人工智能版“权力的游戏”IBAT谁更有野心?

发布时间:2018-06-22 01:30:47

人工智能版“权力的游戏”IBAT谁更有野心?

  某天,笔者接到一个电话,一个亲切悦耳的女声说:“先生您好,请问您对网络推广感兴趣吗?”

  她的普通话实在太标准了,标准得我忍不住揶揄道:“声音这么好听,请问你是人工智能吗?”

  没想到,电话那头顿了下,接着问:“那您对网络推广有什么问题呢,我来解释下。”

  这不是科幻小说,不发生在遥远的未来,这是我上个月真实的经历,而且一连几次。

  在今日头条和腾讯公关大战的5-6月,几乎所有人的目光都集中在娱乐、流量和时间的拉锯战。没有人意识到,这个时代的王者腾讯无论有没有梦想,在未来风口的人工智能领域,似乎都可以说是缺乏储备和建树,他今天的优势有多大,人工智能时代的窘迫就多严重。

  与此同时,各家大公司就像约好了一样,密集行动,围绕人工智能频繁“秀肌肉”。

  5月7日,微软在build开发者大会上发布基于物联网的AI传感器系统,以及嵌入各个软件套件中的人工智能,微软cortana和亚马逊alexa两大语音助手正式整合。

  5月9日,谷歌在I/O大会上发布了为机器学习定制的芯片TPU、结合了人工智能的安卓p系统、检测视网膜预测心血管疾病的医疗AI产品。充满戏剧性的是,这家公司的语音助手自己打电话订餐,接电话的店员居然没有听出,线日,科大讯飞在深圳发布了AI UI3.0开放平台和iFLYOS智能硬件集成方案,向开发者们释放出了机器人、车载、客服、家居等领域的100多项能力,推出智能家居的入口终端魔飞音箱。6月14日,他们的AI大学未来课栈在成都开幕,中科院上海微系统专家张晓林、开放平台总经理赵艳军等现场分享计算机视觉和NLP等I技术。

  5月23日,腾讯推出超级大脑,围绕人联网、物联网、智联网展开,对零售、医疗、金融进行升级。30日又向外界展现了最新成果siren数字虚拟人。

  5月23日,阿里展示了最新成果AI收银员,一次性咖啡点单30杯,满足不同要求只要49秒,果断碾压人工咖啡师。6月8日,他们推出阿里云et农业大脑,宣布人工智能被应用于生猪养殖、苹果及甜瓜种植,人工智能云养猪时代正式开始。

  5月26日,百度李教主在2018数博会上逼格满满地提出了人工智能四大原则,同时推出基于人工智能的简单搜索。想必这也是对陆奇离去、外界质疑的正面回应。6月11日,他们推出小度音箱,以低价策略入侵智能家居市场。

  暗战已经开始,多个领域多条战线,眼花缭乱的炫技让人应接不暇。但是毫无疑问,这场战争正在白热化,兵锋指向了未来。

  在自媒体领域,大多数的讨论都显得大而化之:人工智能会不会取代人?人工智能导致失业怎么办?人工智能有什么黑科技?国家有什么大战略?

  毕竟,人工智能不是头腾大战那样“性感”的领域,可以转手写出波浪壮阔、扣人心弦的文字。对于自媒体大咖们来说,第一个问题是“认知屏障”,人工智能作为选题似乎是抽象晦涩、不接地气的,真的需要沉下心来去“硬啃”。

  “此人工智能非彼人工智能”,这是当前的现状。人工智能是一个非常笼统的大概念,你会看到很多公司都在说做人工智能,但做的却是完全不同的事情,他们所谓的人工智能、完全沿着不同的逻辑展开。

