导读：很多朋友问到关于人工智能怎么产生利润的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能都有哪些盈利方式？
人工智能大热之后，关于商业模式和盈利问题被开始被大家关注了。这是一个很危险的阶段，因为前面是吹捧，如果现在解决不了盈利，后面就是各种找茬捅破泡沫。
人工智能确实是个极度烧钱的东西，导致只有具有大资本的公司才能玩得起，但是不得不说这些大公司必须投，没办法人工智能就是未来的趋势，投资人工智能就相当于在投资公司自己的未来。
简单来说，现在的的AI行业有三种模型：
1.人工智能创业公司(AI Specialized Startups)
这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。
2.人工智能平台(AI Platforms)
科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台。
科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软=亚马逊=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。
3.人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)
简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。
而作为人工智能的龙头，科大讯飞现在可谓是风口上的猪！
科大讯飞是国内较为领先的语音技术研发及解决方案公司，目前主要掌握着中文语音合成、语音识别、语音测评三项技术。
简单来讲：语音合成技术是指通过机器自动将文字信息转化为语音的技术。语音识别技术是指通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息的技术。语音评测技术是指通过机器自动对语音进行发音水平评价、检错，并给出纠正指导的技术。但在语义理解等层面还没有明显突破。下图为科大讯飞语音产业价值链解析示意图：
科大讯飞目前收入主要来自三块业务：
语音支撑软件、行业应用产品/系统、以及信息工程和运维服务。
1、语音支撑软件收入语音支撑软件收入采用授权许可的方式向各应用开发厂商提供的语音核心技术产品。主要分为电信级语音平台和嵌入式语音软件。电信级语音平台面向电信、银行、电力、政府等需要大规模并发服务和高稳定服务的行业应用领域，典型开发商有华为、中兴、贝尔－阿尔卡特等；嵌入式语音软件面向手机、导航终端、学习机、MP3/MP4/PMP等数码终端产品，典型开发商有联想、海尔、日立等，并逐步进入玩具、家电、互联网电视等新兴应用领域。同时，公司发布了移动互联网智能交互平台“讯飞语音云”以及该平台的第一个示范性应用“语音输入法”，为移动互联时代的各种终端应用使用语音服务提供支持（新培育业务，估计收入还很小，当然，想象空间也浓缩在此！）。除输入法和口讯外，讯飞语音技术对外开放的接口包括控件接口和底层API形式的接口，合作伙伴包括：新浪微博、搜狐微博、凯立德、高德地图、高德导航、导航犬、Mapbar地图、语音360、Airi中文语音助理、Ciriis中文语音助理、91熊猫看出、挖财??
2、行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用产品的形式为行业应用提供以语音解决方案。主要包括语音电信增值业务收入和其他行业应用产品/系统收入。语音电信增值业务是指由公司提供软、硬件设备，电信运营商提供通信网络和客户资源的合作业务，双方按协议约定比例对取得的语音通话话费收入进行分成，如：面向电信增值业务领域的彩铃/炫铃语音搜索系统。还包括面向普通话等级考试应用的计算机辅助普通话口语评测系统；以及面向大型企业/政府，融合智能语音和语言技术，具有协作、通讯、互联等关键支撑服务的应用系统；“智能语音教具系统”实现山西、内蒙古等地规模采购并在北京、江苏等十多个省市成功试点。这部分业务2010年营收21,647万元，同比增速最快，为91.7%，占总营收49.6%，毛利率76.1%。
人工智能应该如何盈利？
