企業工作需要的不僅僅是技術。事實上，除了管理該組織的人類之外，最寶貴的資源之一是為增長提供資金的資本。在創新邊緣的領域，尤其是人工智能領域，這一資本被用來證明現有技術能夠推動真正的商業回報，并推動最先進的技術，以現在不可能的方式推動技術發展。

因此，毫不奇怪，技術，制造和資本交叉的主要公司正在看到人工智能的重要可能性，并投入時間和資源來推動AI的能力。在最近的AI Today播客采訪中，BMW iVentures的Sam Huang分享了該公司如何接近人工智能以及它在哪里看到投資AI未來的可能性。

人工智能投資

BMW iVentures專注于投資那些處于創造滿足現有業務需求的新技術和有趣技術前沿的公司。具體而言，風險基金專注于投資那些直接或間接支持汽車生態系統發展的技術的公司。該基金積極投資于為自動駕駛汽車設計AI功能的初創公司，可以幫助提供服務的智能系統，或者可能以某種方式創新汽車行業流程，以及與運輸相關的各種技術。該基金甚至投資智能系統，旨在幫助尋找汽車保險，幫助客戶找到他們的夢想汽車，以及基本上任何適合行業需求的有趣系統。

在評估如何投資AI公司時，該基金基本上會看到兩類AI相關公司。第一類是通用AI公司，它們是具有有趣的AI技術的公司，可以滿足多種需求和環境，無論是否與汽車行業相關。這些一般關注的人工智能公司是一項很好的投資，因為它們解決了大多數尋求解決人工智能需求的公司所面臨的一般挑戰，并且還提供了特定領域解決方這些產品專注于適應各種AI需求的自適應技術。

第二類AI投資是應用AI公司，這些公司是提供與特定應用需求相關的行業或領域特定AI解決方案的公司。應用AI公司是最多樣化的投資機會之一，可以提供顯著的回報，因為他們已經知道他們將要解決的問題并且擁有一個專注的市場。其中一些解決方案專注于汽車和運輸行業，而其他解決方案則專注于保險或金融方面。其他針對特定領域的AI公司正在應用他們的解決方案來識別欺詐實例或簡化可由軟件或硬件機器人處理的流程。

這些應用AI公司的一次性拍攝是創業公司，它們不一定將公司建立為AI公司，而是利用AI技術使其特定領域的解決方案更強大，更快速，更智能，更高效。其中一些創業公司正在利用機器學習和人工智能的其他方面來分析大數據，從信息中提取更多價值。這些人工智能系統可以處理大量數據，并提供更深入的洞察力和價值，而不僅僅是簡單的信息分析。

觀察AI采用的模式

在采訪中，黃女士講述了她在人工智能采用方面觀察到的一些有趣模式。BMW iVentures所看到和投資的公司主要使用人工智能專注于簡化工作流程，優化流程和降低總體成本。由于AI具有分析復雜數據集和快速識別數據模式的能力，因此它可以提供快速結果并識別非常具體的需求或環境，而不必依賴于需要嘗試處理超出其可靠依賴性的人員團隊。AI已經設法通過提供定制的客戶互動和確定客戶需求來確定有助于創新公司業務方式的趨勢。與數據最大的斗爭，特別是在汽車行業中，獲取客戶反饋并將其轉化為未來產品的實際過程可能需要數年時間才能確保所引用的數據仍然相關。人工智能技術旨在提高分析數據的速度，從而使未來的設計比以前更早開始。

人工智能設計和大數據分析最大的問題是必須教授系統。機器學習系統，特別是那些使用監督學習方法的系統，依賴于來自可靠數據集的干凈，標記良好的數據提供有價值和可預測的學習成果。雖然人類具有識別數據中的模式或異常的認知能力，但機器學習算法完全依賴于數據的質量來創建可用于未來未知數據的可靠模型。這意味著如果機器學習系統輸入錯誤或不正確的數據，則生成的輸出模型本身就存在缺陷。在數據源有限或數據收集不良且數據錯誤，不一致，不準確或數據丟失的情況下，這可能會出現問題。

這種對可靠，清潔數據的需求對于自動駕駛汽車和自動駕駛汽車尤其重要且依賴于這些模型能夠在沒有人類交互的情況下成功運行。在自動駕駛汽車的情況下，必須在系統產生準確輸出之前必須輸入的數據量是廣泛的，并且收集，清潔和標記可能非常耗時。這種對質量培訓數據的前期需求減緩了自動駕駛系統的開發，測試和質量控制工作。BMW iVentures認為有必要繼續投資技術和解決方案，以滿足數據質量需求和進一步優化培訓流程的方法。

無論您從事什么行業，未來都將充滿人工智能技術，專注于實施積極變革并取得更好的成果。系統學習流程和分析復雜數據源的能力只會隨著時間的推移繼續創造更好，更相關的結果。人工智能可以適應各個行業的需求，無論是以機器人的形式幫助組織滿足其客戶服務需求，自動駕駛車輛還是提供下一級生產力和性能所需的智能自動化應用程序進入下一級數字化轉型。作為一個投資領域，人工智能繼續充滿機遇。