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loading.......创业公司沾上AI就能飞？ 投资人说概念还要落地|人工智能|公司产业|国资改革_新浪财经_新浪网
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四重利空镇压A股
证券时报网（）03月30日讯 证券时报记者 张国锋未来三十年，人工智能（AI）或许是对人类经济发展影响最大的技术革命。近两年，国内涌现出大批人工智能创业者，甚至包括巨头们也纷纷宣布进军人工智能领域，意图借助这一风口实现再一次腾飞。自“人工智能”被写进了今年的政府工作报告，相关国家战略呼之欲出，似乎眨眼间，企业不和AI挂上钩便被潮流抛弃在身后。但是，如果你觉得，只要有这个风口，牵涉到人工智能这个概念，随便哪头猪都能飞起来的话，那你就大错特错了。从现实面来看，人工智能的成功需要海量的数据、天价的人才、高门槛的技术、厚实的资本等等。此外，这场不断升温的人工智能短期却藏着巨大的泡沫，毫无疑问，市场明显呈现资源集中和小公司大面积亏损的现象。在市场明显有些“失控”的情况下，投资人和创业者应该如何冷静看待人工智能未来的发展，以及什么样的商业模式可以有所作为？人工智能需要有落地场景“有创业者跟我说，他做一个人工智能的项目。我就好奇了，人工智能这么大，你到底做的什么项目？”东方富海合伙人周绍军表示，要提醒创业者的是，他们不投概念，而是投落地的场景。在他看来，未来的技术一定是要落地的，包括服务、自动驾驶、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、无人机、游戏娱乐、智能家居等，都是人工智能有可能落地的场景。创新工场华南区总经理熊昊认为，在人工智能领域的创业公司，相比其他互联网创业公司而言，投资人对其要求会更高一些。从目前来看，任何一家人工智能方面的创业公司，基本上都有顶级的AI科学家，但他们还需要单一清晰的领域。他认为，在目前的中国，人工智能领域要做出一个成功企业，难度非常大。纵观近些年的创投领域，基本上每年都会出现一个风口，但这些风口大多数在接下来的几年就开始销声匿迹。那么，人工智能会否也是如此？招商致远合伙人王盛指出，人工智能实际上是几十年前就发生的事情，最近几年之所以比较热，是一些风险投资（VC）机构炒起来的。但是，人工智能是一个大趋势的事情，短期内可能会有一些热度的波动，但是未来十到二十年潜力巨大，而且应用的场景会越来越多。启赋资本投资总监龙志成则指出，人工智能行业现在确实存在泡沫，但更应该要抓到造成泡沫的肥皂在哪里。他认为，从产业互联网的角度来看，如果真的跟产业、跟场景结合在一起的人工智能，它能够增加效率、降低成本，或者对整个人的生活有本质上的改变，这就是肥皂，也是非常有价值的地方。所以，如果是做这一块的公司，包括产品，前景是非常大的。但他也指出，做人工智能的创业门槛已经比以前要高了，但是技术上比较厉害的，或者有庞大的数据和用户的企业，还是比较有机会的。选择跑道深耕是AI创业公司未来出路从2015年下半年开始，瑞为信息技术CEO詹东晖就开始感觉到，有很多人工智能公司正在涌现。而从2016年开始，人工智能开始热火朝天起来了。那时候他就在思考，这么多的创业公司，都想要涌入AI行业，那这些公司的核心竞争力是什么？他认为，深度学习在一定程度上降低了AI的竞争门槛，特别是一些开源的谷歌框架或者是苹果框架出来之后，小白公司也能拿这个开源的框架做出一个还不错的机器识别算法。而反过来，深度学习技术的引入，让机器识别的算法在水平上拉开了一个档次。相比一家公司有多少个牛的博士，更重要的是能不能获取足够多的数据样本来做深度学习的算法训练。