中国人工智能商业生态图谱

吴洁

目前，业内普遍认为，人工智能在短期内很难看到盈利，需要所有具备实力的企业共同去展开投入才能逐渐砸出市场前景，不过，有一点可以明确，如果BAT这样的平台型企业不参与，中国的人工智能将很难刺激出产业规模。

2016年横扫全球围棋九段高手的AlphaGo，把人类带入了对于未来智能生活的无限向往和迷茫中。而两次围棋决胜之后，谷歌所研发的AlphaGo俨然成为人工智能的代名词。

但人工智能的世界里，远非只有谷歌一家。目光回转国内，中国的人工智能或可与之一战，中国互联网的标杆企业BAT已经全体出动，并且决心死磕到底。

百度 AI大冒险

过去的几年，百度创始人李彦宏曾在公开场合反复强调，互联网即将迎来发展的下一幕，而推动其发展的核心动力，不是大数据，也不是云计算，而是人工智能。

这句话并不只是一句口号。对于百度来说，人工智能正是其向上突破的关键机会。

从2013年1月李彦宏提出设立深度学习研究院、4月设立硅谷人工智能實验室以来，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向。2013年到2017年，这五年间，百度路线明晰，一方面是加大基础技术研发，另一方面则是加快产品商业化落地。

目前，百度研究院有三大实验室，分别是北美硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室和北京大数据实验室，已在图像识别、图像搜索、语音识别、自然语言处理、智能语义、机器翻译和精准广告等方面取得了显著进展，获得超过500项国际专利，其中包括超过270项的神经语言程序学领域专利和超过120项的深度学习专利。2016年2月，《麻省理工评论》将语音接口列为2016年十大突破技术，百度硅谷人工智能实验室最新的研究成果——新一代深度语音识别系统Deep Speech2位列其中;6月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50家公司”，百度成功入选;11月，百度大脑入选15项世界互联网领先科技成果，百度无人车首次驶上城市开放道路。可以说，百度在基础技术的研发上已经稳稳地走在了行业前端。

不过，在百度总裁张亚勤看来，虽然目前的人工智能项目大多强调数据的积累以及算法的创新，但是未来却是应用场景的争夺。“做AI是个系统工程，包括数据、模型和解决方案，发展需要一个过程。未来AI行业的发展10%在于算法，20%在于技术，70%在于应用场景和落地过程。”

而百度显然已经开始这一落地过程的布局。

4月28日，百度和小鱼在家联合召开新品发布会，正式发布搭载百度DuerOS的新款视频通话机器人“分身鱼”。该产品是一款家用陪伴型机器人，可以实现10米内自由通话，帮助用户解决家人异地沟通等问题。

DuerOS是百度度秘研发的一款人工智能操作系统，前身是百度的语音智能机器人度秘。百度DuerOS的核心目标聚焦在通过各种合作，增加自己的落地场景，与小鱼在家的合作正是其落地场景之一。毋庸置疑的是，目前DuerOS在百度内部的战略布局中已经获得了相当高的地位。今年2月，百度集团总裁兼首席运营官陆奇宣布将原度秘团队升级为度秘事业部，直接向其本人汇报，以加速人工智能布局及其产品化和市场化。

此前，百度的人工智能研发一直被认为“不接地气”——拥有众多实验室阶段的产品，但缺乏合适的商业化设想。之后，DuerOS被认为是能帮助百度打开人工智能领域商业局面的重要作品。截至目前，DuerOS已经与海尔、美的、联想等家电、硬件厂商合作，让DuerOS应用到更多场景上。

而百度另外一个让人不得不重视的人工智能商业化布局则是无人驾驶。4月19日，百度公布了“Apollo（阿波罗）”计划。

百度无人驾驶项目在极短的时间里实现了从0到1的突破：2014年启动，2015年上路测试，2016年获得美国加州政府颁发的全球第15张无人车上路测试牌照，短短三年时间里，百度无人驾驶的多项指标已经赶上谷歌，甚至在某些方面实现超越。

按照2015年百度曾披露过的规划，无人驾驶汽车将实现三年商用，五年量产，这意味着留给百度的时间已经非常紧迫。为此，百度改变了过去的思路，先发制人，主动将自己所累积下来的无人驾驶技术对外开放，让一直处于实验室里的技术走进现实世界，这就是“阿波罗”计划的核心内容。

根据陆奇的介绍，“阿波罗”计划的开放内容包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分。百度将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并且提供完整的开发测试工具。

