一圖看懂中國AI戰場局勢：只有百度和華為真的在做AI

https://www.toutiao.com/a6643767307745100296/

有哪一個TMT領域的企業，在過去的兩年間敢承認自己沒有研究、投資和佈局AI相關業務嗎？有哪一個對媒體話題哪怕保持最低限度關注的適齡工作者，沒聽說或思索過AI會取代自己的可能呢？

我們見慣了雲裡霧裡的“AI科普”，那些過於高屋建瓴的哲學討論和技術分析，往往讓我們在艱難閱讀間抗拒起了對AI發展的瞭解，覺得這遙不可及的東西和自己沒什麼關係。

更進一步的，則是模糊了我們對AI競賽的認知，很多人肯定都這樣想過：什麼AI？這不就是新一輪的變種O2O、團購、共享經濟、直播、網際網路金融……集體大賭博嗎？

然而AI競爭完全不同於上述的那些“賽道型熱潮”，這不是某類“to VC”的博傻式忽悠，也不是單純的“copy to China”式創新。 中國TMT企業對AI的擁抱，始於市場要素及環境對每個商業組織的挑戰——

1.紅利消失： 以往巨大的人口紅利和移動網際網路流量紅利，讓TMT企業只要簡單粗暴跑得快，就能夠成為天然的市場贏家。而如今中國消費網際網路日顯疲態，線上獲客已貴到令企業髮指，再沒有推廣一次叫車APP就讓全民用上二維碼支付的好日子可過。如何提高商業效率，已成為往日習慣於“邊發展邊解決問題”的中國創業者最焦慮之事。

2.用人成本提升： 過去極低的用人成本，讓勞動密集型企業引領改開機遇大潮。如今改開40年過去，伴隨著產業升級的，是適齡勞動人口數量的不斷下降，再加之年輕人越來越不願從事重複、單調的工作。而那些位於寫字樓中的企業主，也要為城市不斷提升的居住成本和生活成本買單，用人成本水漲船高。

3.網際網路以外的“傳統行業”亟待變革： 包括製造業等工業產業，一直以來被網際網路的“上半場”變革所遺忘，他們在網際網路企業暴食紅利的年代裡，只能成為新聞背景和網際網路新貴的廣告主。這倒不只是喜新厭舊，主要是此前的網際網路技術無法從根本上賦能傳統行業，頂多只能成為某種營銷渠道。可這些傳統行業從體量上和價值上依然是國計民生之根本，決定著一個經濟體的底色。

正因此，AI才不約而同地，成為了幾乎所有TMT從業者都無法忽略的發展途徑。因為無論是降低企業運營成本、提升商業效率，還是變革傳統企業（發展產業網際網路），AI幾乎是當前人類社會不二選的最優解決方案——

2013年，時任史丹佛大學教授的吳恩達等人發表論文，稱他們利用並不稀缺和昂貴的顯示卡晶片叢集，訓練電腦看一週YouTube視訊後，可以自主識別出“貓”這個物種。

自此，人類的AI之路終於走上了正途。 畢竟，如果人類特有的認知和思維方式是可以通過訓練傳授給電腦，並且電腦隨著訓練量的增加，還可以在圍棋這種複雜運算中打敗人類頂尖高手的話，那為什麼不能把商業組織的部分工作交給電腦呢？

這是幾乎所有TMT以及傳統行業企業主，所共同期待的黎明。

肉搏戰全景圖：四大豪門的鬥法

於是，我們看到了李彥宏坐著無人車跑上了北京五環；馬雲疾呼要三年砸下1000億，併成立了探索未來科技的“達摩院”；馬化騰在內部信中諄諄教誨：“過去，往往是‘應用需求找技術支援’。未來，我相信會有越來越多創新來自‘技術突破尋求產品落地’。”；華為輪值董事長徐直軍，則在2018年第四個季度直接丟擲了兩款AI晶片，從效能資料上已經全面領先國外競品……

