人工智慧即服務，中國互聯網彎道超車的窗口？

1994年，互聯網正式進入中國，長城內的有志青年們無不熱血沸騰。

在接下來的十年內，新浪、網易、搜狐、騰訊、阿里、百度等曾經和現在的互聯網巨頭相繼誕生，那些早期投身互聯網的學子們多半實現了財務自由。然而，從三大門戶到BAT，從PC時代到移動互聯網，中國的互聯網世界仍有著復刻美國的影子，來自中國的互聯網公司也大多被定義為美國互聯網嬌子的模仿者。

就在不久前，高盛發布了一份長達百頁的人工智慧生態報告，毫無掩飾的表示：美國仍是人工智慧的主導力量，將中國、以色列、加拿大、印度等歸結為高速成長的市場。同樣，在雲計算市場也展現出了類似的局面，美國的互聯網巨頭再次表現出了「主人翁」的心態，而來自中國的互聯網廠商被稱作是「挑戰者」。

不過，相信每一位中國的互聯網從業者在2016年感觸最深的無外乎人工智慧的發展和雲計算的普及，而高盛的報告也指出人工智慧能力將成未來公司重要競爭力。不管是雲計算還是人工智慧，對任何一個國家來說都尚處於起步階段，美國的科技巨擘擅長底層演算法的研發，而中國的互聯網巨頭更擅長新技術的應用。走出美國的陰影或是不少互聯網創業者的心聲，而人工智慧+雲計算會是中國彎道超車的新機遇嗎？

人工智慧的新賽道，中國跑到了什麼位置？

如果科技領域存在一條鄙視鏈的話，美國公司位於鄙視鏈頂端，而中國互聯網企業處於鄙視鏈的下游，似乎是很多人心中的答案。

原因或許有兩點，一是中國互聯網企業多少有模仿美國的痕迹，即便是在國內數一數二的BAT，在他們身上也不難找到來自美國的樣本，直到今天仍然有很多創業者選擇到美國「竊取」idea；二是美國的互聯網巨頭給人的印象是無時無刻不在捯飭「黑科技」，諸如谷歌的X實驗室、Facebook的Building 8、微軟遍布世界的研究院等等，而且這些公司還時不時收購一些技術型創業公司，為自己補充技術人才和專利。當然，這些差別和文化、環境、人才等不無關係，而在人工智慧領域中國的互聯網廠商們真的那麼「不堪」嗎？

根據高盛統計的數據顯示，2014年以後，中國在涉及到「深度學習」和「深度神經網路」方面被引用的期刊論文數量已經超過美國，並特別指出中國擁有世界領先的語音和視覺識別技術和人工智慧研究能力。此外，高盛引用的報告也很有代表性。百度於 2015 年 11 月發布的 Deep Speech 2達到97%的正確率，被《麻省科技評論》評為 2016 年十大突破科技之一；香港中文大學早在2014年開發的 DeepID 系統在 LFW 資料庫中達到了99.15%的面目識別正確率。

但具體到互聯網公司的動作來看，中國並沒有太多的互聯網企業表現亮眼。

高盛將谷歌和亞馬遜稱之為創新人工智慧的驅動者。原因在於，谷歌在搜索演算法中是不折不扣的先行者，從1998 年的 PageRank 到 2015 年的 RankBrain，一直處於領先地位。而谷歌的DeepMind，也就是AlphaGo的創造者，稱得上是世界上最為著名的人工智慧公司。亞馬遜在2015年4月份發布了 Amazon ML，或有機會成為作為服務的人工智慧生態系統的領先者，並在推薦引擎中使用了機器學習技術，在匹配用戶意圖以及可欲結果方面具有競爭優勢。此外，蘋果、微軟、Salesforce、英偉達、英特爾、Uber、IBM等公司在人工智慧方面的研究成果也成為高盛標榜的對象。

屬於中國的公司中只有百度一家，「百度大腦正在改進百度全線產品的用戶體驗和提升用戶粘性，也在推動針對每一用戶的定製化高質量內容。」當然這些信息在國內科技媒體的輪番報道下近乎「家喻戶曉」。可以解釋的是，中國人工智慧的研究多集中在高校和研究所，互聯網公司們也樂於同這些機構進行相關合作，比如網易和清華共同建立了人工智慧實驗室，騰訊和香港科技大學共同打造了WHAT 實驗室，類似的還有很多。

可以肯定的是，中國的互聯網公司仍然未能扭轉「重商業、輕研發」的形象，但中美在人工智慧技術層面並沒有拉開太大的距離，並跑在了日本、印度等國家的前面。也就是說，在人工智慧的底層技術上，中國互聯網廠商相比於美國競爭者仍有一些不足，但這些不足並不會影響人工智慧的實際應用，在應用層面的差距被進一步縮小。

人工智慧應用，美國向左 中國向右

人工智慧的本質是什麼？如果是站在象牙塔里，答案當然是更大的數據、更快的硬體、更好更普遍可用的演算法。但這終究是一個商業化的時代，技術最大的意義就是快速轉化為生產力。技術研發只是人工智慧競賽的戰場之一，應用場景無疑是第二個戰場。

