AI人工智能算法这几年火爆，涌出众多的创新企业，资本也大量的投入到这个领域。
AI人工智能首先基于两个输入端，一个是视觉信息，一个是语音信息。然后输入的图像信息和语音信息被算法识别之后，依托输出工具向使用者提供有价值的信息。
处理图像信息行业中，领军企业商汤，旷世，依图，云从基本上已经有了盈利的商业模式，投资人不至于亏损。其他BAT等互联网大佬旗下公司不缺钱，有的是时间试错，或者等待其他初创公司找到道路后去收割。
那些还正在寻找商业模式的初创视觉算法公司，由于处于种子选手阶段，此时估值不高，以后的想象空间大，吸引着大量的资本和人才进入。
前段时间看到一个说法，说个人如果跟对了IT互联网企业，可以随着企业的发展积累个人财富。资本也是一样的，投对了，赚几百倍都是小意思，例如孙正义投资阿里赚了2900倍。
投资无论是一级市场还是二级市场，需要的眼界见识基本差不多。如果对企业和行业缺乏深刻的认识，要么错过优秀的金娃娃企业，要么是拿不住。像孙正义那样凭运气投对又拿的住的少之又少，网上打趣说他是凭运气投对。
可见选择种子选手，需要的不仅仅是有钱，还需要有眼光，所以投资界聚集了很多的优秀人才，不比实业界少。
只要是需要眼睛工作的环境，都是AI视觉处理的发展方向。现实这么多的可选方向，乱花渐欲迷人眼。
AI视觉处理能够活得好活得久的企业，大致有以下几类：
1、背靠行业头部企业，为该行业的经营提供AI视觉处理工具，为行业巨头的效率提升做贡献。比如现在的刷脸认证，治安监控等，生产线品控筛选等。
2、依托行业需要，为该行业的主流从业者提供辅助工具，提高其的创造力和生产力。比如医疗行业的视觉辅助诊断、治疗器具等。
3、toC应用中，提供对消费者个人需要的视觉辅助器具。比如健身魔镜、看护宝宝的监控工具-可以根据宝宝的动作状态提醒父母。
为行业提供工具，提升行业经营效率的创业AI公司，如果有该行业的头部企业投资，大概可以活的比较好。
如果没有行业头部企业投资的背景，则需要该AI公司的产品出众且价格低，才能长期站稳。否则将会城头变幻大王旗，现在笑得好，未必笑到最后。
依托行业需要，但是使用者为主要从业人员的AI工具，如果有这样的创始AI视觉公司，并且创始团队对行业认识深刻，开发的视觉工具和从业者是深度绑定的，可以投入的，投资亏钱的概率会相对小些。比如理发师用惯了某理发工具，他一般不会更换。
ToC应用中，很不好把握，一般消费者变化的喜好变化很快，但是也不是说toC应用的投资没有参考标准，筛选条件可以参考预计的市场增长速度，增速快的市场，对没有背景的小初创公司不友好；视觉工具和使用者绑定程度，绑定度高的则比较好，例如为视障人士提供辅助的环境识别提醒工具。
从以上几个方面审视初创公司，不一定完全避免看走眼，但是可以避免大部分看错。