第一原则——可控原则。可控原则是指，我们所发明出的人工智能产品，无论是弱人工智能、强人工智能或是超人工智能，都必须是可控制，必须能够完能全被人类所控制，如果做不到这一点，我们就不能把它制造出来，这一点是至关重要的，事实上，人类的其它任何发明也都应该遵循这一则，比如，飞机、汽车、电灯、原子弹等各种产品都是可控的，如果汽车开出后无法控制，不能停止下来，那将是非常危险的，这样的产品不能投入使用的。
为了避免人工智能的危害，可控原则是一个必须尊守的原则，目前的计算机软、硬件都是可控的，控制它们的方法可以是按下终止按钮或切掉电源等，将来的人工智能也要有类似的方法加以控制，以便随时发起、调整或终止其运行。
第二个原则——分工原则，又叫分而治之原则。这一原则是指，对于弱人工智能、强人工智能和超人工智能，这三者一定要分开使用，避免三者合为一体。弱人工智能是指智能水平低于人脑的人工智能，如现在的机器人、无人机以及各种智能硬件等，强人工智能是指智能水平和人类相当的人工智能，也就是和人类一样聪明的人工智能，这种人工智能目前还没有出现，我估计将来也不会出现，因为人工智能事实上只会出现两个状态，要么不如人脑，要么远超人脑，因为计算机和人脑相比，人脑的特点是全面而复杂，计算机则是单纯而卓越，人脑既有认知，又有情感和欲望、动机等心理要素，非常复杂，而计算机呢？无论它的软件还是硬件都属于非生命物质。
因此，它永远也不会具备情感和欲望、动机这些生命物质特有的要素，因此，计算机和人工智能永远也不会全面超越人脑，但由于计算机的信息存储量和运行算速度远快于人脑，所以，它在某些智力活动和思维方面可以远超人脑，表现得非常卓越，比如，在数字计算和记忆方面（搜索引擎），今天的计算机都已达到了人脑的数亿倍。
另外，在简单逻辑判断方面，计算机也已远远超过了人脑，因为它的逻辑判断速度远快于人脑，可见，计算机有这样一个特点：在智力能力方面，人类教会它们哪一方面的能力，它们就能在哪项能力方面远超人脑，将来如果我们能教会
人工智能成创业风口，可盈利的机会在哪？
去年流行的还是马斯克、霍金、哈撒比斯等人背书的“人工智能恐怖论”，但到了2016年，人工智能却摇身一变成为创业的新风口。尽管人工智能的概念并不新鲜，甚至每隔几年就会流行一波，但这一次创业者们似乎要真刀真枪的实干起来。
作为计算机科学界的“圣杯”，人工智能在2016年世界经济论坛报告里被预测为第四次工业革命的核心技术代表，并由此引发了国内外互联网巨头和资本的跑马圈地。这看起来很美好，但摆在所有创业者面前的现实问题是，除了理想和情怀，如何利用人工智能挣钱？
人工智能的苦行期和红利期
要理解今天创业者为人工智能疯狂的原因，以及资本为何表现出了前所未有的青睐，似乎有必要简单了解下人工智能的发展史。和VR一样，人工智能并不是一个新概念，同样经历了长达几十年的势好与式微。总结来看，或可以将人工智能的历史分为苦行期和红利期。
人工智能的第一个红利期出现在60年代，当时的科学家们自信而又疯狂，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。
人工智能的第二个红利期出现在90年代，典型的标志就是IBM 的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，影响绝不亚于 AlphaGo 的围棋大战。
而在两个红利期的间隙和今天再次成为焦点之前，人工智能所经历的是一个又一个苦行期。比如在70年代因为人工智能的预言无法兑现，研究经费中断而进入低谷期。同样的事情还出现在80年代末和20世纪初。
不过，在人工智能的研究者走出苦行期之后，往往带来了让人意想不到的成果，诸如控制论与早期的神经网络、新逻辑学和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、Nouvelle AI与嵌入式推理等等。这些新的研究方法和逻辑的不断试错，对今天人工智能的发展有着不可或缺的作用。
当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习、语音合成等人工的核心算法日渐成熟，并开始大范围的商业化应用；另一方面，人工智能的研究走出了实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。
