新的一年大家都在摩拳擦掌， 躍躍欲試， 準備大幹一場。 對於過去的2017年， 互聯網新聞不斷， 創新項目層出不窮， 風投VC資本市場活躍。 但放眼整個2018年， 經歷了大風大浪的互聯網創業其實窗口期正在縮小， 大的平臺效應正在彰顯， 小創業企業和項目的機會真的不多了， 新的行業增長點和爆發點正在積蓄力量， 但2018年應該很難突破。
雖然大多互聯網公司都嚷嚷著要做人工智慧， 但實際上互聯網和人工智慧是調性差異極大的兩類事情， 很可能很多互聯網公司根本做不成人工智慧。
互聯網更多的是改變資訊的傳遞方式， 相當於普遍建立網際空間並在其中建立真實世界、事物的數字表示， 所以它通常會改變生產要素的排列組合方式， 但並不改變生產要素自身。 比如計程車和出租司機並不因為連上了滴滴平臺就有什麼本質變化， 鞋子和衣服也不因為在百貨或者電商平臺上賣就有任何不同。
正因為這種本質屬性的差異， 所以互聯網會更多地催生模式創新， 模式創新依賴的正是生產要素的排列組合。 電商、O2O、打車平臺、共用經濟全都體現的是這種模式創新。 現在的麻煩是：聰明人已經窮盡十餘年來想像到底還可以有哪些模式， 所以好的點子基本已經被用完了。 世界就那麼大， 並不能突然蹦出一個餵養外星人的行業。
2017年這種模式創新最後的輝煌應該是屬於共用單車， 但共用單車頂部的兩個玩家似乎正在謀求合併， 所以可能日子也並不好過。 投模式的資本大佬估計也在犯愁， 到哪裡才能找到下一個爆發點。
從這個角度看， 依賴於互聯網的技術紅利而產生的模式型創新， 基本已經走到盡頭。
還有什麼技術機會？
IT行業的發展有一條主線非常清楚：形成技術紅利---消化技術紅利。 電腦、軟體等都可以看成是電晶體所帶來的技術紅利， 而當前互聯網的各種模式則可以看成是網路技術發展所帶來的紅利。
既然互聯網上紅利已盡， 那還有什麼東西可以帶來新的技術紅利？
一個明顯的答案是以深度學習為代表的人工智慧， 尤其是其中的語音交互和電腦視覺。 語音交互和電腦視覺上的突破已經形成清晰的技術紅利，
很有意思的一點是， 代表這種技術紅利的公司在2017年以前基本已經啟動完成。 這批公司通常有自己的某種獨特的技術， 並且已經獲得了足夠多有意義的客戶， 他們的技術大多已經走出實驗室， 運用在產品中。
從這個角度看，純粹的技術創業在2018年機會已經很少。這條賽道先天比較狹小，與此同時也有一些企業跑在前面，其技術不管是在成熟度還是在性能指標上，都會有比較明顯的優勢。
人工智慧有意思的地方在於，其技術紅利仍然在形成之中，這裡面最典型的領域就是自然語言處理。當前，距離一種能充分理解人類的通用智慧仍然相距甚遠，這也就導致了自然語言處理只有垂直化，短期內不太可能出現一種可以覆蓋所有領域的技術。
比如，一個在音樂領域表現良好的自然語言處理演算法，要想挪到醫療領域，一樣要從頭做起。從這個角度看，在相對垂直的領域自然語言處理倒是仍有機會。但不管怎樣，這一塊似乎創業機會也不是很多了。
2018年會帶給我們什麼？
如果技術真的被工程化得比較好，2018年很可能會出現很多智慧型的產品，市場上對這類產品不再是單純觀望，而是會擼起袖子開幹。
但對於模式公司和技術公司而言，則很可能會比較沉悶，進入一種複製或增強自己商業模式的爬坡狀態中。當然，有的技術公司很可能需要重新摸索自己的商業模式。但以上這兩點可能也不會看到太多驚喜。至於模式創新，很可能不會出現比共用單車更大的模式創新，玩法真的不多了。
