近幾年來，AI創業正處於一片熱潮中，但若深入思考，產品真正落地的不多。許多AI初創企業的產品大多數還停留在概念實驗階段，甚至是在合作探索階段。熱門行業一般都是剛起步的行業，但這也代表著有很多不完善的地方，創業者需要從這些不完善的地方發現需求和商機。但是在這樣一個初建成的賽道里，如何找準自己的破局方向呢？
AI企業戰略的分化
各個企業根據自己資源的不同，戰略出現了分化，在產業環節中也各有偏好。例如一些初創企業在最開始的時候在技術模型、算法方面有領先的優勢，因為會有很多科研人員或者本身技術出生的創業者來創辦企業。另一種就是BAT等大型互聯網企業，他們在進入人工智能時代轉型，推出了自己的人工智能平臺。這些公司有很好的業務場景，本身也擁有龐大的流量和數據的優勢，讓人工智能產業快速變得具有商業價值。其次有一種企業已經突破了傳統企業，他們有著極強的工程能力加速各場景落地，與人工智能結合後，傳統企業又有了新的市場增長空間。最後就是一些在人工智能階段浪潮中，已經獲得了很多資本注入的AI頭部企業，如商湯科技、曠視科技、極鏈科技、依圖科技等，這些公司都是市值高，資本關注和資金充足，可以讓企業的AI技術更好的落地。但是擁有這些優勢的畢竟不是多數的企業，其他AI初創企業的技術產品如何順利落地，實現商業變現呢？
許多AI初創企業正遭受市場“質疑”？
谷歌的AlphaGo帶熱了AI這一浪潮，如今AI雖然關注度很高，但真正落地的投資案例卻不是很多。從18年下半年開始，中國的整個融資難度提高了，被巨頭收入囊中似乎成為了許多AI創業公司無法逃脫的宿命。包括鼎鼎大名的Deepmind和Nuance，也難逃出售公司的選擇。
但這並不意味著資本不看好AI，而是迴歸了理性。技術的演進需要十年磨一劍，但資本的期望成長速度遠遠超過技術本身的成長速度。而對於真正靠技術驅動創業企業，找到用戶真正的痛點，資本會追著你走。正如這兩年發展強勁的計算機視覺領域，不光是對安防、醫療、視頻、新零售等領域痛點的捕捉，還有著不斷升級技術對這些落地領域打磨的舉措。以計算機視覺的頭部企業曠視科技為例，圍繞其自主研發的核心技術，通過AI+IoT戰略佈局，在手機人臉解鎖、徵信行業身份認證、安防系統疑犯追蹤、物流智能機器人倉庫、新零售行業無人店鋪等領域實現產品落地。
再比如視頻AI領域的頭部企業極鏈科技，極鏈在視頻中投放互動小程序，其中包括動態雲圖、雲鏈海報、氣泡對話、創意中插、互動紅包、抽獎互動等，能保證受眾沉浸在視頻場景中的同時，通過最小化的植入痕跡，以趣味性的交互參與來吸引受眾關注到相關產品的融入性出現，完成品牌的露出以及目標外鏈導流。這樣的視頻內的互動方式又被稱之為「視頻小程序」 ，通過可點可玩的視頻互動應用模式，為用戶提供了全新的觀看體驗。打破了視頻和非視頻之間的界限，將視頻變成了互聯網應用中的一種基礎功能，與APP裡的購物、社交、電商、搜索等所有功能完美融合在一起。
AI初創企業破局困境
AI頭部的初創企業近年來融資動作頻繁，在資本方面暫無瓶頸。但影響一家AI企業增長能力的因素有很多，第一就是選擇市場的規模是不是夠大，第二就是市場的成熟度是不是已經具備，第三就是它用技術解決一個問題到哪種程度了，第四是整個團隊的搭建體系是否成熟。當然，最重要的關鍵還是算法與數據。許多互聯網企業會有一個誤區，即僅以技術論價值，也有許多企業強調數據，但這不是絕對的門檻。技術的創新迭代一直存在，但當技術不能呈現顛覆性的成果時，技術的就將處於一個尷尬的地位。
技術突飛猛進，國家政策支持，怎麼看人工智能初創企業都處在風口上。從積極的一面看，人工智能催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家提供了新的經濟增長點。但從消極的一面看，儘管人工智能開啟了一個全新的時代，但也在不斷滋生著無法落地的企業，這一困境依然是難以解決的問題。
小結：
從近年來國家政策看，自工信部發布了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》開始，從智能產品的研發、深化發展智能製造、構建支撐體系和保障措施等方面詳細規劃了AI在未來三年的重點發展方向和目標，足以看書國家對AI產業化的重視。雖然中國的人工智能產業起步相對較晚，但在技術研究等基礎設施處於一個不斷進步的階段。人工智能需要海量的數據，中國作為一個移動互聯網發展迅速的人口大國，有著得天獨厚的數據資源優勢。因此，人工智能的興起與破局之勢可以說是一個難得的機遇期，找準用戶真正的痛點，確定企業自身的落地機會，也是對AI初創企業破局的市場大門。