各位老铁们好，相信很多人对ai创业机会有哪些方面都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于ai创业机会有哪些方面以及人工智能领域创业,普通人要注意什么有哪些机会的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

一、人工智能领域创业,普通人要注意什么有哪些机会

1、人类发展至今经历了蒸汽技术革命、电力技术革命、计算机及信息技术革命、以及及人工智能、虚拟现实、可控核聚变为代表技术的第四次工业革命，无一例外的验证：技术在一步一步的推动着整个社会向前发展。

2、人工智能也一样，新的技术变革，让AI成为无数创业者倾向的破局方向。

3、人工智能的技术发展可以分为三个层次，分别为基础层、技术层、应用层

4、其中；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

5、而基础层主要是一些基础设施包括传感器、芯片、云计算服务、数据服务平台及网络运营商等方面的加强，却也是价值最高，构建生态的基础，大的公司往往会长期进行战略布局。

6、在基础计算能力、数据，通用算法、框架和技术方面布局，聚集大量开发者和用户，这基本是兵家必争之地。

7、上述三个层面的产业规模在2018年约557亿元，2019年1078亿元，2020年1600多亿元，预计今年是2190亿元，增长率在30%-35%左右。

8、得力于我国政策加持与政府的布局，中国赫然成为全国人工智能应用最领先和最活跃的国家之一，越来越多的资本顺势涌入这片火热的赛道。

9、据统计数据显示，就人工智能领域整体而言，投资最多的还是集中在核心技术层，及部分应用层。

10、其中机器人/智能硬件、数据服务、计算机视觉三者占据半壁江山。其实对于大公司来讲一般会布局整体，在三个层面“通吃”，不仅在产业，也在数据近乎垄断，而没有哪一家公司能够抓住所有的机会。因此，可能你关注的正是大公司忽视的。

11、研究显示，81%的受访者承认用数据训练人工智能的过程比他们预期的要困难，这表明，初创公司仍然可以在数据方面大有可为。“单点突破”数据的垂直化也可以有发展的余地，甚至更具有优势。

12、在人工智能大战的过程中，视觉、听觉、语义识别等能力几乎成为标配，要让机器变得越来越“智能”，需要海量优质的标注数据来提升机器学习的准确性。

13、数据虽然是AI的基础，但也是AI技术发展中的重中之重,标注数据的准确性直接影响算法模型训练的表现及产品的落地速度。

14、 AI时代，可以说质量与效率是AI领域的共同追求，在各个行业落地进程不断加速的情况下，数据审核则是确保标注数据质量与效率并存的必备岗位。

15、一方面无论是人工的标注数据，亦或者是机器标注的数据，不同的项目，难度不一，标注的过程中难免会出现偏差，数据审核这个时候就要通过对项目规范的熟悉，以全检/抽检的方式，确保标注数据的准确度

16、另一方面数据审核流程中，审核师能够根据所标注项目的要求引入项目的查错规则,进一步保障了所标注数据精度的提升

17、整体而言数据审核的存在就是为了更好地提高数据标注的效率、质量与安全。

18、 AI数据质量已经成为人工智能行业发展的痛点,数据审核不仅是将高精准的标注数据交付给上游企业，助力AI在不同场景的应用落地，更是进一步加快了智能时代的到来。

19、相信AI数据审核数据服务行业有你的加入，将会进一步推动人工智能产业落地进程,加速未来的到来。

二、人工智能都有哪些盈利方式

人工智能大热之后，关于商业模式和盈利问题被开始被大家关注了。这是一个很危险的阶段，因为前面是吹捧，如果现在解决不了盈利，后面就是各种找茬捅破泡沫。

人工智能确实是个极度烧钱的东西，导致只有具有大资本的公司才能玩得起，但是不得不说这些大公司必须投，没办法人工智能就是未来的趋势，投资人工智能就相当于在投资公司自己的未来。