“阿波罗”计划无疑是百度扭转当下局面的一着险棋。虽然谷歌、Uber以及一众汽车厂商都在无人驾驶领域投入重金，但目前为止尚未有任何一家企业愿意将无人驾驶技术对外开放。一旦将车企拉拢到这个平台上，“阿波罗”计划有望成为下一个安卓，成为未来所有车辆的底层技术供应商。

当然，百度人工智能技术落地，绝不仅仅只是DuerOS和无人驾驶，如今百度的人工智能技术在机器人、O2O、金融科技、医疗等多个领域都取得了一定进展，这些技术优势正在转化成为商业潜力。

阿里 迷恋“技术输出”

作为全球最大的电商平台，在阿里的战略体系之中，云计算一直都是电商、物联网的核心驱动力。依托阿里云和电商大数据，近年来，阿里巴巴开始发力人工智能领域。

从2015年开始，阿里发布的首个可视化人工智能平台DTPAI，集成了阿里核心算法库，包括特征工程、大规模机器学习、深度学习等。在此基础上，阿里推出了人工智能客服“小蜜”以及基于神经网络、社会计算、情绪感知等原理工作的智能程序小“Ai”。

2015年6月，阿里向软银旗下的机器人公司SBRH战略注资145亿日元。相比于机器人制造，阿里的优势在云计算和大数据领域，这也将成为阿里在机器制造领域的差异化竞争壁垒。

而通过投资SBRH，阿里得以迈入机器人产业的门槛，并在机器视觉、语音解析、家庭智能控制、智能网络安全等方面与SBRH建立研究合作和沟通机制，帮助其在智能家居方面基础技术的积累和扩展。

如果说这些都还只是基于阿里电商领域提升服务体系的小试牛刀的话，那么今年3月29日在云栖大会·深圳峰会上正式登场亮相的ET医疗大脑、ET工业大脑，可以说是阿里对人工智能布局的一次加速。

据了解，ET医疗大脑、ET工业大脑均围绕人工智能展开。其中，ET医疗大脑通过大量的医学数据和深度学习技术来训练机器，从而使得机器在疾病诊断方面的准确率大幅提升;而ET工业大脑则让工业生产线上庞大的钢铁躯体拥有了更加智能的大脑，能够帮助中国制造业显著提升良品率。

目前，ET医疗大脑已具备多项医疗能力，可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。而ET工业大脑也正在马不停蹄地参与到新能源、化工、环保、汽车、轻工业、重工业等不同制造领域的改造当中。包括徐工集团、中策橡胶、吉利等制造领域的标杆企业，也都在积极引入ET工业大脑。

阿里云总裁胡晓明表示，ET进入医疗和制造领域，是为了让人工智能这门复杂而前沿的科学变得更加通用，为“万物智能”提供基础设施和智能引擎。而这也是阿里巴巴创始人马云此前宣布正在启动的一项代号为“NASA”计划的一部分。

此前曾有媒体分析，阿里推出“NASA”计划的真实意图，是希望撕掉身上的“电商”标签，成为企业市场的“智能”巨匠。其背后更深层次的原因在于，阿里正在力图通过“NASA”计划提前布局，以更好地迎接10年、20年之后人工智能时代的来临。

据介绍，未来20年，阿里云将通过“NASA”计划储备包括机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别等在内的核心科技，并且通过组建崭新的团队，建立新的机制和方法，来解决未来可能会遇到的困难与问题。而作为这些核心技术应用的两个领域，ET医疗大脑、ET工业大脑的研究成果将通过阿里云对外输出，成为各个行业的技术后盾。

腾讯 战略性“占坑”

与百度、阿里相比，腾讯在人工智能的布局相对较晚，但腾讯在大数据和用户行为积累上，拥有雄厚基础。此外，通过在全球范围内，针对人工智能公司大规模的收购和投资，腾讯的人工智能实力也在持续提升。

“人工智能的竞争核心是数据，最终谁的数据最多，谁的场景最丰富，谁就拥有更强的竞争力。”在去年9月腾讯合作伙伴大会上，腾讯毫不避讳地强调自身在大数据上的优势，凭借来自QQ、微信、美团、滴滴、京东、58同城共享的大数据，腾讯悄然无声地占据了人工智能时代的重要基础命脉，并高调发动进攻。

继今年1月推出FPGA云服务器后，3月28日，腾讯云正式发布旗下深度学习平台DI-X，平台集数据开发、训练、预测和部署于一体，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等领域。

