Cách tận dụng các khoản đầu tư vào Trí tuệ nhân tạo và Học máy

Bởi Boris Wertz
Đối tác sáng lập, Version One Ventures

Không thể phủ nhận rằng đã có một sự bùng nổ trong học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động. Cho dù đó là Siri của Apple hoặc Alexa của Amazon , một số cấp độ trí tuệ nhân tạo đã trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày.

Sự bùng nổ đổi mới này là kết quả của một vài điều. Chip ngày càng nhanh hơn và rẻ hơn (định luật Moore) trong 5 thập kỷ qua. Giờ đây, việc đặt máy tính vào hầu hết mọi thứ đều tiết kiệm chi phí. Với điện thoại thông minh, thiết bị đeo được, máy tính bảng, máy bay không người lái, ki-ốt, IoT, v.v., điện toán đang diễn ra không ngừng nghỉ xung quanh chúng ta. Thu thập dữ liệu rẻ hơn bao giờ hết.

Có các cảm biến trong điện thoại và đồng hồ thông minh của bạn; cảm biến trên thiết bị công nghiệp trong các nhà máy sản xuất; trên các kệ kho tại các trung tâm phân phối và tủ lạnh tại nhà của bạn. Drone có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu với giá rẻ. Tất cả những điều này có nghĩa là tập hợp dữ liệu lớn có sẵn rộng rãi. Hệ thống AI trở nên tốt hơn khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn, do đó, việc thu thập dữ liệu rẻ hơn sẽ dẫn đến các sản phẩm AI tốt hơn, thông minh hơn và hữu ích hơn.

Là một nhà đầu tư, điều thực sự thú vị về các công ty AI / ML là tiềm năng cho các hiệu ứng mạng dữ liệu mạnh mẽ. Nền tảng ML càng nhận được nhiều dữ liệu thì khả năng dự đoán và trải nghiệm người dùng của nó càng tốt. Điều này có nghĩa là nếu một công ty có thể xây dựng tập dữ liệu độc quyền, thì rất khó để một nền tảng cạnh tranh có thể tái tạo trải nghiệm.

Tại Phiên bản Một , chúng tôi luôn trao đổi với các công ty khởi nghiệp công nghệ tận dụng AI / ML. Và, chúng tôi đã phát triển một số chủ đề đầu tư AI / ML mà chúng tôi đang tích cực quan tâm ngay bây giờ:

Xe tự hành và máy bay không người lái

Những tiến bộ gần đây về thị giác máy tính và AI đã thúc đẩy sự phát triển của các phương tiện tự hành và máy bay không người lái. Mùa xuân này, General Motors mua lại Cruise Automation Inc. - một công ty ở Thung lũng Silicon chuyên phát triển công nghệ xe tự lái - nhằm tăng tốc nỗ lực phát triển xe tự lái. Nhưng có nhiều tiềm năng hơn trong lĩnh vực này ngoài ô tô. Ví dụ:chúng tôi đã đầu tư vào AI theo chiều dọc ; họ đang sử dụng rô bốt được máy tính hướng dẫn bằng thị giác để biến máy bay không người lái thành công cụ quay phim trên không.

Robot được hiện đại hóa

Giữa tất cả những tiến bộ của ngành chế tạo rô bốt, có rất nhiều ứng dụng vẫn được tiến hành thủ công, hoặc dựa vào máy móc rất đắt tiền. Rất nhiều robot công nghiệp và nghiên cứu hiện tại vẫn còn trong thời đại máy tính lớn; chúng đắt và do đó, chỉ có sẵn cho một số tổ chức lớn. Các công ty khởi nghiệp như OpenTrons đang dân chủ hóa các công cụ này. OpenTrons cung cấp một rô bốt trị giá 3.000 đô la cho các ứng dụng khoa học đời sống được điều khiển bởi trình duyệt web và không yêu cầu mã hóa phức tạp trên phần phụ trợ. Nói cách khác, họ đang cung cấp rô bốt cho nhiều tổ chức hơn và cho nhiều ứng dụng hơn.

Tự động hóa các quy trình của doanh nghiệp

Hầu như mọi chức năng đơn lẻ trong doanh nghiệp đều có thể được phát minh lại bởi AI. Có cơ hội xây dựng các công cụ AI chuyên biệt cao cho các ứng dụng dọc và ngang cụ thể - chẳng hạn như dịch vụ khách hàng và kiến ​​thức doanh nghiệp.

Phân tích dữ liệu

Máy bay không người lái và cảm biến ngày nay đang lập biểu đồ lãnh thổ mới và thu thập dữ liệu mà trước đây chưa từng có. Dữ liệu chi tiết hơn và được thu thập với tần suất lớn hơn. Ví dụ:máy bay không người lái có camera thực hiện kiểm tra định kỳ đối với cây trồng hoặc tài sản dầu khí. Cảm biến liên tục theo dõi trạng thái của máy móc dây chuyền sản xuất. Và, camera cố định được sử dụng cho các ứng dụng bảo mật.

Nhưng trong khi phần cứng đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, các doanh nghiệp cần các công cụ lưu trữ, phân tích và tìm kiếm mới để hiểu được tất cả dữ liệu mới này. Dữ liệu tự nó không hữu ích lắm; đó là lý do tại sao chúng tôi đang tìm kiếm những công ty khởi nghiệp có thể xây dựng các công cụ phân tích phù hợp cho lượng dữ liệu khổng lồ này.

Tiến lên

Xây dựng một công ty khởi nghiệp ML / AI thành công là một việc khó, nhưng chúng tôi nhìn thấy một tương lai rất tươi sáng. Nếu bạn muốn thấy toàn bộ sự đổi mới đang diễn ra ngày nay, Shivon Zilis đã vạch ra toàn bộ hệ sinh thái trí tuệ máy móc vào cuối năm 2015. Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục đi vào xu hướng phổ biến, người tiêu dùng và doanh nghiệp sẽ yêu cầu tự động hóa thông minh hơn và chúng tôi sẽ tìm kiếm những công ty có thể biến dữ liệu thành ma thuật.

* Boris Wertz là đối tác sáng lập của Version One Ventures, một công ty liên doanh giai đoạn đầu có trụ sở tại Vancouver và Thung lũng Silicon. Đọc blog CVCA gần đây của Boris "Góc nhìn từ đây:Các phương pháp hay nhất để phát triển mạnh trong môi trường VC hiện tại và tương lai của Canada".