AI 不再高大上

導(dǎo)讀：全球 AI 公司五強：Google、蘋果、微軟、百度和亞馬遜。

進入到 2020 年，AI 在行業(yè)中的發(fā)展已經(jīng)超脫了單純技術(shù)創(chuàng)新和突破的范疇，而是走向產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)融合，并由此體現(xiàn)出商業(yè)回報價值。由此，AI 的商業(yè)化落地，越來越成為衡量一家科技巨頭在技術(shù)戰(zhàn)略、產(chǎn)品規(guī)劃、生態(tài)構(gòu)建等方面綜合實力的關(guān)鍵指標。

在這一大背景下，《哈佛商業(yè)評論》中文版近日在其《人工智能專項調(diào)研報告》(后文簡稱《報告》)中選出了全球 AI 公司五強，分別是 Google、蘋果、微軟、百度和亞馬遜。

全球 AI 五強一覽：各有千秋

在這五家巨頭中，Google 不出意外地當選第一名。

的確，無論是從 AI 本身的技術(shù)進展和開源生態(tài)，還是 AI 在具體產(chǎn)品上的應(yīng)用來看，Google 都是 AI 領(lǐng)域獨一無二的巨擘，也是龍頭老大。

體現(xiàn)在產(chǎn)品上，Google 的 AI 覆蓋了操作系統(tǒng)、應(yīng)用 App，AI 芯片等多個方面;實際上，Google AI 的布局可以說是非常全面，涵蓋了底層硬件+操作系統(tǒng)+核心算法+上層應(yīng)用，而且在自動駕駛、醫(yī)療、企業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域都有落地，在開發(fā)者生態(tài)方面也是首屈一指——Google AI 位居第一，可以說是實至名歸。

相對于 Google 在 AI 方面的多線布局和開放性，蘋果在 AI 方面的表現(xiàn)其實更重要地體現(xiàn)在最終的產(chǎn)品中——這樣的打法讓行業(yè)實際上很難看清楚蘋果的整體 AI 戰(zhàn)略，但是從消費者感知的角度，卻能呈現(xiàn)出具體可感的效果。這是由蘋果自身的封閉性決定的，而且加上蘋果產(chǎn)品在全球的受歡迎程度，實際上蘋果已經(jīng)在 AI 商用落地層面有了很好的表現(xiàn)。

與蘋果相比，微軟的 AI 可以說是以 Azure 云計算為載體，構(gòu)建出了一個全棧式的 AI 布局，正如《報告》所言，微軟的 AI 更像是一個 AI 基礎(chǔ)設(shè)施及生態(tài)系統(tǒng);其在技術(shù)層面與 Google 有某種相通之處，但在具體的應(yīng)用場景中，微軟瞄準了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重大機遇，面向 B 端推出了 “混合云” 和 “智能云” 的完整解決方案，包括公有云 Azure、混合云 Azure Stack、物聯(lián)網(wǎng) Azure IoT 和 Azure Sphere。

整體來看，與 Google 和蘋果相比，微軟的 AI 呈現(xiàn)出了濃濃的 To B 色彩。

雷鋒網(wǎng)注：圖自哈佛商業(yè)評論

在 Google、蘋果和微軟之后，排名第四的是中國互聯(lián)網(wǎng)公司——百度，百度也由此成為五強中唯一的一家中國公司。百度在中國 AI 領(lǐng)域的投入最早，布局全面，成果覆蓋了軟硬件和算法等多個層面，與 Google 有某種相通之處，是典型的平臺型 AI 企業(yè)。

而在 AI 落地層面，百度借助了中國智能產(chǎn)業(yè)化的大趨勢，通過云計算將 AI 應(yīng)用在金融、客服、城市、醫(yī)療、自動駕駛等領(lǐng)域。

