360颜水成&深鉴汪玉:AI研究者创业,千万别踩这三个大坑

2019,新机遇在哪里

正在准备毕业论文的AI相关专业学生们,又面临着另外的问题:

毕业之后做什么?

留在学术界?还是去工业界?

去大公司?还是去创业?创业又应该做什么呢?

2019的机会在哪里?

在由清华大学数据科学研究院、网易新闻、网易有道联合举办的2019年度中国AI创新者论坛上,360集团副总裁、人工智能研究院院长、新加坡国立大学副教授颜水成和清华大学电子系副教授、深鉴科技创始人汪玉分享了对与AI学术人才就业选择、创业、以及2019新机会的观点和思考。

360颜水成&深鉴汪玉:AI研究者创业,千万别踩这三个大坑

AI研究者创业的3个tips

场景的商业模式必须成立

颜水成说,很多场景都是我们在学术界为了写论文而想出来的,真正到了商业里,它的商业模式是不成立的。

比如问新员工准备1000W资金,应该做什么产品,新员工会说做帮女生做搭配衣服的服务,虽然有用,但是从商业闭环和逻辑来说,做成的难度很大,家里的衣服那么多,把衣服很好的记录下来都非常难。

从技术到产业应用,技术出身的创业者往往想得比较少。

选择「链条短」的商业

颜水成提到,将技术产品化是一个闭环,单单靠技术是做不成一件事的,因此,AI技术研究人员创业,选择的项目链条尽量短。

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比如,部分技术创业者只要把SDK做好,由商务人员销售,整个链条只需要技术+营销就可以实现。

但比如做智能硬件,链条就很长了,需要供应链、需要做产品、需要技术、销售、市场,每一个环节都很重要,还需要销售渠道,技术人员创业选择智能硬件就会非常痛苦。

相比之下,把技术做成SDK然后卖出去,链条更短,成功的可能更高,也诞生了许多成功的创业公司。

做五年后工业界用的技术

在成功做出深鉴科技的汪玉看来,学校和工业界有明确的分工,如果一个学术界的老师做的事情跟工业界重合,那这个老师没有选好方向。

老师应该做的是工业界5年以后能用得上的技术,如果这个技术工业界已经在做了,学术界很难做的更好,缺乏更多数据,也没有足够的算力,迭代速度不会比工业界更快。

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因此,AI学术界人才技术创业,一定要做现在工业界不太愿意做、市场不明确、商业模式没定下来的技术,但在做选择的时候要和商业大方向保持一致,同时做别人没做的事。

另外,学术界人才创业,如果不是核心技术掌握着,而是凭借商业模式创业,那么竞争对手复制和赶超的难度就不会太高。

2019,机会在哪里?

AI的机会集中于大公司

汪玉认为,提高效率的AI应用近几年在各行各业肯定都会发生,而小公司的机会不多了,数据集中在大公司,算法对数据的依赖性太强了,数据在哪儿,行业就会往哪儿集中。

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AI芯片、5G、AR眼镜

颜水成则判断2019年AI行业的两个推动力是AI芯片和5G。

2019年基于AI芯片,会有越来越多的基于端的、智能的硬件会出现。

而5G今年会试点,明年会普及。2G时代,是语音;3G时代有了图像;4G则是视频火热;5G时代会有新的视频变成消费的主体。

另外,自动驾驶也有潜力,但是周期会比较长;长期来看,AR眼镜也是会给人们生活带来巨大改变的产品。

学术、创业或是大公司

而在今年的大背景下,AI研究者应该留在学术界还是进入工业界呢?

颜水成认为,首先要看每个人自己的喜好,但是有两点:第一,不要去工业界做研究,这对大部分人来说都是“不归路”;第二,能创业则尽快创业,如果年纪太大,真的创业就走不动了,创业是一个非常耗体力的事情,你可以在战斗中学会战斗。

汪玉则建议学生加入创业公司,只要占到一点点股份,未来就可能成为一个连续创业者;或者去大公司的新部门,可以学到大公司的所有经验;或者再还没毕业的时候做一个毕业之时可以主导创业的技术去创业。

Two More Things

最后,颜水成向量子位介绍了他的团队在进行的一些工作。

2019年,360 AI研究院会把工作重点放在两个方面,一是小区安防,用AI提升物理世界的安全性;二是数据智能相关工作,比如金融风控、广告推荐、信息流推荐,应用在360金融等产品上。

另外,提及人脸识别等已经有广泛商用的技术,颜水成团队也在争取一些突破,比如功耗要求非常高的门铃人脸识别,团队正在研究怎样把功耗降低、功率提升,把类似的非典型场景下的人脸识别做好。

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