而目前国内在该领域做的比较好的知名公司，其算法性能和水平之所以能跟后面的公司拉开很大的差距，根源在于其通过很长的时间积累了大量的数据。对于国内AI的创业，詹东晖认为，通过博士和刷榜成绩拿到好投资和好估值的第一阶段已经过去了，接下来要回归到商业的理性，就是创业者能不能通过AI带来商业价值。对于现在的AI创业公司而言，非常重要的是要开始选择自己的跑道，在构建公司核心竞争力的时候，不能再说有什么样的博士、追求什么样的刷榜成绩，这个没有太大的价值。“未来几年，不太会存在纯粹的AI公司，而是会选择各自的跑道，在相应的领域深耕，跑到最领先。”对于投资机构而言，如何在人工智能领域做好自己的布局，恐怕是他们当下很看重的事情。周绍军认为，从产业链来看，目前人工智能可以分为三个层面：应用层、技术层以及数据资源支持层。他举例说，比如机器人、自动驾驶属于应用层，是净输出的层面。难度最大的是数据资源支持层，包括云计算、芯片、传感器等。他指出，在数据资源支持层不做布局，那是谷歌、Facebook等公司做的事情。在这一层面，不论是创业公司还是投资机构，机会都太小了。但是从早期来看，东方富海会在技术层面加大布局。因为应用层虽然可以用，但是门槛并不高，通过时间可以逾越。但是技术方面则不是这样，而且这种公司未来不管是独立发展，还是跟大公司并购，机会都非常多。“从投资人角度出发，投资的目的是低买高卖，所以考虑的不是概念。而是在三五年之后，有没有应用落地的场景，如果有就敢投。技术层和应用层都会考虑，特别是技术层面，未来两到三年还会做战略布局。”周绍军说。人工智能未来如何变现？在商言商，无论是创业还是投资，归根到底还是一个谈钱的生意。即便是被冠上“未来将改变人类生活”的人工智能，行业内如何找到一个好的商业模式、提升自己的变现能力，显然是创业者和投资人最为看重的一个问题。对此，周绍军认为，未来人工智能可以变现的应用场景和模式，从目前来看，一个是授权，一个是提供技术方案，最好是提供产品。“这几种方式最终都是To B的方式，因此在短期内或者很长时间内，还不可能To C去收费。人工智能最终要落地，除了跟技术有关系，跟制造也有关系，从变现的角度来看，制造水平也跟能否落地有很大关系。”王盛则认为，从中后期来讲，企业的商业模式肯定是已经可以变现的，不需要验证。他看好三个方向，第一个方向是智能投顾；第二个方向是娱乐的方向；第三个方向是透过所谓的机械化、自动化，优化现有的企业生产方式，提高生产效率。龙志成以互联网类比人工智能，他指出，互联网的收入模式主要有三种，一种是广告模式，还有一种是差价模式，第三种是增值服务的模式，包括游戏和会员的服务。这当中，第一种和第三种是人工智能领域可以探讨的变现方式。从广告模式来看，人工智能做广告流量，也许可以做一些精准的推送，或者通过语音入口做到很大的流量，这个模式是可以做的。但他指出，从互联网创业的经验来看，创业者往往都会先烧钱，到一定程度之后才来找寻商业模式，因此要看到这个模式赚钱，时间上需要等待比较长的时间。至于增值服务模式，他认为，需求方需要人工智能服务，然后企业把这个服务卖给你，提升效率降低成本，这是一种输入模式。另外，人工智能本身可以解决一个娱乐产品，通过卖产品、卖硬件的方式变现，可能更加直接。 （证券时报网快讯中心）为什么不需要害怕AI？对创业公司来说或是B端创富的绝佳时代
为什么不需要害怕AI？对创业公司来说或是B端创富的绝佳时代
