在移動互聯網紅利見頂、資本寒冬的大背景下，人工智能為核心技術更迭被視為孕育出“下一個互聯網”時代的核心生產力。
AI就像一張諾亞方舟的船票，所有企業都試圖擁有它、抓住它。這基于一個共識：當下發生的弱人工智能正帶來巨大的價值。最保守的預測是，AI 在2030年將帶來的價值至少是中國GDP的20%左右。
AI之路，資金層面
風險、泡沫、人才與資金的爭奪，讓身處其中的企業每天都處在生死前線。
危險來自于多個方面。大環境來看，步入AI 領域發展的第 62 個年頭，從 2006 年往后十年間積聚的創投泡沫已然破碎。訓練高層神經網絡算法的出現，帶來了真正意義上行業商用的可能，但也讓 AI 這個詞被用濫，靠講故事的方法已經行不通了，泡沫破碎，諸多投機者跑路倒臺，產業背后的矛盾一一顯現。
這直接導致，在強依賴資金儲備的AI 賽道，企業們融資變得愈發困難起來：經過 2016 的拐點后，整個行業的融資數量、融資金額均開始下滑，2017 年跌幅高達 40% 左右。
AI之路，人才層面
在關乎人工智能的布局謀篇中，人才是最為核心的資產。這是一個處于突破技術瓶頸、投入應用市場的爆發前夜，沒有人，遑論其他。
AI之路，技術層面
目前神經網絡算法需要大量的數據進行訓練，而絕大部分企業都不具備像微軟這樣高質海量的數據，這種信息的缺乏成了橫亙在很多企業面前的一道難題。
幸運的是，市場格局正在發生變化，這種變化帶來了解決問題的諸多契機。
在以技術為突破來改造傳統行業的科技圈，對于2018年的一個普遍預判是，這會是個更依賴資源、場景優先、競爭加劇、巨頭恒強的 AI 時代。
換言之，對于絕大多數企業而言，一個更加合適的路徑是找到自己的關鍵壁壘：應用場景。
在 2015 到 2016 年所謂精英創業的時代，企業都在做產品和技術的研發，但到 2018 年，企業們開始發現，繼續重倉研發并不是個好的選擇，研發某種程度上是件高投入、產出周期長的風險投資。AI 行業更甚。
而對于大多數企業而言，再好的技術需要和產業結合，因此在以“產品和服務落地”為主命題的2018年，對于企業們來說，在弄清自身業務“專攻”的前提下，“善于借力”、依賴外部資源共生，成為其“轉危為機”的一大關鍵策略。
事實上，頭部玩家也的確在“修橋搭路”、創建底層生態。以最為明顯的微軟為例，在Satya Nadella上任后的這幾年，微軟不再糾結于多年的 Windows、iOS以及Android 的系統之爭，轉向開放合作，這使得微軟能跨平臺、跨設備提供軟件產品和云服務。這樣的開放策略，也在資本層面為微軟提升了空間，去年其股價盤中屢創新高。
如上所述，對于AI時代下的廣大企業們來說，研發耗時耗力、資金人才稀缺、數據少、算法工具不強等是影響他們發展的痛點所在。
如何將技術落地行業？如何用數據催化商業？是當下博弈最關鍵的問題，而進行資源的重新整合則是這場“新互聯網”生態戰爭的本質。這就不難理解，在巨頭微軟的AI“四駕馬車”（代理、應用、服務和基礎設施）中，為何都十分強調將技術能力開放給全球的應用開發者、組織企業們，合縱連橫，才能群策群力、持續領先。
在多場景融合大勢所趨的今天，巨頭在多元布局開疆拓土、傳統龍頭在謀求轉型緊跟時代，而創新企業則需借力深耕、御風而行。這場生態戰爭，誰能快速互補、跨越產品應用的鴻溝，誰就能從混戰中分得巨大蛋糕。
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