不难发现,“商业化”是人工智能当前的特征标签之一，不管是行业巨头还是创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者，也就意味着人工智能离象牙塔越来越远，也日渐成为更加实用的科学技术。与之同时，各路资本也开始追逐人工智能，仅国内就有创新工场、云启资本、IDG等创投机构积极表态。可站在创业者的角度来讲，人工智能的创业红利期来了吗？
人工智能创业的两个评判标准：道与术
当然，并不是所有的投资者都看好人工智能的创业风口，也不是所有的科学家都认同人工智能技术的商业化。原因并不难理解，大多数创业者并未能接触到一些核心算法，就拿图像识别来说，巨头们可以把识别准确率做到99%以上，但很多创业公司还停留在80%左右的水平。
借助商业化积累资金进行更深层次的研发，还是仅仅将人工智能作为噱头来蹭风口？或可以从道和术两方面来看。
道指的是战略，衡量着一个创业者的大局观。其中的一个核心准则是，纵然披上了人工智能的外衣能否真正的创造价值，只有这样，才能持续性的盈利并推动一个产业的进步。比如提高企业的运作效率、降低生产或运营成本、提供附加价值等等。
术意味着战术，考证的是创业项目的方法论。人工智能可以深耕的领域有很多，却又并非所有的领域都适用人工智能。好比说能否拿到足够多的数据进行机器学习，能否抓住显性刚需，进而实现规模量级的用户积累。
事实上，人工智能为急于涌进的创业者埋下了很多坑，比较常见的有两点，一是把人工智能作为炫技的需要，而丝毫不考虑用户体验的流氓做法，诸如人脸识别登陆、虹膜识别支付等等；二是对人工智能寄予不符合现状的要求，在微软的小冰、苹果的Siri等一炮而红后，一些创业公司纷纷推出聊天机器人，并炒作成所谓的“情感伴侣”。可结果呢？满是鸡肋，诟病连连。
有专家认为，人工智能可以基于两点创业，要么找到一个尚未达到爆发点的核心技术，类似于语音识别、图像识别等；要么选择自己熟悉的领域，借用人工智能技术来改善一些行业弊病。然而在这些半虚半实的建议之外，创业者应该思考下面四个问题：人工智能是否适用于开放式的场景？人工智能是否要完全替代人？如何低成本的获取大数据？怎么设计算法的容错方案？
未能解决上述四个问题的失败案例并不少见，在恶劣天气就歇菜的无人驾驶、不成熟的智能机器人等等，不一而足。这些问题的解决与否，决定了创业项目的前景，以及最现实的能否挣到钱。
这些领域或是最可能盈利的人工智能创业
调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。
以客服销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是客服，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的客服团队。事实上，客服场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。目前阿里、京东等已经将人工智能引入客服系统，也出现了网易七鱼、Udesk等第三方智能客服云服务，前景比较乐观，尤其是在很多具有数据门槛的垂直行业。
同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，顶尖的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算最佳的组合资产配置，为用户提供最大的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。
总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。
结语
人工智能终究是一个不断演进的行业，创业者很难在理想和情怀的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滚雪球般的不断成长。风口总会过去，概念总会失效，盈利才是推动创新和产业进步最现实的做法。
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。
2019-01-09
