为什么nlp没有像cv四小龙一样的创业公司？
一、NLP与CV的技术特性差异是根本原因：
通用性与专一性：
CV： 计算机视觉的核心技术（如图像识别、目标检测、图像分割）具有高度的通用性，可以应用于几乎所有需要“看”的场景。从安防监控到自动驾驶，从医疗影像分析到工业质检，再到人脸支付和AR/VR，这些领域都需要识别、理解和生成图像信息。这种广泛的适用性使得CV技术可以“一招鲜吃遍天”，一旦技术成熟，就能快速渗透到各个行业。
NLP： 虽然NLP也越来越通用，但其应用场景的“专一性”和“上下文依赖性”更强。即使是同一个任务（如文本分类），不同行业、不同语种、甚至不同公司内部的数据集，其特点都可能差异巨大。一个在新闻领域表现出色的文本分类模型，可能在法律文本或医疗记录上效果不佳，需要大量领域特定的微调甚至重新训练。这使得NLP技术的商业化落地门槛相对较高，难以像CV那样快速形成通用解决方案。
数据的特性与获取难度：
CV： 图像数据的获取（拍照、录像）相对容易，且标注数据（如框出物体、标记类别）的标准化程度较高。虽然高质量标注数据依然昂贵，但其流程和标准相对成熟。
NLP： 文本数据的获取虽然也容易（网络搜索），但数据的“质量”和“可用性”问题更为突出。非结构化文本（如对话、评论、博客）的噪声很大，需要复杂的预处理。更重要的是，很多高价值的NLP应用（如法律合同分析、医学文献理解、金融报告摘要）需要高度专业化的文本数据，这些数据往往是私有的、难以获取的，或者需要专业人士进行标注，成本极高。
技术发展的路径：
CV： 在深度学习浪潮中，卷积神经网络（CNN）的突破性进展为CV带来了革命性的变化。CNN在处理具有局部空间相关性的图像数据时表现出色，易于构建和扩展。
NLP： NLP经历了从规则到统计、再到深度学习的演变。虽然Transformer等模型的出现极大地提升了NLP的能力，但文本的序列性、语序、语义的复杂性和抽象性，使得模型的设计和训练仍然面临巨大挑战。预训练大模型的出现确实带来了通用性的飞跃，但随之而来的是高昂的计算成本和对大规模高质量数据的依赖。
二、市场与商业模式的差异：
“看得见”的价值 vs. “读得懂”的价值：
CV： CV的应用往往能带来“看得见”的价值。例如，自动驾驶的感知系统，能够清晰地“看到”障碍物；人脸识别能够“识别”出人；工业质检能够“发现”瑕疵。这种直观的价值更容易被客户理解和接受，从而推动快速的商业化。
NLP： NLP的价值往往是“读得懂”的价值，更侧重于效率提升、知识挖掘、辅助决策等，这些价值的体现可能不如CV那样直接和直观。例如，一个自动客服系统能节省多少人力成本，一个智能文档审阅系统能提高多少效率，这些都需要更细致的ROI（投资回报率）计算和验证，商业化进程相对慢一些。
通用解决方案与定制化服务：
CV： 由于CV技术的通用性，一旦模型能力达到一定水平，就可以打包成通用的SaaS（软件即服务）产品或API接口，服务大量不同行业的客户。例如，一个通用的OCR（光学字符识别）服务可以被各种企业使用。
NLP： 很多高价值的NLP应用，由于数据和领域特性的原因，往往需要高度定制化的解决方案。这使得提供NLP服务的公司更像是To B（企业对企业）的集成商或咨询公司，而非销售标准产品的公司。虽然也有通用模型，但直接应用效果往往有限，需要大量“服务化”的工作。
“卖算力”与“卖智能”的界限：
早期的CV公司，很多是通过“卖算力+模型”的方式切入市场，例如为安防厂商提供视觉模组，其中包含算力硬件和底层视觉算法。这种模式相对容易实现盈利。
NLP公司更多的是直接销售AI能力或算法，这需要客户拥有一定的IT基础设施来对接。
三、资本市场的关注点和投资逻辑：
更容易被资本看到的故事：
CV在人脸识别、安防监控、自动驾驶等领域，有着非常直观且具有颠覆性的应用场景，很容易讲出吸引人的“故事”，吸引大量资本关注。例如，人脸识别技术可以应用于解锁手机、门禁系统，甚至公共安全，这些都是大众能够理解并产生想象力的场景。
