AI创企的“裁员潮”

年初，不少关于AI企业裁员的消息被爆出，虽然这些消息并没有准确被人们所证实，但名单上包括当红炸子鸡与AI流量担当明星企业，不禁让人感叹在市场表面如同华美的袍子下，AI行业也许同样爬满了蚤子。

　　在三年前，人工智能领域相关的投融资金额逐年增加，AI创企迎来了爆发期，在当时也有不少人士提出警示，对于这些企业而言，资本市场环境好要远远比用户市场环境好更为重要，当资本褪去之时，谁在“裸泳”便一清二楚。

　　媒体称，AI行业经历了三年的“野蛮生长”，疯狂扩张，“不理智”的弊端开始逐渐显露出来。换句话说，技术寻找场景落地进行商业化，要远远比在第三方调研公司刷排名、国际竞赛刷排名困难得多。

　　对于一些苦苦找不到商业模式的人，在没有传统企业基础的情况下，只好向互联网创业公司学习，但免费的服务协议，互联网的玩法，对于行业用户或合作伙伴而言更多是反感的。因此对于许多有算法技术的公司而言，学术派出身是先天的优势，但真正进入到商业市场之中，“大牛的IP”要得到用户的青睐，主要看的还是产品，尤其在长期的竞争中，IP的优势会逐渐变淡。

　　同时要将技术落地到垂直的领域之中，仅仅依靠算法服务，很难将企业做大，以安防为例，越来越多的算法公司在投入做硬件及软件产品。对于算法企业而言，友商及客户们纷纷在成立研究院做算法，无疑会让自家算法的优势不再明显，甚至差距越来越小。如果这时算法公司无法突破原有的性能取得更大的进步，形成自身的技术壁垒，恐怕也很难跳出“刷分拿融资”的怪圈，这是许多创企本身最大的困难所在。

　　一位AI企业负责人曾说过，当前安防项目建设，大部分资金都投入到了基础建设上，也就是前端建设，而后端的数据分析所占的资金配比5%都不到，创业公司想要用5%的资源去撬动对手95%的市场，难度之大可以想象。

　　除了自身因素及资本市场因素之外，用户将是决定AI或机器视觉能否在行业应用普及化的根本性因素。不可否认，通过人工智能实现更智能化的安防布控是可行的，但在实验室谈的技术理论，在现实需要考虑的东西需要更全面。有用户反映，人工智能安防系统要大面积使用，需要突破2个关键性条件：一是技术完全超过人眼，实现准确高效；二是应用成本要低于投入的人力成本，要有显著的效益。目前来看，这两者都存在可以提升的空间。但是目前市场同质化的产品如同过江之鲫，AI创企要从中杀出一条“血路”，可能并非在象牙塔中来几场精彩绝伦的“辩论”那么简单。

　　2019年无论是安防市场还是资本市场，对于故事与情怀的触动基本已经免疫，在寻找场景应用落地的商场中犹如“神仙打架”，各家企业正各显神通，或许在2019年底时，当我们再次回顾，应该能看到更多理性化的AI企业。