人工智能競賽

謝麗容+梁辰

人工智能被認(rèn)為是繼電力和互聯(lián)網(wǎng)之后又一次對人類社會(huì)產(chǎn)生顛覆式影響的技術(shù)。美國公司的技術(shù)遙遙領(lǐng)先，中國公司擅長商業(yè)化、擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在技術(shù)上正奮力追趕。

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(huì)（Annual Conference on Neural Information Processing Systems），這是人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會(huì)議。但與會(huì)期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展，而是一位科學(xué)家告訴臺下的與會(huì)者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個(gè)在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過兩次高潮的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點(diǎn)。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個(gè)20年里顛覆人類社會(huì)的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

人工智能（Artificial Intelligence），縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能快速進(jìn)入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機(jī)圍棋對弈只是普及人工智能的一個(gè)秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。

目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動(dòng)云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>

離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。

已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個(gè)漫長的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時(shí)出局。

BAT保守布局

中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。

2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的語音識別產(chǎn)品研究會(huì)。當(dāng)時(shí)該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。

當(dāng)年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個(gè)研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務(wù)副院長。這是中國公司里的第一個(gè)人工智能研究院。

李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競爭對手的Diff（different，內(nèi)部叫Diff）指標(biāo)提升了若干倍。

但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個(gè)冗長寂寞的過程。此后，迫于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

“到了后期，太長遠(yuǎn)項(xiàng)目，或是比較創(chuàng)新的項(xiàng)目，百度總部確實(shí)不太支持了。百度i站的項(xiàng)目、百度快搜這樣的項(xiàng)目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價(jià)。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財(cái)經(jīng)》記者表示，百度前些年確實(shí)剔除了不少經(jīng)過驗(yàn)證沒有商業(yè)化前景的分支項(xiàng)目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項(xiàng)目。

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會(huì)上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實(shí)況錄像，百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時(shí)表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實(shí)。

從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強(qiáng)調(diào)，百度未來的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財(cái)經(jīng)》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前發(fā)布的諸多人工智能產(chǎn)品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

百度高級副總裁、自動(dòng)駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預(yù)測、規(guī)劃決策以及行動(dòng)控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動(dòng)和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。

2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。

百度正在計(jì)劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實(shí)現(xiàn)征信升級，實(shí)現(xiàn)“秒放”貸款。

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制?；蛘哒f，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)開始，逐漸加大檔位。

阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計(jì)。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計(jì)劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里博士告訴《財(cái)經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。

阿里的設(shè)想是，未來，在阿里遍布全國邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點(diǎn)里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠(yuǎn)程技術(shù)來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機(jī)器會(huì)變得越來越聰明，最終成為一個(gè)“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的專家評價(jià)，阿里這個(gè)技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗(yàn)的專家型勞動(dòng)，是機(jī)器擅長的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。

閔萬里告訴《財(cái)經(jīng)》記者，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，除了技術(shù)平臺，還需要整個(gè)醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會(huì)共同推動(dòng)設(shè)備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個(gè)人工智能服務(wù)平臺之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場景，從而實(shí)現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動(dòng)”。

阿里是目前中國所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動(dòng)脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS（亞馬遜云服務(wù)）的云計(jì)算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場有關(guān)未來的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。

阿里的人工智能研究分散在其各個(gè)業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個(gè)集中的技術(shù)機(jī)構(gòu)來整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識別，搜索部門則關(guān)注自然語言識別。

其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG（社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群）的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)聚焦圖象識別領(lǐng)域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG（微信事業(yè)群）則人機(jī)互動(dòng)領(lǐng)域的拓展，也對圖像和語音識別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機(jī)器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機(jī)械應(yīng)答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來，接入微信公眾號以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

騰訊高級副總裁姚星在接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)表示，騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個(gè)路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點(diǎn);二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。

騰訊參與了多個(gè)人工智能項(xiàng)目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機(jī)構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術(shù)，讓“機(jī)器”抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動(dòng)的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財(cái)經(jīng)》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會(huì)成立。

國際巨頭深入無人區(qū)

如果說BAT的人工智能布局處于對標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。

Facebook將人工智能視為未來的三大方向之一，在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上不遺余力。

這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機(jī)器做大、做強(qiáng)、再做沒。

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊(yùn)，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個(gè)電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個(gè)里程碑。

今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE（超大規(guī)模神經(jīng)突觸計(jì)算機(jī)芯片）。

Watson是一臺超級計(jì)算機(jī)，最初由90臺IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用和增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項(xiàng)目。

Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計(jì)算領(lǐng)域展開競爭的武器。

另一個(gè)代表性產(chǎn)品是IBM在2014年發(fā)布的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運(yùn)作模式、低功耗，在認(rèn)知計(jì)算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。

