人工智能井喷 企业探索“互联网的下一幕”

　　自AlphaGo在围棋人机大战表现惊艳后，人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)备受瞩目。

　　最近一个月来，多位互联网大佬也纷纷发声，热议人工智能。

　　6月上旬，百度公司创始人李彦宏公开断言，如果说PC互联网和移动互联网是第一幕和第二幕，那么互联网的下一幕既不是大数据，也非云计算，而是人工智能，“人工智能迅速渗透到各个行业，改变我们的社会”。

　　7月中旬，创新工场创始人李开复表示，其在过去两三年一直悄悄布局人工智能，已向20余家公司投资近1亿美金，其中包括Face++和驾势科技。

　　风投数据公司CB Insights 一份报告也显示，2016年第一季度，共有143笔关于人工智能创业公司投资，交易额高达6.02亿美元，数量创下历史新高，行业呈现井喷态势。

　　从人脸识别、语音输入等应用直到无人驾驶这样的炫科技，无不与人工智能相关。作为一股新兴的技术力量，为什么人工智能如此重要？

　　无处不在的应用场景

　　在人工智能领域，基于人工神经网络的深度学习(Deep Learning)，是当前最热的研究领域，应用非常广泛。利用深度学习技术构建的人工大脑，最擅长的事情就是吸收大量的数据，机器可以进行自主判断。

　　AlphaGo就采用了深度学习技术，输入棋谱等数据后，AlphaGo自动形成一种经验累积，在不断的“复盘”中等于沉淀了数千年的围棋棋龄，再与20多年棋龄的李世石对弈，并根据变化做出应对。

　　由于技术的突飞猛进，人工智能的商业化进程大大提速。语音识别、图像识别、智能搜索成为应用最快的三大领域，进入相对成熟的阶段。

　　比如，2010年，微软将深度学习技术应用于语音识别领域，准确率迅速提高，到2015年百度开发的深度语音识别系统(Deep Speech 2)，其语音识别能力超过人类，准确率超过97%，目前语音识别日请求量达到1亿以上，语音搜索等技术现已普及化。

　　2012年，知名人工智能权威Geoffrey Hinton将深度学习引入到图像领域，图像识别领域开始大跃进，人脸识别、金融支付等应用迅速打开局面；在搜索领域，根据用户的点击优化自动优化搜素结果，也已非常普遍。

　　可以说，但凡大量重复发生的具体事件，只要数据足够多，均可以利用人工智能，用过往数据预测下一次的结果，从日常的外卖派送到更为复杂的金融风控，其应用无处不在。

　　百度首席科学家吴恩达曾举例，若A和B住得比较近，A在一餐馆订过一份炒饭，需要20分钟送到，B也想吃这种炒饭，人工智能可以综合食物的制作时间，判断出送达的大致时间；在获取大量用户贷款申请数据的基础上，也能预测申请人下一次是否会按时还款。

　　在可预见的将来，人工智能会渗透到传统行业，带来显著效率改进和服务优化，尤其对于面向海量用户的巨头们，规模效应尤其明显。在国外，谷歌、Facebook、微软、三星等在该领域均不惜重金，比如，英特尔(Intel Capital )一家就投资了十几家人工智能相关的公司，而谷歌又被公认是最领先的国际巨头。

　　百度领跑凭什么？

　　人工智能在中国同样活跃。根据艾瑞咨询2015年的统计，中国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元，且本土公司在视觉、语音识别等细分领域已处于国际领先水平。

　　中信证券一份名为《人工智能——扬帆未知的蓝海》报告中，根据参与深度，将国内相关企业分为三大层级：应用层、技术层和基础设施层。

　　其中，优必选、出门问问等创业公司，多从硬件产品、虚拟场景、商业智能等应用领域切入；科大讯飞、旷视科技等具有一定技术积累的中等规模企业，多以技术层进入切入语音和视觉识别等领域，拥有一定专业优势；而百度和阿里巴巴则凭借海量数据和计算资源，从基础设施层即进行部署。

　　考察一家公司在人工智能领域的优势，核心在三要素：数据量、计算能力和技术团队。李开复评说Google之所以领先的理由，除了“做人工智能做得最早”，就是因为“有世界最大的数据集”、“特别快的机器”、“多年累积大量技术人才”。