除去四者之外，亞馬遜也成功入選全球 AI 五強，這并不難令人理解。

亞馬遜是全球最大的云計算廠商，占據(jù)全球云計算市場 40% 的市場份額，也是最早洞見云計算未來發(fā)展趨勢的廠商，2006 年就推出了云服務(wù)功能。因此，亞馬遜在 AI 方面的布局主要面向企業(yè)。

但同時，基于在智能音箱和人工智能助手 Alexa 的產(chǎn)品結(jié)合，亞馬遜也成功實現(xiàn)了 AI 面向消費者的商業(yè)化，并且打造了一個龐大的消費硬件接入平臺和語音技能開發(fā)平臺，這也是亞馬遜在近兩年的 CES 上大放異彩的原因。

在基礎(chǔ)技術(shù)上，中國尚且有差距

按照《報告》的說法，上述五家公司之所以入選，是因為它們引領(lǐng)了這一波 AI 技術(shù)在全球范圍內(nèi)的商業(yè)落地、發(fā)展和變革，這種變革主要分為三個層次：

第一層是企業(yè)變革，當人工智能技術(shù)參與企業(yè)管理流程與生產(chǎn)流程，企業(yè)數(shù)字化趨勢日益明顯，部分企業(yè)已實現(xiàn)了較為成熟的智慧化應(yīng)用;

第二層是行業(yè)變革，人工智能技術(shù)帶來的變革引發(fā)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系的根本性改變;

第三層是人力變革，人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用將提升信息利用效率，把人類從簡單重復(fù)的崗位中解放出來，聚焦更多具有創(chuàng)意性的工作。

當然，除了入選的五家巨頭企業(yè)，實際上在全球范圍內(nèi)還有 Facebook、阿里巴巴、IBM、騰訊、華為等巨頭也在 AI 領(lǐng)域有著重大進展，但相對來說，AI 是一個競爭無比激烈的領(lǐng)域，強中更有強中手，這些巨頭的落選并不令人感到難以接受。

從入選五強的企業(yè)可以觀察到，盡管中國已經(jīng)在 AI 領(lǐng)域有了巨大進展，但是與美國相比還有很大的差距。正如《報告》所言，全球前五中只有一家是中國公司，中美兩國是人工智能的全球兩級，兩國的人工智能龍頭企業(yè)在人工智能的能力部署上均位于全球前列，但具體到基礎(chǔ)技術(shù)能力有所不同。最大的不同是，中國公司在基礎(chǔ)技術(shù)的研究開發(fā)能力上，整體不如美國。

不過，根據(jù)《報告》的說法，包括上述 AI 五強在內(nèi)，甚至包括國內(nèi)的阿里巴巴、騰訊等巨頭，在 AI 商業(yè)化的路徑方面都會有一些共性。比如說：

一是通過開放平臺來控制入口。利用自身技術(shù)和資源優(yōu)勢建設(shè)基礎(chǔ)平臺，和中小型企業(yè)達到共贏的效果，后者為前者的生態(tài)繁榮添磚加瓦，前者為后者節(jié)省基礎(chǔ)技術(shù)上的投入，專注做應(yīng)用。

二是公司基因決定 AI 發(fā)展方向。Google 具備更為全面的技術(shù)優(yōu)勢，主打通用化，適配全行業(yè);亞馬遜圍繞電商 + 云緊緊圍繞產(chǎn)品化思維;Facebook 成長于開放的新一代互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，AI 路徑是開放、開源，一直堅持對外開源研究代碼、數(shù)據(jù)集和工具;百度則是基于自身的技術(shù)積累和中國在產(chǎn)品應(yīng)用生態(tài)的優(yōu)勢，在開放開源方面也頗有作為;蘋果自身的商業(yè)模式是 “軟+硬” 的相對封閉體系，AI 路徑既圍繞產(chǎn)品化，也相對封閉。