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人工智能的出现使得今天的我们刚好站在B端市场的起点，这就好比当年的比尔盖茨和乔布斯站在C端市场的起点一样，对于创业公司来说如果能及时抓住这波红利期所创造的财富将远超其二人。“我不怕人工智能的到来，相反，我怕它来得不够快。”——皮埃罗·斯加鲁菲人工智能无疑是下一个大机会。尽管关于人工智能导致职位减少的新闻频频出现在新闻头条，例如无人驾驶的小汽车和卡车，以及饭店里的机器人服务生。数据显示，未来五年，机器人和人工智能等技术的崛起，将导致全球15个主要国家的就业岗位减少710万个，2/3将属于办公和行政人员。莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪预计，2045年的人类失业率将超过50%。然而专家们普遍认为，人工智能将替代的是人类大部分繁琐的、无聊的工作，使得人们有更多的时间来做创造性的事情；多数人也表示，我们远比想象的更需要人工智能，人工智能所打造的社会将会为我们创造无法想到的工作机会；而对于大多数创业者来说，人工智能同样是个难得的翻盘好机会。正如科技商业预言家凯文·凯利所说，即使货车司机被自动驾驶货车取代了，但人可以去干“行程优化师”的新工作，帮助自动货车优化路线；即使外科手术被机器人包办了，人可以当医疗机器人的保姆，帮它保持无菌状态。已有170年历史的美联社对人工智能的利用就是个很好的范例。2013年，美联社发现，由于美国有5300家上市公司，因此对企业季度财报的报道需求量很庞大。然而，美联社的65名财经记者只能完成其中的6%。2015年，美联社开始与人工智能服务合作，训练软件自动撰写简短的财报新闻。这一年，美联社的人工智能系统撰写了3700篇季度财报报道，达到财经记者撰稿量的12倍。没有财经记者因此丢掉工作。实际上，人工智能解放了这些财经记者，使他们有精力去撰写关于商业趋势的深度报道。另一方面从历史上也可以看出，尽管科技的进步从人们那里“偷去”一些工作，但与此同时也创造了大量的新工作。且新工作一般比旧工作的待遇更高，工作环境更好。皮埃罗·斯加鲁菲在《智能的本质》一书中指出，没有多少人梦想回到过去的日子——农业完全依靠人工，数以百万的农民面朝黄土背朝天在田野中劳作。今天，只用几台机器就可以浇水、播种、耕地、收割，过去的农活不复存在，但制造业多了设计生产农业机械的工作。在19世纪的美国80%的人从事农业工作，而今天只有约2%，然而农业机械化并没有使那78%的人失业。世界上很少有农民希望自己的孩子长大后还是当农民，而不是去做机械工程师。同样，蒸汽机发展的同时也损害了马骡行业的利益，但在工厂中创造了数以百万计的工作，并催生了成千上百万个新的商品公司。“人工智能一定程度上替代了我们的技能劳动，而所有的产业里都充满了技能劳动，从产业上讲，如果有90%的劳动力会被替代，那么同样会有90%的新产业出来。”北大人工智能研究中心联合主任雷鸣指出。当然对于大多数创业者来说，人工智能也带来了一个福音。相较于C端产品的体验型引导，人工智能则具有典型的To B特性，深醒科技董事长卢臻在此前出席活动时表示，人工智能不仅打开了一个新的大时代，同时也将带来B端时代的崛起。“从PC机起来开始，一直到今天的移动互联网，在这20年的时间里，不论是各种APP或交易的平台，一直是一个在C端创富的过程，而人工智能将在B端开启一个新的战场。”卢臻说。在他看来，人工智能是单一指数引导型的，对于人工智能领域的创业者来说只要利用数据使产品达到B端企业的某一指数需求即可。“我把这一件事办好了，就有人给我买单，不是老百姓，而是大型企业和国家。”他进一步解释道，比如一盘菜好不好吃，里面涉及了很多因素，盐的精度、配菜的比例等全调对了，才可能好吃。但C端的要求非常高，未来人工智能在炒菜时如果把一盘原来需要3.52克精度的加到3.5248，这时还不会好吃，但其实作为创业公司不需要考虑这些，只需搞定一件事，就是把盐加到医用的生理盐水的精度，这时自然有医生会为你防守买单。