隨著人工智慧技術的不斷進步，AI領域的創業機會也在不斷湧現。本文將深入探討AI領域未來的創業方向，重點關注三個硬體商業化場景（部署型硬體、終端型硬體、“硬體+AI”）和一個軟體商業化場景（SaaS服務、平台服務、互聯網服務）。我們將分析這些場景的適配性，探討B2B需求端和消費級市場的具體需求，並揭示哪些領域適合新進入者創業，哪些領域則需要更高的門檻。

核心觀點：“3+1商業場景”

三個硬體商業化場景：部署型硬體、終端型硬體、“硬體+AI”；

• 部署型硬體是B2B的商業化重點，但這個屬於非常高段位的競爭，但也是B2B領域最重要的競爭領域。
• 終端型硬體是B2B和個人工作室商業化重點，本質上是需要用本地算力+雲算力+本地數據統計構成的AI工作助理。邊緣計算與當地語系化處理：減少對雲端的依賴，提升回應速度與數據安全性。例如，嵌入式AI晶片在攝像頭或無人機中的應用，支援即時圖像分析。
• “硬體+AI”主要集中在終端消費品，圍繞各類已有硬體形成“硬體+AI”，包括眼鏡、手機、手錶、軟體等等。

一個軟體商業化場景：SaaS服務、平台服務、互聯網服務；

• SaaS
• 公有雲的基礎算力服務
• 基於“頁面+問答+多種類小程式”構建的C端日常對話和任務服務

商業場景的創業適配性

1. 【不適合新進入者創業】AI大模型領域，並非好的創業賽道，演算法、算力和數據三個核心關鍵支點都並非創業團隊可以覆蓋和形成差異化競爭優勢的，不適合新團隊或新業務的切入；
2. 【不適合新進入者創業】部署型硬體領域，由於涉及產業鏈、供應鏈以及精密的成本管理，並不適合初創團隊切入該市場；
3. 【不適合生產型企業創業，但有管道和當地語系化資源的管道會迎來新的機會】終端型硬體領域，需要有較強的終端硬體生產供應鏈支援，並不適用初創團隊進入生產方的創業領域，但是從管道、轉銷商和客戶解決方案方面，可以成為管道商或代理商；
4. 【新的創業賽道，只是要求較高】“硬體+AI”，是非常適合初創團隊，以差異化方式切入市場的，特別是在穿戴式設備領域，當然，傳統設備生產商也可以基於智慧物聯的基礎，完成家居設備的AI智慧化反覆運算；
5. 【最重要的創業賽道】軟體商業化場景是非常適合的創業賽道，不管是B端軟體場景還是C端軟體場景，這個賽道因為其巨大的市場容量和極富差異化的潛在需求，而且從供給端來說，開源生態和開發者工具的日趨完善也成了產出多樣性場景和產品的載體與平臺。

B2B需求端的需求呈現

1.垂直行業的需求簡述

1. 政府及社會治理的需求，從城市治理到政策評估，從日常管理到應急處置，從下水管線監督維護到路面交通管理，政府及社會治理領域對於AI解決方案的需求明確且強烈，AI智慧系統可以説明政府及社會治理層面提高治理效率，降低治理成本；
2. 生產製造行業的需求，構建具有低度決策能力和主動干涉能力的AI智慧體協助進行工業製造業的供應鏈管理、生產管理等工作，提高管理效率，降低管理風險；
3. 醫療行業的需求，圍繞“基礎門診智能診斷+醫生智慧助手”兩個場景構建醫療行業解決方案，通過構建全國醫療病例庫的信息匯總、數據清理和數據聯動，形成覆蓋基礎門診診斷的智能醫生+覆蓋疑難病診斷的智慧助手+覆蓋手術場景的智慧機械系統，縮短診療時間、提升診療正確性、降低診療成本，徹底改變整個醫療資源分配效率；
4. 金融行業的需求，圍繞“風險控制+組合策略”兩個關鍵點，通過AI智慧體來完成海量數據的測算和不同組合的風險評估，降低金融整體風險；

2.特定業務場景下的需求簡述

1. 供應鏈與物流需求，智慧倉儲機器人、無人配送車等硬體設備，結合AI演算法優化路徑規劃和庫存管理，顯著降低運營成本。
2. 智能供應鏈管理需求，通過AI硬體（如物聯網感測器）實時監控庫存、物流異常，結合演算法優化供應商信用評估，降低潛在損失。
3. 商業分析與預測需求，利用AI智慧體+企業自建資料庫【含內外數據體系】分析市場趨勢，幫助企業調整定價策略，提升獲利率。
4. 智慧客服與客戶管理需求，通過AI智慧體完成具有自主判斷和低維度授權下的，7×24小時客戶服務，並結合情緒分析功能，提升客戶滿意度。

消費級AI市場的需求呈現

1.可穿戴設備場景

主要圍繞人的“可穿戴設備+AI遠端雲服務”形成的解決方案，創造並滿足銷售者的諸多使用價值或情緒價值，比如AI眼鏡、AI手錶、AI手環、手機、衣服、鞋、隨身攝像頭等可穿戴設備，形成數據收集，並與不同類型的軟體形成聯動，完成包括健康監測、情緒監控、運動計劃、安全監測等諸多功能，滿足使用者在不同場景下的多樣性需求。

2.家居智慧化場景

圍繞家居環境和家居用品構建的全屋AI智慧化，這是在傳統的全屋物聯網基礎上的升級，通過AI學習用戶習慣，自動管理及控制屋內相關智慧家居，完成包括調節照明、溫濕度、監控、安全防護、全屋監測等諸多動作，提升居住體驗。

3.操控設備場景

形成以汽車+無人機+機械設備為核心的操控設備智慧化。智能汽車不用贅述，無人機的場景細分和智慧化是未來的重要領域，智慧機械設備，如機器狗、遙控汽車、家用清掃機器人等。

4.教育/娛樂場景

圍繞AI教學輔導、元宇宙、VR遊戲場景構建的AI智能化，現階段在這個場景下最大的風險和問題，在於成本、技術瓶頸和內容不足，但這是未來極具創業價值的領域。