新的智造按：最不具权威性的人工智能与机器人创意公司榜单「新的智导致宽榜 2017 」票选正在展开中。本文来自星河网络人工智能事业部总经理、合伙人刘玮玮，他也是本次新的智导致宽榜的评委。
在文中，他共享了对人工智能创业项目展开技术检验的方法。在或许上，这也是他票选具备茁壮潜力公司的标准，对有融资市场需求的AI创业公司以及有项目市场需求的投资公司也有糅合意义。页面“链接”可理解关于(公众号：)新的智导致宽榜的详尽消息。
青睐广大企业甄选参予。大家好，我是刘玮玮。
前不久，我做到了一次线下共享，内容主要是谈我们眼中人工智能领域的一些新的变化，并且给创业者托了几个建议。我指出创业者无论是把人工智能当作噱头也好，特分项也罢，项目都应当返回创业的本质——解决问题。
作为创业者首先要根据自己所在行业的场景，去根据问题找寻人工智能的解决方案，而不是反过来拿着火热的概念四处去找还能再拿人工智能“+”什么？在2017下半年，那些全然依赖算法、SDK讲故事的项目，必须减缓商业模式检验的速度。并且，软硬件的整体解决方案将不会对客户有更加必要的价值。在技术能力之外，创业者的行业两翼与渠道扩展能力，将不会更加最重要。
我再行给大家一个技术检验的总观点——用于科学的态度展开技术检验。那么到底什么是科学的态度？我指出翻译成过来只不过就是八个字：大胆假设，小心查证。你可以对过程中的任何感觉不合理的地方展开众说纷纭，并且小心查证，绝不不合理的下结论，错杀好项目。无论人工智能领域还是其他前沿科技领域，我们在辨别项目时，都会注目其团队、产业、商业模式、运营、竞争、技术等方面。
明确谈技术检验，我有以下共享的点：第一，团队要有学术累积和行业两翼能力这里面我们要特别强调一下，我们说道的团队不具备的能力，不是指能力都集中于在某一个人（比如创始人、CEO等）身上，而是说道期望能通过合伙的形式，使核心团队整体不具备技术、工程、行业经验、运营等核心能力。1. 若无杰出学术背景团队必须有技术带头人，比如第四范式的杨强教授是AAAI的fellow；商汤科技、旷视科技、格林浅瞳、地平线等等，都有其技术带头人。除了团队带头人简历外，团队的技术背景还可以通过顶会（ICCV、CVPR、ECCV等）和顶级的Paper公开发表情况来展开辨识。
此外，专利情况也是必须理解的内容。可以通过专利，看一下团队之前的技术产于领域。
之前有一些所谓的科学家创业，翻阅其多年的专利累积和学术论文，找到其研究方向和本项目并不是强劲涉及，这种情况须要众说纷纭并展开更进一步检验。2. 工程实践中能力我们总结一下2016年人工智能的创业项目，不会找到大量的天使期项目都是以团队不具备算法能力作为切入点，展开天使轮、PreA轮融资，比如人脸识别SDK、手势交互SDK、基于开源框架做到的分类器等等。很多SDK以及软件平台当时只是实验室产品，没考虑到成本、计算资源、特定领域的辨识效果、客户场景的可集成度等因素，距离确实的商用还有差距。
因此，必须团队中有适当的工程实践中能力与经验，能较慢处置工程中问题。除了技术方面之外，较慢第一时间客户市场需求，较慢递归、上线公布的能力，也是项目的工程实践中能力的另一方面。
3. 行业两翼能力行业两翼能力是指，团队中是不是该领域的渠道资源、客户资源、上下游合作的资源。这个能力对于产品能否较慢商业落地极其重要。有所不同的产业有其适当的壁垒和特点，被技术改造和合作的可玩性是不一样的。
比如，以无人驾驶/辅助驾驶员对应的汽车产业链举例，大量的从视觉算法紧贴的初创项目，在和主机厂、一级供应商谋求前装落地过程中，都是不占优的，未来还不会面对各种传感器的数据融合，算法的切断，挑战极大。行业两翼能力举例：面临汽车简单的产业链，意味着依赖算法优势希望紧贴汽车前装市场，是很艰苦的。第二，技术及产品检验，黑盒检验尽可能充份对TS之前的PreDD阶段的技术检验，一般会认识到实际代码，算法层面的调研都较为较少。