進入到 2020 年，商業(yè)化落地更加成為 AI 發(fā)展的核心關(guān)鍵詞。一位來自中國某大型平臺公司的技術(shù)高層管理人員在結(jié)合搜采訪時表示，2019 年，所有公司對于 AI 的關(guān)注點都在求精和場景化，大家都有不少新的落地場景，但沒有明顯的核心技術(shù)突破，“說的都是更快更強更好用的話，但核心技術(shù)和前兩年基本一致?！?/p>

這并不令人感到意外，畢竟無論技術(shù)本身如何發(fā)展，最終也是要為社會和人來服務(wù)的，而其中的核心手段莫過于商業(yè)化。

AI 的未來發(fā)展方向和落地場景

不過，在強調(diào) AI 商業(yè)化的同時，并不意味著 AI 技術(shù)不會繼續(xù)向前發(fā)展了;在《報告》中也談到了人工智能技術(shù)的幾個未來發(fā)展方向，舉例來看：

有研究機構(gòu)認為，人工智能將從感知智能的 1.0 時代向認知智能的 2.0 時代演進，如何保持大數(shù)據(jù)智能優(yōu)勢的同時，賦予機器常識和因果邏輯推理能力，實現(xiàn)認知智能。

計算存儲一體化的趨勢有望突破 AI 算力瓶頸，使用 AI 技術(shù)保護數(shù)據(jù)隱私正在成為新的技術(shù)熱點。

IBM 的預(yù)判是，人工智能的理解能力提高，又將擴大應(yīng)用范圍。明年,更多人工智能系統(tǒng)會開始依賴集學(xué)習(xí)能力和邏輯性于一身的 “神經(jīng)符號 (neuro-symbolic) ” 技術(shù)。

另外不可忽視的是 5G 對 AI 發(fā)展的影響——5G 不僅能夠促成人工智能技術(shù)往前一步，也能夠為它的商業(yè)化更深一步的積極變量。

按照《報告》說法，5G 本質(zhì)是更強的數(shù)據(jù)傳輸能力，IoT 設(shè)備也會采集更多數(shù)據(jù)，借助于 5G 傳輸?shù)竭吘墏?cè)和云端供 AI 學(xué)習(xí)，AI 將擁有更多原材料，即“數(shù)據(jù)”。而隨著 2020 年 5G 的全面商用，將會進一步加速 AI 的發(fā)展。

同時，5G 具有低延時、高帶寬和大容量三大特性，給智能家居、自動駕駛、可穿戴、VR/AR 等 AI 強相關(guān)的應(yīng)用創(chuàng)造了網(wǎng)絡(luò)條件，將給 AI 創(chuàng)造更多落地場景。邊緣計算、云端協(xié)同和分布式計算會具備更好的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，給 AI 創(chuàng)造完善的底層計算基礎(chǔ)。

另外，《報告》在調(diào)研后認為，下一個階段中人工智能的最具潛力的落地場景有三個，分別是醫(yī)療、手機和互聯(lián)網(wǎng)，因為這三個場景天然具備數(shù)據(jù)屬性，是人工智能首先落地的最佳行業(yè)之一。

除此之外，金融證券、工業(yè)、消費和政府行業(yè)，也是目前巨頭開發(fā)較多，落地前景可期的領(lǐng)域。這些行業(yè)的共同特點有三：一是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)良好;二是需求旺盛，技術(shù)可復(fù)制能力強;三是較為容易找到可落地的豐富場景。

總體而言，AI 商業(yè)化落地還有很大的可拓展空間。

2020 年，AI 如何實現(xiàn)商業(yè)化落地，已經(jīng)不僅僅是巨頭們要考慮的問題，同時也是一大波 AI 創(chuàng)業(yè)公司所面臨的生死攸關(guān)的問題——但在雷鋒網(wǎng)看來，對于 AI 本身而言，它畢竟更加深入到人們的生活場景和社會發(fā)展的行業(yè)場景中區(qū)，從而不再顯得那么高大上，越來越成為社會生活的一部分。

畢竟，技術(shù)永遠是為人服務(wù)的。