View
345
Download
1
Category
Preview:
Citation preview
1
Робоцентр Сколково
Как начать думать о коммерциализации искусственного интеллекта
и не разочароваться в течении одного дня
Альберт ЕфимовDeepHack.Q&A2016
Долгопрудный
4
Сеть Робототехники в Сколково
56 проектов*
24 эксперта
24 гранта**
Научные Партнеры (17+)
Технологические Партнеры (7+)
**включая одобренные заявки и микрогранты
Венчурный капитал (10+)
Заказчики (12+)
Хакспейс
**включая одобренные экспертами заявки
5
Основные направления поддержки проектов в области робототехники
• Предоставление возможностей для создания прототипа• Хакспейс• Финансирование (микро-гранты, ангелы)
• Грантовая поддержка Сколково и других ИР• Маркетинг проекта: выставки, конференции• Менторская программа: привлечение
менторов, ангелов• Технологические и юридические
консультации, дизайн• Поиск и представление потенциальных
заказчиков• Представление потенциальным партнерам• Поиск инвесторов
• Представление заказчикам для пилотного внедрения
• Представление партнерам для совместного продвижения
• Юридическая поддержка: ЦИС, юридическая служба Фонда
• Подбор кадров• Поиск венчурного финансирования для
масштабирования проекта• Выход на зарубежные рынки через
торговые площадки (Innorobo) или партнерские сети (торгпредства)
Участники, создающие прототип Участники, создавшие серийный продукт
РОБОЦЕНТР СКОЛКОВО – ПЛАТФОРМА СЕТЕВОЙ КОММУНИКАЦИИ УЧАСТНИКОВ
Machine
Intelligence 2.0
Таксономия коммерческого ИИ
• Помощники (агенты)• Профессиональные, персональные, интерфейсные
• Автономные системы• Воздушные, морские, наземные, промышленные
• Корпоративные системы• Борьба с мошенничеством, HR, продажи, маркетинг, поддержка клиентов, разведка
• Платформы• Исследовательские, аппаратные, МО, Интернет-вещей, аудио-, видео-анализ, до-обработка данных
• Отраслевое ПО и услуги• Реклама, С/Х, розница, юристы, производство, здравоохранение, транспорт, образование,
инвестиции
• Инструменты для создания ИИ• Инструменты для создания других инструментов, включая Open Source
Таксономия бизнес-моделей ИИ-стартапов
ПлюшкинСобирает все что найдет.
Примеры: Planet Lab, Premise.
+: Можно найти ответ на любой вопрос
-: Дорого собирать данные
Риск: всегда найдется умник, который ответит на тот же вопрос с меньшим дата-сетом.
Специалист подобен флюсу…Сфокусировано собирает данные для предметной области
Примеры: Tule Technologies, Enlitic, InVenture, Red Bird, Watson Health
Дает ответы пользователию на конкретные практические вопросы. Например: Сколько воды нужно для поливки урожая?
+: Огромная практическая польза
-: Сложно найти правильный вопрос
Риск: Ответ породил еще больше вопросов!
Алхимики«Дайте мне ваши данные и я превращу их в золото».
Примеры: Nervana Systems, Context Relevant, IBM Watson, Metamind, AlchemyAPI (acquired by IBM Watson), Skymind, Lucid.ai, Citrine.
Три способа:
- API для клиента
- Сервис для клиента
- Полный сервис включая HW
+: Набирают экспертизу очень быстро, как консультанты
-: По сути, нужны люди чтобы оказывать услуги
Риск: слабая масштабируемость.
Камера храненияКомпании собирают данные, но не умеют с ними работать – это создает возможности для тех, кто умеет, создавая новый тип информации.
Примеры: Clarifai, Gridspace, Orbital Insight, Descartes Labs, Deep Genomics, Atomwise.
+: создается новое знание
-: легко спросить «и че дальше?»
Совет: начинать с проблемы.
Волшебная палочкаИнтеллектуальный помощник рабочего процесса.
Примеры: Textio, RelateIQ, InboxVudu, Sigopt, The Grid
Использование данных компании для улучшения хода процесса
+: всем нужны автопилоты
-: делают пользователей еще тупее
НавигаторПонимание окружающего мира машинами для успешного перемещения в нем.
Примеры: Blue River Technologies, Airware, Clearpath Robotics, Kiva Systems, Uber, Tesla, Google, Baidu
+: Огромная популярность
-: не только софт
Риск: завоюют мир
ПомощникиIntelligent Augmentation (IA, вместо AI) – киборги и боты дополняют человека, а не заменяют его.
Примеры: Clara, x.ai, Facebook M, Digital Genius, Kasisto, Howdy, Nanosemantics
+: Востребовано
-: Можно влюбиться.
Риск: Длительность обучения бота сильно зависит от предметной области. Массовое использование зависит от надежности и безопасности данных
ПервопроходцыРешают проблемы, которые решить невозможно (по мнению других). Максимальный премиум с рынка.
Примеры: DeepMind, DNN Research, Numenta, Vicarious, NNaiSense, CuriosAI
Покупка команды
+: Нет конкуренции
-: Долго ждать пока купят
Нужны акционеры с НЕ-ФИНАНСОВЫМ образованием и видением.
Вход через серую зону
• Здравоохранение• Сельское хозяйство• Транспорт, логистика• Финансовые услуги
• Выход на рынки стран с наименьшим регулированием;• «Бреющий полет»;• «Too big to fail»
Финально
• Сначала проблема, потом решение! Убей в себе солюшионизм!• Делать конкретное решение, а не общую технологию!• Приходи в Сколково за советом!
19
Регистрация на финал!
• https://robotics.timepad.ru/event/286551/
Recommended