IBM將其技術(shù)和商業(yè)實(shí)力總結(jié)為“認(rèn)知計(jì)算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財(cái)經(jīng)》記者表示，IBM推動(dòng)認(rèn)知計(jì)算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個(gè)研究組，研究方向分別是人機(jī)交互、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計(jì)算機(jī)視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個(gè)最重要的分支。

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。

微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計(jì)算機(jī)視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)錯(cuò)誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯(cuò)誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。

微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開放的平臺，將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個(gè)人工智能生態(tài)圈。

它在無人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實(shí)商業(yè)世界中隱蔽得最深。

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人（2013年收購了8家機(jī)器人公司）等領(lǐng)域，前者為后者帶來基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。

值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research （FAIR）?？突仿〈髮W(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計(jì)算資源（如GPU）相對豐富，同時(shí)也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計(jì)算賦予技術(shù)更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前發(fā)布的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購物體驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟發(fā)布了“牛津計(jì)劃”（現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”），這是一個(gè)基于微軟云平臺的智能API（應(yīng)用程序編程接口），涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計(jì)算機(jī)視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包（CNTK）和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（DMTK）等。

這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當(dāng)實(shí)用。他們不用從底層技術(shù)一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。

對于巨頭來說，算法已經(jīng)不再是競爭的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會(huì)采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯(cuò)和驗(yàn)證，最終也會(huì)反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔?，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。

2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。

Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項(xiàng)對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。

國內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價(jià)值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會(huì)議上含含糊糊一筆帶過的技術(shù)?！澳切┎攀强梢灶嵏参磥淼膹椝??！?/p>

填補(bǔ)斷層

人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合;技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā);基礎(chǔ)層則是計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源。

BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重?cái)鄬印Ｖ袊谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù)，和國際巨頭的核心差距在技術(shù)。

騰訊高級副總裁姚星告訴《財(cái)經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達(dá)成了一個(gè)共識，開始大量考察美國的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術(shù)公司不多;二則收購這種公司可以快速補(bǔ)足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。

姚星向《財(cái)經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個(gè)樣本給機(jī)器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個(gè)小時(shí)，速度慢的可能需要幾天時(shí)間。

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內(nèi)適合收購的標(biāo)的公司很少，因?yàn)楦菙嗟?，（技術(shù)和基礎(chǔ)研究）源頭在國外，要到國外看?！?/p>

在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨(dú)斗練獨(dú)門秘籍也會(huì)錯(cuò)失良機(jī)。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢互補(bǔ)，快速搶占市場。

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

Face++在人臉檢測的多項(xiàng)指標(biāo)評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個(gè)指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊(duì)。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。

進(jìn)行面部識別，需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個(gè)合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時(shí)間成本是相當(dāng)昂貴的?！遍h萬里對《財(cái)經(jīng)》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時(shí)間和資本效率最高的做法?！?/p>

技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結(jié)盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實(shí)用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內(nèi)容。

王小川想讓搜狗的人工智能機(jī)器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對《財(cái)經(jīng)》記者說，“人工智能下一個(gè)五年不在于人工智能本身，而是讓機(jī)器找到人?！?p>

李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺效益最大化的公司。

微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ?，中國和國際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實(shí)存在差距，國外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國內(nèi)企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看，中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實(shí)出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待?！避怯抡f。

擠出泡沫

馬云在一次內(nèi)部講話中強(qiáng)調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了?！?/p>

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會(huì)將演變成一個(gè)智能社會(huì)，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅(jiān)持創(chuàng)新，遲早會(huì)被顛覆。”

開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。

市場調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險(xiǎn)資本對人工智能的投資增長302%，達(dá)到3.09億美元。

中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計(jì)29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨(dú)角獸榜單。

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個(gè)模型，甚至照搬國際模型，這其實(shí)潛含危險(xiǎn)，最大的風(fēng)險(xiǎn)是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價(jià)值。

姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄?。他說，辨識偽人工智能公司有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴(kuò)展性？若否，則是采用部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機(jī)構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財(cái)經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機(jī)構(gòu)。

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個(gè)好消息?！睏钛笳{(diào)侃說。

危險(xiǎn)在于，就算是一些初創(chuàng)時(shí)期確實(shí)手握人工智能獨(dú)特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營銷公司，失去了被并購的價(jià)值。

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機(jī)器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)業(yè)化最高，自動(dòng)駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點(diǎn)，智能機(jī)器人、自然語言處理/生成和虛擬個(gè)人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件（如神經(jīng)元芯片等）屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。

需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)學(xué)、哲學(xué)、材料學(xué)、工程學(xué)等多個(gè)學(xué)科，中國高?；A(chǔ)學(xué)科的研究能力無法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學(xué)研流暢對接的機(jī)制。這導(dǎo)致中國高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴(yán)重缺位。從美國的經(jīng)驗(yàn)來看，正是其從法律、機(jī)制上保證了產(chǎn)學(xué)研的平滑轉(zhuǎn)換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風(fēng)。

一些樂觀的投資人認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時(shí)間，很多真實(shí)情況就會(huì)暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。