【不止VR和AI，未来这些领域将成创业风口】伴随人类科技的进步，VR、AI等领域在今年正成为新的风口发展迅猛。那么，在VR和AI之后，在不远的未来又有哪些领域将成为新的创业风口？这篇文章与你分享。http://t.cn/Rc0Uat5
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布局VR/AR还不够 AI火热的背后是物尽其用还是又一场资本游戏？
前两年VR很火，今年AR很热。但是和AI比起来，VR/AR的圈子相对小了不少。
据CB Insights统计，AI的初创企业在2011年只有70家，在2015年就已经超过了400家，增长近6倍。据《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》显示，全球每10.9个小时诞生一家人工智能企业，美国人工智能企业总数为 2905 家，全球第一。中国人工智能企业709家，北上深三城占全球总数的 7.4%，在东亚地区位列前三，在全球范围内分列第 3、第 6、第 8 位。
一个领域火了，自然而然会有越来越多的跟风者。除了那些令人熟知的互联网巨头大佬们在进行VR/AR/AI全方位布局外，VRZINC了解到不少VR/AR创业公司也开始喊出进军AI的口号。这样新领域的开拓，究竟是企业未来业务发展需要，还是想又一次博得资本的青睐呢？
AI是VR/AR发展的必经之路
据 Venture Capital 调查报告，截至 2016 年 11 月，全球范围内跨 13 个种类、总计 1485 家与人工智能技术有关公司的融资总额达到了 89 亿美元。在这里，Venture Scanner 将人工智能行业细分为了 13 个类别，其中包括：
计算机视觉/图像识别(应用)、计算机视觉/图像识别(平台)、深度学习/机器学习(应用)、深度学习/机器学习(平台)、自然语言处理、语音识别、智能机器人、虚拟个人助手、手势控制、推荐引擎和协助过滤算法、情景感知计算、视频内容自动识别和语音翻译。
VRZINC此前也多次提到， 在人们对于VR/AR乃至MR的未来设想中，AI将起到关键作用。
图像识别直接影响虚拟与现实人物形象的对映，比如腾讯投资的VR社交平台AltspaceVR就是主打虚拟映射，采集和反馈人物动作。还有苹果、百度等互联网巨头同样非常重视图像识别和人脸识别。
机器学习将直接与智能挂钩，在游戏世界，APC（&AI Player Character&）的设定能够直接影响玩家的游戏体验，特别是拟真度。手势控制不必多谈，甚至还有Neurable这样的公司研究意念控制。
关于语音识别的应用场景非常多，而近日也有VR团队向VRZINC展示了游戏中通过实际念咒释放法术的功能。
毫无疑问，VR/AR构建的世界想要更加真实和完善，那么AI技术的发展和运用必不可少。因此对于不少公司来说，VR/AR/AI都是需要布局的领域。
AI帮助AR智能导航
然而并不是所有企业都是这么想的。
VRZINC在与一些行业内计划或者已经研究发展AI业务的企业交流中发现，这种所谓的AI研究其实浮于表面。
由于现在较为成熟的人工智能算法，更多的都是依赖于大数据时代的海量信息。受益于我国庞大的人口基数，海量信息获取似乎并不是太困难，所以这甚至成了国内初创企业低门槛进入AI行业的优势。如果不能在算法上做出突破，这样的AI终究只是原始和初级的。
也有公司实诚地和VRZINC透露，做AI更多是为了融资。
一分钱难倒英雄汉，在消费者市场尚未起来之际，企业为了生存、为了忽悠到融资，变着法儿想办法。硬件公司搞产业链和生态、原本做C端内容的跑去做B端、就连媒体可能也没那么垂直。
AI看似火热的康庄大道摆在面前，和当年的VR极其相似。自阿尔法狗起，我们可以看到越来越多、铺天盖地的媒体报道，企业从宣布布局VR/AR到布局AI不断传出“利好”消息。
一样是资本热投、遍地开花，代表未来甚至是更广阔的应用市场。当然，还有节节攀升的市场期待（投资期待）。 然而就和VR一样，不符合市场发展规律、过高的期待只会产生失望的落差。到时又将是遍地的寒冬、指责和批判。
虚拟人物更加真实？需要AI
AI技术离大规模应用到VR/AR中还有很远