卢臻指出，商业的发展就是一个从B端到C端，再到B端的轮回，每个轮回是20年的时间。人工智能的出现使得今天的我们刚好站在B端市场的起点，这就好比当年的比尔盖茨和乔布斯站在C端市场的起点一样，对于创业公司来说如果能及时抓住这波红利期，所创造的财富将远超其二人。除此之外，从某种程度上来说，我们也正迫切的需要AI的到来。“由于人口老龄化趋势和人口红利的消失，许多工作需要人工智能和机器人。”作为投资人的联创永宣董事长艾迪从人工智能领域中看到了市场对此的刚需和技术成本的降低。比如，喷涂工作是一项劳动强度大又对身体危害极大的工作，市场硬性的需求是用机器人来代替人力。此外机器人还可以被用来解除自杀性人肉炸弹、排除地雷等，而没有机器人，这些危险的工作只能由人类来干。照顾老年人也是一个典型的例子。21世纪即将迎来一大社会变革：老年潮。未来谁来照顾年龄逐渐增长的老年人？机器人或许可以解决这个问题。机器人能帮助人买东西，打扫房屋，可以提醒人吃药，给人量血压等。机器人可以不分昼夜，全年无休地做这些事情，而且未来价格可能比人力更实惠。而让这些机器人进入市场的关键就是技术发展使成本降低。“我不害怕智能机器的到来，我害怕它来得不够及时，以致于人类不得不独自面对诸多问题”皮埃罗·斯加鲁菲在其书中一再强调。与AI即将创造的数以万计的机会和诸多好处相比，或许“机器人将偷走我们的工作”这件事也显得不那么悲观了。业内人士表示，是时候积极接受并习惯AI了，因为AI已经存在并被广泛认可。（以上为创客猫原创文章，如有转载请注明来源）
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作者最新文章试想一下，在一个招聘竞赛中，如果告诉来自北美最顶级的8位猎头，要招、系统管理员（System Administrator）、地勤人员（Ground Service Agent）这三种完全不同岗位需求的人，给出5500份真实的简历，让你找出在这些简历中，谁最匹配这些公司的职位，成为最后这些公司需要招的人。同时，第9位参赛者是一台能够进行人工智能匹配候选人的机器比赛，谁会赢？是机器吗？嗯，错了，第一名还是人。不过，机器的准确度排到了第三。重点是，这个叫Brilent的机器，只花了3.2秒，就把合适的候选人筛选出来了。而第一名，花了25个小时。其他团队分别也花了4－9个小时等。这是一个真实的案例，是今年3月由北美著名猎头公司SourceCon举办的一年一度的行业竞赛。如果机器已经如此快实现人与岗位的匹配，要是准确度再高一点，那岂不是未来HR们都要失业了？
今天，我们就来问问Brilent的创始团队，到底人工智能会不会让HR们面临失业了。给应聘者打分排名Brilent 的诞生，恰好源于创始人团队的痛点。CEO Garry Ma告诉密探，创始人团队之前都在Facebook有着多年工作经验，作为数据科学家的他们，经常要帮团队招人。但他们发现，招聘这件事，重复性的事务多，比如要看大量的简历；客观性欠缺，就算面对应聘&软件工程师&岗位的同一个求职者，两个招聘官都难免会出现不同的意见。为什么不把数据相关的技术应用到招聘这个事情中呢？于是，Garry 和同事廖宜华等人出来创办了Brilent。那么，Brilent 究竟是如何做的？Brilent 是一个基于人工智能的给候选人进行排名和评估的系统。通过植入公司的内部人才数据库，比如应征者追踪系统（Applicant Tracking System，ATS）、管理系统（Customer Relationship Management，CRM），对人才数据进行筛选，将其与公司的公开岗位进行排序和匹配，找出条件匹配度最靠前的2%－3%的求职者。从效率上看，Brilent 至少可以帮助企业的HR缩减1/8的工时。