简单来说，现在的的AI行业有三种模型：

1.人工智能创业公司(AI Specialized Startups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台。

科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。

3.人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)

简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。

而作为人工智能的龙头，科大讯飞现在可谓是风口上的猪！

科大讯飞是国内较为领先的语音技术研发及解决方案公司，目前主要掌握着中文语音合成、语音识别、语音测评三项技术。

简单来讲：语音合成技术是指通过机器自动将文字信息转化为语音的技术。语音识别技术是指通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息的技术。语音评测技术是指通过机器自动对语音进行发音水平评价、检错，并给出纠正指导的技术。但在语义理解等层面还没有明显突破。下图为科大讯飞语音产业价值链解析示意图：

科大讯飞目前收入主要来自三块业务：

语音支撑软件、行业应用产品/系统、以及信息工程和运维服务。

1、语音支撑软件收入语音支撑软件收入采用授权许可的方式向各应用开发厂商提供的语音核心技术产品。主要分为电信级语音平台和嵌入式语音软件。电信级语音平台面向电信、银行、电力、政府等需要大规模并发服务和高稳定服务的行业应用领域，典型开发商有华为、中兴、贝尔－阿尔卡特等；嵌入式语音软件面向手机、导航终端、学习机、MP3/MP4/PMP等数码终端产品，典型开发商有联想、海尔、日立等，并逐步进入玩具、家电、互联网电视等新兴应用领域。同时，公司发布了移动互联网智能交互平台“讯飞语音云”以及该平台的第一个示范性应用“语音输入法”，为移动互联时代的各种终端应用使用语音服务提供支持（新培育业务，估计收入还很小，当然，想象空间也浓缩在此！）。除输入法和口讯外，讯飞语音技术对外开放的接口包括控件接口和底层API形式的接口，合作伙伴包括：新浪微博、搜狐微博、凯立德、高德地图、高德导航、导航犬、Mapbar地图、语音360、Airi中文语音助理、Ciriis中文语音助理、91熊猫看出、挖财……

2、行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用产品的形式为行业应用提供以语音解决方案。主要包括语音电信增值业务收入和其他行业应用产品/系统收入。语音电信增值业务是指由公司提供软、硬件设备，电信运营商提供通信网络和客户资源的合作业务，双方按协议约定比例对取得的语音通话话费收入进行分成，如：面向电信增值业务领域的彩铃/炫铃语音搜索系统。还包括面向普通话等级考试应用的计算机辅助普通话口语评测系统；以及面向大型企业/政府，融合智能语音和语言技术，具有协作、通讯、互联等关键支撑服务的应用系统；“智能语音教具系统”实现山西、内蒙古等地规模采购并在北京、江苏等十多个省市成功试点。这部分业务2010年营收21,647万元，同比增速最快，为91.7%，占总营收49.6%，毛利率76.1%。

三、学习AI可以从哪些方面入手

1.掌握人工智能基础知识：开始学习人工智能的基本理论、关键技术以及它在不同行业中的应用。这可以通过在线课程、专业书籍、研讨会以及研究论文等途径来完成。

2.参与人工智能社区活动：积极参与人工智能领域的会议、研讨会、讲座和竞赛等活动。这不仅有助于了解前沿技术，还可以与业界专家和同行建立联系。

3.加入专业社群：通过加入人工智能相关的专业社群，可以与业内人士交流心得，分享学习资源。这不仅有助于扩大专业网络，还能为你带来更多职业发展机会。

4.探索创业或职业机会：人工智能是一个充满活力的领域，无论是创业还是职业发展，都提供了广阔的空间。通过开发创新的AI产品或服务，或是在AI公司中寻找职业角色，可以将自己的创意和技能转化为商业价值。

5.关注政策和市场趋势：人工智能的发展受到政策和市场环境的影响。关注相关政策和市场动态，能够帮助把握行业趋势，抓住发展机遇。

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