上周分享了个人关于AI行业困局的一些思考,很多朋友也私信大白,给出了很多自己的想法。
在不同人的分享过程中,明显可以分为两种属性的人群:一类是唱衰AI行业,另一类是看好AI行业。
唱衰AI行业的人群中,其中不乏AI行业老炮,多年AI行业经验,且是销售管理方面。
而看好AI行业的人群中,也有资深行业从业者,觉得和当前各行业发展相比,AI行业还是一个比较新兴且有前景的行业。
这两者的观点都没有错,只是不同从业者,站在不同的角度去考虑问题。
不过随着AI行业的发展,大家对于AI的期待已经从无所不能,到目前很理性的看待了。
大家也开始明白,AI技术本身还有很多的瓶颈需要突破。当然也看到很多AI技术,可以应用到生活中的很多方面,因此各行业的各类需求也在增加。
不过各种需求都是多元化的,一个个做是不太可能的,投入产出比太低。
就像周日和广州的一个朋友聊天,他负责公司的销售板块。说每天都能接到几十个需求,但是很多需求,价格太低,投入研发根本没有意义,毕竟在商言商,还是要考虑是否值得投入的。
而如何利用现有的能力,搭建可以助力各行业的AI系统,且减少人力投入,成为是否能够盈利的关键。
最近看了很多AI公司的产品,有一家的数据让人觉得挺眼前一亮的:七十号员工,一年收入八九千万,毛利率可以达到60%。
在分析的背后,对于AI行业不同阶段的发展方式,产生了深深地思考。
特别最近也在经历从0到1的阶段,结合之前3年智慧城市行业的经验,觉得可以从以下4个维度来考虑:
(1)AI人员基础能力的标准化
从业人员的基础,是公司发展的重中之重。
AI在18、19年刚开始发展的时候,因为基础资料还比较少,比较大的依赖于每个人的学习能力。
但是随着各类开源资料,各类直播资料的丰富,设计标准化、模块化的基础能力培训,已经成为AI人员快速增加的关键。
例如做动态人脸识别功能,我们知道它是比较复杂的一整套功能:人脸检测+人脸关键点定位+人脸特征提取+人脸比对,此外还有人体检测追踪,人脸追踪。
相对简单的目标检测任务,动态人脸识别是一套串联多种功能的复杂任务,那么如何设计人脸识别方面的培训路线,就比较关键。
比如刚开始学习哪些基础内容?实践时测试哪些代码?最后如何编写一套完整的人脸识别软件?
形成比较标准化的培训路径后,人员数量方面至少会有充足的保证。
(2)产品功能组件的标准化
当然有了人员,这些是开发AI产品的基础,但是商业上最重要的在于,是否能创造价值?能够获得利润。
因此产品的定位很关键,当然这里是假定已经确定产品方向的情况。
这时就需要对CV产品,进行非常碎片化的拆解,例如视频流获取方面,我们需要拆分出各种拍摄方式。
比如单个相机拍摄:枪机、云台相机、鱼眼相机;
多个相机组合:枪机+云台相机联动、枪机+鱼眼相机联动、鱼眼+云台相机联动。
再从图像拍摄->算法操作->视频结构化->中台服务->web前后端,每一块都进行组件式拆解。
CV项目中,每一步拆的越细,后面组合成模块化产品的时候,就会有更灵活的发挥空间。
(3)研发部署流程的标准化
很多AI应用场景中,视频流路数如果多的话,一般都会有数百路。
那么不同视频流的管理、不同镜头下算法功能的管理,其实都可以换算成项目成本投入。
产品前期设计的越复杂,真正部署的时候就越简单。
毕竟AI行业的人力成本还是挺贵的,换算到人工的话,一般在1000~1500/天。
那么这时的模块化组件研发,就非常关键,当然之前大白待的公司,主要也是项目为主,而不是以产品为主,这一步大白也在摸索中。
当然,其实看的多了,简单了解一下AI公司创始人的背景、目前公司的现有产品,就知道此公司是否赚钱?
销售背景、产品背景创始人的公司,对待AI商业化的路径还是不一样的。
(4)营销推广渠道的标准化
有了团队,有了产品,就要面临产品推广的问题了。
这里针对AI产品定位的不同,推广的方式也不同。最常规的方式,组建销售团队,寻找各个渠道,不断的拜访,拉通渠道。
再或者参加线下AI行业展览,等待意向客户参展,获得双方的合作。
但以上方式还是偏向于传统,新媒体渠道,短视频渠道,也是未来非常好的投放领域。
比如在公众号方面,想获得AI行业的品牌影响力,可以尝试AI公众号的长期贴牌宣传广告,效果好,成本也比较低。
当然这些都需要不断去尝试,查看投入产出比,从而筛选出适合自己产品的方式。
不过想想,因为疫情的原因,大家都过得好难。
拜访客户难、产品竞争难、项目交付难、算法功能也有瓶颈,但是没办法,再难,我们也得坚持,找到突破的方法。
要不然,只能参加蓝翔学校挖掘机培训,和我家5岁的娃,一教高下了。
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后期需要哪方面的项目知识,可以直接去对应阅读。
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整理汇总:江大白
内容周期:2022.4.18-2022.4.24
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