但是，速度并不是机器的唯一优势，Brilent 甚至提供关于候选人是否合适的原因的摘要，告诉公司，为什么这个候选人，在这个即将到来的时间内，适合这个给定的角色。也就是人、岗位、公司三者都尽量做到最佳匹配。这离不开 Brilent 自身根据AI驱动的算法。这套算法除了对数据进行筛选、清理、更新和标准化之外，还参考了候选人的额外信息等多个纬度。为什么需要参考额外信息？比如说，HR可能从网上发现不少合适的候选人，但发出60封邮件，只有1－2封才给出了正面的回应。如此低的回应率，是不是有点沮丧？因为这些候选人可能暂时并没有换工作的意愿，这就是重要的额外信息。因此，Brilent 把候选人换工作的意愿强度加入到评估，候选人在未来90天内改变工作的可能性就包括：很可能; 更倾向于; 可能；不太可能; 不可能。此外，还包括过去的工作历史、雇主的历史、实际工作描述之外的相关角色等多种额外信息。当前 Brilent 的客户包括猎头公司和一些比较大型的企业，比如1000人以上的公司，或者公司未来目标比较大的公司。每月，平均向用户收取几百美金的费用。还有一个很贴心的功能，很多时间候选人由于跳槽等原因简历会过时，而Brilent会跟踪以及社交媒体渠道的变化，做出主动更新。团队是核心竞争力相关数据显示，仅在美国，招聘市场规模就达到1250亿美元，全球份额大约在4500亿美元。市场巨大，参与者更是不乏巨头。比如被微软收购了的LinkedIn，自身就拥有求职者海量简历和岗位，再加上谷歌、IBM等也对 AI+ 招聘的结合产生了兴趣，巨头们一旦试水，如何才拼得过？在 Garry 看来，AI算法还是团队的核心技术，专注在筛选与匹配。另外，整个团队也是重要的竞争力。创始团队当中，所有成员都有着过硬的技术背景，担任过数据科学家和有着大公司招聘的经验。比如，Brilent的联合创始人廖宜华，博士毕业于UC Davis计算机系，是机器学习的专家，在数据科学领域有着长期的技术积累。密探也邀请到了廖宜华博士来分享人工智能在招聘领域的应用。最近，甲骨文公司的销售副总裁Mark Reid加入了团队，担任首席营收官（Chief Revenue Officer）。那么，Brilent 面临什么挑战呢？又是如何解决呢？首先，是工作习惯的问题。一般来说，Hr会有很强的工作习惯，较难改变，比如用什么软件，如何查找候选人。是如何说服他们用新东西呢？那就需要产品不仅仅比现有产品好一点点，而是要好上5倍或者10倍。仅从时间上来说，可能就是几秒跟几十个小时的区别。此外，就是规模化之后，如何保证匹配的准确率？比如同样是招募程序员，每个公司的要求都不一样，即使是同样一份简历，两个招聘官都会有不一样的感受，而这只是一个IT行业，而如果Brilent要切入更多的行业，都需要通过大量的训练来保证匹配的准确率。AI 改写未来招聘流程设想一下，公司确定了岗位需求，HR 可能想到的是去网站搜索简历、启动内部推荐机制、甚至找猎头。但机器人已经在数秒钟内抓取了各平台简历，并开始进行关键词筛选和匹配，自动打分按高低排列告诉你，谁才是更适合你们公司职位的。这些过程中，基本实现了自动化，那要 HR 还有什么用呢？Garry 认为，求职和招聘问题，其实是一个大数据问题。比如作为公司的招聘人员，其实不知道求职者是不是真正的合适这个岗位，或者真正对这个岗位感兴趣。求职的人也很难了解全部的岗位、机会。所以大数据关键解决的就是把人的数据和公司的数据进行匹配。然而，尽管大部分过程可以自动化，但最重要属于人的部分－－即&关系&，是无法做到自动化的，人际交往仍然是招聘的核心。这也是 Brilent 希望达到的目标：帮助每一个 HR 在招聘时，做得更快，随着人工智能替代了这些重复性的工作，HR 就能有更多时间专注于培养与候选人的关系，帮助求职者了解公司文化，为客户建立雇主品牌。Brilent背后是机器学习、自然语言处理、聊天机器人等人工智能技术在招聘以及HR其他领域的应用。
