人工智能技術正在走出實驗室，下沉到各行各業。帶著技術出發的人，需要看到行業的痛點，而身處行業當中的人，也需要看到新銳的力量。
在世界人工智能大會（WAIC）前夕，AWS舉辦了一場別開生面的AWS人工智能“聚?變”盛典（AWS AI Fusion Award，簡稱AAFA）。AAFA由AWS中國聯合AI+創業營、科技智庫甲子光年、溪山天使會共同發起，旨在發現和推廣行業內最有前途的初創公司，將他們與領先企業連接起來，促進創新。盛典現場異彩紛呈，AWS闡述如何通過不斷的思考，幫助初創企業在云端進行創新；來自500強企業高管和知名投資人通過圓桌論壇暢所欲言，頭腦激蕩；行業專家直擊行業痛點和AI應用場景，知名投資人展望AI商業機會和挑戰；10家獲獎的初創企業的創始人、CEO分別登臺進行宣講 。
成就創業夢想
根據統計，1999年在美國一家初創期的企業，大概需要500萬美元；而今天，將業務和商業模式架構在云端，初創期大概需要5萬美元。
數不勝數的企業借助AWS云服務的彈性、低成本和敏捷性，快速獲得了競爭力，從而構建起屬于自身的商業版圖，進化為行業獨角獸，Netflix重塑所有的電視節目，Airbnb掀起酒店行業的變革......
AWS大中華區生態系統和合作伙伴總經理汪湧
“AWS有一套方法，有一個完整的團隊，來幫助初創企業去實現自己的夢想”，AWS大中華區生態系統和合作伙伴總經理汪湧說。
回看AWS的13年發展歷程，AWS不斷與創業者們同步思考創新，不僅讓云成為了企業構建IT基礎設施的主流，也打造了一套與“創業”相關的生態系統。165項功能全面的云服務讓AWS成為了初創企業心中最“優選”的云架構平臺；同時也探索出一條滿足初創企業快速通向成功之路的“捷徑”。
AWS良好架構框架（AWS Well-Architected Framework）成為了初創企業面對投融資時的“敲門磚”。它是一款評估工具，能夠幫助企業高標準的評估自己的產品和應用是否安全、可靠、成本經濟、有效，以及富有彈性；AWS Marketplace成為初創企業產品商業化的“試金石”，可將自己的產品和解決方案以SaaS服務的形式交付，讓感興趣的客戶能夠發現、評估和采用；AWS Partner Network合作伙伴網絡幫助企業在商業化道路上少走彎路。
AWS副總裁&杰出科學家Alexander Smola
“AWS希望每一個開發者和初創企業都能夠隨意的使用機器學習和人工智能。你一旦有了創意，就能通過AWS的機器學習服務和工具構建產品和解決方案，并推廣到全球”，AWS副總裁&杰出科學家Alexander Smola強調。
直擊行業痛點
我們正處于數字化轉型的時代，雖然AI能夠解決產業互聯網原有的一些問題，比如提升效率，降低成本，降低不確定性等，但AI下沉到行業還有很長的路要走。
在中國，可口可樂CIO張杰一直在探索如何通過技術發掘到更多的消費者，“我們需要技術變革幫我們粘住更多的消費者，通過遍布中國的1900萬銷售點來釋放潛在的連接可能。”
歐普照明CTO齊曉明認為，“傳統制造業向高科技企業轉型是從傳統IT向新一代的數據、智能驅動的IT來轉變。一方面，不能太過追求‘高大上’的產品，要著力打造高性價比、可銷售的產品；一方面，AI初創企業面對行業時，太過強調技術、算法的先進性，卻疏忽了對行業痛點的表達，能給行業帶來怎樣的價值。”
在資產管理行業摸爬滾打多年的金證股份副總裁陸曉野認為技術的變革，將在未來10年重塑資產管理、財富管理的基本格局，但資管行業還有兩方面的功課要補。首先，從金融角度出發，金融工具、金融產品管理要跟國際接軌，如何實現自身的突破？其次，在技術角度，如何利用人工智能、大數據等更多的技術手段去實現賦能和增強。
陸曉野認為，“賦能資產管理行業，最大的痛點是信息不對稱，尤其是萬物互聯所帶來的數據指數級增長。不同行業的資產管理內在的模型和邏輯、主體框架都一樣，從大類資產配置到構建策略分析、組合管理和交易管理與執行；但從頂層設計到底層都存在信息不對稱的障礙。AI企業要深入到這些細分的場景中，去解決痛點，將信息不對稱的風險來源轉化為資產管理的收益來源。我們需要這樣的工具、方法、數據源和分析邏輯，更需要能帶來創新的伙伴?！?/p>
