人工智能兴起，能否提高创业率
人工智能兴起，并不会提高创业率。
首先人工智能的算法本身类似基础研究，多半掌握在一些实力企业和学术机构，基础研究需要投入巨大的人力物力和财力；其次，人工智能所需的数据需要大量的积累，没有足够量的数据仍然很难提升实际效果，而这些数据又掌握在巨头的手中；另外如果涉及到人工智能和硬件/芯片的融合更是需要复合性能力。所以创业率不一定会提高。
相反创业成功率会下降。人工智能产生了创业的风口，而结果更集中，我们能看到的初创企业如今日头条、滴滴、旷视、寒武纪等深耕某些领域成功已属不易。而巨头们有海量数据和业务的加持几乎封闭了创新企业上升的空间。
软件开发创业难吗
软件开发创业，这个题目范围太大了。
单纯是想要开一个软件公司的话，难。你必须要有一批技术好的程序员，更为重要的是，你要确定你的产品能够解决社会/企业/个人的痛点/需求/需求。
如果你觉得你的想法很值钱，而且没人做过，恰好你的创业资本又够，那你可以一试！
2018年互联网创业会更难吗
谢谢悟空君邀请，题主问2018年互联网创业是不是会更难，我想说的是不止是互联网创业，只要是创业都越来越难，只是互联网因为其开放互联的特性，会让整个创业显得比较轻，不像传统创业一样重。我们常常听说的互联网创业就是三两个人，几平米的办公室，几台电脑就组成了一个完整的互联网创业团队，从起步来说显得比较简单。
从近两年人工智能AI概念的不断炒作，整个互联网仿佛都在为人工智能服务一样，不论是互联网巨头还是新兴的互联网公司，都在不停往人工智能方向靠拢，而最直接的就是数据。罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲中也提到过，人工智能的粮食就是数据，因为AI的发展就是自我学习，而学习的来源就需要大量的数据，人工智能如果要更懂人，就需要海量的用户数据来支撑。那人工智能创业难不难，难！国内互联网中的用户大数据基本上都掌握在BAT三个巨头手中。
互联网的马太效应越来越凸显，小到一个自媒体平台我们都能够看出来，头部用户拥有这大部分的流量，这也许也是逃不开二八定律。做为互联网创业中的一个小分支自媒体创业都显得越来越难，在内容创作上忽然发现单单是内容质量还不能完全决定你能够获得成功，而是坚持，能够坚持到成为头部用户，持续创作反而才是最重要的，我们是否能够忍受持续的付出而没有获得预想的回报。
马云不是也说过嘛，今天很残酷，明天更残酷，但后天很美好，绝大部分人死在明天晚上。能够永不放弃，坚持过明天到后天的黎明方能获得成功。最后来了句鸡汤，希望我的回答能够帮到题主。
人工智能领域，面对大公司的竞争，创业公司的机会在哪里
我来从大公司和风投的角度回答吧。上周，高通副总裁兼高通创投董事总经理沈劲告诉我，高通创投目前的投资重点调整为前沿科技，确切说就四个方面：人工智能、XR（AR/VR/MR）、机器人，无人机，以及万物互联。
“终端侧人工智能就是AI的一个入口”，不乏为目前略显焦虑的AI投资人、缺乏机会的AI创业企业的一个方向。
所谓的终端侧人工智能，也指端智能、端侧智能、边缘计算等。如今线上的流量入口越来越少且越来越贵，以后的入口是大大小小的终端，包括手机、摄像头、传感器、机器人等，将涵盖我们生活的方方面面。
而且高通创投发现，很多AI巨头在终端侧人工智能方面并没有做到完全覆盖。譬如，高通最近追加投资的农业大数据公司奥科美，奥科美的农业数据，高通没有、BAT也没有，巨头们尽管数据量庞大，但数据种类不一定全面，譬如鸭叫、猪叫的声音，或者农业植株叶子的图片，是缺乏的——而这就是初创企业的空间和机会。
在这些领域中创业，无可避免要关注设备端的AI，因为终端侧AI有几个优势：
数据安全；低时延，类似刷脸、美图、拍照等功能一定都是在终端进行；整个执行回路的可靠性。简单说，采集到的数据如果要通过网络传输到云端进行计算，然后再返回到终端，那么过程中网络的任何不稳定就都会导致应用的失败，这样整个执行的可靠性就变弱了。自适应。目前的刷脸技术需要多方配合：规定必须站在某个位置，脸部必须朝某个方向，然而有了自适应技术，就灵活很多。譬如ETC，传统的ETC要求汽车必须短暂停车识别，但现在的技术已经可以支持车辆以正常的速度通过收费站完成识别和认证。不过，要具备这种自适应的能力，就需要终端侧人工智能的配合。在终端侧，全球出货量最大的终端就是手机，而今年手机已经开始使用人工智能功能，例如美颜、人脸解锁。看来今后手机的AI能力会越来越强，AI的普及性会越来越高，AI应用的覆盖面也会越来越广。
当然，从之前的云端AI，发展到现在的终端侧AI，给了业界新的挑战，小数据环境下本地训练的能力就是其中之一。
在云端的人工智能发展，包括运算能力、模型复杂程度等，可以不断往上叠加——比如商汤科技在2016年推出了1000层的深度神经网络，而这么大的网络显然在手机或者笔记本上是跑不起来的，它更适用于大数据、精细层计算。
而目前终端侧人工智能的使用，都是将已经训练好的模型小型化，然后放在手机、联网摄像头、空调等各类终端上让它来执行。终端侧智能下一步研究的重点是：小数据、无标注、限制环境下的人工智能训练，考验的是小数据环境下的本地学习和本地训练的能力。
从AI整个大方向看，中国市场特别大，这就给中国的AI企业带来独特又非常宝贵的市场资源。
中国的互联网金融发展得特别快，身份认证的市场比较突出。并不是说美国的互联网金融水平不高，但美国多年来的信用卡和信用体系，积累的数据已经特别多。在美国，要鉴别身份，目前并没有刷脸的技术，但因为系统已经积累了很多数据，他们可以通过核对这些数据信息就能判断你的身份，比如说你在某几个地址是否居住过；但是中国没有这样的数据积累，同时互联网金融在这两三年内突然爆发，这就提供了一个广阔的身份认证市场，比如你想盗用别人的身份证借款，要如何判断这是不是你本人的身份证，这个市场就很大了。
市场大，大家都入局，那么机会就减少了，所以人工智能初创企业需要在各个行业进行挖掘。
大家觉得90后创业做人工智能领域怎么样
可以啊，90后很敏锐的年纪，对新事物接受能力强。现在人工智能很多类都已经应用到我们的生活中来了，语音识别就是最广泛的领悟。
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