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唯品会公布第三季度财报：净利同比降1%工作5年以上，到底要不要进AI创业公司？
工作5年以上，到底要不要进AI创业公司？不用那么纠结，内心坦然就进，犹豫就不进，适合自己的才是最好的。
到底要不要进AI创业公司？最近遇到几位朋友，都面临这个重大选择问题。
他们都已工作5年以上，在大公司有不错的title和收入，职业技能趋于成熟；但看到人工智能行业这么火热，不禁有兴趣看看AI方向的机会，但一方面， 不知道自己去AI行业能做什么，另一方面，又有点 舍不得跳出目前的舒适区……
一、去AI行业能做什么
从互联网转型到AI行业的职场过渡，我定义了3类模式： 1）技能重合类；2）场景重合类；3）素养重合类。
以我熟悉的“从互联网产品经理转型到AI产品经理”为例：
技能重合类（技能重合度80%）。比如，小明是某大公司XX开放平台的产品总监/产品经理，日常工作主要是网站产品框架流程、账号体系、消息通知、数据分析、开发者运营等等，就非常适合AI开放平台网站方面的产品经理职位；20%的非重合部分，是知识库等AI相关的新内容。场景重合类（技能重合度50%）。比如，小花是某儿童阅读方向的内容从业者、app产品经理或儿童玩具产品经理，对儿童场景非常熟悉，了解家长、儿童的各种心态和需求，甚至有一些硬件（技术）背景，就比较适合儿童机器人方向的产品经理。50%的非重合部分，是AI对话聊天、软硬件结合的产品体验设计等新内容。素养重合类（技能重合度10%）。比如，小强是搜索背景的产品经理，对自然语言处理、知识图谱等方面有相关经验，就可能比较适合转做AI对话聊天方面的产品经理；但毕竟还是有很大的区别（暂不细说），特别是很多传统互联网PM完全没有相关背景，所以需要极强的产品经理基本素养，比如快速学习能力。
其他技术方面的职位，大家也可以类比分析。总之，如果有时间和dig信息的能力，可以自行研究适合的转型路径和公司。
当然，如果希望有节省时间的更高效方式，各位可以去 找曾经走过这条路的人交流，说不定他还能给你推荐直接的职位机会。
不过，毕竟这些都还是二手经验了，“人工智能号”列车已到站， 最好的办法，是先上车。
另外，上车之后，可能还会存在职场发展的疑惑，比如在原行业或公司，自己是在核心位置，但到新的AI公司，会不会技能受限、成为边缘？未来职业技能和职位发展该如何规划？
这些看起来都是问题，但其实也是机会所在，因为未来AI时代，一定会冒出一些新的职位方向，甚至新的机会；而早期进入AI行业的人，会成为开拓者和定义规则的人。拥抱不确定性和未知吧，整个行业都不清晰的东西，自己亲手把他变成清晰的，那种感觉非常爽。
二、舍不得跳出舒适区
个人认为，这几乎等价于“ 如何做人生重大抉择”问题，有4个理念可以分享：
1、关键不是勇气，而是认知
所谓需要鼓起勇气做的决定，其实说明你的内心反而是有疑惑的，这种疑惑，就是一个不够好的缘起；缘起不好，结果往往不会太好。而认知，会带来很自然的决策，饱满的心态，举重若轻。
比如，要做出“转行到AI”的改变，首先要有一个认知—— 长期来看，行业选择是比个人努力要更重要的事。
行业大牛caoz在《从校园到职场 – 不要轻易给自己定性 》一文中就说到：
所有开辟性的新行业……是新人最佳的时机，有一个算一个，你们去看，那些茫然无知冲入新行业的年轻人，他们的平均回报率远远超过那些因循守旧在自己擅长领域的家伙。 回到十几年前，那些糊里糊涂去了百度，腾讯，阿里的，和按照自己职业规划去了知名外企的，谁的回报高？……很多人会认为这只是某个时段的特例，我个人认为， 今天，依然存在这样的窗口。
