近日苹果iPhone X全球发布，全方位屏和搭载的人脸辨别技术再一次让苹果公司重新成为市场焦点。
这是人脸辨别技术首次完整搭载在手机之上，是继华为公布AI芯片手机之后，第二个运用AI技术的智能手机商品。
有看法称，人脸辨别技术会让苹果重回巅峰，将来有望完全替代指纹辨别市场，但反对者说，人脸辨别技术还存在较大的辨识问题，目前言之尚早。
不管具体的用法状况怎么样，苹果手机上的人脸辨别技术的生死之战马上拉开帷幕。
但在此之前，已经有不少AI公司已经挑战失败，直面死亡。
据腾讯研究院IT桔子联合发布的《2017年中美AI创投近况与趋势研究报告》初步估算，中美破产企业总数已超越50家。
2013-2015两年间飞速发展下积压的海量市场矛盾已经出现爆发的前兆。
现在，智能无人机、餐饮服务型机器人、虚拟助理、智能硬件等范围和行业已初显颓势。
先锋变成先烈。
企业可以从中总结什么经验和教训？人工智能创业投资项目怎么样跨越革新鸿沟？大家从这50多家公司死亡的前车之鉴的历史数据中，找到了五个行业潜规则。
潜规则一 技术成熟度AI的核心在于技术，技术的核心在于成熟度。
海量人工智能创业公司无不以技术为存活之根本，但技术的成熟于否并不以人的意志为转移，商品和市场才是最后的测试者。
假如不遵守这个潜规则，那样悲剧就会接二连三的发生。
这不，虚拟助理范围已经倒下了两家公司： 应应-雨恒矩阵和智能万事屋。
这两家商品均为生活服务类私人助理。
现在，这种综合服务类虚拟助理技术并未完全成熟，消费级市场还没被打开。
不少类似的创业公司都很难获得用户，商业模式很难验证。
虚拟助理商品需要特别高的技术成熟度，涉及语音辨别、自然语言处置、语义剖析、计算机视觉、机器学习、个性化推荐等技术。
现在，Google、Microsoft、苹果、腾讯、百度等巨头都在该范围投入巨大，目的在于整理海量的产品、结合信息和自己商品形成虚拟助理平台，全方位满足用户需要。
虚拟助理的市场前途远大，但不少技术尚未成熟。
市场研究咨询公司Tractica预测2021年活跃买家虚拟助理用户将从2015年的3.9亿增长至18亿；同期，企业用户虚拟助理将从1.55亿增长至8.43亿。
2021年虚拟助理收入将从2015年的16亿USD增长至158亿USD。
面对这样庞大的市场蛋糕，没一把锋利的技术之刀，是很难切下去的。
虚拟助理面临的技术难点短期很难解决，譬如APP和其他设施的交互障碍，不健全的个性化推荐体系等都是需要攀爬的技术难点。
综合服务类的虚拟助理成熟还需要时间，但一些边缘低端运用，如客服呼叫虚拟助理，智能客服/智能问答虚拟助理等已经开始尝试在市场上运行。
但在核心技术未成熟之前盲目进入市场只能提早面临死亡。
潜规则二 独角兽周围寸草不生出色的创业公司会进步成为独角兽企业，一旦成为独角兽，总是就意味着行业格局确定，后来者几乎没什么机会。
独角兽公司犹如小巨头，拥有庞大的资金、人才和技术储量，面对着新兴范围潜力也不可小觑，小公司仅凭一己之力很难角逐，比较容易死亡或者被回收；其中以无人机范围最为典型。
2017年，不少无人机范围的公司资金方面都遇见了一些问题，国内知名无人机公司亿航、零度相继大幅裁人，全球销售量前三的Parrot也宣布裁员三分之一。
另外，因一段原型机视频在网上一夜成名的美国Lily，与中国的众筹明星斯凯智能，这两家无人机公司都因财务困难宣布了停止运营，可能还有更多未披露的创业公司。
自从2013年年初，大疆推出了第一代精灵，就撬动了无人机消费级市场，开启了爆炸增长模式。