麥當勞中國首席信息官蔡棟強調人才在數字化轉型中的重要性，“我們需要既懂技術又懂業務的綜合性人才，AAFA為我們提供了這樣的平臺，來結合我們的應用場景，挖掘人才和伙伴?！?/p>
回歸商業本質
在AAFA兩輪閉門的產品打磨會中，20多位行業專家與初創企業一對一的打磨最小可驗證原型（MVP）。在盛典現場幾位行業專家也總結了他們的所感所悟。
“AI初創企業做一切事情都要回歸商業本質，到底解決哪些客戶的需求？到底如何解決？持續的競爭能力來自于哪里？如何創造自己的獨特價值？”，陸曉野說。
“把自己變成業務專家，在你擅長的領域做深做透；同時，將產品規?；频绞袌鰰r，要重視商業產品和解決方案的落地能力，強化執行力”，張杰強調。
蔡棟認為軟件工程的模塊化非常重要，“產品一定要成體系，能夠擴展支持很多用戶，你的產品如果做不到模塊化，在行業應用上會讓客戶的投入很大?！?/p>
齊曉明建議初創企業，在發展過程中要保持良好的心態，不斷磨練強健的意志，才有可能從容面對創業路上的失敗。
成為資本寵兒
什么樣的AI初創企業會成為資本的寵兒，被投資人追捧？
方廣資本合伙人錢昱已經累計投了40多家公司，在AI方面投入的企業都跟數據相關，比如數據庫、知識圖譜，他認為AI初創企業要善于利用數據優勢，“AI初創企業要扎到擁有海量大數據的行業中，比如運營商、安防、金融等行業，找到他們的需求和行業痛點，切入進去；幫助行業從不同的角度利用數據，提升它們的生產效率。”
啟明創投合伙人葉冠泰投資的AI公司已經超過10多家，具有鮮明的行業標識，醫療、自動駕駛，金融NLP，人臉識別等，投資的曠視科技已經提交了IPO申請。葉冠泰在2014年投資了曠視科技，見證了曠視科技從手機端的人臉識別，逐漸向安防、工業物聯網的產業互聯網滲透歷程，“不要以單純的AI來進行融資，AI+行業會更受資本的青睞?！?/p>
賽富投資基金合伙人金鳳春主要做TMT投資，在AI領域他的投資方向是AI在消費和文化領域的落地?！?strong>AI向善才是真正的商業價值，目前AI的應用場景還不是特別突出，AI如何讓消費者的體驗更加人性化？”
AI明日之星
AAFA歷時4個多月，吸引了300余家公司報名參賽，通過技術篩選的30多家企業經過2輪的產品打磨會，由20多位500強/上市公司資深行業高管嚴格把關和篩選、一對一進行輔導評判；最終，10家初創企業脫穎而出，成為了此次大賽金融、消費、企業服務和智能制造四條賽道的AI明日之星。
虎博科技、云擴科技、PlantData成為了金融賽道的優勝者；黑鏡科技、布潤科技成為了消費賽道的優勝者；創鄰科技、濤思數據、云興維智是企業服務賽道的優勝者；DataMesh和云圣智能從智能制造賽道脫穎而出。
雖然，10家AI初創企業分布在不同的AI+行業領域，但從他們的路演中能夠感覺到對AI商業化的憧憬和自信；有的已經獲得了多輪的融資，有的已經在廣泛的行業規模化應用，有的構筑起了技術先進性的壁壘，有的不斷將應用體驗做到極致。
虎博科技憑借人工智能下一代金融數據搜索引擎完成3300萬美金的A輪融資；黑鏡科技的真人AI形象解決方案已經經過全球5000萬用戶的檢驗，但仍在不斷將AI驅動的新媒介革命推向高峰；創鄰科技的高性能分布式圖數據庫Galaxybase要做圖數據庫的“甲骨文”；云圣智能的“超低空?天地一體運營”成為各行業基礎設施巡邏巡檢解決方案，已經規模應用于電力巡檢、公共安全等行業。
結語
AAFA是AWS助力初創企業成功的一個“縮影”，它為人工智能下沉到行業搭建了一座橋梁，用回歸商業本質的鮮明“主張”，聯同廣泛的生態伙伴，發掘未來的AI“獨角獸”。
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