  抢占未来,第一步是抢占认知。抢占认知,第一步是厘清概念。人工智能现在分明是概念都混沌不清。

  1、运算智能,就是人工智能最底层最基础的算力问题。阿尔法狗一个晚上可以跟自己下100万盘棋,这就叫运算智能。

  2、感知智能,就是人工智能怎么获得外界信息的问题。锤子发布会上,老罗今天讲一段话,讯飞立刻给他识别成文字,你在摄像头下走一遭,商汤立刻给你人脸识别。

  3、认知智能,人工智能不仅要能识别信息,还得理解、思考和处理信息,你和叮咚音箱讲句话,他能“听得懂”,无人汽车跑在路上,可以自主分析前方路况。

  4、运动智能,前三个都具备了,下面就可以“无人”和“自动”了,各种机器人、无人设备应运而生。

  基础级应用,也就是人工智能的基础设施,各种算法、识别、大数据、云计算等等。

  行业级应用,政府领域、行业领域的解决方案们,基本都是“一户一案”,比如政府领域的城市大脑,行业领域的智能安防、交通、医疗等等。

  大众消费级应用,人工智能进入寻常百姓家,比如智能推荐、语音输入、机器人、智能音箱、无人车等等。

  有趣的是,不同领域的人工智能,呈现出完全不同的倾向:有的拟人,越来越像人,语气表情惟妙惟肖;有的助人,给各种产品“赋能”使之智能,内容消费的智能推荐,智能家居、安防等等都是这样;有的则强调无人,全方面取代人力岗位,比如无人汽车、无人收银员。

  四大类型、三大应用、三个倾向,人工智能给人的感觉就是全面开花、一团乱麻。大公司们则是“硬着头皮一起上,你做什么我也做”。

  互联网的发展是一波又一波的浪潮,每一波浪潮都产生超级大公司,这些大公司的成功在于卡位,他们占领了互联网浪潮的的“核心要冲”:

  移动互联网进一步开始连接“线下本地”,美团、滴滴起来了。信息进一步爆炸和碎片,智能筛选的头条起来了。

  每一波浪潮的“卡位”都诞生了新的大公司,但几乎没有哪个大公司同时卡住几波浪潮,毕竟每个公司都有其“基因的局限”。

  商业的历史,基本就是一次次“换卷考试”。第一次考试,a君特别聪明努力,拿到了99分,得到了一笔丰厚的奖学金。

  过了段时间,第二次考试来了,但是考的内容完全变了,适应新考题的b、c君开始迎头赶上。那么问题来了,a君从没学过新考卷的内容,要不要从头开始从0到1学一遍?

  这时候,a君觉得我的奖学金已经够了,考来考去不就为了奖学金嘛,不如去买房置业过过小资生活。a君哪里想到,他就这样悄悄落伍了,因为后面还会有第三、四、五……次考试。

  这里的a君可以类比很多,互联网公司中的新浪、百度,商帮中的徽商、晋商,城市中的上海,国家中的欧洲。

  每一波浪潮的卡位,都因为出现了一个“杀手级”应用,软件时代的win95,智能机时代的苹果手机,移动互联网大发展时期的微信。不同浪潮中出现的公司,又会有上下游之分,利润水平和行业控制能力完全不同。

  互联网的核心是连接,所以浪潮的发生顺序一定是:连接靠什么(基础设施软硬件)、连接什么(信息、人、钱、本地服务)、怎么连接(门户、搜索、社交、智能推荐)。

  1、人工智能的发展会经历多波浪潮,每一波浪潮的“卡位”,都会催生新的超级公司。然而几乎没有哪个公司可以同时拿下多波浪潮。

  3、浪潮之间有上下游的关系,其控制力和利润水平完全不同,人工智能赋能的公司,终将代表新的商业逻辑,降维打击洗劫今的一切。

  互联网时代的核心,是把握信息流、人流、资金流,三个流催生了百度、腾讯、阿里。

  移动互联网时代的核心,是在“三流”基础上,加上了信息碎片化和solomo(社交、位置、移动)的元素。

  信息流,进化成了智能筛选信息流,催生了头条。人流,进一步结成了关系链,巩固了腾讯帝国。资金流,从线上电商向线下服务延伸,美团、滴滴起来了。

  不过这样就很坑爹了,你说IBAT谁的算法更好?谁的数据更丰富?谁的科学家更牛逼?这统统都不可量化。无怪乎今天的人工智能发布会都是在“炫技”,量上的东西难分高下,只有造新闻博眼球了。

  换一个思路,这些公司的“基因”如何呢,他们的重心、制度和文化更适合做什么呢?

