除了深度学习 或许我们还能从 AlphaGo 身上看到大数据的创业机会

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编者按:阿尔法戈的胜利是大数据+深度学习的胜利。最近，在意见市场中有很多关于深度学习的讨论，所以作者从大数据创业机会的角度来讨论。本文来源于微信公众账号九合网创业观察(id:九合冠查)，36 Kr授权转载。

最近几天，阿尔法戈绝对是技术圈和围棋圈的头条。无论阿尔法戈和李世石的结果是3:2还是4:1，以阿尔法戈为代表的人工智能技术已经达到了一个不明朗的水平，很多人开始担心人工智能的未来。作为一名技术投资者，笔者并不担心未来，而是更关注以阿尔法戈为代表的人工智能的胜利所带来的创业机遇和启示。

alphago的胜利是大数据+深度学习的胜利。通过基于大数据的深度学习，减少了搜索量，在有限的搜索时间和空.内找到了获胜概率最高的方法具体的算法作者无法讨论，但它可以带来大数据创业机会的思考。

大约从2013年开始，大数据的概念慢慢变得热门起来。中国许多企业家纷纷进入这一领域，相关项目逐渐被资本市场认可。融资案例时有发生，而且一直在B轮中快速运行。然而，纵观整个行业，没有一家基准公司(比如美国的palantir)，市场上有很多大数据概念的项目，这让一些人质疑大数据是一种趋势还是一种机遇。如果是这样，切入点在哪里？

作者坚信大数据是一个大趋势，这源于以下逻辑判断:

1.随着传感器技术的发展，物联网和可穿戴设备的普及，人类和环境的数据处理只会越来越快，也就是说，数据会越来越多。

2.物联网和物联网智能化是一个大趋势，智能化的基础是大数据。想想看，我们人类的认知和情感是从感觉器官收集的大数据中习得的，人类是一个大数据处理系统，而人工智能是模拟人类认知和思维的过程。

趋势在那里，机会在那里。

既然大势所趋，创业的起点在哪里？从产业链来看，大致可以分为三个部分。数据收集、数据处理和数据应用。

数据收集(数据是ip)

从长远来看，数据不可避免地会成为ip，而且是大ip，尤其是不可替代的数据。原因很简单，因为数据是原材料和生产要素，但必须注意的是，它是具有很高应用价值和不可替代性的数据。想想看，如果你有每个人的基因和病历数据，无论是用于医疗还是保险行业，你都需要这些数据。目前，数据市场仍处于一个疯狂的时代，每个家庭都在努力赢得土地并与国王相匹配。但是，由于应用场景、数据质量、可替代性等因素，实现的价值仍然很低，这属于艾大金老师提到的卖水业务。因此，这是一个很好的起点，寻找有价值和不可替代的数据，这些数据可以在每个领域找到，如天气数据、环境数据、医疗数据、基因数据、金融等等。

数据处理(算法和架构)

数据处理可以大致分为两部分，算法部分和体系结构部分。

让我们先来谈谈建筑。随着开源社区的发展和普及，建筑技术的前沿将越来越不明显，做建筑或平台是一项资源(人力+资金)密集型的工作，属于大工厂的优势项目。小团队几乎没有机会。当然，技术足够强大，可以迅速抓住机会，也有机会，比如中国第一个实现跨iaas的集装箱云平台。

让我们来谈谈算法，这对于作者来说是一个更有前途的方向，因为与架构相比，算法更容易形成长期的障碍，同时，它们的资源投入相对较小，核心算法能力强，并且能够找到应用场景，所以它们有机会胜出。例如，阿尔法戈的深度学习模型和搜索算法使得其他人很难在一段时间内模仿同样的效果。例如，在大数据预测领域，有领先的深入分析技术和牛x的大数据预测模型来保证最终的应用效果。

数据应用(大数据+行业)

行业应用是大数据价值的最终体现。大数据的核心不是数据的大小，而是通过数据洞察、全方位、多角度的数据融合与协作，结合行业应用实现价值。因此，“大数据+”孕育了大量的机会，如大数据+精准营销公司莫比万西，通过海量的用户数据构建用户肖像，从而实现精准营销。例如，蚂蚁小额信贷和蚂蚁花园根据卖家和用户的历史行为数据计算信用策略。当然，这个方向要求创业团队对行业有深入的了解，团队必须配备数据人才+行业人才。

摘要:

作者对大数据的发展方向非常乐观，但企业家需要了解大数据的本质和内涵，为自己找到最合适的切入点。

数据必将成为知识产权，尤其是不可替代的数据，纵向领域的数据收集和整理是一个很好的创业方向。

大数据基础设施服务和核心算法有创业机会，但算法路线更有可能形成障碍

大数据+行业应用有很多机会，但创业团队必须同时拥有大数据和行业人才。

附件:国外大数据公司图集

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