来源|易选型

作者|王婉珍

“最近给我儿子买了个智能音箱，能讲故事还会跟人聊天。”

“去年买的VR眼镜戴十分钟就头晕，放家里落灰了。”

“我们公司今年改做短视频了，直播不好做。”

“国庆回家，亲戚家小孩都在打王者荣耀，村里好多年轻人都在玩快手。”

“当时冲动，下了好多共享单车APP，现在好几个都没了，我的押金还没退回来……”

……

这样的对话，也许会出现在某个咖啡店的角落，也许会出现在你家楼下大妈的交谈中，但我们都已见怪不怪。

就在这一两年内，各种创业项目速生速死，创业方向换了一拨又一拨。那些曾经出现在街头巷尾的新鲜词汇：O2O、直播、共享经济、人工智能等等，如今都已熟悉不过。这些被称为“风口”的项目，如今都怎么样了？

一、共享经济

也就半年的时间，共享经济如雨后春笋在中国大地上生根发芽。据《2016年度中国“共享经济”发展报告》显示，2016年中国“共享经济”市场规模达39450亿元，增长率为76.4%。国家信息中心分享经济研究中心也预测，未来几年，共享经济将保持年均40%左右的速度增长，到2020年交易规模将占GDP比重的10%以上。

无疑，资本市场捧红了共享经济，从旅馆、汽车、自行车，到充电宝、雨伞、板凳、篮球，甚至到“女朋友”……无数的创业项目都希望在资本大潮中分得一杯羹。

“共享单车市场比预料的发展速度快太多。”半年时间内，摩拜和ofo的军备赛让大多数资本都站队这两家头部公司，资金充裕的他们向市场投放了更多的车。这似乎陷入了一个加速循环：规模大可以拿到钱；反过来，拿到钱后可以快速扩大规模。同时，也加速了那些资本实力和运营能力弱的共享单车的死亡速度。

图片来源：易观

从今年6月13日悟空单车宣布关张开始，共享单车行业的倒闭潮便拉开了帷幕，媒体的标题大多是“50天内连续倒闭三家”。从今年2月份在莆田“消亡”的kala开始，悟空、3Vbike和町町单车相继对外宣布停止运营，酷骑单车和小蓝单车也出现了“退押金难”的现象。

倒在路边的共享单车

身处“烧钱比烧纸还快”的共享单车市场，目前所有平台都在依靠外部供血，一旦失去了资本的青睐，就相当于被判处极刑。

二、无人便利店

2016年末，亚马逊推出线下实体超市Amazon GO，带火了无人便利店概念。还不到一年时间，国内已经涌现了几家相关概念项目，庄辰超的便利蜂、深蓝科技的Take Go、大润发推出的缤果盒子……在今年的第二届淘宝造物节，阿里巴巴展示了它的无人便利店项目——“淘咖啡”。

目前来讲，无人便利店基本三种技术形态：第一种是高大上的视频识别、生物传感器；第二种是RFID零售应用；最后一种是传统的二维码扫描。

第一种的对标产品有Amazon GO。

Amazon GO的技术主要基于三个方面：生物特征识别、结算意图识别、交易系统及目标检测和追踪系统。

生物特征识别是将顾客的生物特征与用户ID进行绑定，以实现对顾客身份的确认。比如消费者在进入Amazon Go购物时，需要在手机上登录自己的亚马逊账户，在入口处会对顾客进行人脸识别，确认用户身份。

结算意图识别是指判断消费者是否有选择这项商品，主要基于机器视觉。比如当消费者在选择商品时，摄像头会捕捉并记录顾客拿起或放下的商品，同时，会通过手势识别判断顾客是将货物置于购物篮还是放回原处。

交易系统比如说结算门，通常由两道门组成，对商品的识别过程就是在这两道门之间完成的，通过结算门用户会被自动扣款。

第二种对应的是缤果盒子。

缤果盒子是基于RFID技术，店内商品包装上皆贴有RFID标签。（注：RFID是无线射频识别，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，俗称电子标签）

用户在缤果盒子内选好商品后，需将商品整齐放置于收银台检测区，然后，检测台边上的显示屏会自动显示一个收费二维码，用户可以利用微信或者支付宝扫描二维码即可完成付账，然后离店即可。

缤果盒子的收银台

第三种对应的是便利蜂。

据了解，便利蜂的自助购物流程大致为：下载便利蜂App——扫描门店二维码/链接门店wifi——扫描商品条形码——支付——出示支付二维码。这个过程中顾客可全程自主购物，无需店员参与。该模式仅支持9件及以下的商品选购，超过9件商品仍需要人工扫码结算。

