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福彩3d小军图库:如何经营“AI数据平台型企业”?

作者:高焕堂时间:2018-05-30来源:电子产品世界收藏
编者按:本质上,人工智能(AI)的创新是一种数字化创新,其经营框架和逻辑仍然离不开数字化经济的本质。这种数字化创新的特性就是要能规?;?,其关键并不在于技术上的优势,而在于能否有效掌握市场的需求方经济。因为数字化经济会创造出一些像Google和阿里巴巴等科技强权,除了技术之外,其特性在于发挥网络外部性(network externality)和边际收益递增(increasing marginal revenue)两种经济效应。这种经济现象统称为枢纽经济(hub economy)。随着网络外部性的不断增强,并藉由数字

福彩3d图谜总汇 www.bupg.com.cn 作者 高焕堂 台湾VR产业联盟主席、厦门VR/AR荣誉会长兼总顾问

本文引用地址://www.bupg.com.cn/article/201805/380768.htm

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  本质上,(AI)的创新是一种数字化创新,其经营框架和逻辑仍然离不开数字化经济的本质。这种数字化创新的特性就是要能规?;?,其关键并不在于技术上的优势,而在于能否有效掌握市场的需求方经济。因为数字化经济会创造出一些像Google和阿里巴巴等科技强权,除了技术之外,其特性在于发挥网络外部性(network externality)和边际收益递增(increasing marginal revenue)两种经济效应。这种经济现象统称为(hub economy)。随着网络外部性的不断增强,并藉由数字化知识和技术的开源与开放来促进网络效应,激发生态圈的迅速扩大和蓬勃发展。这种商业模式已经逐渐蔓延到各行各业了。

  是一种平台经济,其幕后就是一个系统平台,提供开放API支撑(也掌控)蓬勃发展的生态体系,产生了需求方规模经济。藉由平台来产生“跨边网络外部性”。当平台的两侧都存在着“跨边网络外部性”,而且其效应是正向的和谐状态下,就会引发“鸡生蛋、蛋又生鸡”的互相加乘效应,从而让平台经济飞速成长。

2 平台的角色

  例如笔者提倡的AI机器人UBOT共享平台[3],它将产生“跨边网络外部性”效益,具体如图1所示。

图1  UBOT平台的跨边网络外部性

  善于运用数字化知识的资源共享性,能有效激发“边际效益递增”效益,同一项数字化知识可以让许多人同时共享,其在使用过程中并不会产生消损,还会在利用的过程中不断产生新的知识。就如同老子道德经所言:既以为人,己愈有;既以与人,己愈多。因此,数字化知识资源在大量共享的重复使用过程中,其成本会持续递减,也带来了收益的递增效果。而且会引发“鸡生蛋、蛋又生鸡”的互相加乘效应,如图2所示。

  君不见,科技巨头们会持续地把最尖端的技术不断开源、共享,就是因为这些开源的软件代码就是数字化知识,可以持续强化“网络外部性”和“边际效益递增”的效益,来创造企业的真正竞争优势。这项加乘效益会形成数字经济中的“大者恒大”现象。例如Facebook、Amazon和阿里巴巴等几家公司,不断吸引顶尖的知识型人才,产出更多新科技产品,业绩也持续成长,这就是刚才所提到的枢纽经济。

3 中小型AI企业的出路

  这种“大者恒大”的经济现象对于小规模企业的成长反而是一种不利的经济环境。例如,一些新创团队凭着技术的创新而在市场上找到生存机会,但却常常面临科技巨头企业庞大的网络效应,因而被边缘化或被收购。这种情形在领域也不例外。诸如近年来AI的蓬勃发展主要得力于深度学习的表现。起初大家都专注于算法的开发,其竞争力来自于更优秀的算法,带来更好的深度学习效果。

  然而,随着像Google的Tensorflow等开源平台的推出,以及更多科技巨头们(如Amazon、百度等)逐渐将AI的深度学习环境加以标准化和商品化,让众人都可以利用这些AI技术来改善机器学习效果,因而机器学习的系统训练能力的技术差异化越来越小了。因而,以算法作为AI企业竞争优势的时代已成为过去,让当今的AI产业逐渐进入“数据源”的竞赛时代。

