根据行业和应用场景不同，我认人工智能的创业本质上有mission-critical和non-mission-critical之分。为了方便大家理解，我们简称为“关键性应用”和“非关键性应用”。

　　“关键性应用”要追求99.9……%后的多个9，做不到就没法商业化。比如大家认为，99%可靠度的自动驾驶能上路吗?肯定不能，意味着100次就出1次事故。99.9%也不行，1000次出一次事故。

　　千万记住，99%和99.9%的可靠度差距并不是0.9%，而是要反过来算，差距是10倍。也包括手术机器人，听起来99.9%可靠度已经很高了，但意味着1000次出一次医疗事故，放在美国，医院还不得被巨额索赔搞得破产。

　　所以“关键性应用”领域，就是一丁点儿错都不能犯的人工智能领域，必须要有技术大牛、科学家或算法专家坐镇。同时，这类项目研发周期都很长。

　　正如以色列做ADAS (高级驾驶辅助系统)解决方案的Mobileye公司，今年3月被Intel以153亿美金收购。大家知道这家公司研发周期有多长吗?Mobileye成立于1999年，到他们推出首款产品、挣到第一桶金已是2007年。长达8年的研发周期。这在互联网创业里不可想象。包括谷歌无人车从2009年开始研发，到现在一直没有商业化;达芬奇手术机器人从启动研发到2000年拿到美国食品药品管理局(FDA)的认证，花了十年时间。

　　“关键性应用”的普遍特点就是这样，项目通常很贵，研发周期巨长，离钱非常远，需要持续的融资能力，团队怎样才有持续融资?起码要有非常好的简历和非常好的背景。这个是能够持续融资的必要前提。所以大家可以看到，今天做无人驾驶的创业团队都是高富帅。因为不是高富帅，你都熬不到产品真正商业化应用那天。

　　当然，如果在人工智能领域都是“关键性应用”，那就没大多数创业者什么事了。实际上，人工智能领域的创业，95%都是“非关键性应用(none-mission-critical)”。简单讲对这些领域，AI的可靠度只要过了基础线，高一点低一点区别不大。

　　最简单的例子，现在很多公司的门禁开始用人脸识别。你今天带个帽子，明天戴个墨镜或口罩，识别率没法做到99%。可即使没识别出来也没问题。因为所有带人脸识别的门禁都有地方让你按指纹。即使指纹也刷不进去，问题也不大，公司不还有前台吗。

　　这就是“非关键性应用“。这类项目不追求99%后面的很多个9。实际上，国内人工智能和机器人方向的创业，大部分领域都是“非关键性应用”。当然并不是说，在这个领域算法不重要，你天天认不出来也不行，所以一定要过了基础的可用性门槛，偶尔出现问题可以容忍。“关键性应用”则不能容忍。

　　“非关键性应用“不追求高大上，简单、实用、性价比高更重要，这样的项目通常比拼综合实力。包括：

　　对行业的洞察理解。要熟知行业痛点;

　　产品和工程化能力。光在实验室里搞没意义;

　　成本控制。不光能做出来的产品，还得便宜的做出来;

　　供应链能力。不光能出货，还要能批量生产;

　　营销能力。产品出来了，你得把东西卖出去。团队里有没有营销高手，能不能搞定最好的渠道是关键。

　　所以大家在创业组团队时，一定要想好你选择的赛道处于哪个领域，不同的赛道对于团队的要求是不一样。“关键性应用”必须有技术大牛坐镇，“非关键性应用”则要求团队更加综合和全面。

　　第五个问题：技术提供商vs全栈服务商

　　现在很多人工智能创业者都是技术背景出身，创业的第一个想法通常是做技术提供商。技术提供商作为创业的敲门砖可以。但如果只定位做技术提供商，未来路会非常窄。为什么说未来只做技术提供商价值会越来越小?原因有几点：

　　1. 首先通用技术一定是大公司的赛道，BAT未来一定会开放免费。

　　人家大公司会免费提供人脸识别、语音识别、语义理解、机器翻译这类EnablingTechnology，你还打算怎么靠API调用赚钱呢?也许现在还可赚点小钱，但很难成为一个长久的生意。

　　2. 依托于算法的技术壁垒会越来越低。