吴恩达说，这个指南是他通过在谷歌大脑，百度实验室以及Landing AI的多年经验整合完成的。针对CEO在企业发展中最关心的问题，也就是如何为公司高效开启人工智能项目、实现人工智能转型，吴恩达给出一个 “五步骤路线图”。
我们具体来看一下。
第一步，.执行试点项目，让关键成员获得动力。
吴恩达说，如果公司有好几个AI项目的话，最重要的，不是能带来大量收益的项目，而是那些有意义的项目。因为这可以在一开始帮助CEO熟悉AI思维，也更有利于说服投资人进一步跟进，让相关的AI团队获得动力。
吴恩达在领导谷歌大脑Google Brain团队时，语音识别在谷歌并不是非常重要，但他判断这个项目非常有意义。所以他选择Google Speech团队作为第一个内部客户，最终让Google的语音识别的准确率大大提高。项目成功后，谷歌大脑团队获得了非常大的动力。
而且一旦其他团队开始看到合作的成功，就能够获得更多内部客户。吴恩达的第二个内部客户是 谷歌地图，它用深度学习来提高地图数据的质量。“通过这两次成功的合作，我们逐步建立人工智能项目的发展势头。”
在第一步中，吴恩达的具体的建议是，首先，要提前做好全方位评估。在项目开始前，请经验丰富的AI工程师，对项目进行全方位评估，确保AI项目在技术上应该是可行的。现在太多的公司仍在使用AI技术开展一些不切实际的项目；其次，是要明确一个目标，保证项目可以创造商业价值。
第二步，建立公司内部的AI团队。
吴恩达认为，在人工智能时代，很多发展的一个关键点将会是，从管理层开始建立一支公司内部的AI团队。尽管拥有渊博的AI知识的外包团队能够帮公司快速上路，但长期来看，公司还是应该有一支自己的AI团队，这样会更加有效率。而且，一些项目如果只在公司内部进行，还可以帮公司建立自己独特的竞争优势。
吴恩达说，跟据不同的技能组合，这支内部的AI团队可以为公司的首席技术官，首席信息官或开发总监工作，甚至可以直接为专门的首席AI官工作（CAIO Chief AI Officer）工作。这支团队的核心责任应该包括，为整个公司的人工智能力量提供支持；帮助不同部门的早期跨领域AI项目；完成这些早期项目后，建立可以重复的流程来持续进行其它有价值的项目等等。
吴恩达还建议，很多公司会把多个业务直接汇报给CEO。但有了AI团队后，可以把AI技术融进不同部门，来推动跨职能项目的实现。
第三步，对员工进行AI技能培训。
今天，没有哪家公司拥有充足的AI人才储备。未来，AI将改变许多不同的工作。所以，CEO们应该注重公司员工的人工智能技术培养。可以针对公司的每个员工，根据适用公司发展的相关的AI知识，请专业的咨询公司为团对开发定制课程。
比如，培训高管，让他们先了解AI可以为企业做些什么，从而能做出合理的资源分配决策，并和负责AI项目的AI团队协作。培训部门负责人，让他们能够为AI项目设定方向，分配资源，监控和跟踪进度，并根据需要进行更正，以确保成功交付项目。
第四步，制定人工智能战略。
吴恩达认为，人工智能战略将引导公司在创建价值的同时，建立可防御的护城河。因为，一旦团队开始看到最初的AI项目的成功，并对AI形成了更深的理解后，就能确定AI可以在哪些地方创造最大的价值，并且把资源集中在这些领域。
一些高管会认为，制定人工智能战略应该放在第一步。但在吴恩达看来，在缺乏基本经验的情况下，大多数公司并不能制定出深思熟虑的人工智能战略。而且，公司建造“防御性护城河“的方式，也会随着人工智能项目的发展而发展。所以，应该选好时机制定成熟的战略。
他建议公司应该构建自己的优质AI资产，这些资产基本上要和战略保持一致，那就是，AI能使公司以新的方式建立自己独特的竞争优势。比如，与其花精力和谷歌等领先的科技公司去竞争，不如利用人工智能扎根到特定行业，争取在这个行业里成为领先的人工智能公司。“开发独特的人工智能功能将使你获得竞争优势。因为，AI如何影响公司的战略，将取决于行业和具体情况。”
第五步，在公司内部和外部建立良好的沟通渠道
吴恩达提醒，人工智能会对公司的业务产生重大影响。如果它影响到公司主要利益相关者，应该运行一个交流程序来确保一致性。 作为CEO，要考虑好以下几种关系：“
首先，投资者关系。谷歌和百度等领先的人工智能公司现在变得更有价值，部分原因是，它们的人工智能能力和人工智能对利润的影响。向投资人解释清楚，人工智能在你的公司创造价值的原因，描述好公司不断增长的人工智能能力，并最终会有一个深思熟虑的人工智能战略，这会帮助投资者更客观地评估你的公司。
