人工智能是即互聯網之后，又一大未來發展方向。

目前人工智能技術，存在如下現象：一，同類技術競爭多，從業介入門檻低；二，各自為政，缺乏行業標準，而且也難以形成標準；三、上游技術商已失去市場領導地位，BAT還是產業控局者。

這種市場特性，實際上意味著未來人工智能技術商發展前途并非一片光明，域名免費備案 directadmin購買，由于先天缺乏市場駕馭能力，人工智能的盛宴顯然它們不會上主桌，甚至列席都存在一定的難度。

商業邏輯180度調頭，“純技術”成棄兒

傳統IT產業一直講求一流企業做標準，二流企業做技術，三流企業賣產品，最終向用戶提供產品的智能算三流，掙取產業鏈最少的利潤。例如PC和手機，芯片商和系統商處于上游，掙取豐厚的標準和技術收入，而終端品牌商只掙取剩余低廉的產品收入。

而在人工智能市場，應用市場經營方、獨特資源掌控方，甚至政府機構具有絕對的話語權，技術只是完成手段之一，可被替代性極強。

技術在產業的地位被180度調頭，很大程度上，也源于技術本身的飛速發展，讓技術的研發門檻兒大為降低。其中語音識別、人臉識別，還要很多圖形、聲音等識別類技術尤甚。

一位從業資深技術專家解釋：語音識別和圖像識別基本原理都是將現實資源切分為最小識別單元，與標準對比，最終做出判定。以語音識別為例，把聲音切分為一幀一幀的最小單元，分析每一幀波形狀態，這一步將語音波形文件轉化為文本文件；多幀組合形成音素，根據不同語言特征，幾十個音素組成音素集，而音素集識別為單詞，完成識別。

識別過程繁復，對硬件的運算能力要求高，在過去硬件運算能力低、成本高，技術實現重點在于優化，在當時現有的硬件條件下實現識別。隨著計算機硬件和前端手機的運算能力飛速發展，華沙機房主機 荷蘭主機，就連技術功夫的優化意義越來越小。

某學院派語音識別用了20年完成的技術，如今新興技術商用了3年就完成了，在一定程度上，與硬件能力的提升有很大關系。

在現有應用條件下，過去的高精尖技術已經不再有那么高的門檻，所以具有充足資金實力的產品應用企業大部分自行開發。目前在語音識別、人臉識別等領域，BAT都有自己的技術團隊。

應用商自建的心理，一方面節省日后的使用成本，另外一方面既然這些技術被認為是人工智能領域的基礎技術，如果使用專業廠商的技術，應用幫助技術商進行的任何改善，同樣也會提高競品的能力。這點可能也是大家不愿意看到的情況。

“畢竟，人工智能市場才剛剛開發，誰有些許進步，都有機會傲視群雄。”在目前開發的創業融資市場，資金不是最重要的問題，技術門檻兒又降低了。

純技術未來三大出路：被收購、尋找旁系市場、具備應用特色

8月某語音識別概念股暴跌，學者撰文“風險巨大”，雙方上演了小規模的媒體撕逼。概念股指亞馬遜虧了很多年依舊被看好。但這一比喻非常不恰當，根源在于亞馬遜是應用商，有海量的公眾用戶資源，而作為語音識別概念股只是純技術商，主要用戶只是少數2B企業。

全球用戶甩掉亞馬遜的可能，近乎為零，而2B企業改換語音識別引擎的可能性很大。尤其是BAT都有自己的?，F有的互聯網商業環境如果不發生巨變，商業依舊是BAT三派的話，三家對合作伙伴的底層人工智能技術使用也會有“要求”。

因為人工智能商業的核心是大數據，而語音識別、人臉識別等等是獲取數據的重要通路，唯數據論的今天，BAT和一些大互聯網企業肯定會把這塊抓在自己手中。

從目前來看，純技術廠商未來發展三條出路：第一被巨頭收購、第二在局部市場謀求轉型產品應用商、第三轉型特色應用謀其應用嵌入巨頭平臺。

從2015年開始，蘋果、谷歌，包括國內的百度等巨頭都在人工智能技術領域展開了收購，能夠被收購入營，是純技術商一個非常明智的選擇。但是對于一些體量較大、甚至已經獨立上市的企業而言，走這一步的難道有所加大。

目前一些技術商轉變思路，把賣技術轉為賣服務，自己用自己研發的技術為一些行業機構做針對性的服務，例如針對醫院提供紙質藥單轉化為電子單據等等。

能找到不錯的服務市場，對純技術商是一條不錯的出路，因為它們可以在局部小市場開始建立起一定的大數據平臺，這對于今后轉化為人工智能應用商有一定的幫助。不過其建立起來的大數據版權是歸屬所服務的機構，還是技術商自身，這是個問題。