　　以百度为例，其之所以被公认是国内人工智能的领跑者。首先，它是国内最早布局人工智能的巨头公司；其次，深度学习技术的作用原理是，给予系统学习的各种数据越多，运算结果越准确，预测准越好，百度的用户群均数以亿计，在数据上具有天然的优势；再次是计算能力，这是由大数据处理的需求所决定，比如，在2014年5月，百度就曾构建当时世界最快的超算平台。

　　而最重要的是，在于“造脑”的技术实力。

　　评价一家公司是否有人工智能核心技术，造脑能力最为关键，因为深度学习技术等于构建一个人工大脑，提供数据相当给“大脑”去判断，脑子造得聪明与否，决定最后运算结果，而造脑能力的核心要素是顶级的技术人才。

　　2013年，AlphaGo的缔造者Deep Mind只有十来人，没一分钱收入，谷歌为什么花4亿英镑将其收购？有行业专家就给出解释，“人工智能领域内真正内行的只有约50名专家，其中有12名在deep mind”，脸书(Facebook)也曾高价招募学术权威Yann LeCun等人，本质请的就是“造脑的上帝”。

　　在中国公司中，百度又是唯一可在“造脑”的人力资源上与国际巨头一较高下的。2013年，百度对外宣布成立IDL(深度学习研究院)，开始大规模进入深度学习领域，在硅谷招募国际一流人才，并聘请国际权威吴恩达负责主持研究院，吴恩达在业界被认为是“四大天王”之一，其他三位中有两人分别供职于谷歌和Facebook。

　　百度人工智能的核心也正是布局“造脑”，“百度大脑”是其人工智能技术的集大成者，其中包括语音技术、图像识别、自然语言理解和用户画像等。

　　前不久，《MIT Technology Review》将百度列入2016年度“全球最聪明的50家公司”，排名高居第二，认可其人工智能的实力和研发成果，其理由这样说到：“百度在核心的搜索业务之外，语音识别、人工智能技术领域的积累已经让百度在语音识别上可与真人相媲美，并且百度在硅谷成立自动驾驶研发部门，也是视觉识别、传感器等领域的领先企业。”

　　这也是继深度语音识别系统(Deep Speech 2)获得“2016全球十大突破技术”之后，百度在人工智能领域又一次得到的业界认可。

　　互联网的下一幕

　　在百度、谷歌、Facebook等巨头的推动下，人工智能正与传统行业不断结合，已从语音等相对基础的应用领域，开始广泛渗透到汽车、金融、医疗等高级应用。

　　以无人驾驶为例，这是现阶段人工智能竞相争夺的“战略高地”。因为驾驶应对的场景非常之多，无人驾驶需用各种算法以自动应对各种情况，比如对车辆和行人的识别、避让、超车、红绿灯等等，要求“人造大脑”建立感知能力、决策能力以及不断自主学习的能力，技术难度非常高。

　　在中国，很多公司号称进军无人驾驶，但鲜有人敢于派出大量车在路面实地测试，技术就是重要瓶颈，技术稍有瑕疵，就可能酿出事故。不久前，特斯拉的无人车事故，就是由于强烈的日照等因素，人造大脑没有分辨出天空和卡车所致。

　　而百度已公开宣布，将与芜湖市政府达成合作，开辟无人车试点区域，对无人车进行更为险恶环境的测试；并将在乌镇景区运营无人车，像游览项目一样让大家去体验。

　　这其实并不简单，只有拥有交通场景物体识别、地图与定位、智能决策等关键技术，且在LBS、大数据等方面技术能力过关，才敢将实验室中的技术拿到路面上去跑。技术出身的百度总裁张亚勤公开表示，百度无人车项目计划“三年商用五年量产”，这是要有足够技术底气的。

　　在人工智能领域，同样存在“先发优势”。

　　比如，无人驾驶技术一旦走出实验室，就可以基于实测收集大量结构化的数据，而根据深度学习的技术原理，通俗地说，如果一千辆无人车率先在地面上开1年，等于早积累了1000年的驾龄，这种经验积累跟人的经验积累是一样的，且能在实测中优化算法，进一步扩大技术和产品的优势。

　　如果互联网未来趋势果真如李彦宏预测的一样，鉴于人工智能无处不在的应用场景，将有可能改变中国互联网的现有版图。