在某種程度上來說，美國是人工智慧的起點，也是最渴望人工智慧落地的地方。於是乎，那些誕生於美國的人工智慧公司也在第一時間把握了人工智慧應用的方向。

比如在產品進化上。谷歌將大量的搜索工作轉移到了人工智慧系統RankBrain上，蘋果也不斷為Siri增加新的功能......新演算法和新技術的出現往往讓這些產品變得更加好用，甚至不惜高額收購來彌補技術上的不足。

比如在個性化服務方面，Netflix、亞馬遜 和 Pandora 都在使用人工智慧來確定推薦什麼樣的內容、突出什麼樣的商品，來滿足用戶個性化的需求。這個方向被視作人工智慧應用的重要場景，在國內也流行著「千人千面」的說法。

比如在新產品開發上。以人臉識別為例，Google、和Facebook都投入了大量的財力來優化人臉識別技術，蘋果也購買了一個致力於通過讀取人的面部表情來確定其情緒狀態的 AI 創業公司，目的都是為了新產品或新服務做打算。

當然，除了這些偏C端的應用，谷歌、微軟等還試圖通過API的形式將自己的人工智慧技術開源給開發者，亞馬遜推出Amazon ML的目的也是為客戶提供機器學習功能。只不過，美國人工智慧的耀眼之處仍在於機器人、無人駕駛，以及對農業、金融、醫療、零售等行業的改造。所不同的是，中國的互聯網公司把「人工智慧即服務」這個方向演繹的爐火純青。

按照高盛的說法，BAT及其他互聯網巨頭和數百家創業公司，在人工智慧細分市場及應用領域主要集中在基本服務、硬體產品、智能服務、技術能力等四個方面。

在基本服務和硬體產品方面，百度推出了「度秘」、百度無人車以及採用了人工智慧演算法的移動應用；阿里巴巴推出了阿里小蜜和一大批基於阿里服務的智能硬體產品；騰訊開放了QQ物聯和微信智能硬體平台，並憑藉中國第一個新聞報道機器人大秀了一把實力。一方面，這些成果和美國的競爭對手相比談不上太多優勢，很多創業者打造的機器人產品更是相形見絀，甚至有濫竽充數的嫌疑；另一方面，人工智慧和雲服務的結合成為中國互聯網巨頭們普遍選擇的策略，其火熱程度相比於谷歌、亞馬遜們有過之而無不及，這大概就是中國特色的新方向。

其中較為典型的動作是，今年11月底，百度高調推出了「天智」人工智慧平台。這也是百度繼「天算」、「天像」和「天工」三大智能平台後，所發布的第四大平台級解決方案，由感知平台、機器學習平台和深度學習平台三部分組成，目的在於圍繞人工智慧技術能力的開放和輸出。簡單來說，百度希望通過雲服務的形式將「百度大腦」開放給更多的合作夥伴，「天智」所涵蓋的圖像技術（文字識別和人臉識別）、語音技術（語音識別、語音合成和聲紋識別）和自然語言處理等技術，可以應用於智能客服、身份驗證、內容審核等場景，以雲服務的形式無疑更有助於這些場景的覆蓋。

無獨有偶，阿里雲在今年8月份推出了ET，為開發者提供一套綜合的人工智慧解決方案套件，包括視頻、圖像、語音識別技術等。網易雲在今年相繼上線了網易七魚和網易易盾，前者藉助人工智慧技術來解決廣為詬病的客服難題，後者結合深度學習、圖像識別、語義分析、語音識別、動作識別等人工智慧技術，解決了80%以上的人力投入，「機器審核+人工服務」逐漸成功UGC產品的主要形態，有傳聞稱2017年網易雲將上線更多人工智慧相關的服務。類似的還有圖譜科技、Udesk等創業類產品。

誠然，美國互聯網的天之驕子們把核心經歷放在了人工智慧技術的研發方面，並以此來提高自身的核心競爭力。而中國的互聯網巨頭已經開始把精力聚焦在人工智慧技術的輸出上，這本身雲計算的戰略需求不謀而合。值得一提的是，近幾年中國互聯網領域開始湧現出越來越多令人驚艷的公司，諸如大疆、極米等等，如果互聯網巨頭開放的人工智慧技術能夠幫助這些企業提升其技術能力，似乎是一種雙贏的結果。

結語

互聯網行業是一個勝者為王的時代，在人工智慧、雲計算等前沿科技的開疆擴土中，中國的互聯網公司已經從最初的觀望中過渡為參與者。且從科技發展的軌跡來看，所謂的技術門檻最終演變為商業的護城河，在人工智慧的應用方面，中國互聯網廠商和谷歌們的差異化布局，尤其是和雲服務的融合，或許正在製造彎道超車的窗口期。

Alter，互聯網觀察者，長期致力於對智能硬體、雲計算、VR等行業的觀察研究。公眾號：spnews