开头我们提到了一些未来AI在VR/AR中的技术运用，然而目前能够实现的却十分有限。苹果的Siri、亚马逊的Alexa等语音交互技术成功地和硬件产品结合，为其赚取了不少利润。但结合到VR游戏中依旧存在语音识别准确性的一些问题。
虽然市场上涌现了一大波具有潜力的AI创业公司，比如年初CB Insights公布了全球 2017 AI 100 名单。其中共有5家“独角兽”企业入围，分别是无人驾驶科技公司Zoox、AI和机器人企业UBTECH（优必选科技）、医疗AI公司BenevolentAI、生命数据AI公司iCarbonX（碳云智能）以及零售科技AI企业InsideSales。而优必选科技和碳云智能科技均来自深圳。但目前行业内较为成熟的人工智能产物几乎还是出自互联网巨头。
AI与VR行业发展还有一个极为相似的点。和山寨VR头显泛滥影响用户评价一样，一些初创企业为了快速获取投资或者赚取眼球，往往利用伪智能产品作为讲故事的资本。
0营销盛典上，周鸿祎说，“今天再出来做一个公司，你要不说自己是用深度学习、人工智能，你都不好意思出来混。就跟前两年，你要不说自己是O2O，都不好意思去融资一样，我觉得这个有泡沫的成分。”。
其实周鸿祎当时还提出另一个有意思的观点， 纯粹的人工智能是没有商业模式的。
他认为，“人工智能一定要跟一个领域、一个产业相结合。举个例子，比如推出AlphaGo的DeepMind，是谷歌收购的一家英国的公司，下围棋只是他们体现人工智能的一个方式，他们未来可以用这种计算机算法来做很多事情，比如用计算机管理共同基金，投资回报率比人工管理的基金高一个百分点，它就可以成为全世界最大的基金管理公司。所以我们在美国看到了很多企业从务实的角度，都是把人工智能和很多东西结合。”
AI与VR/AR结合能够创造未来的商业模式，但VR/AR自己的商业模式或者说市场都尚未明朗，急着布局AI到底是物尽其用还是为了资本游戏呢？我希望是前者。
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不止VR和AI，未来这些领域将成创业风口
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在风口不断的互联网时代，类如VR、AI这类前沿的科技概念正在制造新的创业风口。
2016年被称之为“VR元年”，硬件、内容、资本等全面开花，而AlphaGo和李世石的围棋之战，也让AI走出象牙塔行进在商业化的路上。
在第一台计算机诞生70年后，人类在科技领域正在迎来又一个高潮。很多几经沉浮的技术找到了在商业上落地的可能性，政策、资本、市场等也对这些新技术给予了从未有过的包容性。在风口不断的互联网时代，类如VR、AI这类前沿的科技概念正在制造新的创业风口。
从AI和VR，看科技领域爆发的时间点
无论是VR还是AI，似乎在突然之间就成了引爆点，却又非新出炉的概念，至少在此之前就经历了长达几十年的讨论与探索。凑巧的是，雷·库兹韦尔早在上世纪90年代就在《机器之心》一书中预测了诸多科技爆发的时间，且基本接近于今天VR和AI的发展状态。
艾伦·图灵在1950年出版的《计算机与智能》中创造性的提出了图灵测试，即如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出机器身份，那么称这台机器具有智能。有了这个“灯塔”，人工智能在上世纪50年代便迎来了第一个黄金时代，计算机被用来解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语，但到了70年代，人工智能却被视为“骗子”，当初设定的很多目标并未如约实现。
人工智能的第二次大发展出现在80年代，并确定了“知识库+推理机”的方法论，随后又跌入低谷。如今的人工智能风潮起始于1993年左右，机器战胜了国际象棋世界冠军，AlphaGo 又在与李世石的围棋大战占尽风头。与之同时，各大互联网公司也纷纷探索人工智能的商业化，创业者也开始延伸人工智能的应用领域。从目前来看，人工智能已经在符号计算、模式识别、机器翻译、机器学习、自然语言处理、专家系统等领域取得了卓有成效的成就。
但人工智能的曲折发展史却是在今天能够初步实现商业化的关键，一方面人工智能的每一次高潮都有算法上的迭代和重新思考，就比如说在这次高潮中深度学习和图像识别技术的大规模应用。当然，云计算的诞生以及大数据的出现，对人工智能的商业化有着不可或缺的作用，任何科技的爆发都不是单维的。
