人工智能教育机构怎么盈利？

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关人工智能教育机构怎么盈利的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

人工智能创业到底能不能挣钱，可盈利的机会又在哪儿？

去年流行的还是马斯克、霍金、哈撒比斯等人背书的“人工智能恐怖论”，但到了2016年，人工智能却摇身一变成为创业的新风口。尽管人工智能的概念并不新鲜，甚至每隔几年就会流行一波，但这一次创业者们似乎要真刀真枪的实干起来。

作为计算机科学界的“圣杯”，人工智能在2016年世界经济论坛报告里被预测为第四次工业革命的核心技术代表，并由此引发了国内外互联网巨头和资本的跑马圈地。这看起来很美好，但摆在所有创业者面前的现实问题是，除了理想和情怀，如何利用人工智能挣钱？

人工智能的苦行期和红利期

要理解今天创业者为人工智能疯狂的原因，以及资本为何表现出了前所未有的青睐，似乎有必要简单了解下人工智能的发展史。和VR一样，人工智能并不是一个新概念，同样经历了长达几十年的势好与式微。总结来看，或可以将人工智能的历史分为苦行期和红利期。

人工智能的第一个红利期出现在60年代，当时的科学家们自信而又疯狂，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。

人工智能的第二个红利期出现在90年代，典型的标志就是IBM 的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，影响绝不亚于 AlphaGo 的围棋大战。

而在两个红利期的间隙和今天再次成为焦点之前，人工智能所经历的是一个又一个苦行期。比如在70年代因为人工智能的预言无法兑现，研究经费中断而进入低谷期。同样的事情还出现在80年代末和20世纪初。

不过，在人工智能的研究者走出苦行期之后，往往带来了让人意想不到的成果，诸如控制论与早期的神经网络、新逻辑学和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、Nouvelle AI与嵌入式推理等等。这些新的研究方法和逻辑的不断试错，对今天人工智能的发展有着不可或缺的作用。

当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习、语音合成等人工的核心算法日渐成熟，并开始大范围的商业化应用；另一方面，人工智能的研究走出了实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。

不难发现,“商业化”是人工智能当前的特征标签之一，不管是行业巨头还是创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者，也就意味着人工智能离象牙塔越来越远，也日渐成为更加实用的科学技术。与之同时，各路资本也开始追逐人工智能，仅国内就有创新工场、云启资本、IDG等创投机构积极表态。可站在创业者的角度来讲，人工智能的创业红利期来了吗？

人工智能创业的两个评判标准：道与术

当然，并不是所有的投资者都看好人工智能的创业风口，也不是所有的科学家都认同人工智能技术的商业化。原因并不难理解，大多数创业者并未能接触到一些核心算法，就拿图像识别来说，巨头们可以把识别准确率做到99%以上，但很多创业公司还停留在80%左右的水平。

借助商业化积累资金进行更深层次的研发，还是仅仅将人工智能作为噱头来蹭风口？或可以从道和术两方面来看。

道指的是战略，衡量着一个创业者的大局观。其中的一个核心准则是，纵然披上了人工智能的外衣能否真正的创造价值，只有这样，才能持续性的盈利并推动一个产业的进步。比如提高企业的运作效率、降低生产或运营成本、提供附加价值等等。

术意味着战术，考证的是创业项目的方法论。人工智能可以深耕的领域有很多，却又并非所有的领域都适用人工智能。好比说能否拿到足够多的数据进行机器学习，能否抓住显性刚需，进而实现规模量级的用户积累。

事实上，人工智能为急于涌进的创业者埋下了很多坑，比较常见的有两点，一是把人工智能作为炫技的需要，而丝毫不考虑用户体验的流氓做法，诸如人脸识别登陆、虹膜识别支付等等；二是对人工智能寄予不符合现状的要求，在微软的小冰、苹果的Siri等一炮而红后，一些创业公司纷纷推出聊天机器人，并炒作成所谓的“情感伴侣”。可结果呢？满是鸡肋，诟病连连。

有专家认为，人工智能可以基于两点创业，要么找到一个尚未达到爆发点的核心技术，类似于语音识别、图像识别等；要么选择自己熟悉的领域，借用人工智能技术来改善一些行业弊病。然而在这些半虚半实的建议之外，创业者应该思考下面四个问题：人工智能是否适用于开放式的场景？人工智能是否要完全替代人？如何低成本的获取大数据？怎么设计算法的容错方案？

