人工智能初创企业发展战略研究

    李金兰

    [摘 要] 人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在深刻改变着人们的生产生活方式，为经济社会发展注入了新动能。文章通过综合分析人工智能的发展现状和趋势，在国内外企业发展战略的基础上，提出适合人工智能初创企业（以L公司为例）的发展战略，并进行了相关研究。

    [关键词] 人工智能；发展战略；分析方法

    中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2021）07-0035-03

    一、研究背景

    人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为AI）概念，最早在20世纪五十年代中后期被提出。现在大数据等信息技术已经在民众生活和工作等多个领域得到应用，涉及军事、体育、服务以及运输和金融、医疗等多个行业。在“云物移大智”等新一代信息技术的驱动下，人工智能迎来了发展热，进入了落地阶段。新智能时代正在到来[1]。在新智能时代，人工智能正呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征；面对已经来临的机遇与挑战，企业必须跟上人工智能发展的脚步，甚至引领发展，才不会被时代淘汰。笔者以初创型企业L公司为例，结合L公司使命、愿景、目标，以及公司自身具备的条件、所处行业的环境等多个层面展开分析和研究；梳理L公司目前的资源优势和行业优势、未来发展潜力及竞争力，以及L公司的经营宗旨、使命、战略布局，为人工智能初创企业制定长远的战略规划提供借鉴[2]。

    二、研究主要方法与技术路线

    （一） 研究方法

    1.文献综述法

    文献综述法是通过查阅国内外文献资料，全面地、系统地了解国外和国内相关研究的现状，为研究提供了强有力的理论支撑，确保了文章研究的科学性[3]。

    2.个案研究法

    个案研究法是对选择一个特定的对象加以调查分析，以具体对象的研究分析作為课题的实践，并归纳总结普遍结论。文章通过对初创型企业L公司这一特定对象的研究，得出L公司的发展战略，从而为初创企业战略研究提供借鉴。

    3.调查研究法

    文章通过实地拜访初创型企业L公司，面对面地交流沟通，有目的、有计划、系统地搜集L公司基本情况、宏观环境、行业环境、内部条件等，为准确分析L公司战略打好坚实基础。

    （二）技术路线

    本课题研究技术路线分为总体战略、战略执行、战略保障。

    三、总体战略

    （一）战略思路

    1.企业使命

    企业使命是指企业由社会责任、义务所承担或由自身发展所规定的任务。L公司的使命是用AI看懂世界。

    2.企业愿景

    企业愿景是企业的发展方向及战略定位的体现。L公司的愿景是让用户“所见即所识，所识即所知”。

    3.企业规划

    近期目标：1-2年内的经营规划。聚集场景，为生态旅游领域提供最精准的计算机视觉识别产品和解决方案。

    中期目标：3-5年内的经营规划。构建平台----构建计算机视觉识别开放平台，共建AI生态。

    远期目标：企业的奋斗目标----万物识别，提供“便捷、快速、准确、权威”的图像搜索及知识服务。

    （二）战略原则

    1.平衡原则

    L公司的持续成长要平衡核心业务、成长业务和萌芽业务。L公司的核心业务为项目提交，为公司提供现金流，是公司生存的保障。成长业务为基于计算机视觉识别的生态旅游服务，是公司发展壮大的基础。萌芽业务是计算机视觉识别在其他领域的创新，是公司未来的发展方向。只有三个板块的平衡才能实现L公司可持续的成长。

    2.核心原则

    L公司以计算机视觉识别为核心技术进行相关多元化，以计算机视觉识别技术打通各个垂直领域，实现各领域在资源、能力、渠道等方面共享协同。

    3.可复制原则

    L公司要打造一个可复制的商业模式，以计算机视觉识别作为入口，为生态旅游提供计算机视觉识别服务、专业权威的知识服务、景区活动组织服务、环境信息实时发布服务、野生动物在线直播服务、景区人流量实时发布服务、数据运营服务、景区决策服务等；随着合作景点数量的增加，用户规模扩大，逐渐形成增值、广告、流量分成等盈利模式[4]。

    （三）战略目标

    第一阶段重点任务：立足L公司现有的计算机识别产品，加大计算机视觉识别、深度学习技术的研发力度，打磨产品，积极扩大融资，扩大市场规模，成为头部企业，逐渐开展盈利模式。第二阶段重点任务：以计算机识别技术为切入点，打造开放平台，共建AI生态，打通垂直行业，为企业提供前沿计算机视觉识别技术服务，建立合作生态。第三阶段重点任务：建立图像搜索引擎，实现万物识别，人人知识共享。