我們更看到了從銀行、保險、汽車、家電、安防、零售、醫療，甚至於智慧手機這種在眼下來看都有點“傳統”意味的各類行業，都在全面擁抱AI。你開啟工資卡所在銀行的APP，一定會跳出“智慧投資顧問”的推薦；不少電商賣家已經使用AI客服與你溝通；新造車與自動駕駛發展程式堪稱轟轟烈烈；家裡越來越多的電器可以被你遠端控制、口令控制和程式設計控制；即便再不會拍照的直男，也可以輕鬆使用AI手機拍出讓女友滿意的照片……

如何更直觀地感受AI大潮在中國的發展情況？有哪些企業是出色的競爭者，巨頭們又如何嚴密佈局？

為了幫助讀者解答以上問題，虎嗅收集整理了包括德勤諮詢、光大證券等機構研報、各企業近期新聞報導等素材，繪製出一張能夠盡覽中國AI戰事的全景圖——

在這張圖中，我們將中國AI產業分為應用、技術、基礎這上中下三層，下一層是上一層的前提和保證，上一層是下一層的實踐和運用。 而在每一層中，又劃分為數個垂直領域，每個領域下是有代表性的企業。這些企業間，可能存在因AI而產生的投資與戰略合作關係，在圖中我們均以不同顏色進行了展示。

最顯眼的，無疑是圖中央那四家豪門，以及隨之發散出的大量同色線條，以及線條末端的同色企業圓圈。 那象徵著巨頭用金錢和技術打造的AI陣地：阿里系、百度系、華為系和騰訊系，就幾乎構成了當前中國AI勢力的主要力量。完全“獨立發展”，沒有與這四家豪門產生往來的企業少之又少——

圖中近65%的AI參戰方，都出自這四家豪門。而豪門之外的割據諸侯，只有京東、科大訊飛、商湯、好未來等企業，而且這些企業的優勢領域非常單一。

相比之下，僅百度系就已經佔據了圖中48個席位，佔比近四分之一；騰訊繫緊隨第二，共佔37席，達到了五分之一；阿里系佔16%；而華為系雖然只佔4%，但在產業鏈上中下層都有紮實佈局，依然是極為強勁的參戰方。

接下來，我們以分層的方式，詳細講解一下戰場全景。

AI應用層：八仙過海，各抱大腿

應用層，簡單來說，就是我們這些普通使用者最容易直觀感受到的具體AI產品。比如手機上的“AI鍵”、客廳中陪你聊天的“智慧音響”、能根據車流量動態調整的交通燈、可以在一定條件下實現自動駕駛的車輛等等。

雖然BAT在這一層佈局均非常廣泛，但在其中還是明顯能感受到“偏科”。

比如阿里最有優勢的AI領域為零售、金融和娛樂營銷，這明顯與集團主營業務有密切聯絡。 阿里無論是與銀泰、大潤發等傳統零售業態合作，還是扶持盒馬等新物種，都是希望證明淘寶天貓驗證過的線上電商模式，可以高效率賦能線下。而對娛樂營銷領域的AI投入，就如同當下大量短視訊、社交、直播應用可以無縫插入阿里媽媽和淘寶連結一般，更像是阿里對新流量的攫取嘗試。

而自從李彥宏在五環上的身影被外界廣泛記住後，百度與自動駕駛、新造車的關聯就成了牢固的標籤印象。 當然事實上這也的確是百度在AI應用層佔有絕對優勢的領域，無論是L4巴士的量產，還是對汽車製造商的大筆投入及合作規劃，都是近年百度在公眾面前亮相的重磅專案。此外，百度在家電、手機等領域也有著不錯的合作關係：李彥宏與餘承東的牽手，百度賦能海爾等家電企業，均產生了落地成果。

華為在應用層的優勢雖然主要集中在手機終端領域， 但華為和榮耀的巨大市場體量和増量優勢，已經讓業界充分相信，在“移動網際網路向AI網際網路轉移”的路徑中，華為已然佔據了普通消費者掌心的有利位置。

而騰訊除了像百度一樣樂於牽手車企之外，還將很多精力投向了教育領域。 這當然也存在著某種路徑依賴：微信和QQ就如同無限的年輕使用者池，足以為AI教育輸送大量低價優質的流量，而這些使用者在“鍍金”後，又可以進一步反哺騰訊的社交及其它増值服務。