未能解决上述四个问题的失败案例并不少见，在恶劣天气就歇菜的无人驾驶、不成熟的智能机器人等等，不一而足。这些问题的解决与否，决定了创业项目的前景，以及最现实的能否挣到钱。

这些领域或是最可能盈利的人工智能创业

调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。

以客服销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是客服，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的客服团队。事实上，客服场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。目前阿里、京东等已经将人工智能引入客服系统，也出现了网易七鱼、Udesk等第三方智能客服云服务，前景比较乐观，尤其是在很多具有数据门槛的垂直行业。

同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，顶尖的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算最佳的组合资产配置，为用户提供最大的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。

总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。

结语

人工智能终究是一个不断演进的行业，创业者很难在理想和情怀的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滚雪球般的不断成长。风口总会过去，概念总会失效，盈利才是推动创新和产业进步最现实的做法。

加盟人工智能教育机器人咋样，赚钱么

我曾写过一篇文章，有三家产品势必成为智能英语的三个巨头三家分晋，或三分天下，而其他的要么就是苟延残喘，要么就是逐渐淡出。不容置疑的是学考乐。另外两位是智橡树和红杉树，作为智能英语三颗耀眼的明星，也成为智能英语“红学智”，也分别代表着不同的智能英语时代。我，亲历智能英语这几年的变化，可谓血雨腥风。智能英语1.0时代：纯单词突击，学生自主练习。先吃螃蟹的人开始登场，这是属于学考乐的是时代。！！智能英语2.0时代：围绕单词突击增加听力口语训练，学生自主练习。各路英语豪杰都出来了，都想在江湖中分得一份羹，可谓春秋战国时代，就看谁起谁落。智能英语3.0时代：老师出题组卷发给学生测试，师生互动开始。红杉树作为第一家提出师生互动出题组卷的平台，属于红杉树的时代来了。智能英语4.0时代：师生教学互动、生生教学互动更加频繁。趣味的赛事和薄弱点同步出题组卷等交互开始。智橡树作为首家提出生生互动、同步教材知识点章节出题组卷发布赛事活动，线上线下商城金币互动，属于智橡树的时代来了。智能绕不开一个词，就是“交互”！而智能英语也必须围绕“交互”开展，尤其是从纯人机交互到借助机器的师生、生生情感交互。希望笔者的这段分析能帮助你做出理性的判断。

人工智能都有哪些盈利方式？

人工智能大热之后，关于商业模式和盈利问题被开始被大家关注了。这是一个很危险的阶段，因为前面是吹捧，如果现在解决不了盈利，后面就是各种找茬捅破泡沫。

人工智能确实是个极度烧钱的东西，导致只有具有大资本的公司才能玩得起，但是不得不说这些大公司必须投，没办法人工智能就是未来的趋势，投资人工智能就相当于在投资公司自己的未来。

简单来说，现在的的AI行业有三种模型：

1.人工智能创业公司(AI Specialized Startups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

2.人工智能平台(AI Platforms)

科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台。

科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软=亚马逊=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。

3.人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)

简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。

而作为人工智能的龙头，科大讯飞现在可谓是风口上的猪！

科大讯飞是国内较为领先的语音技术研发及解决方案公司，目前主要掌握着中文语音合成、语音识别、语音测评三项技术。

简单来讲：语音合成技术是指通过机器自动将文字信息转化为语音的技术。语音识别技术是指通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息的技术。语音评测技术是指通过机器自动对语音进行发音水平评价、检错，并给出纠正指导的技术。但在语义理解等层面还没有明显突破。下图为科大讯飞语音产业价值链解析示意图：