    1.品牌战略

    品牌作为L公司能够得到较快发展所不可或缺的前提，完成设计之后，将公司文化传递给消费者。

    （1）品牌化决策

    在国产化的大潮以及自主创新的趋势下，L公司选择自创品牌，并且进行自主研发计算机视觉识别算法，拥有核心技术。

    （2）品牌模式选择

    L公司对品牌在结构方面存在的问题进行处理。L公司通过自主研发计算机视觉识别算法技术为企业打造核心品牌。

    （3）品牌识别界定

    品牌识别界定确立的是品牌的内涵。 L公司将以企业品牌理念、行为以及符号三方面的识别为依据进行其有关内涵的确定，打造基于人工智能提供图像搜索及知识服务的品牌形象。

    2.技术战略

    L公司通过产学研体系，完善计算机视觉识别技术，能够通过SDK和API快速创建适合于用户场景的视觉搜索引擎，以及提供检测/识别/标注等自动化图像服务，形成自主知识产权。

    （1）海量图像检索能力

    以深度神经网络训练得到的模型为基础，为神经网络模型赋予不同垂直领域的专业知识，使得在这些模型基础上建立的服务除了具有逆向视觉搜索能力外，还能根据不同垂直领域的需求，在提取与比较图像特征时运用到这些垂直领域的背景知识，使得计算机视觉识别与图像搜索服务能更专业地解决各个垂直领域的问题[5]。

    （2）通用图像标注能力

    通过对通用图像标注的训练，计算机视觉识别引擎标注准确度能够超过人类相关领域专家的水准，因此图像标注成本能够大大地降低。即使对于目前没有涉足的领域，也能通过其强大灵活的深度神经网络进行学习，迅速建立针对该领域的计算机视觉识别引擎。

    （3）5G边缘计算能力

    物联网设备数量快速增加，给传统数据存储模式、处理能力提出了新要求，新挑战。以现有的数据中心模式将无法支撑5G产生的大量数据。需要对网络架构进行改造，采用从基于云的系统转变为一种分布式的边缘网络结构，结合5G打造“边缘计算”，在终端就能提供实时的计算机识别。

    四、战略执行

    L公司战略执行包含战略发动、实施、运作、控制四个相互联系的阶段。

    （一）战略发动阶段

    L公司定期组织企业管理人员和员工进行公司战略培训，培训内容包括宏观环境、行业环境、公司使命愿景、战略目标、公司文化、公司绩效考评等，培训新的观念和战略思想，使企业员工逐渐接纳新的战略思想，调动企业员工执行新战略的主动性和积极性。

    （二）战略实施阶段

    L公司将企业战略划分为不同的战略实施阶段进行执行，每个战略实施阶段都有明确的分阶段目标，以及对应的公司政策、部门措施以及执行方针等。L公司对各实施阶段进行统筹规划、全面安排。

    （三）战略运作阶段

    调整L公司的组织机构，将原来的产品设计部、产品运营部、市场推广部、行政部门重新进行调整，调整后分为三大部门----研究院、行政部、产品部，它们将加强产学研合作以及产品的设计和推广。

    （四）战略控制阶段

    L公司在战略控制阶段完成完备的控制系统、监控绩效和偏差纠正三个方面的工作，加强对战略实施过程的控制与评价，完成战略目标。

    五、战略保障

    （一）人力资源保障

    L公司的计算机视觉识别技术在垂直行业的推广和应用，其质量取决于技术的研发和更新，其速度取决于人才结构的构建，尤其是高端人才的引领作用。建立完善的人力资源保障制度，解决人才难题，建立科学的人才聚集和培养机制，从而加快L公司的发展速度。

    1.创新人才吸纳机制

    L公司建立创新人才引入渠道，注重引入计算机视觉识别、深度学习等方面的高级工程师。L公司当前人才供给来源主要有以下两类：一是院校人才培养；二是行业人才存量积累，主要是从事传统电子信息、软件服务、移动互联网等领域的技术人员通过学习与积累逐渐向人工智能领域转换。

