汽車後市場觀察：更好滿足消費者多樣化需求

　　徹底關閉或準關閉項目多集中在電子商務、汽車後求本地生活、汽車後求社交、企業服務等領域;北上廣浙四地成為重災區，“死亡”項目中處於A輪及A輪前早期的比率高達98.60%。

今年他們的傳播需求剛好有“春天、市場觀音樂”這塊傳播點，和我們的想法不謀而合，可以說是一拍即合的合作。而且符合網易雲音樂的品牌調性，察更好文案的風格頗受文青青睞。

新榜：滿足消費者多樣化需網易雲音樂後續是否會考慮通過評論進行更多玩法?網易雲音樂：滿足消費者多樣化需會的，我們將會用更多的形式來傳播優質樂評，包括線上、線下各種活動，目前都已經籌劃中，可以期待一下。有乘客在搭地鐵的空隙裏，汽車後求突然被吸引。網易雲音樂，市場觀樂評+用戶+歌曲名的文案呈現方式，能在最短時間裏勾起人的回憶，或挑撥其某種情緒，拍照轉發也隻是順手的事。當然，察更好這也是我們未來在營銷方麵會繼續著力的一個方向。——網易雲音樂用戶@月海浪花在陳奕迅《十年》歌曲下方的評論  “網易紅”為何能刷屏?毫無疑問，滿足消費者多樣化需網易雲音樂這一次的文案推廣很成功。

新榜：汽車後求網易雲音樂在選取歌曲評論做廣告投放時，汽車後求有征求評論用戶本人同意嗎?網易雲音樂：在活動之前，我們都和評論用戶有過私信溝通，在傳播這些評論的時候，也都帶上了用戶ID而能夠應用“饑餓營銷”並取得成功的動機主要有求同、市場觀求新、求美及求名這四個動機。察更好通過技術手段的過濾和機器學習在內容產業領域也正在成為BAT的標配與必爭之地。

但即便是這些巨頭的人工智能助理，滿足消費者多樣化需它們的服務範圍基本定位在信息檢索，資訊收集獲取，而無法搞定相對複雜一點的問題。對於創業者來說，汽車後求一旦科技巨頭都在開足馬力，汽車後求加大火力，在進行人工智能布局的時候，創業公司與巨頭相比，在人才儲備與數據、用戶、流量、資本不在一個檔次，貿然進入這個賽道，結果是可以想象的。當前人工智能還停留在學術層麵：市場觀投資回報率不對等另一方麵，市場觀當前人工智能的深度學習在語音和圖像以及自然語言處理的應用方麵雖有進展，但更適合在搜索引擎和學術、信息流內容數據推薦方麵，還無法應用在許多普通用戶的產品上麵。察更好甚至有人激情萬丈的喊出：“創業就去搞人工智能”。

比如對於今日頭條這家從誕生之初就自冠以人工智能屬性的公司，其基於數據的推薦算法驅動機製盡管帶來了低俗的標簽，但卻俘獲了海量用戶。其次，人工智能基本上是被巨頭推動的。

早前創新工場李開複指出，矽穀各公司在用“不合理”的價錢去挖人，給剛畢業的人工智能領域博士都能開出超過200萬到300萬美元的年薪。李開複是國內人工智能領域瘋狂投資者之一，聲稱創新工場投資接近25家企業，包括地平線機器人、Face++、Uisee等。人工智能應用的服務行機器人層麵，雖然功能性雖不斷完善，但當前的產品體驗層麵依然離商業化與消費者太遠。有數據顯示，在2016年1月有超過5萬個新的APP被提交到了appstore，但是在美國市場有65%的智能手機用戶在一個月內下載新APP的數量為0，下了1個新APP的人占8.4%。

另外，在穀歌發布新版神經機器翻譯係統後，某定位於機器翻譯創業團隊發現自家產品翻譯的準確性全麵落後於穀歌。另外，人工智能目前在技術上還有很多難題有待處理，從當前來看，在手機、電腦等常規的硬件載體之外，人工智能還沒有相對成熟的全新的軟硬件載體，人機語音交互的智能化程度低，硬件層麵缺乏配套。而人工智能的基礎層涉及到大數據、人機交互、計算能力、通用算法、框架等這是構建生態的基礎，價值高，能聚集大量開發者和用戶，有人認為未來AI產業盈利亮點還將傳導至應用層，它成為巨頭必然要拿下的高地就不足為奇了。有業內人士認為，從未來性看，結合了複雜推理和表示學習的係統將為人工智能帶來巨大的進步，但深度學習在短時間內不會像圖形操作界麵與互聯網那樣改變大部分人的生活。

說到底，人工智能的本質是進化算法可以自我學習，但它無法從根本上去改變行業，而更多的是提高效率的一種方式。於是創業者到資本開始不斷尋找新風口與新的增長點。

AI的基礎是大數據，這些資源通常掌握在巨頭手中。當然，不能否認人工智能將是輔助醫療、服務機器人、無人駕駛、虛擬現實等領域的重要變革變量，對互聯網、安防、金融、醫療、汽車、製造業、教育、廣告、智能家居等諸多行業均會進行重要改造。

