互聯網時代下，信息發達以至於他人輕易去看到公司的戰略、方向、大家很容易去複製同樣的方式。目前人工智能領域有大量的創業公司，大的技術框架其實都是非常同質化的，但是不同公司最後在產品上的差異，其實就在於那些細節，細節決定了客戶的體驗。包括我們現在越來越深刻體會到的，就是你對行業的理解。想要獲得這些經驗，你需要花很長的時間，跟客戶一起打磨，最後才能獲得。“當有了這樣經驗的時候，你跟你的競爭對手是可以差異化的，最後會帶來品牌溢價，帶來產品價值優勢。
所以AI產業化落地一定要把握好四點
第一：要找到行業的最大痛點；
第二：要讓AI技術實現價值，即選擇相對成熟的人工智能來做產業進行產品化；
第三：擁有產品後，還是需要有一個創新的產業解決方案，實現產業層面的迭代升級；
第四：基於自身積累的經驗，實現產品升級、賦能產業，提升我們行業的效率，提升整個行業的價值。
目前很多AI公司在思考，是不是用AI可以變成一個通用的武器。你可以賣給很多的公司，自己就做核心的技術。18年部分純AI技術公司，它們現在已經覺得越來越艱難，這樣的公司，VC一開始會很喜歡，把估值抬的很高，但越往後它們需要貢獻收入，貢獻利潤的時候，就會發現它必須要跟行業結合，必須要理解這個行業，然後才能往下一步。如果所處行業是非常分散的，有很多中小型客戶，純技術流還能夠活的不錯。但如果這個市場是一個寡頭市場，會發現這些人進入AI領域、做軟件、做技術、做算法，但它們手裡同時捏著最大的數據來源，純技術公司根本無法PK。
18年資本寒冬是確實存在的但對AI來說是春天的階段。很多的AI與傳統產業結合領域，過去兩年技術的成熟，產品的穩定，大家商業化的積累，特別是客戶的認知，使AI得以對於目前市場進一步的深化，眾多互聯網、傳統企業對於AI技術的理解跟認可度都快速的提高，市場會進入快速增長甚至爆發的時間。
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