一般以黑盒测试和专家检验、第三方机构检验居多。投资人也要熟知细分领域基本的技术原理和判断指标。1. 关于数据源人工智能的三要素：算法、计算力、大数据。目前的人工智能算法大都基于深度自学构建，深度自学训练神经网络模型是基于海量的训练集，同时必须训练集中于的数据具备多样性和完善性。
随着各种深度自学算法的框架的开源，坚信未来的基础框架层的竞争壁垒不会越来越低。同时，专有的GPU、FPGA芯片、专用ASIC等也不会渐渐攻下本地化、扩展性等问题。
现在的深度神经网络训练大多是监督自学模式，所以必须对每个自学样本依照已完成的任务建立相应的监督标签，这是耗时乏人力的工作，海量数据训练集变为了各个厂家较量的核心资源。像安防、医疗、金融等领域皆享有海量结构化的带上标记的数据，沦为了人工智能技术上年所落地的领域。
因此，基于行业的独特的海量训练数据集之后沦为稀缺资源，投资人看项目时，必须细心筛选、查阅数据源的质量、真实性等维度。2. 黑盒测试，不应具体测试条件上文我们谈及，在PreDD阶段，很难认识项目的代码层和过分详尽的算法层。
那么，一个充份的黑盒测试就变得极其重要。以往在看项目时，往往不会听得项目讲解如下：“我们的算法在XX比赛中场景辨识准确率超过XX%”“我们的摄像头在多种测试场景下，物体辨识准确率超过XX%”“我们的语音辨识准确率超过XX%”如果大家之前做到过软件或者硬件测试就不会告诉一个常识，即一切不讲测试条件的测试结论都是无意义的。
无法说道项目蓄意误导，但作为投资人必需要对测试条件展开详尽的辨别。具体了测试条件后，如果有条件，可以现场展开非常简单测试。比如，测试远场麦克风阵列，就可以根据麦克风阵列标定的远场距离展开苏醒测试、交互测试等等。
3. 投资人不应获取独立国家的测试集，并尽可能现场测试我们在看模式识别的一些项目时，不会找到项目核心只不过就是分类器。比如，一个医疗人工智能看片项目，我一般不会拒绝项目用于我获取的样片，并且现场上传遍项目的SaaS中。可以的话，让机器当场操作者，出有结论，并与实际结果展开核对，检验分类器的准确率。如果投资人不获取独立国家测试样本，一般项目不会获取它之前训练好的测试样本展开展出。
就只不过一个人用准备好的10道题目来证明自己的科学知识水平，很难谈是现实的水平还是提早腹好的。举例：黑盒测试一个客服机器人以基于深度自学的XX客服机器人项目举例：标准化测试—1000个问题的测试集。第三，上下游专访，要尽可能做充份、客观上文提及，要对算法模型展开充份的技术检验。那么，如果无法黑盒测试，怎么办？荐个例子，如果我们要测试激光雷达，或者ADAS系统。
理想中比较充份的测试应当是在一台前装车上展开仅有工况测试，但现实中行业的发展以及车厂资源很难协商独立国家第三方测试。那么，这时，一些投资人不会更加多的通过专家辨别、上下游客户专访等方式展开检验。
1. 行业内专家辨别要防止单一化，要覆盖面积仅有比如，对无人驾驶项目的辨别，既要专访寄予厚望这个方向的专家，也要专访看空这个方向的专家，多与各领域专家维持交流合作，充份交流互相交换信息，得出结论。2. 上下游合作伙伴要按利害关系，展开专访还是以无人驾驶/辅助驾驶员为事例，既要专访主机厂，也要专访一级供应商；如果早已和项目有合作，则可多告知一些项目细节，明确合作内容等等。技术检验只是评价项目的一个方面。
尤其的，对于一些前沿领域，在项目并未上线之前，产品上没过于多可测试检验的内容。这时，往往对于行业的辨别，对于商业模式可行性的判断比全然的技术检验更为重要。
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