實際上，在當前的AI應用層戰事中，我們可以清楚地發現一個規律：雖然看起來八仙過海，但實際上是“各抱大腿”。 阿里的零售金融優勢是對電商業務的抱大腿，騰訊的教育優勢是對社交業務的抱大腿，華為的終端優勢、京東的零售優勢、科大訊飛的教育優勢等，皆是如此。大部分企業還是延續自己原本的企業基因，再將其進行對應的AI化即可。

而百度卻是這一層的“異類”，幾乎是完全另闢蹊徑般，從一個搞搜尋引擎和資訊流推薦起家的基因中，誕生出了自動駕駛、新造車的果實。

為什麼會有這種局面出現？我們繼續往下一層去看，尋找答案。

AI技術層：氣宗與劍宗之別

在金庸小說《笑傲江湖》中，華山派分為兩支，一為劍宗，一為氣宗。顧名思義，劍宗即崇尚劍法招式為先，勤練劍術即可克敵制勝。而氣宗更強調“以氣御劍”，即先練好內力再學招式，方可磨刀不誤砍柴功。

劍宗易速成，氣宗需時間——“劍宗和氣宗的功夫各練十年，定是劍宗佔上風。各練二十年，各擅勝場，難分上下。二十年之後氣宗的功夫才漸漸越練越強。到得三十年時，劍宗的功夫便再也不能望氣宗的項背了。”

在AI技術層的戰事圖中，我們能夠清晰發現： 中國AI巨頭，從這一層中便分出了劍宗與氣宗。

比如阿里在技術層的優勢領域，為機器視覺。雖然在這一層阿里佔據了最多的7個席位，然而其中3個都屬於機器視覺領域（商湯、曠視、依圖）。而騰訊則攜小弟搜狗一道，佔據了機器翻譯領域的有利位置。

機器視覺與機器翻譯，都屬於“劍術”，其見效非常精準，速度也快。機器視覺能夠直接賦能人臉識別、安防等專案，更可以輔助阿里的“無人零售”構想。機器翻譯則可以直接用於騰訊系的社交產品上，更是騰訊在AI教育應用領域的天然搭檔。

那麼反過來看，百度和華為則屬於氣宗的代表。 雖然百度在技術層也有“地圖賦能自動駕駛”這種很直接的優勢領域，但更多優勢還歸屬於開放平臺(如Apollo)和作業系統(如DuerOS)。華為則將更多精力投入在開放平臺和物聯網領域。

這些技術領域的投入，直觀來看不是能夠直接產生某種應用成果的，更不能直接賦能自身優勢專案。 然而這種技術積累，能夠為其它企業或開發者，提供一整套成熟的AI解決方案，免去了很多“重複造輪子”之苦， 甚至於百度還提出了“30天快速完成交付”的概念，認為未來普通轎車升級為智慧汽車的過程，在Apollo平臺的幫助下只需30天。而華為最近主打的概念，也是“普惠AI”：讓AI走下神壇，真正成為基本生產力，讓每個行業都用得起，用得好。

李彥宏曾經說過“我們的競爭對手不收購技術公司，他們只為產品和使用者規模付費，不為技術付費，只有百度為技術付費”。這話雖然絕對了些，但意思表達很清晰， 劍宗更願意投資能夠直接賦能產品和聚攏商業流量的技術，而氣宗則更願意鑽研底層和普適性的技術， 還有比打造開放平臺和作業系統更合適的“修煉內功”嗎？

AI基礎層：誰是土豪，誰在搬磚？

進入到AI戰事的最底層，我們能夠瞬間感受到資本的力量。僅在晶片一個領域中，阿里就出手了寒武紀、深鑑、中天微、耐能四家主要玩家。而騰訊的錢更多砸在了大資料領域，麾下包括明略、碳雲、思派三家。

對於普通消費者來說，這些名字可能依然過於陌生。但普通人不陌生的是，你在國內一線城市的主要機場走一走，一定能夠看到阿里雲和騰訊雲的巨幅廣告海報。

實際上在2018年10月時，英國《每日電訊報》已經報導，在人工智慧和機器學習投資競賽中，中國最大的科技公司們已經超過了矽谷的科技巨頭——最大的八家美國和中國科技公司投入到AI領域的資金大約140億美元，而其中BAT就佔了128億美元，而騰訊一家就佔了105億美元（這其中包括海外投資）。