其次，政府关系。像自动驾驶、医疗保健等高度监管行业，企业要学会讲述你的项目可以为一个行业或社会带来的价值和好处，这是建立信任和善意的重要一步。
再次，对用户的培养。AI可能会给用户带来非常大的好处，但要确保适当的营销，培养长期的用户关系。
然后，吸引并留住人才。由于AI人才的稀缺，一些实力强劲的公司，会对你吸引和留住人才的能力产生重大影响。所以，尽量展示公司AI项目的初步成果，让优秀的AI工程师看到希望。
最后，是内部交流。由于今天的社会仍然对人工智能缺乏了解，特别是一般化人工智能被过度炒作，所以人们对AI存在恐惧、不确定性和怀疑。许多员工也担心自己的工作被人工智能替代。所以，明确的内部沟通，既能解释清楚AI的发展战略，又解决了这类员工的疑问，这会减少公司内部不愿采用人工智能技术的阻碍。
首先，美国罗格斯大学人力资源管理系副教授杰西卡·马索特（Jessica Methot）认为，职场友谊的确存在。她在一项研究里把这种涉及双重身份的人际交往称为“多元关系”。每日精英网站（Elite Daily）的一篇文章说的更直接，如果你和同事每天一起加班，一起吃饭，一起吐槽，其实你们已经是很近的朋友了。
其次，研究也证明了职场友谊是有价值的。一篇发表在《人格和社会心理学公报》杂志的论文，分析了26项关于职场友谊的研究，结果表明，如果团队成员是朋友的话，业绩表现会比那些不是朋友的团队要好。还有一项研究说，40％的初创公司都来自于朋友搭档。
此外，职场友谊还能提高员工的工作满意度，减轻员工压力，带来信任感和归属感。
不过，虽然职场友谊有好处，但维持起来却不容易。主要的一个难点在于，朋友属于社会规范，需要无条件支持，职场属于市场规范，一般来说不允许感情用事。这种冲突会让职场友谊显得不那么讨喜。
那该怎样处理职场友谊呢？文章综合了一些观点，给出了几个建议。一是私下里以朋友的方式相处，工作中保持合理的距离。二是提前商量好原则，比如，如果遇到意见分歧，要不要坦诚表达反对；或者工作中哪些信息可以共享，哪些不能。这样既能避免矛盾，又能减轻心理负担。三是同级维持友谊相对容易，和上级维持友谊比较难，如果觉得自己处理不好，可以知难而退。四是就算友谊没办法长久，也不要担心，“长期友谊”也挺讲缘分，发展方向、性格和价值观、职业规划都可能造成影响。
人人都在讲的“人工智能”，能赚钱么
人工智能本身是不能赚钱的。而人工智能加上传统赚钱的项目就能赚钱，未来人工智能会和今天的互联网一样普及。可以说有人工智能不一定能赚钱，但是没有肯定赚不到钱。举个栗子，一家早餐铺，即买包子也买油条还买汉堡，但是这些东西必须当天做才好吃。就需要准备原料（提前和面和加工食品），但是你不知道今天能卖多少包子多少油条多少汉堡，也就没有办法提前预测生产。有多年销售经验的师傅可能知道，张大妈一三五七吃包子，李公子二四六吃油条，然后估算出大概今天需要的多少包子多少油条。这需要多年销售经验才行，有了人工智能技术，人工智能就能够将人们的经验进行传递，机器可以帮助一个新开张的早餐铺迅根据周围居民的数量和喜好，速算出今天生产多少包子多少油条，能够满足消费。这样既不会造成卖不出去浪费，也可以有效保证效益最大化。在这种前提下，依然依靠经验的早餐铺明显就干不过这些有了人工智能技术的早餐铺。而人工智能能做的不仅于此，有了人工智能，过去难以自动化的一些行业都会自动化了。所以大企业，规模企业更容易形成，企业一旦形成垄断，就可以有效的控制市场，让自己的利润最大化，从而挣到过去任何一家企业都望尘莫及的利润。如果你还不能理解，给你举个栗子，互联网赚钱吗？你仔细想想，看一看，就知道互联网本身不赚钱，赚钱的是那些依靠互联网，玩转互联网把自己的企业做大的企业，淘宝就是个销售平台，但是依靠互联网技术，今天的淘宝拥有了最低的成本和最广的知名度。搜索引擎就是靠广告赚钱，然而依靠互联网，这个卖广告的比任何一家中国传统的广告公司盈利都多。人工智能是工具，在人工智能时代，市场会发生变化，会诞生一批能赚钱的企业，当然也会有相当多的传统企业不与时俱进而倒下。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能怎么产生利润的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。