据中国信息产业网的数据，2013年到2015年，全球消费级无人机的市场规模两年增加六倍多，从14.95元亿增长至110.5亿元，资金源源不断地注入了这个行业。
在持续近两年迅速增长后，2016年无人机资本市场开始遇冷。
数据显示，大疆的市场份额初次降低，消费级无人机市场空间已基本成形，进入了独角兽企业间激烈角逐时期，创业企业的存活空间愈发狭窄。
潜规则三 滥竽很难充数打着AI名头的伪公司活不长。
广州餐厅机器人是一种独特风景，当地现在至少有6家餐厅用过机器人员工来负责送快餐、迎宾等工作。
2016年，广州印象机器人餐厅停业。
业内人士称要真的取代员工还尚早，现在机器人只不过企业的一种宣传噱头。
餐厅这个应用场景，可以同意的机器人价格是有限的，现在，服务机器人技术还未大规模产业化，在多数餐厅可同意的本钱范围内还不可以造出非常不错的服务机器人。
譬如，造价约10万元的机器人，技术含量低，服务体验差，机器人本身带来的实质效益并不显著，大多数店主称用服务机器人其实是为了吸引客人注意，真实工作环境中机器人并不可以替代员工，投入巨大反馈非常小，可以说是得不偿失。
潜规则四 撇脂定价法或将致使见光死技术落地为商品，商品非常重要为人所用，新品上市的时候总是采取撇脂定价法，然而，当价格远高于市场同意水平，只能面临惨败。
由多位苹果前资深职员创立的 Pearl Automation（珍珠智能化）自动驾驶公司，曾获得两轮总计5000万USD的投资，投资者包含 Shasta Ventures Management LLC、 Accel Management、Venrock Associates 和 The Wellcome Trust Ltd 等。
公司首款商品后视摄像头价格 500 USD，但由于旗下商品销售量惨淡，现在已经停止了运用，虽然此前有一些公司向他们发出了回收聘用的信号，但Pearl Automation最后还是选择关门。
商品需要切实知道市场后方能融入市场，忽略市场规律的只能被市场淘汰。
潜规则五 期望越高死得越快新技术新品的诞生，大家总是会赋予过高的期盼，若把假设当真，稍有差池便是一败涂地。
英国公司Vinaya，提供帮助改进生活方法的科技商品，如智能珠宝挂件等。
成立于2013年，主要业务为B2B的可穿着打扮智能珠宝，死因是没办法承担技术革新的成本，没办法维持市场竞争优势。
美国公司Angel Sensor，成立于2013年，是一家开源的可穿着打扮/追踪器公司。
专为开发者而设的健身追踪器，即使已经开源了API/SDK、传感器数据流，筹资失败让他们彻底无缘商品的生产。
将企业的将来寄期望于筹资或者销售不足以站稳脚跟，初革新兴企业需要踏踏实实，切不可心高气傲，自视过高。
自AI产业创业潮爆发以来，泡沫征兆愈加明显，项目死亡再所难免。
可以预见人工智能企业在下面非常长一段时间都要同意市场的严格审阅，不合格的行将淘汰。
对于企业来讲，无论是巨头大佬还是初创中小公司，必不可少要学习前车之鉴，防止前人所犯的错误。
企业最后导出的是商品和行业解决方法，用户是检验商品的唯一准则，对于市场和买家的尊重和敬畏必不可少；只有虚心学习不断填补企业缺点，增强自己实力，提升商品水平才大概在巨浪中屹立不倒。
对于投筹资者而言，AI是一个前途远大的技术行业，大大小小新企业开始崛起；但面临好似2000年的网络泡沫，在选择合适企业的过程中，需要更为小心，分辨真假，方可共赢。