    2.探索人才激励机制

    L公司不仅要保持人工智能市场的薪酬水平，还要拓展多元化的激励方式，对于高端人才而言，建立诸如企业年金、技术入股、上市前股份激励等多种激励方式，留住人才。

    3.建立人才培育机制

    L公司通过多渠道、多层次的人才培养体系的建立，构建金字塔式的人才队伍结构。建立公司内部培训制度和导师制，定期组织员工培训和内部讨论，共享知识，导师帮助应届生成长；通过委托培养、产学研、学术讨论、进修等方式挑选人才；联合大型企业，共同建立实验室、教育基金等，引入行业中的顶尖人才。

    （二）运营管理保障

    L公司的战略目标是推进人工智能计算机视觉识别技术在各行业中的应用，需要聚集政府、高等院校、科研院所和企业等多方面的力量和资源，通过共建研发中心，实现“产学研用资”一体化。共建人工智能计算机视觉识别研发中心就是要集中这些生态系统中的各类资源，实现创新生态循环，为聚集专业人才和技术转化应用提供内生力量，推动人工智能计算机视觉识别创新成果的商业化和产业化。

    （三）技术创新保障

    在计算机视觉识别方面，国内外相关的标准化工作比较缺乏， L公司重点是构建完善的识别标准，明确识别的整体流程，应注重信息采集标准、数据标准、产品标准等方面的创新。

    1.信息采集标准

    L公司在对信息采集的设备进行标准化的工作时，优先采用国内外已有的标准，针对计算机视觉识别产品开发专用的传感器等设备时，需根据产业化要求进行相应的标准研制，保证计算机视觉识别产品的统一性和规范性。

    2.数据标准

    数据标准是对计算机视觉识别产品涉及的数据资源进行规范，需围绕计算机视觉识别产品的全生命周期过程，包括数据标注标准、数据集标准、数据处理标准、数据交换标准等。

    3.产品标准

    产品标准贯穿于计算机视觉识别产品的全生命周期过程，其核心要求是能够保障计算机视觉识别产品的规范研发和持续使用。

    （四）财务资源保障

    企业在不同的发展时期对资金的需求不同，所采用的融资渠道也不尽相同。L公司与其他高科技企业一样，发展阶段可以分为种子期、创立期、成长期和成熟期四个阶段，每个阶段对应的投融资供给主体不同。

    1.種子期

    在该期间，L公司的主要任务是市场调研，论证技术的市场可行性，寻求合作伙伴等。 L公司在这期间资金主要来源为自有资金、天使投资和部分国家财政资金支持。

    2.创立期

    创立期是成果转化阶段，L公司一方面需要实现技术的产业化，另一方面还需要抢占市场。这个阶段L公司对资金的需求量较大，但由于此阶段风险较大，想获得银行贷款较为困难，主要采取的融资手段为风险投资和财政资金。

    3.成长期

    成长期阶段，L公司技术已经成熟，产品也获得一定的市场份额，发展速度较快，这个阶段面临的风险主要是市场风险和经营风险。L公司在该阶段的融资模式主要以银行贷款、股权融资、风险投资为主。

    4.成熟期

    成熟期阶段，L公司的规模和利润已经趋于稳定，企业品牌已经被市场认可，核心竞争力已经形成，主要面临的风险是技术更新和产品升级的风险。L公司在该阶段的融资模式以股票融资和银行贷款为主。

    六、结语

    文章主要对人工智能初创企业L公司的发展战略进行了研究分析，制定了战略实现的实施步骤，并通过建立有效的人力资源、运营管理、技术创新、财务资源等方面进行了战略保障，也为同类人工智能初创企业提供了发展战略的方法，具有一定的参考价值。

    参考文献；

    [1]Chen，Yubo， Yong Liu and Jurui Zhang （2012）， “When Do Third-party Product Reviews Affect Firm Value and What Can Firms Do The Case of Media Critics and Professional Movie Reviews，” Journal of Marketing， 76 （2）， 116-134.

    [2]霍靖漪.浅谈在企业营销中人工智能的应用与发展趋势[J].中国市场，2020（28）：133-134.

    [3]顾丽敏，李嘉.人工智能对企业知识管理的影响研究[J].学海，2020（06）：39-44.

    [4]张楠. 人工智能企业价值评估研究[J].浙江工商大学，2019（01）：64.

    [5]毛德成，刘艳，李悦.人工智能对现代企业管理的影响[J].长沙大学学报，2019，33（01）：20-22.