同样的还有VR。自上世纪初开始，虚拟现实和平行世界的概念便出现在大量的科幻小说里，60年代的第一次高潮产生了VR设备的雏形，80年代的第二轮VR热使得VR产品从实验室走向大众市场。或许是这样或那样的原因导致VR在上两次爆发中草草收场，但捕捉、重现、反馈、合成、感知等VR核心技术的积累恰恰为现状的第三次高潮奠定了基础。此外，光学元件的日渐精密，处理技术、显示技术、传感技术以及材料的发展，都是VR在2016年重新被誉之为“元年”的时代因素。
不难发现，第三次工业革命带来的不只是计算机，还有人们对诸多前沿科学的认知与思索，而VR和AI也绝非是漫长科技之路的独行者。
未来还有哪些领域将成为创业的风口？
这个时代从不缺少先知，除了前文提到的雷·库兹韦尔所提出的奇点理论，摩尔定律、吉尔德定律、贝尔定律、麦特卡尔夫定律、库伯定律等伟大的思考或猜想在一定程度上为我们画出了一条科技发展的坐标系，而在VR和AI之后，在不远的未来又有哪些领域将成为新的创业风口？
1、生物科技。20世纪和计算机技术同样令人兴奋而恐惧的还有生物科技，既有跨世纪的人类基因组计划，也有遭致非议的克隆技术，同时围绕生物科技的商业行为也在暗流涌动。
在2003年的时候，个人基因测试盒的成本在30亿美元左右，而到了2009年，基因组测序服务的收费已经不到5000美元，人类在生物科技方面的成就似乎并不亚于计算机科学。目前，硅谷已经出现了23 and Me、Illumina等数千家从事基因或生物医药的公司，国内也出现了华大基因、贝瑞和康等生物科技相关的企业。乐观来看，生物科技或将成为下一个创业风口。
2、绿色技术。特斯拉成功掀起了汽车领域的电动车之风，尤其是各国政府的明确态度，新能源背后的绿色技术或将迎来真正的爆发点。
不过，回顾绿色技术的历史来看，和VR、AI的沉浮有一定的相似之处。在2008年前后，围绕太阳能技术、生物燃料的创业蔚然成风，仅美国的风险资本在2008年就有40亿美元流向“绿色科技”的初创公司。但Solynard在2009年获得8.2亿风投后并未能在太阳能领域一路凯歌，反而是在2011年宣告破产，同样命运的还有国内前首富施正荣和他的尚德。
幸运的是，当全世界都在爆发大规模的污染事件，气候变暖困扰了人类几十年的情况下，绿色技术重新受到商业的青睐还会远吗？
3、冷聚变。顾名思义，冷聚变是指在常温环境下发生核聚变。
早在1989年，犹他大学的化学家斯坦利·庞斯和英国化学家马丁·弗莱施曼就声称“在试管中”观察到了冷核聚变。然而在此之后的20余年，冷聚变被主流科学压制的鸦雀无声，但美国、日本和德国的科学家在2009年美国化学学会年度会议上宣布，他们已经在实验室证实了冷聚变。
事实上，不管是《钢铁侠》中的方舟式反应堆，还是直接命名为《冷聚变》的电影，人类对这一技术的期待从未停止。原因很简单，一旦冷聚变技术能够走出实验室，便能一劳永逸的解决全球所面临的能源问题。或许和AI的发展过程一样，五六十年后我们将真正看到冷聚变在商业领域的火爆。
4、神经科技。对于神经科技的认识一直有两种声音，一种称之为与人工智能并行的科学，也有人视之为人工智能的一个分支。
前者给出的理由是，人类的大脑是上亿年进化的结果，而神经科技其实脑科学的重要一部分；后者则认为人工智能的最终目的是模拟人的大脑并超越人类，神经科技是实现这一目标的桥梁。
不管怎样，创业者在神经科学领域可谓硕果累累，既有低成本的可编程机器人Baxter、被苹果收购的siri，也有来自以色列并最终被扎克伯格收购的。在一定程度上来讲，神经科学或许是当下颠覆性创新最多的领域之一。
总的来说，国内的很多创业者仍处于偏模式轻技术的状态，大量廉价的VR眼镜涌入市场就是一个活生生的例子。在此劝告创业者切莫一味的为了顺从风口而创业，商业模式的创新难以构建起不可逾越的门槛。当我们惊叹于硅谷的一场场神话时，更应该看到那里的创业者对技术的痴迷，这值得国内的投资者和创业扶持机构深思。
文/Alter，微信公众号：spnews 本文仅供“劲霸·创富汇”《汇·观察》专栏刊出，除作者自己渠道发布外，任何形式的转载需获得“劲霸·创富汇”（ID：jinbacfh）的官方授权。
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