  在“数据源”的竞争时代里,中小规模企业已经开始转向“垂直行业的AI应用”发展路线,而不是强调机器学习算法技术优势的公司了。此外,本来就是某应用领域的专业公司也开始利用AI技术来强化其竞争力。例如,利用AI深度学习工具来帮忙强化原有产业的服务内容。

图2   UBOT平台的“鸡生蛋、蛋又生鸡”加乘效益

4 AI数据平台型企业

  虽然垂直行业的AI应用是一条脱离科技巨头网络效应的逃生之路,却又面对该行业领域的大型公司挑战。这些大型行业公司也会建立自己的AI部门,或者直接收购这些中小型的垂直行业AI公司。于是这些新型的AI公司有可能消失了。笔者提出另一条发展路线——AI数据平台型企业。这种AI数据平台型企业建立一个大数据(软件)平台并提供API来衔接到某行业里的各个数据源,将一群数据源整合成为行业的大数据,成为一个垂直行业的AI数据平台。

  接着,基于行业大数据,搭配优秀的AI训练能力,成为自己的核心竞争力。一方面与科技巨头合作互补,另一方面又成为行业领域内大型公司的机器智能提供者。其中,各个数据源犹如棉花田,科技巨头提供纺织机,AI数据平台型企业则是纺织厂,而行业领域内大型公司就是成衣制造商。

  无论是技术公司、应用公司或数据平台型企业都是商业模式的重新定义者。过去的AI技术公司面临“巧媳妇难为无米之炊”的窘境;而行业大型企业AI部门则可能会面临“为了喝一杯牛奶,自己去养一头?!被颉拔舜┮路?,自己去种棉花田”商业效益困境。此时,笔者认为将“垂直行业的AI应用”商业模式修正为“AI数据平台型企业”商业模式则很可能成为中小型AI企业的赢家策略??梢越庖蛔渥鋈缦吕斫?,如果各行业的企业自己找数据,自己做AI,犹如自己想喝牛奶,自己找饲料养牛。而各行业的“AI数据平台型企业”就像牧场企业,有牧羊场、牧牛场等。于是人人天天有羊奶喝,也天天有牛奶喝。

5 如何经营平台,创造外部性效益

  平台就像花轿,必须用心设计利益给抬轿者,才会有商业价值,才会繁荣发展。反之,做平台如果只盯着客户和平台上的货品(或服务),都可能会徒劳无功!

  打造平台就像建造一个菜市场,非常简单,找一块地就行了。但不能有了消费人流才做平台,反而应该先有平台才汇集消费人流。所以,抬轿者是平台生命力的来源,然而抬轿者往往不是直接关系人,许多人都把他们(抬轿者)遗漏了。由于是要把利益给抬轿者,如同做一个套餐给客人享用,就会发现自己既有产品不一定充足(例如少了可乐),于是从第三方(如可口可乐)取材,结合自己的产品,组合成客户可享用的套餐,于是支持平台的供货商愈来愈多,提供的套餐也愈来愈完整、愈来愈多样化了。

  由此可见,平台型企业透过平台的支撑逐渐位居盟主地位,心胸要宽大、眼界要高远,先设计卓越方案来帮抬轿者谋中利,帮第三方谋小利。于是,所有抬轿者、第三方都离不开这个共享平台,共同替整个产业谋共利。

  参考文献:

  [1]高焕堂.AI思维给人类教育的三项启示[J].电子产品世界,2018(1):82-83.

  [2]高焕堂.AI时代的新知识结构:知识3.0[J].电子产品世界,2018(3):76-78.

  [3]高焕堂.AI产业的生态(Ecosystem)之路[J].电子产品世界,2018(4):80.

  [4]高焕堂.人类如何向AlphaGo学习出人头地?[J].电子产品世界,2018(5):76-79.

  本文来源于《电子产品世界》2018年第6期第81页,欢迎您写论文时引用,并注明出处。



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