NLP的应用虽然同样重要，但其价值往往体现在后台效率提升或知识处理上，不如CV那样容易引发公众和资本的“眼前一亮”。
更高的技术壁垒感知：
早期阶段，CV在特定任务上（如图像分类）取得突破，往往能快速建立起较高的技术壁垒，并形成产品。
NLP技术壁垒的感知可能更复杂。虽然有大型预训练模型，但要构建一个真正能够解决特定行业痛点的NLP产品，需要大量的领域知识和数据治理能力，这种壁垒的构建过程可能更漫长且不那么“显性”。
四、技术巨头的强大影响力：
NLP领域的“BAT”效应：
在NLP领域，大型互联网公司（如Google、Microsoft、Amazon、Meta、Baidu、Tencent、Alibaba等）拥有海量的数据、强大的算力以及顶尖的NLP研究团队。他们开发和开源了许多基础模型（如BERT、GPT系列、Transformer等），并将其融入到自己的搜索、推荐、翻译、智能助手等核心业务中。
这些巨头在NLP的底层技术和通用服务上投入巨大，并且能够快速将研究成果产品化。这使得创业公司在基础模型和通用服务领域难以与巨头竞争。创业公司更难像CV那样，通过提供一个通用AI能力切入市场并逐步建立优势。
NLP生态的成熟度：
虽然CV领域也有巨头，但CV的硬件（如摄像头、传感器）和软件（如模型库、框架）生态相对更容易被创业公司切入和创新。
NLP领域，巨头在底层算法、算力平台、数据资源等方面形成强大的网络效应，创业公司往往需要依附于这些巨头的平台才能获得数据和算力，这限制了其独立发展的空间。
五、创业公司聚焦方向的差异：
CV的“平台化”和“赋能”： CV公司很多选择成为AI基础设施提供商或通用AI能力平台，为各行各业提供“视觉智能”的解决方案。
NLP的“垂直化”和“细分”： NLP创业公司更倾向于选择特定的垂直行业或细分场景切入，例如智能客服、法律文本分析、医疗辅助诊断、金融风控等。这些领域的创业公司虽然也很有价值，但其规模和受到的关注度不如CV领域的“平台级”公司。
总结来说，NLP没有出现像CV四小龙那样的顶级创业公司的原因，是多种因素叠加的结果：
1. 技术特性： NLP的通用性不如CV，数据获取和标注难度更高，模型落地需要更强的领域知识和定制化。
2. 市场价值： NLP的价值更侧重效率提升和知识处理，不如CV的“看得见”的价值直观。
3. 商业模式： 许多NLP应用需要定制化服务，而非标准产品，不利于规模化推广。
4. 资本关注： CV更容易讲出吸引人的故事，吸引资本的力度更大。
5. 技术巨头： 大型互联网公司在NLP领域拥有显著优势，垄断了底层技术和通用服务，挤压了创业公司的生存空间。
6. 创业聚焦： NLP创业公司更偏向垂直细分，而非构建通用AI平台。
当然，这并不意味着NLP领域没有优秀的创业公司。事实上，在很多细分领域，如智能客服、教育科技、企业服务、内容创作等，涌现出了许多有价值的NLP创业公司，它们通过解决特定的行业痛点，正在逐步发展壮大。只是从“四小龙”这种规模和影响力来看，NLP领域确实存在一定的差异。随着大型语言模型（LLM）的发展，未来NLP领域的格局可能会发生新的变化，我们或许能看到更多突破性的创业机会。
网友意见
NLP创业就是“挣得不够油钱的2B，技术仍需努力的2C”
1、挣得不够油钱的2B。过去30年来，为什么计算机行业利润大估值高？因为可扩展性，做一个软件可以服务全球上亿用户（不管是2B还是2C），从而一劳永逸。
而NLP的2B创业却又是另一个故事了。NLP 2B业务实在太难扩展，这导致NLP创业公司给A公司做的几乎无法移植给B公司。做一单挣一单的钱，完全没有可扩展性。接下来给大家算一笔账，如果一个项目5个工程师，按照人力成本50万来看，一个项目如果半年光人力成本就要125万。而项目真正的成本往往要是人力成本的1.5到2.5倍（差旅费，宴请费，如果驻场开发还有会有 食宿等费用），光成本就要250万。而据我所知，真实情况是什么呢？一个200万的项目，参与的开发者往往是20人，1000万的项目参与的开发者就要达到50到一百人。这导致NLP 2B创业利润太薄，甚至做一单亏一单。PS：当然，也有一单挣很多的，这往往就要扯到中国式关系和利益交换了。