“忽如一夜春风来。”无人便利店一时间受到了前所未有的关注，看好者有之，看衰者亦有之。

“最近关于无便利店的讨论甚嚣尘上，目前来看，大部分无人店的提出者还是以吸引资本关注为主要诉求点，无人店的概念多少有些噱头的意味。”中国连锁经营协会副秘书长王洪涛表示。

商务部近期发布的《中国零售行业发展报告（2016/2017年）》显示，2016年便利店、购物中心、超市销售额增长较快，增速分别为7.7%、7.4%和6.7%；专业店、百货店销售额增速分别仅为3.1%和1.3%，百货店增速还下降了2.1个百分点。可以看出，便利店行业的增长是最好的。

但是无人便利店是否能通过物联网技术提高坪效，目前仍存在各种不同的见解。有业内人士表示，因为坪效是受很多因素决定的，包括客单价、地理位置、人流量之类的，单凭技术提高坪效，还是值得商榷的。

三、人工智能

人工智能时代刚刚到来，该领域的各种创业机会还处在相对早期的发展阶段。

李开复在一篇文章中指出，未来四五年对于人工智能时代的意义，和二十世纪七八十年代年代对于PC时代的意义相比，绝对毫不逊色。几乎可以预言，如果人工智能时代也会出现苹果、微软、Google、百度、阿里、腾讯等伟大公司的话，那么，这些公司一定会有相当数量是在这四五年内创立。

迅雷创始人程浩也认为，人工智能将给社会生产力带来的提高，以及对人类带来的影响将远远超过互联网。他建议大家在选择创业时，应该关注人工智能，而非互联网。

然而，目前的人工智能产业发展还面临着六大挑战：

1.前沿科研与产业实践尚未紧密衔接：除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验，已催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小距离。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。科学家和研究者所习惯的学术语境，与创业者和工程师所习惯的产品语境之间还无法快速衔接。

2.人才缺口巨大，人才结构失衡：据LinkedIn统计，全球目前拥有约 25 万名人工智能专业人才，其中美国约占三分之一。这一数量级的人才储备远无法满足未来几年中人工智能在垂直领域及消费者市场快速、稳健增长的宏观需求。人才供需矛盾显著，高级算法工程师、研究员和科学家的身价持续走高。人才结构方面，高端人才、中坚力量和基础人才间的数量比例远未达到最优。

3.数据孤岛化和碎片化问题明显：数据隐私、数据安全对人工智能技术建立跨行业、跨领域的大数据模型提出了政策、法规与监管方面的要求。各垂直领域的从业者从商业利益出发，也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。此外，许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。

4.可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟：虽然TensorFlow、Caffe、MXNet等深度学习框架已被数以万计的研发团队采纳，相关开源项目的数量也在飞速增加，但一个完整人工智能生态所必备的，从芯片、总线、平台、架构到框架、应用模型、测评工具、可视化工具、云服务的模块化与标准化工作，尚需三年或更长时间才能真正成熟。

5.一些领域存在超前发展、盲目投资等问题：目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效能。但创投界存在盲目追捧，不顾领域自身发展程度，或利用人工智能来包装概念等现象。由此产生的盲目创业和投资问题虽非主流，但仍有可能伤害整个行业的健康发展。

6.创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持：与互联网时代、移动互联网时代的创业相比，人工智能创业团队面临诸多新的挑战。例如，对高级人才较为依赖，科学家创业者自身的商业实践经验较少，高质量大数据较难获得，深度学习计算单元和计算集群的价格十分昂贵等。

程浩认为，未来行业壁垒才是人工智能创业最大的护城河。尽管BAT技术好一点，但每个行业都有垂直纵深。从这个角度看，“AI+行业”是一条新的产业链，创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上。

比如医疗+AI，什么最重要？大量准确的被医生标注过的数据最重要。但在国内，这个医疗数据拿出来非常困难。所以BAT做医疗一点优势都没有，因为他们要把这些数据，从各医院、各科室搞出来也很累。相反，如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年，也许拿起数据来比大公司更容易

这要求创始团队的合伙人中，必须有懂行业、有行业资源的人才。

就像过去二十年互联网和移动互联网的商业化所走过的历程一样，人工智能的商业化会以自己的节奏，分阶段、分步骤渗透到人类生产、生活的方方面面。而且，AI对整个社会的改变，可能比过去二十年互联网革命所带来的改变要大得多。能否准确把握AI商业化的脉络，是AI时代的创业能否站在“风口”上的关键。