当然，AI就是这样的一个新窗口。
2、重大决策主要靠感性，理性是用来反向做逻辑性的查漏补缺的
心静的人，能倾听到内心的声音，所谓 follow your heart、直觉之类。
那对于大多数心还不够静的人，怎么办？ follow the people you trust. 看看你身边，有没有真正信任的人，看看你心仪的公司内部，有没有你觉得值得信任的人，找他们给你建议。
但是，怎么判断，我相信/follow的这个直觉或人，就是对的呢？这个问题，不是没有解，但不是本文重点，略。
当到了那个瞬间，你对自己说，“好了，我决定了”，就够了。
然后，如何用逻辑来反向check呢？趋利避害——
现在不转行到AI的风险，可能有：
1） 现在的BAT，说不定就是二十年前的外企。如果你不能在原轨道上继续提升自己的稀缺度，等到40多岁被裁员时，能安然接受就好。
2） 现在是转行到AI的最佳时机。一方面， 稀缺度高，很可能1、2年后，AI人才的入行起薪就会下降一大截（当然，高端人才还是很贵的）。另一方面， 获得面试机会的门槛低，真的很低，低到无法想象——只要你的简历上有一点点相关度，各家公司都愿意给你面试机会；当然，获得offer的要求还是很高的。
现在转行到AI创业公司，能获得什么呢？
1） 如果主要是为了“可预期的赚大钱（千万以上）”，很可能“希望越大，失望越大”。
当然，我不是说希望财务自由是错的，而是说，这事的不确定性太大。
比如，挑选最有潜力的AI创业公司，如何判断公司业务方向是否靠谱呢？对于专注AI行业的投资人，甚至资深从业者自己，都无法百分百确定，一个零基础的人，是不可能靠自己想清楚的。所以，对更多数人更可行的方法是，A）选择正直、且你心甘情愿跟他干的老板和团队，即使失败了，也不会怪他；B）看运气：）
而且，即使公司产品方向、团队都不错，距离商业化成功其实还很远，并且期权什么时候能兑现，更是不可控了。
总之，不确定性太多，不要把赚大钱当作第一目标。
2）为了享受创业公司的团队氛围？这更危险。
没错，很多创业公司的团队氛围比大公司更nice，但是， 你能在一家创业公司待得持久，不在于你能享受多少快乐，而在于你能承受多少委屈。
刚开始，公司发展好的时候，创业公司的氛围都很high，大家不觉得辛苦；但现实是，大多数创业公司，一定一定会进入瓶颈期，这时各种隐患都会冒出来，比如加班多、薪酬不够多（还有猎头来挖人，一对比就。。。）、流程制度不规范、士气不高、融资没结论等等。这时怎么办？你会离开吗？
抛开价值观、公司团队文化不谈，对于咱们个体来说，其实最需要的是成熟的职业素养和思考方式。我想说的是， 公司的不足，不是我们离开的理由，而是我们留下的机会。
世界上没有完美的公司（组织），很多大公司内外都是怨声载道，换家公司，还不如上一家公司的概率是更大，而不是更小。所以，千万不要因为仅仅对象不好，而做影响自己人生的决策。
公司有严重问题，你看到了，并且主导或推动去解决，如果做成了，那是多大的功劳？如果没成，你的经验教训仍然还在。要知道，在大公司，可能你根本没机会去解决、甚至发现这种问题。
3）对个体而言，AI创业公司真正的价值是，进入AI行业潮头浪尖的机会
这体现在下面几点：
做行业最前沿的工作，快速提升实战能力。 填补行业空白。AI行业还在早期，即使我们还不具备战略眼光去开拓新的疆土，只要认真、用心，仍然有机会去发现、填补行业空白。这一点，价值千金，不多说了。 经验/人脉方面的长期复利价值。虽然进入AI行业永远不嫌晚，但还是越早进入越好。和创业团队一起成长， 战斗友情是很不一样的感情财富。