与其他两大巨头一样，发力行业应用与服务场景，是腾讯切入人工智能领域的重要思路。目前，腾讯正在研发人工智能应用中的四个方向：内容、社交、游戏和云服务。据悉，腾讯有100多种产品使用人工智能技术，包括微信、QQ、天天快报等。

可见，腾讯的人工智能布局更多的仍是基于自身的业务驱动。这种做法在一定程度上避免了漫无目的研究和不必要的失败，但其技术与产品也难以实现较大程度的创新和突破。不过，除了提升自身基础研究的实力，腾讯也在通过对优秀人工智能公司的收购和合作，弥补短板。

2014年以来，腾讯先后投资了面向所有个人的云计算服务商ScaledInference;定位于生命大数据、互联网和人工智能创建的数字生命生态系统研究的iCarbonX公司;医疗健康数据收集和分析服务提供商CloudMedX;台湾数据公司Diffbot;开源公司Skymind;云计算服务商ScaledInference;搜索和输入法的产品公司搜狗，等等。只是，在对外收购方面，腾讯动作显得略为频繁，且领域较广，多位业内人士评价其战略性“占坑”。

4月2日，在2017中国IT领袖峰会上，BAT三巨头罕见同台，共话人工智能。马化腾坦承，在人工智能方向，腾讯相比百度还是落后，但目前腾讯的各个事业部内部，都已有相关的研究和发展。

而騰讯也试图加速这一发展。3月22日，百度“失去”了首席科学家吴恩达，而一向低调的腾讯却在第二天迎来了AI科学家、原百度大数据实验室负责人张潼。他将带领由50余名AI科学家、200多位AI应用工程师组成的腾讯AI Lab，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习四个垂直领域进行人工智能研究。

不管前景如何，曾经低调的腾讯，已经准备好要踏入人工智能的深水区。

要领头羊，更要羊群

除了以BAT为代表的核心势力，近几年来国内也涌现出了一大批极具发展前景和投资价值的人工智能企业。他们都不约而同地选择了在各个垂直领域开拓自己的疆土。

如科大讯飞，选择在语音识别这一单点领域进行突破，并围绕于此建立基于语音系统的通用解决方案平台，分别在智能家居、行业安全、教育考试、智能硬件语音识别等领域实现解决方案的落地。

而在目前的国内语音识别市场上，科大讯飞研发的语音合成产品的市场份额达到70%以上，在电信、金融、电力、社保等主流行业的份额更达80%以上，开发伙伴超过10000家，以讯飞为核心的中文语音产业链已初具规模。

与BAT为代表的大而全生态构筑不同，科大讯飞依托市场份额的绝对占有率和构筑多年的技术门槛形成了他们在语音识别解决方案领域独特的市场竞争力，这也为国内其他初创型人工智能企业的未来发展提供了良好的借鉴。

据统计，在2010年前，中国从事人工智能技术及服务的企业不到20家。到2016年，中国的人工智能企业有709家，涉及交通、制造、金融、医疗、教育、旅游、娱乐等多个领域。业内人士分析，这样迅速增长的趋势，在近期的未来并不会减弱，还极有可能持续加速。

“新经济100人”创始人兼CEO李志刚表示：“没有海量大数据，人工智能就是扯淡。”在他看来，目前大数据主要掌握在少量巨头和政府职能部门手中。同时，作为大数据前提的“云计算”刚刚起步。“没有云计算就没有大数据，没有大数据，人工智能无从谈起。”

因此，合理利用并优化开源算法，寻找到匹配市场需求的应用场景，对其进行商业化创新，就成为小团队在人工智能领域获得一席之地并不断壮大的最有效途径。显然，众多的创业公司同科大讯飞一样都不约而同地选择了这样一条途径。如专注于安防的商汤科技和Face++，潜心于中文语音搜索的出门问问，一心只做语音识别的云知声，还有致力于消费级视频识别技术的Video++等，就连今日头条也在探索开发使用人工智能技术向用户智能推送个性化新闻内容。

不过值得注意的是，业内普遍认为，目前，人工智能在短期内很难看到盈利，需要所有具备实力的企业共同去展开投入才能逐渐砸出市场前景。

不过，可以明确的一点是，如果BAT这样的平台型企业不参与，中国的人工智能将很难刺激出产业规模。大企业的参加，能把市场风险摊薄，也能够推动产品和业务优化，而初创型企业的进入，能够加速细分领域产品的落地，从而带动产业链前进。人工智能从远景来看，不能期望一两家公司打通上下游，它依赖更多企业的共同创新。

开放趋势之下，人工智能注定不是一场巨头间的争夺。它的发展需要领头羊，更要羊群。