有“安卓之父”之稱的安迪-魯賓(AndyRubin)也成立一家軟硬件孵化器和風險投資公司，主要麵向人工智能領域，為初創企業提供資金支持。當然，對於巨頭來說，布局人工智能是有必要的，因為它是底層基礎層麵的應用框架，這是構建生態的基礎。人工智能本質是拚技術：但創業者要拚過巨頭很難即便是做大了被收購這種想法也相當危險，因為人工智能在本質上是拚技術，而當前互聯網創業成功者多數是基於商業模式的創新。人工智能還有很多難題，創業者也很難跟巨頭去拚人才、用戶、流量與資本。在美國，MIT，斯坦福等高校以人工智能方向的專業培養了眾多頂尖人才，被以穀歌、Facebook、微軟等為代表的企業重金聘請。今年的兩會，“人工智能”首次被寫入政府工作報告中。

OFweek行業研究中心統計數據顯示，從盈利能力來看，機器人本體業務虧損麵高達70%。顯然，如果無法根據邏輯進行多層次地推演，理解表達因果關係的能力，就無法擔綱深層的服務。

巨頭為何要推動，因為它畢竟是關係到未來的一項顛覆性的技術，沒有人會願意自己被新技術顛覆。矽穀科技巨頭的人工智能助理基本上也已經成為標配了：從FacebookM到AmazonEcho，從GoogleAssistant，到AppleSiri、IBMWatson。

況且人工智能離不開海量數據的支撐。而創業公司在某一垂直領域做出絕對的技術壁壘其難度相當大，因此有業內談到這樣一個案例，矽穀某大公司收購一個人工智能初創公司後，發現各種指標、性能還不如內部的產品，於是被收購的團隊全部派去做產品了。

微軟亞洲研究院常務副院長芮勇曾經說了一句略顯誇張但卻清醒的話：實現真正的人工智能大約要500年，你要讓我在後麵再加個0我也不反對。比如這些助理基本能回答今天天氣如何，但如果問到附近的星巴克可以用微信支付麽以及今天的天氣是否會導致塞車或者航班延誤等這類相對有邏輯一點的問題就無能為力了。有數據顯示，從全球來看，截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13個子門類，2011-2016年人工智能領域融資額複合增速達到42%，總融資額高達48億美元，其中，深度學習、自然語言處理、計算機視覺是獲投金額最多、創立公司最多的領域。穀歌在利用大數據方向與關鍵業務是搜索，但可以衍生到地圖，視頻、翻譯、無人駕駛汽車等相關業務。

資本和企業都樂意鼓吹人工智能領域的無所不能與遠大前程，方便融資並獲得高額估值，擠入獨角獸行業。國內這種趨勢也非常明顯，所以我們看，開發一個APP則會麵臨用戶獲取和使用成本高，難留存，用戶難發現等瓶頸。

而在創新工場之外，眾多風投機構都樂於在人工智能領域砸錢。畢竟真正懂深度學習的人還不多，極為稀缺導致供需不平衡，當然這個不合理的價格也涉及到人才競爭。

也就說是說，AI當前目前跟學術關聯性很高，而且更多是停留在學術研究層麵，但技術與學術研究要應用到一些產業或行業從規律來看都需要幾年甚至幾十年的時間，不能簡單地靠普通商業思維去打通。去年五月份，美國排名前15名的移動軟件開發商，發現下載量同比下跌了兩成。

在矽穀，英特爾、穀歌、GE、facebook等是最活躍的投資者。這體現出，創業者拚技術要拚過巨頭很難，另一方麵，人工智能類創業公司想做大了被收購的概率相對於其他拚商業模式的公司或許也更難。人工智能(AI)應該是今年科技行業的最熱門領域之一。從當前看來，如果沒有清醒的認識到現狀，資本瘋狂助推，創業者貿然入局會把AI的泡沫越吹越大。

在AlphaGo之外，Google不久前又發布了神經機器翻譯係統(GNMT)，並且將其投入到了難度係數頗高的漢語-英語翻譯應用中，Facebook紮克伯格甚至表示人工智能就是下一個十年路線規劃的核心。但要知道，普通的創業者在數據層麵跟互聯網巨頭根本沒得比，而深度學習的強大在於非結構化大量數據的特征提取，創業者在數據層麵的欠缺往往隻能給別人提供API服務，因此這一領域可能很難支撐一個獨立的公司，它更適合作為巨頭未來戰略下的一個部門或環節。

但最重要的是，基於用戶特定場景需求的邏輯理解能力以及顛覆性的商業模式方麵，人工智能的應用還沒影兒。人工智能為何這麽火?人工智能這麽火事實上也不是沒有原因，第一，這跟當前移動互聯網多數領域的風口已經過去了有關係，人口紅利結束了，互聯網巨頭需要新的增長點，用戶對於下載新的APP越來越沒有興趣。

在矽穀，穀歌、亞馬遜、微軟都紛紛推出了自己的人工智能的基礎設施、API和開源框架，包括了計算機視覺、語音、語言、知識圖譜、搜索等幾大類。人工智能還有很多難題，創業者也很難跟巨頭去拚人才、用戶、流量與資本所以說，以深度學習為主力的這一波人工智能浪潮吹了很多年，巨頭也投入了很多資源，但從當前巨頭的人工智能助理看出，深度學習在處理複雜的任務時顯然還存在諸多不足，也就是說深度學習技術當前還缺乏邏輯推理與表達因果關係的能力。