2017年是属于人工智能的一年，风投和企业对人工智能的投资已经达到了狂热的程度。但是，就像过去的任何一种热门技术一样，人工智能正在跨越试验和炒作的阶段。数据表明，人工智能已经越过了炒作的顶峰时期。

接下来要对人工智能重新定位——也就是要从人工智能的众多跟风者中选出成功的人工智能公司。

人工智能的下一个阶段将会有新的目标；而现在的重点是打造和加强真正的人工智能业务，这些业务可以发展得更长远。自2012年以来，一些人工智能公司以人才或技术被收购，而非企业业绩，许多公司甚至以低于5000万的价格出售。

与此同时，科技巨头正在以更快的速度在人工智能领域进行创新——通过发布新产品或开发更多的人工智能工具。在这个竞争激烈、发展迅速的环境中，仅仅有炫酷的技术是不够的。对于创业公司来说，建立人工智能的堡垒非常有必要，它们可以让公司在商业竞争中脱颖而出，并与那些大公司匹敌。

但是，一个成功的人工智能驱动型企业的先决条件和要素是什么呢？当风投评估人工智能领域的时候，会找一些关键的点来帮助他们分析出最有前途的公司。我喜欢把这些属性称为“护城河”。每一个“护城河”都对保护你的城堡有重要作用——缩小你和竞争者之间的差距，同时为你的客户创造更多的价值。

1.专有数据

发掘专有数据是企业新兴的一种能力，是将人工智能整合到产品中，让企业拥有竞争优势——至少目前如此。但是，“人工即服务”这一点离我们并不遥远。大型公司都在这一领域进行了巨额投资。随着算法变得越来越精简、标准化和普遍性更强，我们也许将能实现人工智能大众化。数据本身真正的价值就在于此。但使用和正确处理大量数据并不是一件容易的事。创业公司需要问问自己，他们的数据具有什么样的长期价值。它是专属于自己的还是可以被竞争对手轻易复制或获得的？获取专有数据的能力对我们来说是一个关键信号，这种能力可以让我们辨别一家公司是否最终会变成商品化产品的一部分，还是能够长期保持有意义的差异化。

2.团队领域的专业知识

团队领域的专业知识很重要，具有差异化的人工智能解决方案' class='c_blue'>解决方案不仅仅拥有一种新颖的算法，还可以找出独特的数据；它的目的是让一个团队快速发现一堆数据中自己需要的东西，而且团队可以调整算法，帮助人工智能系统学会识别正确和错误的答案。与传统观念不同的是，使用者不一定是工程师或数据科学家。即使你从事保险业务，也能理解精算表。或者，如果你是律师，那就能够通过数据理解那些存在潜在威胁的条款。这些领域的专家为人工智能团队提供了一个优势，就是让他们的产品在目标市场中具有相关性、实用性和不可或缺性。除了简单地使用算法用于一般数据处理。这种级别的“人工调优”开创了领先的人工智能解决方案，

3.工作流状态

你建立了一个拥有独特数据库和技术头脑的团队，但你是否已经建立了一个符合目标用户每日或常规工作流程的系统？最好的人工智能解决方案是那些存在于我所说的“循环操作”的解决方案，通过该方案，他们可以不断地获得新数据，并定期查看用户的参与度。一些公司通过分析日销售记录来为客户提供好的建议。这种在工作流中的位置不仅会增加客户粘性，随着时间的推移，还能帮助系统变得更智能。有一个拥有全面领域知识的团队在这里发挥了作用：你的AI系统是否经过了适当的培训，可以提出正确的问题来获得最佳答案并进行创新？你的AI系统是在学习、适应，并逐渐成为用户工作流程中越来越重要的一部分吗？人工调试在任何人工智能学习过程开始时都是必要的，但系统本身必须开发并提高针对特定客户的性能。这种能力比市场上的静态软件更有内在的优势。

4.客户价值

你的AI解决方案对一个案例的实际影响是什么？你到底在做什么？它的使用结果是比现在好10倍还是好100倍？例如：你是一名医生，有一款新软件可以帮助你更方便地分析x光图像。它已经过滤掉了不必要的视觉信息，并将其放大到你需要查看的关键区域。

我必须得说，这是一种好的工具。这可能会帮助一位医生更有效率的完成检查过程，甚至能提高2到5倍的速度。但如果你还是找同一位医生，给他一个工具，让他在下午回看所有的图像，然后缩小范围，只看优先级图像，那将需要耗费该医生10倍的精力。100×的x射线是最令人兴奋的，这也是一个系统可以自动检查到的x射线的最大范围。这种接近于完全自动化的水平需要大量的可信数据，因此专家需要建立它的价值，让人工智能学习大规模捕捉数据、模式和见解的方式。因此，我们想要投资那些市值10倍的公司，并承诺最终以100倍的价格成交。

如果你是人工智能创业家之一：你的人工智能是什么？他们有多可靠？除了技术和人才，你还在建设什么？不过，只有最强大的人工智能公司才能比初创公司的生存能力更强，并超过大型科技公司。未来5年，人工智能将继续在每一个企业业务流程中扩张——从销售到市场营销，从客户服务到产品开发，从融资再到运营。你将如何成为推动这种转变的关键人物？