技術對商業的沖出,在大多數時候,都是小步快跑的漸進變董,但偶爾.也能產生是以重構整個商業世界觀的沖擊波。人工智能最大的可能，就是屬于后者。

這一天,將不會太遙遠。來白全球的創業者們,正熱情地尋找著人工智能從技術到商業。從數字基礎設施到生產方式改造等重大議題的解決方案。在中國，人工智能則幾乎是所有互聯網科技公司都在追逐的標簽，一些傳統企業也在時勢的推動下參與了進來。

目前,國內數千家人工智能創業公司覆蓋了聊天程序、視覺、汽車、機器人、網絡安全、商務智能與分析、廣告與銷售與客戶管理、核心/前沿技術、醫療、文本分析、物聯網、消費、金融與保險等領域。百度、阿里、騰訊、科大訊飛等科技巨頭公司也在語音識別、圖像識別、神經網絡、自然語言處理等方面都有重要的突破。相關數據顯示，國內人工智能市場將從2015年的12億元增至2020年的91億元。

我們關心的是，那些發力人工智能的企業正在面臨怎樣的選擇，將以怎樣姿態從象牙塔中走出來,當下的嘗試將導致怎樣的結果。基于此，我們就可以勾勒出一張人工智能商業化的地圖,這將是承載了新的商業思想和創新方法論的地圖，它預示著今天的商業和競爭,正在形成一個更高層次的新系統。

事實上，人工智能產業鏈可大致分為3層:最底層是基礎支撐層,包含云計算、芯片和開源框架等。這一層門檻很高,芯片的機會留給了英偉達、高通和英特爾等巨頭,開源框架和云計算則被谷歌、亞馬遜這樣的巨頭把持。

中間層是技術驅動層。被外界廣為熟悉的圖像識別、語音識別等通用技術,就在這一層。BAT 將這一層視作關鍵要塞,是它們搭建生態系統的核心。這一層也盛產以技術取勝的“獨角獸”。

位于最上方的場景應用層賽道最為寬闊，是人工智能創業公司最簡單的打法，它們站在巨人的肩膀上，選擇一個垂直領域，一頭扎進去。

根據艾瑞咨詢的統計數據，目前我國71%的人工智能相關企業都在做技術落地應用，在算法技術方面，55%的企業在做計算機視覺，13%在做自然語言處理，只有9%的企業真正研究機器學習。

通過行業掃描，人工智能和各行各業緊密結合，商業落地做得好的行業領域往往都有兩個特征:一是行業規模大，無論是安防、醫療大健康、金融、汽車出行、零售都是萬億級市場，想象空間巨大;二是賺錢相對容易、離錢近，AI技術前期投入成本大，需要嫁接離錢近的行業領域。

在商業化過程中不同的企業形成了多樣化的商業模式，總得來說可以分為兩類，一種是應用型，一種是平臺型。

應用型公司遵循的是工業化線性思維,以技術為資本,以生產為主線，“生產產品--建立渠道--定價售出”。即選定特定的垂直行業深扎，積累了足夠深刻的認識和經驗后，會發現問題變得越來越簡單，方向也逐漸清晰起來,也能與競爭對手拉開距離。

然而這種模式的弊端是，只能N倍增長，無法實現N次方增長，想象力和發展空間均被局限。相比之下，平臺型模式以平臺為起點，結合不同合作伙伴，連接一個個供給端，對接需求端，似乎更有孕育出巨頭企業的可能。

互聯網商業化之初，它曾被定義為某種工具，但是現在,它 被稱為一個行業。這是因為互聯網已經形成了一套屬于自己的玩法，有的人將其稱為互聯網思維。同理，還處在起步階段的人工智能也更多扮演的是工具、賦能者,并非故事的主角。

創業者們需要繼續尋找自己的定義，在一個前所未有的創業舞臺上。