最令人激動的破局點，很可能來自於真的人工智慧產品，帶來兩類成功：
一類是大疆這類純粹的產品公司。誰敢保證機器人、AR眼鏡等賽道裡不會突然出現另一個大疆？
一類是以產品驅動的模式公司，這有點像共用單車，但如果無人貨架這些東西真的發展得足夠智慧，還真有可能催生出所謂的新零售。
這裡可以做個類比，在過去手機上的各種App可以統稱為軟應用。但智慧屬性注入到各種產品中，則會打造出一系列叫做硬應用的產品。人們過去嘗試用智慧硬體來概括它們，但失敗了，核心原因是那時候所謂的智慧只是為產品增加連接屬性。而這次不一樣，這次人工智慧會為很多產品注入一個感知層，只有這樣智慧音箱、自動駕駛、機器人才有成功得可能。
但無論如何，這種產品公司的發展可能會比想像中慢，並不會突然就成為一個新的獨角獸。
這麼看來，2018年會很像一個醞釀的年頭，每個人都嘗試打造自己的產品，但回報不一定很好。於是大家會進一步思索，技術究竟該怎麼應用。這會為整個行業的進一步發展打下基礎。
現在看來，2018年估計會為互聯網收個尾，也會為人工智慧產品的進一步爆發做鋪墊。
從這個角度看，純粹的技術創業在2018年機會已經很少。這條賽道先天比較狹小，與此同時也有一些企業跑在前面，其技術不管是在成熟度還是在性能指標上，都會有比較明顯的優勢。
人工智慧有意思的地方在於，其技術紅利仍然在形成之中，這裡面最典型的領域就是自然語言處理。當前，距離一種能充分理解人類的通用智慧仍然相距甚遠，這也就導致了自然語言處理只有垂直化，短期內不太可能出現一種可以覆蓋所有領域的技術。
比如，一個在音樂領域表現良好的自然語言處理演算法，要想挪到醫療領域，一樣要從頭做起。從這個角度看，在相對垂直的領域自然語言處理倒是仍有機會。但不管怎樣，這一塊似乎創業機會也不是很多了。
2018年會帶給我們什麼？
如果技術真的被工程化得比較好，2018年很可能會出現很多智慧型的產品，市場上對這類產品不再是單純觀望，而是會擼起袖子開幹。
但對於模式公司和技術公司而言，則很可能會比較沉悶，進入一種複製或增強自己商業模式的爬坡狀態中。當然，有的技術公司很可能需要重新摸索自己的商業模式。但以上這兩點可能也不會看到太多驚喜。至於模式創新，很可能不會出現比共用單車更大的模式創新，玩法真的不多了。
最令人激動的破局點，很可能來自於真的人工智慧產品，帶來兩類成功：
一類是大疆這類純粹的產品公司。誰敢保證機器人、AR眼鏡等賽道裡不會突然出現另一個大疆？
一類是以產品驅動的模式公司，這有點像共用單車，但如果無人貨架這些東西真的發展得足夠智慧，還真有可能催生出所謂的新零售。
這裡可以做個類比，在過去手機上的各種App可以統稱為軟應用。但智慧屬性注入到各種產品中，則會打造出一系列叫做硬應用的產品。人們過去嘗試用智慧硬體來概括它們，但失敗了，核心原因是那時候所謂的智慧只是為產品增加連接屬性。而這次不一樣，這次人工智慧會為很多產品注入一個感知層，只有這樣智慧音箱、自動駕駛、機器人才有成功得可能。
但無論如何，這種產品公司的發展可能會比想像中慢，並不會突然就成為一個新的獨角獸。
這麼看來，2018年會很像一個醞釀的年頭，每個人都嘗試打造自己的產品，但回報不一定很好。於是大家會進一步思索，技術究竟該怎麼應用。這會為整個行業的進一步發展打下基礎。
現在看來，2018年估計會為互聯網收個尾，也會為人工智慧產品的進一步爆發做鋪墊。