AI 不再高大上

進入到 2020 年，AI 在行業中的發展已經超脫了單純技術創新和突破的範疇，而是走向產品和產業融合，並由此體現出商業回報價值。由此，AI 的商業化落地，越來越成為衡量一家科技巨頭在技術戰略、產品規劃、生態構建等方面綜合實力的關鍵指標。

圖自 lifelearners

在這一大背景下，《哈佛商業評論》中文版近日在其《人工智慧專項調研報告》（後文簡稱《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 本身的技術進展和開源生態，還是 AI 在具體產品上的應用來看，Google 都是 AI 領域獨一無二的巨擘，也是龍頭老大。

體現在產品上，Google 的 AI 覆蓋了作業系統、應用 App，AI 晶片等多個方面；實際上，Google AI 的佈局可以說是非常全面，涵蓋了底層硬體+作業系統+核心演算法+上層應用，而且在自動駕駛、醫療、企業服務等領域都有落地，在開發者生態方面也是首屈一指——Google AI 位居第一，可以說是實至名歸。

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

與蘋果相比，微軟的 AI 可以說是以 Azure 雲端計算為載體，構建出了一個全棧式的 AI 佈局，正如《報告》所言，微軟的 AI 更像是一個 AI 基礎設施及生態系統；其在技術層面與 Google 有某種相通之處，但在具體的應用場景中，微軟瞄準了企業數字化轉型的重大機遇，面向 B 端推出了 “混合雲” 和 “智慧雲” 的完整解決方案，包括公有云 Azure、混合雲 Azure Stack、物聯網 Azure IoT 和 Azure Sphere。

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

圖自哈佛商業評論

在 Google、蘋果和微軟之後，排名第四的是中國網際網路公司——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 領域的投入最早，佈局全面，成果覆蓋了軟硬體和演算法等多個層面，與 Google 有某種相通之處，是典型的平臺型 AI 企業。

而在 AI 落地層面，百度藉助了中國智慧產業化的大趨勢，透過雲端計算將 AI 應用在金融、客服、城市、醫療、自動駕駛等領域。

除去四者之外，亞馬遜也成功入選全球 AI 五強，這並不難令人理解。

亞馬遜是全球最大的雲端計算廠商，佔據全球雲端計算市場 40% 的市場份額，也是最早洞見雲端計算未來發展趨勢的廠商，2006 年就推出了雲服務功能。因此，亞馬遜在 AI 方面的佈局主要面向企業。

但同時，基於在智慧音響和人工智慧助手 Alexa 的產品結合，亞馬遜也成功實現了 AI 面向消費者的商業化，並且打造了一個龐大的消費硬體接入平臺和語音技能開發平臺，這也是亞馬遜在近兩年的 CES 上大放異彩的原因。

在基礎技術上，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，是因為它們引領了這一波 AI 技術在全球範圍內的商業落地、發展和變革，這種變革主要分為三個層次：

• 第一層是企業變革，當人工智慧技術參與企業管理流程與生產流程，企業數字化趨勢日益明顯，部分企業已實現了較為成熟的智慧化應用；

• 第二層是行業變革，人工智慧技術帶來的變革引發傳統產業鏈上下游關係的根本性改變；

• 第三層是人力變革，人工智慧等新技術的應用將提升資訊利用效率，把人類從簡單重複的崗位中解放出來，聚焦更多具有創意性的工作。

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

從入選五強的企業可以觀察到，儘管中國已經在 AI 領域有了巨大進展，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，中美兩國是人工智慧的全球兩級，兩國的人工智慧龍頭企業在人工智慧的能力部署上均位於全球前列，但具體到基礎技術能力有所不同。最大的不同是，中國公司在基礎技術的研究開發能力上，整體不如美國。

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

• 一是透過開放平臺來控制入口。利用自身技術和資源優勢建設基礎平臺，和中小型企業達到共贏的效果，後者為前者的生態繁榮添磚加瓦，前者為後者節省基礎技術上的投入，專注做應用。

• 二是公司基因決定 AI 發展方向。Google 具備更為全面的技術優勢，主打通用化，適配全行業；亞馬遜圍繞電商 + 雲緊緊圍繞產品化思維；Facebook 成長於開放的新一代網際網路環境中，AI 路徑是開放、開源，一直堅持對外開源研究程式碼、資料集和工具；百度則是基於自身的技術積累和中國在產品應用生態的優勢，在開放開源方面也頗有作為；蘋果自身的商業模式是 “軟+硬” 的相對封閉體系，AI 路徑既圍繞產品化，也相對封閉。

進入到 2020 年，商業化落地更加成為 AI 發展的核心關鍵詞。一位來自中國某大型平臺公司的技術高層管理人員在結合搜採訪時表示，2019 年，所有公司對於 AI 的關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突破，“說的都是更快更強更好用的話，但核心技術和前兩年基本一致。”

這並不令人感到意外，畢竟無論技術本身如何發展，最終也是要為社會和人來服務的，而其中的核心手段莫過於商業化。

AI 的未來發展方向和落地場景

不過，在強調 AI 商業化的同時，並不意味著 AI 技術不會繼續向前發展了；在《報告》中也談到了人工智慧技術的幾個未來發展方向，舉例來看：

• 有研究機構認為，人工智慧將從感知智慧的 1.0 時代向認知智慧的 2.0 時代演進，如何保持大資料智慧優勢的同時，賦予機器常識和因果邏輯推理能力，實現認知智慧。

• 計算儲存一體化的趨勢有望突破 AI 算力瓶頸，使用 AI 技術保護資料隱私正在成為新的技術熱點。

• IBM 的預判是，人工智慧的理解能力提高，又將擴大應用範圍。明年,更多人工智慧系統會開始依賴集學習能力和邏輯性於一身的 “神經符號 (neuro-symbolic) ” 技術。

另外不可忽視的是 5G 對 AI 發展的影響——5G 不僅能夠促成人工智慧技術往前一步，也能夠為它的商業化更深一步的積極變數。

按照《報告》說法，5G 本質是更強的資料傳輸能力，IoT 裝置也會採集更多資料，藉助於 5G 傳輸到邊緣側和雲端供 AI 學習，AI 將擁有更多原材料，即“資料”。而隨著 2020 年 5G 的全面商用，將會進一步加速 AI 的發展。

同時，5G 具有低延時、高頻寬和大容量三大特性，給智慧家居、自動駕駛、可穿戴、VR/AR 等 AI 強相關的應用創造了網路條件，將給 AI 創造更多落地場景。邊緣計算、雲端協同和分散式計算會具備更好的網路基礎，給 AI 創造完善的底層計算基礎。

另外，《報告》在調研後認為，下一個階段中人工智慧的最具潛力的落地場景有三個，分別是醫療、手機和網際網路，因為這三個場景天然具備資料屬性，是人工智慧首先落地的最佳行業之一。

除此之外，金融證券、工業、消費和政府行業，也是目前巨頭開發較多，落地前景可期的領域。這些行業的共同特點有三：一是資料基礎良好；二是需求旺盛，技術可複製能力強；三是較為容易找到可落地的豐富場景。

總體而言，AI 商業化落地還有很大的可擴充空間。

2020 年，AI 如何實現商業化落地，已經不僅僅是巨頭們要考慮的問題，同時也是一大波 AI 創業公司所面臨的生死攸關的問題——但在雷鋒網看來，對於 AI 本身而言，它畢竟更加深入到人們的生活場景和社會發展的行業場景中區，從而不再顯得那麼高大上，越來越成為社會生活的一部分。

畢竟，技術永遠是為人服務的。