【我們為什麼挑選這篇文章】AI 應用市場總值在未來 7 年會有超過 10 倍以上的成長。AI 新創抓住盈利風口進入市場,但相比其他產業,AI 領域的創業者還是偏少數。這不僅透露 AI 仍在開發初期,同時也代表 AI 領域還有太多可以開發的項目。那麼這些 AI 新創要如何在 2018 年的現在,打好基礎以迎接未來趨勢呢?(責任編輯:陳伯安)

作者:Antony Lee AppWorks 媒體公關總監 李欣岳

AI 正在成為快速翻轉商業世界的典範轉移,對各個產業造成強大衝擊,現在正是創辦 AI / IoT 新創最好的時機。

根據研究機構 Tractica 預估,全球 AI 應用的市場規模,將從 2018 年的 81 億美元(約 2,430 億台幣),呈現爆炸性成長至 2025 年的 1,058 億美元(約 3.1 兆台幣),未來 5 至 10 年內,將是 AI 大噴發的風口。Tractica 也同步指出,未來前十大 AI 應用的產業,依序為:電信、消費、廣告、商業服務、醫療保健、零售、汽車、法律、公共部門、保險。

為了幫助 AI / IoT 創業者掌握這個百年難得的機會,AppWorks 特別於日前舉以「如何成功啟動 AI 新創?」為主題的 Open House,分別邀請 Umbo CV(盾心科技)創辦人關宇翔(圖右者)、oToBrite(歐特明電子)共同創辦人陳學群 (圖中者),連同 AppWorks 創辦合夥人林之晨(圖左者),一同分享有關 AI 趨勢的觀察,以及 AI 創業的機會與挑戰。

Umbo CV 專攻智能安控,產品已成功打入超過 30 個國家,並成功募得兩輪資金共計 980 萬美元(約 3 億台幣),同時也是 AppWorks Accelerator #9 校友;oToBrite 專攻先進駕駛輔助系統,同時也是 AppWorks Accelerator #17 進駐團隊,參與創辦  oToBrite 之前,陳學群曾先後擔任宏達電技術副總經理、華碩技術長,對於整合 AI 的軟硬體應用相當有心得。

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不是有 AI 就會成功,找到「領域專業人才」才是 AI 新創首要目標

林之晨認為,現在正是創辦 AI / IoT 新創最好的時機,主要來自四個原因。

第一,創業成本比以往更為合理,因為 GPU 的運算能力更強,即使要自建硬體來收集 Data,費用也比以往更為便宜;第二,有越來越多領域的 Data 開放,這在三、五年前仍不多見,但現在在許多領域,AI / IoT 新創都能更容易取得 Data。

第三,企業比以往更重視收集與應用 Data,對 AI / IoT 新創來說,目前仍然有許多機會建立自己的 Data Pipeline;第四,則在於 AI 人才供給,台灣擁有世界級的水準,包括 Google、Microsoft、IBM 等國際大廠,都紛紛宣佈來台設立 AI 研發中心,可見台灣 AI 人才的素質受到國際肯定,這也是 AI 新創最好的後盾。

人才與相關的專業知識,在 AI 創業中,扮演了十分重要的角色。陳學群指出,從廣義的角度來說,AI 只是一種應用的技術或工具,關鍵是要應用在哪個領域,AI 的創業者,必須是這個應用領域的專家。很多時候,不是因為用了 AI 就能 work,而是要徹底掌握這個領域的 know-how。

陳學群也提醒所有 AI 新創,培養自己的人才可能更重要。因為年紀稍長的軟體工程師,若過去沒有相關經驗,要轉換到 AI 領域並不容易,他的觀察,是現在招募 AI 人才,普遍是招募學校剛畢業的新鮮人,如果能在 AI 領域找到三、五年經驗的人才,已經很幸運了,這是一個觀念上的轉換,要找資深的很難,不如訓練新人。

和資源雄厚的大企業相比,AI 新創如何競爭優秀人才,則是 AI 新創的另一個挑戰。關宇翔認為,可以從兩個層面,來解讀大企業與 AI 新創各自的機會。第一,創新是有極限的。

任何企業要發展新 Business,最缺的是真正懂這個專業領域,進而能把產品與服務做出來的人,再大的企業進入新領域,都會遇到是否能招募這個領域專家的問題,如果無法克服,再大的企業也做不出來新產品與服務。他認為,這樣的人才其實非常稀少,而這些人不少也都會走向創業,成為 Founder,因為他們對這個領域的知識與熱情極高,在大公司的體制中,這樣的人不容易受到重用投入開發全新領域。所以很多人會說,Founder 對產品的執著是很重要。在這一點上,大公司不見得比新創有優勢。