  整个互联网时代,“偏安一隅”的科大讯飞都是被主流媒体忽略的存在,人们对讯飞的印象主要集中在“语音”、“政府关系”、“科大”上,于是就有了一个刻板印象:讯飞是一家有很多科学家、专门往政府口跑大单、做人机语音对话的公司。

  而讯飞第一次在c端大众视野的强传播,居然是因为老罗的锤子发布会,这是很有意味的一件事。

  到了人工智能时代,讯飞显然不再满足于做幕后和做配角,刘庆峰和胡郁终于等来了千载难逢的窗口,实验室里的各种黑科技终于有了施展拳脚的机会。

  有人检测到17年讯飞利润水平的波动,因而议论纷纷,对此讯飞淡淡解释:那是因为我们一下子多雇了几千人。至于几千人是要干什么,不言自明,低调了那么久,大仗要开始了。

  第一是背靠中科大,技术长期积累,人工智能实验室里积累了很多黑科技,在最基础的科技领域走在了前面。

  第二是人机对话领域长期深耕,特别是语音领域。无论语音识别还是语义分析,人工智能要听懂汉语,甚至广东话和上海话,这要求的是语料数据和交互数据的极大丰富,这些都是竞争对手短期内不可能追上的。过去一年,讯飞又在tts语音合成技术领域取得重要突破,合成的语音可以以假乱真模拟人的语气。从某种意义上说,讯飞对语音已经近乎垄断,其他大公司在这个领域的突进很容易变成“重复发明轮子”。

  第三是开放平台,对智能硬件、终端的广泛支持,与bat相比他们无疑更加谦逊,直接的结果是140家机器人公司,超过九成都使用了讯飞的技术,讯飞AI大学成了黄埔军校,“未来课栈”等AI课程体系半年多吸引了20多万人入学。

  第四是资源整合能力。一方面是和其他人工智能企业的协同,比如讯飞推出的能力星云计划,已经整合了商汤的人脸活体检测能力、合合的多语言证件识别能力、小牛的小语种机器翻译等,不断地丰富AI产品线。另一方面是政府关系,合肥特有的氛围使讯飞在跑大单上特别“有感觉”。

  第一是2c基因的缺失,他们更擅长走上层路线,而对市场和用户的基础需求不够敏感,这从经营财报的收入结构中可以看出,讯飞并不善于向市场讲故事,结果可能是酒香也怕巷子深,对外发布很容易变成高大上的政府工作报告,效果可能不及老罗的一次戏剧性露出。

  第二是公司本身的路径依赖,习惯了谈大单、做大项目的商业化方式,使得从外界看来总觉得这是一家慢公司,而面向由80后90 后组成的新兴市场,这家公司的野心还不够明显。

  作为bat中第一家allin人工智能的公司,百度充分享受了人工智能的“概念红利”。在移动互联网基础应用和o2o接连惨败之后,百度引入神兵天降的陆奇,在一系列大手笔的推进和收购之后,其市值也一度逼近1000亿美金。

  可惜好景不长,陆奇的离去给百度的人工智能前景蒙上了阴影,甚至有人认为,这是人工智能最终不敌大搜索现金流的象征。

  外界对百度的印象一直是“技术”、“高冷”、“急功近利”,因而具备招黑体质,以至陆奇的出现让世人耳目一新。

  这场战争中,百度瞄准的靶心似乎是“自动驾驶”,基于阿波罗系统的无人车据说已经研发成熟、可以量产。

  第一是算法领域的长期积累,百度毕竟是做搜索出身,积累了大量精通算法的精英。

  第二是用户信息获取数据的积累。手机百度依然是用户获取信息的重要入口,而基于算法的信息流推出后,手百的日活和使用时长均有明显提升。和头条一样,手百会是一个越来越懂用户兴趣偏好的应用。

  第三,自动驾驶的专注。长期经营地图导航服务的经验,让百度在定位导航领域有更多的优势,他们积累了复杂的地理数据基础,也不是对手可以短期追赶的。

  第一是“太远”,无人汽车即便可以量产,真正的大规模商用可能也需要时间,使用范围也非常可能受限。

  第二是“概念化色彩”比较明显,更像是精心包装的炫技,比如智能家居领域收购渡鸦、号称人工智能安卓平台的dueros、人机对话的度秘,相比于竞争对手都没有体现出明显优势。

  但是最根本的质疑,在百度的内部,为什么吴恩达和陆奇先后离去?李彦宏是不是有什么问题,根本留不住人?

  轻应用、o2o……每一次百度都集结重兵、煞有介事,可最终却总是不了了之、铩羽而归。这家公司内部的机体,是不是出了什么问题?

