为什么说物理领域的非关键型AI才是今天的最好机会
在人工智能的丰富分类中，有一种是根据其在物理世界与虚拟世界的角色以及容错率来划分的。人工智能可以细分为物理领域和虚拟领域的应用，而在这两大领域中，又存在关键与非关键的不同类型。
虽然这种分类方式在某些方面显得界限模糊，特别是在应用场景的区分上可能导致技术细节的混淆。从商业应用角度看，它却展现出了不可忽视的价值。因为虽然舆论多聚焦于关键领域的人工智能，如无人驾驶、医疗AI和金融智能化等，但这些关键领域的商业化进程仍然任重道远。相比之下，非关键领域的人工智能显然更有可能快速进入市场并实现商业转化。
想象一下信息流推荐、智能语音输入、人脸识别等技术，它们都是非关键领域AI迅速走向应用阶段的鲜明例子。然而在物理领域的非关键AI与它在虚拟领域的同行相比，受到的关注度显然要少得多。尤其是市场上那些所谓的“智能硬件”，仅仅因为内置了交互系统就被称为“智能”，这些伪AI不仅误导了普通用户对AI+硬件的认知，而且泛滥成灾。
不过换个角度看，这些浮夸的智能硬件也为已经拥挤不堪的AI市场打开了一个窗口。对于想要涉足AI领域的小公司和创业团队来说，这可能是他们的黄金机会。那么究竟什么是物理领域的非关键型AI呢？
我们可以以扫地机器人为例来重新思考这个问题。无人驾驶汽车被视为AI的关键领域应用，因为它绝对不能出错，任何微小的错误率都可能造成严重后果。而扫地机器人则属于非关键型AI，即便它们偶尔犯个小错，比如扫不干净地，也并不会影响人们的喜爱和使用。这样的AI技术，虽然在关键性上不如无人驾驶等高精尖领域引人注目，但在日常生活中的普及程度和商业价值却不容忽视。这个观点大体上很中肯，但是需强调，并非所有扫地机器人都运用了人工智能技术。就像有些学者主张无人驾驶技术不必依赖AI一样，只有那些利用AI的核心算法为硬件提供逻辑支撑的产品，才可称作物理AI产品。换言之，单纯的连WIFI或拥有交互选项并不足以定义其为AI产品。
回溯至大约2014年后，智能家居和智能穿戴设备迅速受到市场的热烈追捧。这种智能并非真正意义上的AI智能。通过手机控制空调、智能手环记录数据并运用简单算法进行处理，这些只是移动计算设备的延伸功能，并未改变它们作为工具的本质，也未展现出自主智能的特性。
那么，如何界定AI与硬件的结合是否具有实质性呢？硬件需要拥有根据数据自我学习并独立输出结果的能力。例如，机器人应能根据视觉数据判断物体的位置，进而制定并执行抓取方案。AI算法与硬件之间需具备高度协调性，确保机械部分能够精准反映AI的推导结果。否则，如果机器仅能构想却无法执行，那它仍旧只是计算设备而已。
综合上述要点，可以洞察到物理领域的AI应用实例其实并不多。但与此相反，这个市场的潜力远超关键应用领域。机器人的潜能远不止物联网所能涵盖。真正的机遇在于它们如何为日常生活带来更多便利与创新。
长期以来，人类对于人工智能的认知深受影视作品影响，往往首先联想到机器人。这种联想多数情况下带有一定的负面偏见。尽管人工智能尚未将机器人塑造成终结者般的存在，但机器人技术的进步为AI与物理硬件的结合提供了无限可能。与此物联网的快速发展也为硬件设备的运算、传输和多元交互提供了坚实的基础。机器人技术和物联网的交融为AI在物理领域的应用开启了崭新的篇章。在先进技术与算法的交融之下，物理领域的AI应用已展现出令人瞩目的进化潜力。现在，让我们以几个具体的例子来探索AI如何为物理领域注入新的生机。
家电领域：智能家居的概念虽已提出多年，但真正的智能化革命尚未到来。很多时候，即便家电嵌入了芯片、系统和网络端口，消费者仍无法感受到其本质功能上的变革。以洗衣机为例，消费者真正需要的是准确清洗衣物的能力，而非用手机操作或观看球赛的功能。借助机器视觉技术，洗衣机可以自动识别衣物类型、污渍程度，甚至判断最佳的洗涤时间和洗涤剂种类。这样的智能化，才能真正让家电焕发新生。
玩具和游戏设备：AI与玩具的结合虽然看似尴尬，但实际上AI的判断和感知在玩具和游戏设备领域有着广泛的应用前景。从儿童成长数据的收集与处理到个性化游戏体验的设计，再到VR设备的个性化适配，AI技术为玩具和游戏设备带来了前所未有的创新机会。
安全设备：AI在安全领域的应用也备受瞩目。智能锁、AI旅行箱等产品的出现，通过深度识别技术准确判断用户身份，结合语音、生物特征等多种方式，提升了设备的安全性，同时也为用户带来了更加便捷的操作体验。