1、2年前，我去参加某个行业闭门会议，会上主持人（一位CEO）说，在场的20多人，每个人都有自己的独到干货，可以上台来分享15~20分钟。——我当时非常惊讶，因为主持人之前完全不认识我，但仅凭“在场”这个属性，就知道我会有所干货。这就是最近两年我体会非常深的一点——自己已经被行业和公司推到了潮头浪尖。
当然，如果公司有严重问题，我们就得一直陪着、耗着吗？也不是，如果你努力了（至少1年），还无法改变（特别是人的问题），并且在这1年内，你自己有了能力提升及更好的职场机会，是可以考虑换家公司的。
3、最佳决策（投资）心态：如果所有投资成本都失去了，你内心还是能完全接受，也不会对你的生活有所影响
去AI创业公司有风险吗？
如果不考虑家庭因素（比如小孩）， 仅从职场发展角度说，风险几乎为0。因为在AI创业公司工作1年之后，即使公司或产品失败了，你个人所积累的经验教训是别人抢不走的；那时，想去找另外一个AI公司，或者回到你以前的同level公司或职业方向，仍然是很容易的。如果连这个自信都没有，很多事也不用考虑了。
如果最后，还在犹豫纠结，怎么办？——
4、如果患得患失，就不要改变了
每个人的价值观、家庭因素都是很复杂的，没必要去赶潮流，平平淡淡的生活，一样很美好啊。（相反，不少因为贪欲而从大公司出来创业的人，其实是很惨的。）
另外，再聊一个相关问题，加入AI创业公司，只要业务能力够，就可以/应该进去吗？个人建议，还需要慎重，因为——
三、加入AI创业公司，会严重放大的4个风险
1、创业公司needs极高的主动性、责任感和职业素养
大公司能通过制度，一定程度的保障工作效果和个人成长。但在创业公司， 如果是一个“推一下、动一下”的人，一定会很痛苦——1）事情做不好（因为没有主动去问、主动想尽一切办法来解决问题）；2）但还很辛苦；3）进步非常小，越到后面，越跟不上公司发展速度。。
总之， 关键不是公司要你做什么，而是你在满足公司需求的前提下，想清楚你自己要做什么。
如何判断自己是否有“足够”的主动性呢？提供一个“自测”标准： 在过去3年工作中，你做了多少不是别人要求你做、而是仅凭自己兴趣去做的事，并且坚持了1年以上，并且已有价值产出的事情？（获得了可以量化的被他人赞同或金钱收入。）如果说不出来，就很危险了。
2、创业公司needs牺牲家庭时间
年轻光棍们，还能“疯狂”的去做事，还能忍受领导下班后还打电话给你；但有女朋友或者结婚、生小孩了，一定会面临家庭的压力或不解。这时，就需要有好的贤内助，或者提升沟通能力。
3、创业公司needs好的身体素质
创业公司的CEO们，那身体素质真不是一般人能比的，我们CEO大学时，每天跑5000米、俯卧撑记录是一分钟100个、引体向上/倒立随意做着玩儿……所以，如果身体不太好，或者非常爱惜自己的身体，还是尽量先慎重吧。
4、最关键的是，AI创业公司，需要极强的快速学习能力
为什么？因为个人认为， 从互联网转型到AI的难度，比从传统行业转型到互联网的难度，更大！这个是目前AI行业内还没有人提的，因为很多人还没感觉到，而这反而是很危险的。
工作5年以上，到底要不要进AI创业公司？
能看到这里的朋友，大概已有个自我评估了吧？ 总之，不用那么纠结，内心坦然就进，犹豫就不进，适合自己的才是最好的。
#专栏作家#
hanniman，人人都是产品经理专栏作家，前腾讯、现创业公司PM；专注于人工智能领域的产品化研究，关注人机交互（特别是语音交互）在手机、机器人、智能汽车、智能家居、AR/VR等前沿场景的可行性和产品体验；擅长对创业团队管理、个人成长提出实战型的建议方案；知乎/简书/微博帐号，均为hanniman。
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