  国家对阿里人工智能的定位集中在“城市大脑”,马云的et城市大脑已经在杭州落地。

  阿里运营导向、执行力强,核心一直是2b,在人工智能时代提出的理念也是“产业AI”,代表作是et大脑开放生态。

  et工业大脑已经走进车间,为制造业赋能(提升良品率、预测故障率)。et金融大脑和南京银行深度合作,构建了智能风控、智能客服等应用。同样应用的还有et医疗大脑,et农业大脑则被应用于养猪。

  马云善于制造大手笔大新闻,成立达摩院,号称3年投入千亿,服务于人工智能和物联网的基础研究。重兵集结物联网,将其视为新的主赛道。接着,投资上亿元建设国家智能物流骨干网。阿里也非常擅于炫技,除了最近面世的ai收银员,aliwood可以自动生成带有情感计算的短视频,设计了4.1亿张海报的鲁班设计师,更是让人担心设计师失业。

  第一是人工智能基础设施的布局很有章法,从阿里云到物联网,每一个落子都指向明确。

  第二是2b的能力,阿里无疑比竞争对手更懂企业,特别是传统企业和中小企业。

  第三是消费数据的积累,就像马云说的,阿里已经不再是一个简单的电商平台,而成为一家数据公司,对人们消费数据、消费偏好的把握将成为最值钱的利器,这些数据在手,有的是办法让你买买买。

  第四是新零售的布局,这是阿里和腾讯一直跑马圈地、流血拼杀的主战场,一旦成功拥有的不止是更多的支付场景,也包括对人们线下消费习惯数据更深层次的掌控。

  第一是过于2b导向,局限了攻击的范围,一旦人工智能进入家用化时代可能难有大为。

  第二是不善于投资打造生态,过于强调对被投企业的强控制,可能导致很多不想被吃掉的公司敬而远之。

  第三是在基础科学领域的积累优势并不突出,毕竟人工智能的核心突破不是靠钱砸出来的。

  作为移动互联网时代最成功的公司,腾讯的人工智能布局在IBAT中反而最扑朔迷离。国家对腾讯的定位是“医疗影像”智能处理,这一点很有意思。或许腾讯的态度是人工智能蛋糕太大,我只取一小块就好,而医疗大健康无疑是暴利行业,是奶油最多的那一块了。

  即便如此,腾讯在智慧医疗领域真的具有明显优势?要知道,讯飞机器人已经通过了国家医师综合笔试,而阿里的医疗大脑也已经投入应用、枕戈待旦。

  在《腾讯没有梦想》一文中,潘乱指出腾讯的问题在于过于依赖投资+流量的打法,失去了当年从0到1自创微信打硬仗的气度。但是这反而可能是腾讯在人工智能时代的优势:

  第一是买买买,自己搞不定的就用投资解决,在人工智能领域收获一帮小弟,事实上这种打法的价值已经在移动互联网时期获得了证明。

  第二是给流量,腾讯可以用qq离线消息给微信导流,可以用微信给游戏和拼多多导流,那么握有最稳定关系链护城河的腾讯,就完全可以在新的时代给未来自己的杀手级应用导流。

  第一是理念问题,腾讯善做产品,具体来说就是抓住大众的通用需求(最大公约数)做体验最优的通用产品,但是不好意思,人工智能时代的产品很可能是千人千面。近期腾讯与头条屡屡撕逼,微视打不过抖音,天天快报打不过头条,都说明在智能推荐领域,腾讯的表现简直像新生儿。

  第三是不善2b,也许政府还可以马化腾强势公关做几个样板,但一向傲娇的腾讯不懂企业需求,除了投资,似乎并没有很好的合作模式。

  第四是缺乏数据积累。移动互联网时代最核心的资源是关系链,但是这在人工智能时代可能并不重要,而关键已经变成了数据,腾讯在这个时代的优势无法在下个时代复用。当然腾讯或许可以去抓取人们的社交对话数据,但这又绝对侵犯了隐私。

  第五是收入结构,腾讯对游戏和文化娱乐过于依赖,这到了下一个时代可能成为历史包袱和路径依赖。

  在智能医疗领域,腾讯的医疗影像将也面临来自讯飞突破世界纪录的同类技术的现实挑战。

  在开放生态领域,各家争相投资赋能新公司,刚刚巨额融资的商汤成为几家争相拉拢的香饽饽。

  谁都不可能吃下人工智能的整个领域,关键在于专注和克制,关键在于认清,何为有限游戏,何为无限游戏?