运动器材与健康：根据用户数据提供个性化解决方案的逻辑已经被验证过。例如，针对帕金森病人的智能防抖勺，虽然当前技术尚未成熟，但其背后的逻辑是切实可行的。未来，随着技术的不断进步，我们可以期待更多基于硬件收集数据的个性化健康解决方案。
野外作业：无人机领域的AI应用虽然更多集中在图像拍摄领域，但其实野外作业设备如水下探测器、探测车等都可以借助AI技术提供更强大的判断和处理能力。例如，最近无人机影响民航的事件，其实可以通过AI技术进行精确控制和智能避障来解决。
物理领域的AI应用的价值不在于提供额外的功能或选择，而在于驱动硬件通过数据处理和算法判断，完成那些人类未曾想到或即使想到也难以实现的事情。从家电到玩具，从安全设备到野外作业，AI正在为物理领域带来前所未有的变革机会。智能手机带来了支付、社交、娱乐、O2O等前所未有的服务体验，而AI硬件不应仅仅是节约时间和成本，更应致力于丰富生活的多维度。
在科技巨头的垄断之下，物理领域成为了AI创业的少数机会之一。AI创业的门槛极高，无论是数据体量还是核心技术，都堪称历次互联网技术革命之最。在这场关乎未来的争夺中，AI的核心硬件、算法、人才，乃至话语解释权，都被巨头快速占据。搜索、资讯、翻译等用户导向的AI应用，以及关键领域的AI应用，都是巨头之间的竞争战场。
这些战场对创业者来说极为残酷，几乎不留喘息之地。物理领域的非关键型应用成为创业者的有效“后路”。对于有志于AI的小公司和创业者而言，这个领域具有以下优势：
1. 垂直场景丰富且限定性强：AI可应用的领域广泛，特别是在不依赖平台和流量的物理领域，应用场景几乎无限。这为垂直型创业提供了机会，使其可以避免大公司的直接冲击。
2. 容错率带来的核心技术需求降低：在容错率较高的领域，创业者有更多的生存空间和入场机会。例如无人驾驶技术，大公司和车企可能花费十年时间以降低百分之几的容错率为目标，而创业者则可选择容错率较高的领域切入。
3. 市场启动速度可能更快：巧妙运用AI可以改变消费者对硬件或机械的传统认知，从而使产品迅速撬动市场。
4. 退出通道相对通畅：在当前的AI商业环境下，大公司收购创业项目完成布局是主流。这使得绕道物理领域的创业者拥有更多的退出机会，这对于大多数创业者来说至关重要。
在这个风起云涌的时代，物理领域的非关键型AI应用成为了创业者的希望之光。在这里，他们或许能找到避开巨头竞争的路径，实现自己的AI梦想。随着技术的不断进步，开源平台正在逐渐降低门槛，使得深度学习等领域不断涌现出新的机会。虽然核心技术和生产能力仍然掌握在金字塔的高层，但大公司现在更需要的是AI创业者生态。显然，物理领域是互联网巨头不会轻易涉足的，因为算法掌握在他们手中。
与此制造业与AI的结合成为了一种加强产业壁垒的有效方式。AI的核心玩家主要是互联网公司与ICT公司，但他们往往对制造业缺乏深入了解。通过将制造业与AI结合，创业者可以巩固自身产业壁垒，确保在未来的竞争中占据优势地位。
归根结底，AI并非是一个美好的乌托邦世界，而更像是一场残酷的丛林战争。要想在未来分一杯羹，就必须从各种细微之处寻找突破口，钻进未来的核心领域。
接下来，我想分享一个案例：美国的Rethink Robotics公司。该公司推出的Baxter协作机器人解决方案在工业生产效率方面表现出色，使其在机器人领域备受瞩目。尽管Baxter在市场上表现不尽如人意，但在科研机构、高校以及创业者群落中却获得了良好的口碑。这是因为Baxter建立了一个开源硬件平台，让其他开发者可以根据需求轻松编辑机器人系统和人机交互方式，解决垂直场景中的各种问题。
这一逻辑或许也将应用于未来的AI+硬件领域。基于开源平台进行更垂直领域产品的研发，结合独特的硬件生产能力和需求，可能是打开AI创业通道的可行方案。随着越来越多的人逐渐适应并感受到AI的存在，我们可以预见AI全面颠覆人类生活的画面或许只是个时间问题。现在的任务是如何让更多人了解和适应AI的存在，为未来做好充分的准备。感受AI时代的魅力，就如同我们初次追逐心仪的女孩。尽管现在无法负担像“无人驾驶”、“量子计算”这样高端的豪华装备，过于前卫的追求反而可能让人心生隔阂。如果我们用心撰写情书、精心准备小礼物，或许就能触动心弦——这正是物理领域中非关键型AI的独特魅力所在。它们虽然不像核心AI技术那样显眼，但却在日常应用中发挥着不可或缺的作用，为我们的生活带来温馨与便利。