编译丨拓扑社 一笑

　　作者 Mariya Yao，聊天机器人公司TOPBOTS研究和设计主管，作者采访了高通投资部、CRV、IA Ventures、Two Sigma 等顶级风投公司的资深投资人，j2直播，来了解这些成功的投资人是如何看待和评估人工智能创业公司的，以下是全文。

　　人工智能是否是公司的核心价值主张？

　　高通投资部的Varun Jain表示 ，许多融不到资的公司将自己定位为人工智能公司。他曾经见过公司打着人工智能Wifi、人工智能榨汁机等等各种各样的名号。

　　人工智能对于这些公司只是一个附加的功能，而不是公司的核心价值主张。 传统的Wi-Fi路由器可以使用人工智能方法来检测网络数据中的异常，并标记那些错误，但这个功能并不能明显改变或提高附加值。高通风投部投资了Clarifai和Cruise Automation（已被通用收购）。 Cruise是一家提供自动驾驶系统的公司， Clarifai 是一家独立的图像识别初创公司，在成立三年多的时间里率先将图形识别从静态图片带入了接近实时的级别，同时也收获了为数不少的企业客户。

　　技术团队是否可靠？

　　杰出的人工智能技术公司通常拥有来自知名研究中心或者Google Brain、Facebook人工智能团队等公司的成员。

　　机器人公司 iRobot的创始人Rod Brooks是MIT人工智能实验室的创始主管。Jibo的创始人Cynthia Breazea在MIT成立了个人机器人小组，是一位世界知名的社交机器人专家。Pullstring的CEO Oren Jacob曾经是皮克斯的CTO，自公司成立初期就与乔布斯一起工作。

　　在现阶段的人工智能行业，直播，只有少数拥有在大公司或顶尖大学的经验的AI专家能够构建真正创新的解决方案，如果一个团队的产品解决方案需要的AI技术与团队不匹配，这将会引起质疑。

　　是否解决客户愿意付费的难题？

　　当CEO不停地强调公司的人工智能技术，而不是客户的需求时，投资人的兴趣就会降低。投资人投的是有价值的产出，而不是科研项目。我们接触到的所有投资人都对这个观点表示赞同。

　　“如果必须做个选择，我认为领域专业知识胜过机器学习专业知识。” IA Ventures的Brad Gillespie说，IA Ventures投资了网络安全公司Vectra Networks，专注于解决重要的客户问题，并最大限度帮助安全分析师。

　　Vectra的一家竞争对手公司向客户强调他们复杂的机器智能，但买方的反馈是这些家伙很聪明，但他们并不理解我的业务。他们的产品有很多的专业术语，但我不明白它是什么。

　　有效解决业务问题不仅需要技术方法，而且还要专注于特定的业务领域。解决困难的问题需要使用不同的技术，但是在垂直领域人工智能减少了这种复杂性。

　　是否拥有相关的、专有的和可扩展的数据源？

　　你的数据来源是什么？你是否依靠大公司提供数据，或者有独立的收集方式？这两种方法都是可行的，但是具有独立收集方式往往更受欢迎。

　　自动驾驶汽车通常在郊区、停车场和不反映现实驾驶的封闭环境中进行测试。高通投资的公司Cruise Automation由专业人员监控，在城市环境中操作测试车辆，从而获取了许多缺失的关键数据。高通投资的另一家人工智能公司Clarifai开始与一个流行的消费级app进行合作，使其在进一步进行扩展到特定业务数据之前，能够获得独特的众包数据。

　　除了有独有的数据源，他们还必须解决相关的挑战。下一代人工智能取决于你挖掘数据的复杂性。非结构化图像，视频和音频数据比文本更难挖掘。还需要考虑企业是否使用快速移动的数据或静态数据，快速移动的数据的算法，如实时图像处理的自驾车汽车，往往复杂得多。最后，团队必须证明他们有能力基于独特的数据不断提高他们的表现。定期检查团队是否能够展示快速处理数据和有效优化技术的能力，使系统越来越可靠。

　　构建了独有的自主技术还是依靠开源的框架？