  在错误的战场打错误的消耗战会是一场灾难,人工智能的每一次战略投入可能都是百亿千亿级的。

  互联网是一个中心化的整体,浪潮的推进先行后续,连接的基础、连接什么、怎么连接。

  但是人工智能是一个高度分散、去中心化的存在,像水一样渗透各行业,因而我们只能预测会出现哪些浪潮,却难以预测先后顺序,这些浪潮可能同时发生、并行不悖。

  “后移动互联网时代”就是当下,高度成熟的移动互联网已经很难出现新的机会,此时人工智能作为一种“竞争优势”,开始植入各家公司的网站、app、微信(公众号、群、小程序)类应用中,这就是赋能。

  一个代表应用是今日头条,利用“智能推荐”把用户感兴趣的内容筛选出来,分发给用户,再根据用户的反馈进一步理解和智能。另一个代表是讯飞,通过开放sdk,语音能力释放给地图、听书、游戏、笔记输入。

  赋能是人工智能的“积累时代”,不需要狂飙突进、跑马圈地,要的是耐心和胸怀,你要做好开放、润物细无声地融入各个现成应用中,广积粮、高筑墙、缓称王。

  这是人工智能的开端,积累用户数据训练算法、培养用户习惯,更深层的用意是“人和”,是和足够多的中小企业合作,去形成一个开放的应用生态,为未来打大仗做准备。

  和互联网一样,人工智能的发展也一定以软硬件基础设施的完善为前提,其核心就是海量数据的获取、存储和分析(算法也是数据“喂出来”的),那么云计算、大数据、知识图谱、物联网IOT都是必备的基础设施。

  IOT时代一定会首先到来,这个概念已经被热炒了十年却迟迟没有建树。如果物联网没有建立起来,如果获取各种数据的传感器体系没有建立起来,那还谈什么智能家居、智能安防、智慧交通、智慧城市……?

  基础设施的搭建会催生出一些大公司,阿里正在行动,这也可能是传统设备商、运营商的又一春。

  这一波的核心是2B和2G,与2C时代的病毒扩散不同,我们看到的会是一个又一个大单,一个又一个巨型工程。

  城市大脑、智慧交通、智慧医疗、智能金融、智能安防……这些工程的庞大复杂、数据量和专业化要求之高,恐怕不是一般的创业公司可以吃得下的。

  IBAT并不会在技术上非常明显地拉开差距,于是“销售”成为驱动。谁有更多的资源和关系,谁有更强悍的销售执行力,谁就能拿大单。

  另一个方面,无论城市治理、交通、医疗、金融……都会是专业性极高的领域,一般的通用方案根本hold不住,需要的是在行业长期的深耕、深入的理解。毕竟,每个行业都有无数的坑等着你。

  而每一个专业细分的领域,可能都需要专业的伙伴去协同,这为创业公司的崛起带来了巨大的机会。就像移动互联网时代后期,仅仅出行、住宿、本地服务就可以诞生滴滴、爱必应、美团这样的独角兽公司,未来人工智能的每个专业领域,都可能出现与IBAT协同的独角兽。

  最终,人工智能一定从高大上的行业尖端,渗透到普通大众的日常生活中,这一点的实现关键在于“大众消费级”人工智能终端的出现。当下阶段的智能手机,功能和交互都比较局限,人工智能的进一步普及需要更成熟强悍的终端。

  可能是智能音箱,可能是vr操控设备,可能是更加酷炫轻薄的智能眼镜,可能是无人车、无人机,可能是真正的家用级机器人,这个机器人已经不仅仅是一个玩具。

  无论可能是什么,新型终端会对人们的生活产生翻天覆地的改变,它的“人机交互对话”效率远远超过低头玩手机,同时功能足够丰富,应用生态足够强大,那些很早开始就经营开发者生态的公司将会获益。

  代刚刚开始的时候,第一篇启蒙的文章,是比尔盖茨激情澎湃的《通往信息高速公路之路》。可是后来我们知道,整个漫长的互联网时代,基本与比尔盖茨无关。

  今天本文的预测都是围绕今天所做的线性分析和概率判断。但是人类的历史从来都是非线性不连续的,黑天鹅总会出现。

  人工智能时代也未必就一定是大公司的梦想,在IBAT之外或许就存在着不为我们所知的新兴力量。就像互联网时代刚起来的时候,我们根本看不见脸书、谷歌一样。

  大公司拥有数据、算法、人才方面不可比拟的优势,但或许你就有可能找到方法去打破垄断。