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企业端刚性需求将是智能科技商机所在

  • 徐宏民
智能技术在企业端(医院、制造、金融等)的效益,目前已可在诸多应用上展现商机。(图片来源:Pixabay)

前些日子参加国内创投业者的年会,并加入论坛交流,第一次面对这么多的创投业者,让身处学界的我从另一个面向来看技术的革新。

的确,最近技术的变革引起了诸多令人刮目相看的突破性应用。我时常打个比方,目前智能技术的能量汇集,大概类似于1995年左右互联网刚刚兴起的时候,往后延伸,必然会有许多令人惊艳的新型态科技新创。

企业端的智能应用一直是让人忽略的。我在会场上提到,使用智能技术在企业端(医院、制造、金融等)的效益,目前已可在诸多应用上量化(许多真金白银)。最近也参与某些企业端的智能计划,看到企业用户的「刚性」需求,着实让人惊艳。

我在IBM华生研究中心一年的体验也验证了这个观察。除了Internet公司利用智能技术改善使用者体验、提高黏著性之外,企业用户的效能提升,一直是被许多新创企业所忽略的。我还是相信,智能技术的最佳应用场景,绝对不仅是使用者端的使用者体验。那些具有大量资料、以及资料单位价值高的特定垂直领域更是值得投入。这阵子在几个垂直领域的观察中,更是得到同样的结论。

技术监价、评估,一直是会场业者关注的焦点。在几次协助DD(Due Diligence)的经验中,其实技术团队的技术含金量是很容易评估的。大概参考核心成员的相关专案、发表的论文(相关领域的顶尖会议)、参与的竞赛等,都很容易看出技术深度。反而是产品的定位、未来的目标客户、市场规模等,在崭新的应用领域上很难拿捏。

我在场中也轻轻提醒国内的创投业者,在投资的行政效率以及监价上,可能也得加把劲。近来听到国内几家表现相当优异的科技新创的抱怨,即使他们想留一些机会给国内的创投,但是在行政效率、价格合理性等方面,国内的创投很难跟海外的VC竞争。我们还有很大的空间来改善更佳的科技新创环境!

徐宏民(Winston Hsu)现任台大资工系教授及NVIDIA AI Lab计画主持人。哥伦比亚大学电机博士,专精于机器学习、大规模影像视讯查找与辨识、前瞻技术商业模式等领域。为讯连科技研发团队创始成员,曾任IBM华生研究中心客座研究员、美国微软研究院客座研究员。习惯从学术及产业界的角度检验技术发展的机会;十余年产学合作以及新创经验,近年与国内外企业合作,将深度学习技术落实到产品上,并且协助成立深度学习(人工智能)团队。曾获ACM MM 2014 Grand Challenge Multimodal Award、杰出信息人才奖、吴大猷先生纪念奖等多项国内外大奖。