算机视觉，其主要任务是识别图片中的内容，根据内容进行分类分析等。而针对自然语言处理来说，抽取文本的效果已经达到一个较高的性能，于是大家纷纷开始研究文本和文本之间的逻辑关系。例如阅读理解、知识问答等子任务。再比如现在的小度，天猫精灵等，均与用户进行语言上的沟通就分析出用户的需求，如果这个功能逐渐强大起来就可以减少用户沟通的数量，进而方便用户。所以自然语言处理的是人工智能的核心。

在人工智能时代，我们全方面地扩展计算机的触角，我们希望它能像我们人类一样能听、能看、能动、能说，因此我们衍生出语音识别、计算机视觉、智能机器人、以及自然语言处理等研究方向。相对于能听、能看、能动，能说也就是拥有自然语言是我们人类区别于其他动物的最重要特征之一。语言是人类最重要的交通工具，也是我们思维的载体，其丰富多彩又变化多端。所以对自然语言的处理和理解，变得尤为重要。

目前，对自然语言的研究可以分为自然语言理解和自然语言处理。其中自然语言理解，就是让计算机更好的理解语言，这里的理解包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解；而自然语言生成，就是让计算机生成人类能够理解的语言，应用的场景有文本生成、自动文摘等。

下面介绍几种自然语言处理的典型应用：

1）情感分析

情感分析针对一些带有主观描述性质的文本，目的是自动判断文本的情感类别并给出相应的置信度。情感可以分为积极、消极、中性。在影评、美食、网购、社交网站等场景下情感分析能帮助企业了解用户行为、评估网络舆情风险，为企业提供抉择支持。

2）词义相似度计算

词义相似度用于计算两个词语之间语意上的相似程度。它是基于自然语言中的分布假设提出的，也就是说经常在同一场景下共同出现的词语，他们语意上的相似度越高。在推荐排序、专名挖掘、词性标注等研究方向上广泛使用。

3）机器翻译

机器翻译是指利用计算机，将一种自然语言翻译为另外一种自然语言。借助发达的机器翻译，即使语言不通出国旅游也不是难事；而对于科研工作者来说，借助机器翻译，便能第一时间阅读英文前沿资料。

目前机器翻译也在跟其他领域进行融合。机器翻译结合语音识别得到语音翻译。时常玩 Youtube 的朋友应该能注意到，Youtube上的部分***已经提供根据语音进行自动翻译的字幕了。机器翻译结合图像识别得到图像翻译，我们出国点菜看不懂菜单的时候，走在异国他乡，看不懂路标的时候，借助翻译软件的拍照功能，就可以将菜单和路标等翻译成我们需要的语言了。

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