谷歌吹響人工智慧優先的號角，移動互聯網真的到頭了
Google在上周的秋季發布會上喊出了從移動優先（Mobile First）轉向人工智慧優先 （AI First）的口號。
人工智慧時代已經來臨？
今天探長給大家科普一下為什麼谷歌吹響了人工智慧的號角，人工智慧的現狀和未來的前景是怎樣的。
是時候調整移動優先的戰略了！
根據KPCB女王的報告,移動互聯網用戶增速已經明顯放緩：
全球智能手機用戶數比上年增長21%，去年增長31%，增速放緩；在經過5年高增長後，2015年全球智能手機出貨量增長10%，去年增長28%，而前年增長40%。
在中美等移動互聯網發達的市場，移動互聯網從硬體到工具再到社交和商務，整個移動互聯網產業鏈都非常成熟了，大的創新的機會已經很少了，更多機會可能是需求驅動的細分領域的創新。
而個人跟蹤矽谷公司的新產品的體會也是，移動互聯網讓人眼前一亮的產品基本很少了，而移動設備的硬體發展至今也是大同小異了，沒有大的突破。
所以要繼續做移動互聯網，要麼做細分領域的創業，要麼去亞拉非的其他移動互聯網欠發達國家耕耘，要麼是智能手機之外的移動設備中做文章。
為什麼要人工智慧優先？
簡單的說，人工智慧已經服務人們的日常生活，人工智慧未來有廣闊的市場，並且具有潛在的顛覆性，可能是一個範式的轉變。
先看看人工智慧在當前有哪些應用場景：
其實人工智慧技術服務人類已經很久了，好的人工智慧技術使用的時候往往讓我們察覺不到它的存在。
比如搜索就是信息檢索(Information Retrieval)的應用，被各大網站和應用使用的推薦系統也是人工智慧的應用。
必須要承認，現在人工智慧的發展還是非常早期階段，很多技術其實並不成熟，但是人工智慧某些細分領域的商業化已經可以做起來了。
目前在人工智慧領域，相對成熟的領域（可以應用於工業界），主要有知識圖譜、自然語言處理、翻譯、語音識別、圖像識別等。
其中任何單一個方面的應用都可以有非常大的想像空間：
比如語音識別，這是一塊技術已經很成熟，但是應用的前景依舊是一片藍海。
語音作為認為一種非常自然的交互方式，在可穿戴設備、醫療領域、智能家居、教育領域等方面有大量的應用場景，比如出門問問發布的全語音交互的TicWatch智能手錶就是一個典範。
又比如在智能家居領域，一些機械的行為很容易被語音所替代，比如語音控制開燈關燈，調節空調控制溫度等。
而百度語音的使用的飛速增長也可以佐證這一點：
再說說知識圖譜，知識圖譜旨在描述真實世界中存在的各種實體或概念，是一系列結構化數據的處理方法。
比如利用谷歌知識圖譜，Google Play Movies & TV應用中添加了一項功能，當用戶使用安卓系統暫停播放視頻時，視頻旁邊就會彈出屏幕上人物或者配樂的信息。
（用戶可以點擊人物的臉來查看相關信息）
把知識圖譜應用細分領域也是一塊很大市場，比如地產、電子商務、金融，實際上國內外都已經有公司在做這個事情了。
比如美國的AlphaSense，面向金融投資領域，從文件/新聞和研究中集合所有投資信息並進行語義分析，在全球公司數據中進行趨勢分析。國內的文因互聯通過知識圖譜、數據挖掘的方式為投資人提供專業的新三板公司服務。
圖像識別也是一個潛在應用廣泛的領域，目前的廣泛應用的有光學字元識別（Optical Character Recognition）、人臉識別等，這已經是一個萬億級別的市場。
把多種人工智慧技術結合在一起的想像空間更大，典型的例子谷歌智能助手(Google Assistant)。
未來人工智慧有哪些應用場景？
未來隨著AI技術的成熟、數據的積累以及智能設備的普及，AI在很多領域會有大的爆發。
簡單的例子，如果自然語音處理技術繼續成熟，會話式UI(conversational UI)極有可能取代APP成為下一代服務的入口，這是一個可能可以顛覆搜索引擎和APP的應用場景。
（從網頁，APP到智能助手）
但是人工智慧在無人駕駛、個人智能助理、家庭機器人、智能專家系統未來都將會成熟起來，前景廣闊。
人類總是討厭重複而低效的任務，AI未來能夠有大的發展的原因是AI至少能夠在很多領域上超越人類從而幫助人類提升生活質量。
比如計算機視覺結合感測器能夠比人看的更遠更深更準確，機器翻譯（未來）能夠超越大部分人的翻譯能力，無人駕駛的安全性也超越人類，機器能夠在諸多理性層面上超越人類是毫無問題的。
人工智慧優先是移動優先的延續
人工智慧不是魔術，人工智慧的本質是基於大量數據建立模型然後進行應用。
移動設備的大量普及很大程度上推動了人工智慧的應用。最簡單的例子就是語音，有了手機，語音的使用更加方便和廣泛（參見百度語音的使用數據）。
人工智慧優先是移動優先的延續，因為的背後的基本邏輯是計算的普適化、機器正在以前所未有的速度理解人類的生活，基本背景是包括移動設備在內的智能設備的大量普及，大量的智能設備（包括移動智能設備）和感測器出現在日常生活中。
人工智慧發展可能帶來的顛覆：軟硬結合
我們來比較谷歌和蘋果在人工智慧時代面臨的挑戰和機遇。
谷歌在人工智慧領域非常有優勢，一方面積累了大量的用戶數據，另一方面在深度學習、知識圖譜、自然語言處理、翻譯、語音識別、圖像識別都積累了很長時間，有強大的人才儲備和技術儲備。
這次秋季發布會上，「站在硬體和軟體的交叉路口」反覆出現，軟硬結合將是未來的趨勢，硬體用於獲得數據，是服務的載體，而軟體則是數據處理層面/人工智慧層面。
谷歌在硬體上一直有短板，但是在雲服務/數據上很有優勢，所以他們在補齊短板，在秋季的發布會發布了眾多智能設備。
而蘋果則一直在硬體產品上有優勢，但是在雲上比較有劣勢。科技評論家Ben Thompson曾經擔憂隨著硬體的微縮化（比如隨著語音介面的發展，設備硬體的交互會變成語音介面），蘋果在硬體的優勢會消失。
個人的感覺是人工智慧的本質是「服務」，硬體只是服務的載體，最好的人工智慧服務會變得成為「隱形」的服務、雲端的服務，而硬體也會微縮化，從這點上，谷歌會比蘋果有優勢。
人工智慧時代的開放與封閉的選擇
從平台的開放性和封閉性角度來分析，「人工智慧服務」時代類似谷歌的開放性平台策略看起來更有優勢，可以產生競爭和多元化的生態，更容易有完善的服務，畢竟沒有哪家公司是全能的。
如果要說封閉式系統有哪些優勢，可能隱私的保護依舊還會是蘋果封閉體系的優勢，但如同前面所說，在語音介面等逐步取代硬體UI的情況下，蘋果在用戶體驗上的優勢會被弱化甚至可以忽略不計。
而在人工智慧時代，數據都是個人隱私，數據會在智能設備和雲端內流動，開放的互聯網將被終結。
本文為矽谷密探旗下《AI嚴肅說》專欄文章
作者：嚴肅
「最煩媒體無腦誇大人工智慧」
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