第二,則是跨國發展 AI 的限制。大企業在收集 Data 時,不同的國家與地區,未必都能跨入,可能在某個國家發展 AI 很成功的大企業,要進入新市場得要花很久的時間,這時若有已經在當地發展成功的 AI 新創,很可能就成為購併的對象

汽車產業具備大量 AI 發展潛能,適合 AI 新創進場開發

關宇翔另外補充說明,百度前首席科學家吳恩達曾指出,因為有太多 AI 題目可做,百度有再多資源也做不完,百度切入的 AI 領域,必須具備三個條件:有人才、有 Data、有 Data 循環。對 AI 新創來說,只要在某個領域同樣具備這三個條件,一樣有機會。

陳學群則認為,AI 能夠運用的領域非常廣泛,大企業或新創都有機會。若用 AI 來做 SaaS、AI as a service 或大眾消費領域,大企業確實比較有優勢,因為規模是大企業的強項,這樣的集中性非常直接,但在特定產業與領域,投入 AI 或 IoT 的新創公司,機會可能更大。

他以汽車產業舉例,汽車是最大的 IoT 產業,每年全球大約有 9,000 萬台新車銷售,幾乎可說是除了 PC 與手機外,最大的 IoT 設備。甚至,汽車產業裡面,不只有一個 IoT 系統,而是有幾百個,這個趨勢還在持續往上,而光在中國,就有上百家車廠,每個車廠又有不同的車型、配備,裡面的供應鏈非常多元,不論是系統、軟體或是 AI,很難出現 winer takes all 一家獨霸的現象。

陳學群進一步指出,AI / IoT 新創在汽車產業的最大機會,是這個產業沒有標準的規格。相較於其他消費性電子產品,例如手機的 3D face ID,一旦做成,可能所有品牌、機型都會採用,但汽車不會出現這種情況,每家公司能夠服務的企業客戶是有限的。例如,Intel 在今年 8 月以 153 億美元(約 4,590 億台幣),完成購併以色列做 ADAS (進階駕駛輔助系統)的 Mobileye,而 Mobileye 在這個領域已經做了二十年。儘管已經有很高的市佔率,但很多車廠還是沒辦法用 Mobileye 的 solution,因為很貴, Mobileye 也沒有能力服務所有車廠。

以汽車產業為例,AI 新創則還有更多切入的機會。林之晨認為,多數人講到汽車,其實想到的是轎車,但其實轎車佔整個產業的比例大約只有三分之一,另外還包括商用車、貨卡車、特用車(應用在雪地、除草、機場等特殊領域)。轎車可能是美國或中國很強,但在其他領域則未必,轎車以外的汽車產業還非常碎片化,還有未被滿足的市場需求。或許轎車市場看起來很熱門,但同樣的 AI 技術,若應用特用車上,對新創來說更適合。同樣的道理,在 AI 與 IoT 領域,還有許多應用領域多數人沒有想到,很值得新創切入。

加入創業加速器,快速吸收他人創業知識與經驗

對於創業,陳學群以自身的經驗指出,創業是一個重大承諾,包括對自己、家人、投資人、創業團隊、員工、供應商、消費者等。在這過程中,創業很像開著一艘船,開往哪裡卻不知道,但是途中會歷經驚濤駭浪,因此,在創業前的準備,必須先想清楚自己的創業熱情所在,而不只是一時興起,因為創業很孤獨,要找到自己真正的熱情。

陳學群進一步建議 AI 新創,可以選擇申請適合自己的創業加速器,快速學習別人的創業經驗與知識。以 oToBrite 為例,儘管已經成立六年,擁有超過百名員工,在兩岸都已建立據點,但仍積極申請 AppWorks Accelerator,他認為,在 AppWorks Accelerator 擁有三百多家新創校友,另外有超過六十名具備豐富創業經驗的導師,是他最重視的資源,因為透過互相的交流與學習,可以從別人的經驗中減少自己在創業時的摸索,也能彼此一起打氣,在創業這條路上不再孤單。

總結來說,林之晨與兩位 AI / IoT 的創業者都認為,現在就是創辦 AI 新創最好的時機,大家要積極把握。

【歡迎所有 AI / IoT 創業者加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator

作者簡介:

負責媒體與社群溝通相關輔導。加入 AppWorks 前有 18 年媒體經驗,是台灣第一批主跑網路產業的記者,先後任職《數位時代》副總編輯、《Cheers 快樂工作人》資深主編、SmartM 網站總編輯。畢業於交大管科系,長期關注媒體產業變化,熱愛閱讀商業與科技趨勢、企業與人物故事,樂於與人交流分享,期許自己當個「Internet 傳教士」。

(本文經投稿作者 AppWorks 授權刊登,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為《如何成功啟動 AI 新創?》。意投稿者可寄至:[email protected],經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。)

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