科大讯飞目前收入主要来自三块业务：

语音支撑软件、行业应用产品/系统、以及信息工程和运维服务。

1、语音支撑软件收入语音支撑软件收入采用授权许可的方式向各应用开发厂商提供的语音核心技术产品。主要分为电信级语音平台和嵌入式语音软件。电信级语音平台面向电信、银行、电力、政府等需要大规模并发服务和高稳定服务的行业应用领域，典型开发商有华为、中兴、贝尔－阿尔卡特等；嵌入式语音软件面向手机、导航终端、学习机、MP3/MP4/PMP等数码终端产品，典型开发商有联想、海尔、日立等，并逐步进入玩具、家电、互联网电视等新兴应用领域。同时，公司发布了移动互联网智能交互平台“讯飞语音云”以及该平台的第一个示范性应用“语音输入法”，为移动互联时代的各种终端应用使用语音服务提供支持（新培育业务，估计收入还很小，当然，想象空间也浓缩在此！）。除输入法和口讯外，讯飞语音技术对外开放的接口包括控件接口和底层API形式的接口，合作伙伴包括：新浪微博、搜狐微博、凯立德、高德地图、高德导航、导航犬、Mapbar地图、语音360、Airi中文语音助理、Ciriis中文语音助理、91熊猫看出、挖财??

2、行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用产品的形式为行业应用提供以语音解决方案。主要包括语音电信增值业务收入和其他行业应用产品/系统收入。语音电信增值业务是指由公司提供软、硬件设备，电信运营商提供通信网络和客户资源的合作业务，双方按协议约定比例对取得的语音通话话费收入进行分成，如：面向电信增值业务领域的彩铃/炫铃语音搜索系统。还包括面向普通话等级考试应用的计算机辅助普通话口语评测系统；以及面向大型企业/政府，融合智能语音和语言技术，具有协作、通讯、互联等关键支撑服务的应用系统；“智能语音教具系统”实现山西、内蒙古等地规模采购并在北京、江苏等十多个省市成功试点。这部分业务2010年营收21,647万元，同比增速最快，为91.7%，占总营收49.6%，毛利率76.1%。

如何利用人工智能赚钱

现在人工智能能用的领域越来越多，比如图像处理、声音处理、OCR识别、自动创作等等，看你有没有开发能力，如果有开发能力，需要长时间的积累和开发，为行业提供解决方案，如果没有开发能力你可以到客汇宝开个代理，代理开好后就可以推荐用户使用来赚银子了，开个普通代理也就是2900左右

人工智能应该如何盈利？

第一原则——可控原则。可控原则是指，我们所发明出的人工智能产品，无论是弱人工智能、强人工智能或是超人工智能，都必须是可控制，必须能够完能全被人类所控制，如果做不到这一点，我们就不能把它制造出来，这一点是至关重要的，事实上，人类的其它任何发明也都应该遵循这一则，比如，飞机、汽车、电灯、原子弹等各种产品都是可控的，如果汽车开出后无法控制，不能停止下来，那将是非常危险的，这样的产品不能投入使用的。

为了避免人工智能的危害，可控原则是一个必须尊守的原则，目前的计算机软、硬件都是可控的，控制它们的方法可以是按下终止按钮或切掉电源等，将来的人工智能也要有类似的方法加以控制，以便随时发起、调整或终止其运行。

第二个原则——分工原则，又叫分而治之原则。这一原则是指，对于弱人工智能、强人工智能和超人工智能，这三者一定要分开使用，避免三者合为一体。弱人工智能是指智能水平低于人脑的人工智能，如现在的机器人、无人机以及各种智能硬件等，强人工智能是指智能水平和人类相当的人工智能，也就是和人类一样聪明的人工智能，这种人工智能目前还没有出现，我估计将来也不会出现，因为人工智能事实上只会出现两个状态，要么不如人脑，要么远超人脑，因为计算机和人脑相比，人脑的特点是全面而复杂，计算机则是单纯而卓越，人脑既有认知，又有情感和欲望、动机等心理要素，非常复杂，而计算机呢？无论它的软件还是硬件都属于非生命物质。

因此，它永远也不会具备情感和欲望、动机这些生命物质特有的要素，因此，计算机和人工智能永远也不会全面超越人脑，但由于计算机的信息存储量和运行算速度远快于人脑，所以，它在某些智力活动和思维方面可以远超人脑，表现得非常卓越，比如，在数字计算和记忆方面（搜索引擎），今天的计算机都已达到了人脑的数亿倍。

另外，在简单逻辑判断方面，计算机也已远远超过了人脑，因为它的逻辑判断速度远快于人脑，可见，计算机有这样一个特点：在智力能力方面，人类教会它们哪一方面的能力，它们就能在哪项能力方面远超人脑，将来如果我们能教会