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相比创业公司，BAT的最大优势是什么呢？第一，不缺数据；第二，为了构建自己的生态系统，未来通用技术一定全部是免费的；第三，虽然通用技术免费，但BAT有羊毛出在身上的猪机会。这是典型的互联网打法。
这里的猪是什么？猪就是云计算。例如百度的ABC策略，分别代表人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing）。AI我可以不赚钱，开放给大家，那么大家想享受我的服务，就来买我的云吧。
而对于创业企业来说，只做图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些通用技术，指望通过SDK卖钱，未来路会越来越窄，特别是BAT都免费的压力下。
所以从这个角度讲，创业公司做下面两层风险比较大。
我认为创业公司的机会在最上层，就是拿着下两层的成果去服务垂直行业，也就是我们所谓的人工智能+。
深入垂直行业的人工智能+，又可细分为两类情况：即“人工智能+行业”和“行业+人工智能”，他们间有明显的区别。
“AI+行业”
简单讲就是在AI技术成熟之前，这个行业、产品从未存在过。比如自动驾驶，亚马逊的Echo智能音箱、苹果的Siri语音助手。在人工智能技术未突破前，不存在这样的产品。因为AI，创造出了一条全新的产业链。
“行业+AI”
就是行
业本身一直存在，
产业链条成熟，只是以前完全靠人工，效率比较低，现在加入AI元素后，
使得行业效率有了明显提高。比如安防、医疗等领域。
客观讲，这两个类别都有创业机会。但“AI+行业”，因为是一条新的产业链，创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上。巨头们坐拥数据优势。所以从这个角度，“行业+AI”相对对创业公司更为友好，也更容易构建出壁垒。
我认为，
未来行业壁垒才是人工智能创业最大的护城河。
因为每个行业都有垂直纵深, 尽管BAT技术好一点、并不关键。拿医疗+AI举例，什么最重要？大量准确的被医生标注过的数据最重要。没有数据，再天才的科学家也无用武之地。
但在国内，这个医疗数据拿出来非常困难。所以BAT做医疗一点优势都没有，因为他们要把这些数据，从各医院、各科室搞出来也很累。相反，如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年，也许拿起数据来比大公司更容易。
这要求创始团队的合伙人中，必须有懂行业、有行业资源的人才。这与互联网+一样，一旦细分到具体行业，并不是说你百度、腾讯有资金、有流量，投入人才就什么都能做，比拼的还有行业资源和人脉。
之所以跟大家聊这个话题，是因为前一段去百度大学跟大家交流，他们提到百度人工智能在无人车和DuerOS的应用。同时又问我，人脸识别在国内安防领域的应用价值非常大。像海康威视有近3000亿人民币的市值，每年光净利润就有近百亿。百度在AI方面是不是该考虑进军这个领域。
我回答说千万别，因为安防是典型的、有巨大壁垒的“行业+AI”领域。
即使百度技术好，在人脸识别率方面比海康威视高一个百分点（实际不一定，海康背后有几百人的AI研发团队）。但这并不代表百度就能替代海康。因为安防是“非关键性应用”（non-mission-critical），100个犯人我识别了95个，你比我多识别了一个做到了96个，其实没那么重要。
而反过来，海康对比百度有什么优势？首先海康是做摄像头的，用自己的硬件跑自己的算法，是很自然的事儿。就像苹果手机，软硬一体体验更好。其次，海康做了这么多年的安防，积累了非常多的数据，人脸的数据、环境的数据……在安防领域有数据优势。最后，海康给公安系统做了很多类似警务通、基站信息采集、视图档案管理等SaaS平台的东西，以及警用云系统。我们可以认为公安系统的IT化，其中有一部分就是海康威视参与的。
这些东西可能不赚钱，但却为海康构建了壁垒。因为底层的基础设施都是我建的，那前端的东西就只能用我的（我可以有100个理由，说竞品与我不兼容）。而且海康做了这么长时间，积累了大量的客户资源，特别是政府公安局的资源，开拓这些资源非常需要时间。
这些就是所谓的行业纵深。所以即使对BAT而言，想进入“行业+AI”领域，选择垂直赛道时，同样要非常谨慎。
在巨大的行业壁垒面前，真不是说我的算法比你好一些，市场就是我的，只有技术优势仍然差的很远。
回归 “AI+行业”和“行业+AI”，通常来讲前者的行业纵深会比较浅，而后者则有巨大的行业壁垒。而行业壁垒，则是创业公司最大的护城河，也是抵挡BAT的关键。
