要知道人工智能是極其複雜的技術概念，是融合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科，凡是使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，均可認為使用了人工智能技術。
巨頭可能在資金上面有優勢，但是AI不止是資金就可以搞定，是絕對的智力密集型產業。
阿里巴巴這麼大的體量，它的人臉識別核心技術卻不是自己研發的，而是來自曠視科技。
曠視科技是計算機圖像和視覺領域的四小龍之一，這家公司最初只是由3位清華大學的畢業生設立。
小公司如果想在AI時代競爭，有幾個方面：
首先，你得有非常好的技術基礎（通常是創始團隊技術很牛），有好基礎才有突破的可能；其次，找到一個非常細分的應用場景，通過開源代碼（自己做源技術開發，除非創始團隊是技術天才，否則還是要認清現實，很多公司已經做了探索性工作，借鑑即可）快速打造解決方案；再次，快速卡位佔領小眾市場，先養活自己（因為頭部公司已經把融資都拿走了），並根據市場情況向大眾市場擴張。
首先，你得了解當前市場主要技術形式；其次，結合自己行業特徵和痛點，選擇AI解決方案；再次，通過AI解決方案建立一定競爭優勢，將這種短暫的優勢儘可能放大。
至於企業該做的其他經營動作，也是必不可少的，AI只是賦能！
目前整個AI行業，不管是科技巨頭還是小公司，AI變現都進行得非常艱難。不過總體來說，不管是科技巨頭，還是小公司，均以實際需求出發，將AI放在傳統產品的能力提升的位置，做自己公司體量可以承擔得起的產品。
在AI起步階段，不管是大廠還是小公司，對現階段AI可實現的產品過度自信。那段時間科技巨頭花了很多的成本在全行業進行佈局，尋找產品方向。
大廠以IBM的Watson為例，從2015年開始，接連收購醫療成像公司Merge和醫療管理公司Phytel，內部成立IBM Watson Health組，但是由於各種疑難雜症的病歷數量實在過低，無法通過基於統計的大數據進行機器確診；
同時間小廠在各種秀肌肉，鋪天蓋地的各種機器人層出不窮，以集成了機器人視覺，NLP的人機交互，傳感器而構成的“多模態交互”大行其道，市場上出現了大量的“人工智障”；
從18年開始資本市場環境變化，給依賴資本的AI行業很大的變革。在資本燃燒過程中沒有找對路的企業，不管是科技巨頭，還是小公司，全部面臨著或多或少的現金流壓力。18年下半年，IBM Watson Health爆出裁員；很多小公司直接面臨資金流斷裂，就連聲名大噪的AI機器人玩具明星公司Anki也在前不久爆出倒閉。
看現在市面上的AI公司，大部分都在為變現做減法，科技巨頭與小公司的區別在於，大公司做大市場，小公司做小市場，其中無不例外的是，目前的AI產品從之前的大而全轉向對於特定環境的特定產品進行AI賦能，進行服務體驗升級。
AI的底層技術已經被巨頭公司搞定了，小公司在一些特定的領域可以做的工作還是很多的，儘快利用人工智能技術，獲得足夠好的數據，依然還是可以有很多的機會的。
省市區縣為為單位，企業個人為點，還是自己想想，機遇有很多，怎麼做還得自己出謀劃策，別人說的做的不一定都一樣，未來更多的是合作，平臺化更重要，有什麼，沒有什麼，可以做什麼，能改變什麼可以多想想，一定有用。
AI只是個方向，最終會落地在比如自動駕駛等領域，小公司沒有資金在這種大領域裡去競爭，可以做一些小領域，可以快速獲利的小產品。像什麼智能空調，檯燈，等小方面，投入小，競爭也相對小些。容易成功。
ai還不算啥時代，現在頂多算個題材，想玩玩也可以看看很多的開源框架