而有土豪，也有“搬磚的”，這倒不是說窮，而是相對來說更專注於自我研發和內部技術迭代。

比如在演算法領域，手握中國唯一自主智慧財產權的深度學習開源框架PaddlePaddle，在算力領域，擁有中國最大也是最成熟的AI開放神經網路百度大腦。百度雖然沒有阿里雲那樣高的市場佔有率，也沒有晶片領域的巨資投入，卻事實上壟斷了基礎層的另兩大核心領域。

華為更是秉持“沒有做出來的事情是不能說的”的理念，在去年10月份時，直接丟擲效能優於國外競品的AI晶片昇騰。再加上之前早就被業界熟悉的，並應用在華為旗下手機終端上的麒麟晶片，華為已經成為國內當仁不讓的AI晶片大佬。

阿里的期待，是將買來的技術消化成熟後，再向下游推廣。而百度華為的理念，則是自主打造最核心的底層技術。這不同的AI基礎層路徑，事實上也是在以上各層中，各家企業不同表現的根本原因。

總體而言，中國企業在AI基礎層的表現都還有待提升。目前NVIDIA、intel、高通等國際巨頭依然牢牢把控著以晶片領域為代表的絕大部分市場份額。

而中國企業的優勢則是資料，據IDC估算，全球資料總量預計2020年將達到44ZB，中國的資料量將佔全球資料總量的18%。這樣的巨量資料能夠為中國科技巨頭餵食足夠的料，進而提升演算法、模型和產品的準確度。

“All in AI”和“AI in All”

2017年時，百度和騰訊分別在自家主辦的兩場會議上，各自提出了“All in AI”和“AI in All”的概念。在那個時點上，很多人覺得百度這個提法，多少有點破釜沉舟的悲壯，還有些雞血感。相比之下，騰訊的提法就顯得比較舉重若輕，分寸得體。

近兩年過去後，結合當下AI戰事全景圖，在2019年初我們再回望這兩條路線時，的確感受到了目標和結果的一致性——在中國四大科技巨頭企業中，真正去研究、投入、發展AI產業的，並且在各個層次都有著紮實成果的，幾乎只有百度一家。華為雖然在各層都有自己的突出領域，工作也非常紮實，但奈何起步較晚，涉及領域也比較有限，想在AI領域和百度全面交火還需要時間。

（CB Insights：百度的AI戰略早於谷歌、阿里和騰訊）

至於“劍宗”阿里和騰訊，則完全執行了用AI強化自身固有優勢領域的打法。 AI之於這兩家巨頭，首要價值是優化自身和夥伴的商業效率，並進而攫取更多流量，鞏固傳統優勢領域。

打個比方，如果說百度是希望通過研究做麵包，成為最好的小麥種植者、麵粉加工者和麵包烘焙者，並在這個過程中與種子商、化肥商、建築商、零售商結成戰略同盟。那麼阿里和騰訊則更希望買到適合自己口味的麵包成品，並迅速改善各自的電商效率與社交效率，之後再進一步考慮如何賦能同一業態的其它企業。

當然，百度也不算是完全脫離傳統優勢投奔AI。 畢竟自從2000年做搜尋引擎起家時，在掌握與人密切相關的資料演算法領域，以及通過自然語言處理技術理解使用者需求和網頁內容等方面，本就是百度的份內工作。正如谷歌成為美國網際網路巨頭中第一個撬動AI價值者，AI或許天然不是搜尋，但搜尋巨頭天然具備AI基因。

不過，百度和華為的“氣宗”路線也並非一定是最優選擇，起碼當下對於百度是比較“吃虧”的。因為其技術大多to B，除了小度音響和自動駕駛汽車外，普通消費者很難感知到百度的AI價值。華為的普惠AI概念在推廣中也需要更多的轉述和證言。而阿里運用自身的零售渠道優勢，將天貓系列智慧硬體的銷量推到全國前列，騰訊所投的VIPKID、優必選等企業都有良好的C端認知和媒體曝光。

總之，AI是網際網路下半場的黎明，而目前路線和局面已然清晰，就看各路巨頭如何廝殺到底，將自己的優勢保持到曙光來臨的那一刻吧。

來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2375066/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。