机器学习和人工智能这么火，初创企业在哪些领域会有机会？

HRTechChina · 公众号 · 职场 · 2016-09-23 18:04

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硬件和集成电路

无人驾驶汽车不可抵挡的发展势头，以及大量使用机器学习技术的其它市场的发展，将会带动对更高效、为机器学习模型专门优化的硬件的需求。很少有创业公司或者投资者投入到能更快速运行的机器学习系统基础芯片构架开发上。许多使用专业集群来运行机器学习的公司都会选择NVIDIA的GPU（图形处理器），但其实这款处理器没有进行过特殊优化，并不是机器学习模型的最佳选择。所以在这方面的硬件上仍然有很大的创新空间（ASIC或者是其他方式），可能会有ARM或者高通这样的大企业诞生。这不仅是机器学习在各个行业的应用发展促成的，也是无人驾驶汽车和其他硬件对处理器的大规模需求所驱动的。说不定，在人工智能领域的第一个百亿美金公司会是做芯片的。（你确实可以说谷歌搜索/广告是世界上应用机器学习模型最成功的垂直应用，它的市场价值和收益早已经超过100亿美金了。所以我的意思是，下一个会成功的初创公司。）

像 Cerebras 和主攻深度学习的Nervana公司目前就正在这个领域发展。

金融科技

WealthFront 和 FutureAdvisor（被BlackRock收购）在“智能投顾（robo-advisors）”领域的崛起，表明金融服务公司开始关注由机器驱动的投资组合管理和交易模式。无论是投资组合的组建和交易，还是从不同类型的金融数据中提取分析结果上，机器学习都会产生越来越显著的影响。

机器学习和大数据在金融科技上的应用至少会有三个方向：

提高交易效率或者收集独到分析的工具。OmegaPoint公司就专注于打造“新生代的Bloomberg”，将机器学习模型建立在数据服务上用于交易。
基于机器学习的投资组合管理和交易运作。
通过机器学习模型来理解金融产品，并为其定出合理的价格。

像保险、房贷和其他衍生产品将会大大受益于人工智能的应用。如果一家创业公司或目前行业内的玩家能用新的统计方法和机器学习为客户计算出更优惠的房屋贷款分期方案，那它肯定会做成一家大公司。

无人驾驶汽车和卡车

无人驾驶汽车的出现，将会扰乱现在价值数十亿美元的交通运输市场。汽车和卡车的生产商已经意识到，一场关乎生存的危机正在悄悄降临。而特斯拉公司的出现无疑加剧了这些汽车行业公司的危机，因为前者现在似乎终于有了一款面向大众的汽车，并且正在无人驾驶领域大力推进。更加雪上加霜的是，谷歌和百度这样的科技巨头也要在无人驾驶技术上参一脚。许多汽车公司更愿意自己发展，避免依赖于这些科技公司——因此美国通用汽车花10亿美金并购初创公司Cruise，Uber花1%的股权收购了自动驾驶卡车公司Otto。在接下来的1-3年，无人驾驶汽车领域的收购合并案还会持续频繁地出现。