更为艰难的是目前NLP创业，还有很多基于高校的公司，高校团队由于人力成本的优势，导致经常扮演价格杀手的角色，把市面的单价谈的一低再低。
目前2B的NLP创业，非常像之前的软件外包行业。活儿也有，但是很苦，甚至驻场开发。我想起当初和一个软件外包行业成立20年不衰的公司聊天的内容：“虽然你和我都是做计算机的，但我们从事的完全两个行业。我们这行每单利润不高，公司挣不了大钱。我只招二本的，二本学生有水平很好的，而且相比一本的同学人老实，我招的一本的工资涨得不够快，很快就走了，二本的往往踏踏实实干活，不跳槽。”
于此同时，我觉得如果不进行资本游戏，只进行算法的售卖，非但nlp没有像样的创业公司，cv四小龙能不能靠卖出的算法养活自己都不好说。
2、技术仍需努力的2C。NLP当今技术从实验室走向落地，最大的障碍是“鲁棒性”。NLP有多不鲁邦呢？举一个前几个月很火的例子：You play basketball like Caixukun 翻译成了你篮球打得真好。
很多特殊的词语（例如人名）还有符号都会对目前系统有很大干扰。试想这种情况，我们出国的时候怎么让机器翻译系统搞定特殊词语更多的菜单呢？与之类似，语音识别也有同样的问题，当背景嘈杂的时候，当你有口音的时候，系统都从人工智能变成人工智障
这种模型的不鲁棒性让2C离真正的让大家放心地用，爽快地用还有很大距离。
另外，我不认为创业公司，乃至大公司之间有很大的“软件上”的技术壁垒。随着arXiv, Github的流行和普及，把经典开源代码加以利用和改进，往往成了创业公司甚至大公司 “吹牛逼”的范式。而当技术没那么值钱的时候，可能场景，以及用户才是创业公司真正需要思考的地方吧。
智能分为感知智能和认知智能，对应到人工智能领域也可以这么划分。
感知是比较低级的智能，即使是很低端的生物都具有感知智能。
计算机视觉领域的问题大多属于感知智能，比如 图片的分类 识别 物体检测分割 人脸识别检测等等。感知智能是很容易有客观评价标准的，也容易数据驱动，算法上容易实现和迭代优化。但是感知智能的问题在于 知其然而不知其所以然，就是没有逻辑推理，没有因果分析，泛化能力受限。
AlphaGo虽然下围棋很强，但是它仍然是感知智能，它知道每一步在哪里落子，但是它无法给出完善的理由，无法给出推理过程。人类在下围棋的时候使用的是认知智能，人类棋手总要给每一步找出个理由，做好逻辑推理演算，但是最终结果还不如AlphaGo凭直觉给出的答案。这就好比，鸟类可以完美飞行，但是鸟类并不懂空气动力学，空气动力学家通过公式推导和计算得出的结论未必就比鸟类的飞行动作更合理。但是你不能以此说明鸟类比空气动力学家更有智能。
而NLP领域的问题绝大多数都是认知智能问题，因为语言已经是人类对于现实世界和逻辑概念的高级抽象符号化后的结果了，感知的部分人类已经做完了，也就是说语言文字已经是感知智能处理后的结果了，留给NLP的就是认知问题了。
以目前的技术水平，还不能很好处理认知问题，自然就不会有NLP明星创业公司，一些普通的NLP相关创业公司还是有的，比如 舆情监控 机器翻译 人机对话等方向，由于技术的局限性，融资规模不会像 CV 四小龙那么夸张。
因为NLP/语音识别技术还不成熟，外加没有很好用的麦克风、传感器、滤波等工具，做不成end-to-end的方案卖给大客户，因此无法像CV一样直接在安防领域一落地就能拿到几百亿的钱。
什么时候NLP技术成熟到了可以不依赖平台就做到end-to-end的安防方案了，比如你一开口说华为的坏话，云端服务器能立刻自动报警来羁押你251天，准确率能达到超越人类的水平，那么NLP这些技术就可以真正落地了，到时候也会有几百亿的市场来供养这些创业公司了。
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