我们在看模式识别的一些项目时，会发现项目核心其实就是分类器。比如，一个医疗人工智能看片项目，我一般会要求项目使用我提供的样片，并且现场上传到项目的SaaS中。可以的话，让机器当场操作，出结论，并与实际结果进行比对，验证分类器的准确率。

　　如果投资人不提供独立测试样本，一般项目会提供它之前训练好的测试样本进行展示。就好比一个人用准备好的10道题目来证明自己的知识水平，很难讲是真实的水平还是提前背好的。

　　举例：黑盒测试一个客服机器人

　　以基于深度学习的XX客服机器人项目举例：通用测试—1000个问题的测试集。

　　

XX项目（80%）在通用测试准确率水平与百小度（86.5%）接近

　　

　　第三

　　上下游访谈，要尽量做到充分、客观

　　上文提到，要对算法模型进行充分的技术验证。那么，如果无法黑盒测试，怎么办？举个例子，如果我们要测试激光雷达，或者ADAS系统。理想中相对充分的测试应该是在一台前装车上进行全工况测试，但现实中行业的发展以及车厂资源很难协调独立第三方测试。那么，这时，一些投资人会更多的通过专家判断、上下游客户访谈等方式进行验证。

　　1、行业内专家判断要避免单一化，要覆盖全

　　比如，对无人驾驶项目的判断，既要访谈看好这个方向的专家，也要访谈看空这个方向的专家，多与各领域专家保持沟通合作，充分沟通交换信息，得出结论。

　　2、上下游合作伙伴要按利害关系，进行访谈

　　还是以无人驾驶/辅助驾驶为例，既要访谈主机厂，也要访谈一级供应商；如果已经和项目有合作，则可多询问一些项目细节，具体合作内容等等。

　　总结

　　技术验证只是评价项目的一个方面。特别的，对于一些前沿领域，在项目未上线之前，产品上没有太多可测试验证的内容。这时，往往对于行业的判断，对于商业模式可行性的判别比单纯的技术验证更为重要。

　　星河互联旗下华空科技正在与PNP联合发起加速营，可以帮助AI早期项目进行技术验证、赋能、帮忙投资人进行早期项目的Pre-DD，给出专业技术验证结论。欢迎有需求的项目与投资人与我们联系。

　　往期回顾：

　　2017年，AI创业者要回归商业规律

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