在数字化转型的大潮下，各种新兴技术得到了快速的应用和普及。其中，人工智能技术可以说是近年来发展最为迅速的技术之一，获得了资本与市场的双重青睐。近期，权威机构Gartner发布了关于大中华区人工智能初创公司的相关报告，旨在提供给技术购买者，即一般的企业要购买人工智能技术产品时，应如何评估这些人工智能初创公司。
Gartner研究副总裁蔡惠芬
Gartner的这份报告主要聚焦于自然语言、计算机视觉、机器学习等人工智能软件应用领域。报告显示中国的人工智能市场发展本地化的特征非常明显。Gartner研究副总裁蔡惠芬表示，“中国企业对于人工智能的需求要开发速度快、功能完整并且是高度定制化的产品。这些初创公司很大的共同点是，为了争取订单很多公司会提供定制化的完整服务，这是一个很普遍的中国人工智能初创公司的现象，但这导致他们要获利的情况会更加困难。”
报告中提到，很多中国的人工智能初创公司背后投资者是大型云服务提供商。以BAT为例，投入这些初创公司一方面是希望这些初创公司能够把他们的解决方案架构在投资者的云服务基础上。另一方面，投资者可以通过这些初创公司发现新的解决方案，解决一些行业业务场景的问题，然后再把这些解决方案介绍给他们的客户。从效果上看，这是互相有利的可行方式。
从整个市场来看，Gartner认为人工智能市场已经从刚开始的根据应用场景按需设计，然后建立模型，再到最后形成完整的解决方案。现在做的越来越成熟了之后，形成了属于平台式提供的解决方案。其次，人工智能目前正逐渐向超级自动化的业务流程中不断深入融合。第三，这些人工智能初创企业在持续做更深入的本地化人工智能解决方案来顺应市场的需求。最后，越多的低代码和无代码平台出现，让人工智能开发更加普惠，不是专业的技术人员也能简单学习后就可以使用。
目前，很多人工智能初创公司都会采取“竞合”的合作方式，不仅和应用的系统整合商合作，也有可能同它竞争。蔡惠芬讲解说，“在合作方面，许多初创公司通过客户共同创造一个新的应用领域的解决方案。这个客户愿意来分享他们的数据，目的就是请第三方的初创公司帮他们成功开发出模型、然后建立应用。等到成功后，这家初创公司就可以基于他们的成功经验去开发下一位客户。这种成功模式事实上是持续发生的、在中国地区大部分都是通过这种模式，即通过第一个客户——这个客户可能是场景从来没有做过的先去做，做完再会有比较大量的输出的方式。”
初创公司的人工智能产品研发，离不开海量数据的支持，过去几年，关于数据的获取，完全处于野蛮生长的年代。为了更好地保护数据隐私，《个人信息安全保护法》已经在日前正式实施，人工智能初创企业的数据获取将会变得越来越困难。对此，蔡惠芬表示，“这一问题可以用合成数据技术来解决。根据Gartner的技术成熟度曲线显示，目前合成数据已经非常接近成熟的程度。初创公司可以利用该技术，通过有限的数据来生成各种自己需要的数据，从而规避数据获取的风险。Gartner也相信，未来会有越来越多的厂商使用合成数据的方法支持业务发展。”
纵观市场上的人工智能初创公司，大量企业还处于“烧投资”的阶段，获利的企业屈指可数。针对这一问题，蔡惠芬建议人工智能初创公司要“两条腿走路”。第一，要建立平台型产品;第二，要精准筛选客户。
“平台”的含义是让初创公司打造一个技术平台，该平台上的开发工具能够让客户去开发自己的应用。从最简单的直接使用，到使用平台上的模型去二次开发，从而形成API cost service。这种方法可以帮助初创公司降低人力开发成本，而且帮助客户进行定制化的服务。“总之，初创公司应该提供的是一个工具，让客户自己来建想要的应用，而不是每一件事情都帮客户做，因为这个实在太耗成本了。通过这个方式，初创公司就可以收取应该有的费用。”蔡惠芬总结道。
对于无法使用这一“平台”的客户，初创公司要对其进行定制化开发，并且要对客户进行筛选。蔡惠芬认为，“如果策略性发展跟客户的需求完全不相干，初创公司应该要拒绝、不能够每一个客户都接，必须要有一个方法去筛选客户。如果客户是要初创公司做定制化的产品。客户做完了这个场景，初创公司有没有办法发挥持续性的收入来源的结果。这个结果不管是对初创公司的产品路线或目标客户也会有类似需求的结果，或者说不是一次性的需求、会有重复性的需求，这些都必须评估。如果没有的话，初创公司应该要筛选，否则成本实在太高。”
除了以上几点，一家人工智能的初创公司想要成功，蔡惠芬强调了CEO的作用。“CEO要有对未来三到五年的明确策略和规划，要清楚什么该做，什么不做。有这样CEO领军的人工智能初创公司会比较容易成功。同时，一家初创公司的CEO要兼的不只是产品的开发，还要兼销售，平衡两种能力才更容易成功。”
