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「AI 应用」市场将爆炸成长 10 倍以上!AI 新创要如何

「AI 应用」市场将爆炸成长 10 倍以上!AI 新创要如何

作者:Antony Lee AppWorks 媒体公关总监 李欣岳

AI 正在成为快速翻转商业世界的典範转移,对各个产业造成强大冲击,现在正是创办 AI / IoT 新创最好的时机。

根据研究机构 Tractica 预估 ,全球 AI 应用的市场规模,将从 2018 年的 81 亿美元(约 2,430 亿台币),呈现爆炸性成长至 2025 年的 1,058 亿美元(约 3.1 兆台币),未来 5 至 10 年内,将是 AI 大喷发的风口。Tractica 也同步指出, 未来前十大 AI 应用的产业,依序为:电信、消费、广告、商业服务、医疗保健、零售、汽车、法律、公共部门、保险。

为了帮助 AI / IoT 创业者掌握这个百年难得的机会,AppWorks 特别于日前举以「如何成功启动 AI 新创?」为主题的 Open House,分别邀请 Umbo CV(盾心科技)创办人关宇翔(图右者)、oToBrite(欧特明电子)共同创办人陈学群(图中者),连同 AppWorks 创办合伙人林之晨(图左者),一同分享有关 AI 趋势的观察,以及 AI 创业的机会与挑战。

Umbo CV 专攻智能安控,产品已成功打入超过 30 个国家,并成功募得两轮资金共计 980 万美元(约 3 亿台币),同时也是 AppWorks Accelerator #9 校友;oToBrite 专攻先进驾驶辅助系统,同时也是 AppWorks Accelerator #17 进驻团队,参与创办  oToBrite 之前,陈学群曾先后担任宏达电技术副总经理、华硕技术长,对于整合 AI 的软硬体应用相当有心得。

不是有 AI 就会成功,找到「领域专业人才」才是 AI 新创首要目标

林之晨认为,现在正是创办 AI / IoT 新创最好的时机,主要来自四个原因。

第一,创业成本比以往更为合理,因为 GPU 的运算能力更强,即使要自建硬体来收集 Data,费用也比以往更为便宜;第二,有越来越多领域的 Data 开放,这在三、五年前仍不多见,但现在在许多领域,AI / IoT 新创都能更容易取得 Data。

第三,企业比以往更重视收集与应用 Data,对 AI / IoT 新创来说,目前仍然有许多机会建立自己的 Data Pipeline;第四,则在于 AI 人才供给,台湾拥有世界级的水準,包括 Google、Microsoft、IBM 等国际大厂,都纷纷宣布来台设立 AI 研发中心,可见台湾 AI 人才的素质受到国际肯定,这也是 AI 新创最好的后盾。

人才与相关的专业知识,在 AI 创业中,扮演了十分重要的角色。陈学群指出,从广义的角度来说,AI 只是一种应用的技术或工具,关键是要应用在哪个领域,AI 的创业者,必须是这个应用领域的专家。 很多时候,不是因为用了 AI 就能 work,而是要彻底掌握这个领域的 know-how。

陈学群也提醒所有 AI 新创,培养自己的人才可能更重要。因为年纪稍长的软体工程师,若过去没有相关经验,要转换到 AI 领域并不容易,他的观察, 是现在招募 AI 人才,普遍是招募学校刚毕业的新鲜人,如果能在 AI 领域找到三、五年经验的人才,已经很幸运了 ,这是一个观念上的转换,要找资深的很难,不如训练新人。

和资源雄厚的大企业相比,AI 新创如何竞争优秀人才,则是 AI 新创的另一个挑战。关宇翔认为,可以从两个层面,来解读大企业与 AI 新创各自的机会。第一,创新是有极限的。

任何企业要发展新 Business, 最缺的是真正懂这个专业领域 ,进而能把产品与服务做出来的人,再大的企业进入新领域,都会遇到是否能招募这个领域专家的问题, 如果无法克服,再大的企业也做不出来新产品与服务 。他认为,这样的人才其实非常稀少,而这些人不少也都会走向创业,成为 Founder,因为他们对这个领域的知识与热情极高,在大公司的体制中,这样的人不容易受到重用投入开发全新领域。所以很多人会说,Founder 对产品的执着是很重要。在这一点上,大公司不见得比新创有优势。

「AI 应用」市场将爆炸成长 10 倍以上!AI 新创要如何

第二,则是跨国发展 AI 的限制。大企业在收集 Data 时,不同的国家与地区,未必都能跨入,可能在某个国家发展 AI 很成功的大企业,要进入新市场得要花很久的时间, 这时若有已经在当地发展成功的 AI 新创,很可能就成为购併的对象 。

汽车产业具备大量 AI 发展潜能,适合 AI 新创进场开发

关宇翔另外补充说明,百度前首席科学家吴恩达曾指出,因为有太多 AI 题目可做,百度有再多资源也做不完,百度切入的 AI 领域,必须具备三个条件:有人才、有 Data、有 Data 循环。对 AI 新创来说,只要在某个领域同样具备这三个条件,一样有机会。

陈学群则认为,AI 能够运用的领域非常广泛,大企业或新创都有机会。若用 AI 来做 SaaS、AI as a service 或大众消费领域,大企业确实比较有优势,因为规模是大企业的强项,这样的集中性非常直接,但在特定产业与领域,投入 AI 或 IoT 的新创公司,机会可能更大。

他以汽车产业举例,汽车是最大的 IoT 产业,每年全球大约有 9,000 万台新车销售,几乎可说是除了 PC 与手机外,最大的 IoT 设备。甚至,汽车产业里面,不只有一个 IoT 系统,而是有几百个,这个趋势还在持续往上,而光在中国,就有上百家车厂,每个车厂又有不同的车型、配备,里面的供应链非常多元,不论是系统、软体或是 AI,很难出现 winer takes all 一家独霸的现象。

陈学群进一步指出, AI / IoT 新创在汽车产业的最大机会,是这个产业没有标準的规格 。相较于其他消费性电子产品,例如手机的 3D face ID,一旦做成,可能所有品牌、机型都会採用,但汽车不会出现这种情况,每家公司能够服务的企业客户是有限的。 例如,Intel 在今年 8 月以 153 亿美元(约 4,590 亿台币),完成购併以色列做 ADAS(进阶驾驶辅助系统)的 Mobileye,而 Mobileye 在这个领域已经做了二十年。儘管已经有很高的市佔率,但很多车厂还是没办法用 Mobileye 的 solution,因为很贵, Mobileye 也没有能力服务所有车厂。

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以汽车产业为例,AI 新创则还有更多切入的机会。林之晨认为,多数人讲到汽车,其实想到的是轿车,但其实轿车佔整个产业的比例大约只有三分之一,另外还包括商用车、货卡车、特用车(应用在雪地、除草、机场等特殊领域)。轿车可能是美国或中国很强,但在其他领域则未必, 轿车以外的汽车产业还非常碎片化,还有未被满足的市场需求 。或许轿车市场看起来很热门,但同样的 AI 技术,若应用特用车上,对新创来说更适合。同样的道理,在 AI 与 IoT 领域,还有许多应用领域多数人没有想到,很值得新创切入。

加入创业加速器,快速吸收他人创业知识与经验

对于创业,陈学群以自身的经验指出,创业是一个重大承诺,包括对自己、家人、投资人、创业团队、员工、供应商、消费者等。在这过程中,创业很像开着一艘船,开往哪里却不知道,但是途中会历经惊涛骇浪,因此, 在创业前的準备,必须先想清楚自己的创业热情所在,而不只是一时兴起 ,因为创业很孤独,要找到自己真正的热情。

陈学群进一步建议 AI 新创,可以选择 申请适合自己的创业加速器,快速学习别人的创业经验与知识 。以 oToBrite 为例,儘管已经成立六年,拥有超过百名员工,在两岸都已建立据点,但仍积极申请 AppWorks Accelerator,他认为,在 AppWorks Accelerator 拥有三百多家新创校友,另外有超过六十名具备丰富创业经验的导师,是他最重视的资源,因为透过互相的交流与学习,可以从别人的经验中减少自己在创业时的摸索,也能彼此一起打气,在创业这条路上不再孤单。

总结来说,林之晨与两位 AI / IoT 的创业者都认为,现在就是创办 AI 新创最好的时机,大家要积极把握。

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