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AI技术领先的微软、谷歌,竟然输给了亚马逊?

www.ft12.com7年前 (2017-08-14)短网址资讯2732
[ FT12短网址资讯 ] 一家长青不败的公司,肯定不会把鸡蛋放在一个篮子,其会建立一个庞大的生态系统。对于一家AI公司来说,想要长足的发展,就需要建立庞大的生态体系,而要想建立庞大的AI生态体系,就需要同时满足应用场景、生态系统、落地应用三个需求。
AI,人工智能,AI,亚马逊,谷歌,微软图片来自“123rf.com.cn”

近日,美国知名IT杂志《连线》发布了一篇陆奇的专访,其主要讲述了陆奇在加入百度这几个月来的一些工作状况、和AI目前的一些看法及未来的发展。此次专访中,陆奇谈论最多的就是亚马逊,似乎非常的看好亚马逊,认为亚马逊AI的道路才是正途,是AI的榜样。

众所周知,在人工智能上,Google的技术是世界上公认最牛的,领先于同行业其它竞争者。早在几年前,Google无人驾驶汽车就已经实现上路测试,并行驶了40多公里,而后就是5月发生在浙江乌镇轰动科技圈的AlphaGo人机大战,种种动作都足以体现Google深厚的技术。因此,无论从哪方面来讲,Google应该是引领AI发展的开创者,如今却被认为不及以电商起家的亚马逊,这是为何?

正确的应用场景和生态系统,才是AI的发展道路

所有的技术和创新,都是服务于我们日常的生活,AI更是如此。也就是说,这些技术和创新就是解决我们日常生活中所遇到的问题,或者在目前的生活基础上提供更好、更便捷的服务。那么我们就要基于这些问题中所涉及的场景进行相应的改进和创新。说简单点,如果你的项目或产品,是在没有任何市场需求的情况下启动的,哪怕得到了资本的投资,开始发展的很好,最终还是会夭折。

阿里巴巴作为一家电商巨头,在其自己的专业领域—电商部门,已经有了一些场景智能化的雏形。其阿里云大数据孵化器团队的负责人闵万里曾说道:“你知道有的卖家的商品图片都是像牛皮癣一样,上来贴满了狗皮膏药,这种就不好了。怎么识别呢?其实就是人工智能的方法去识别,只是在三年前大家没有那么强调人工智能,实际上我们已经在做了。所以我们当时做了一些图片精美度的模型来看这个图片是否优美、是否违规,然后再基于这些判断这个商品是不是一个精品”。

再者,亚马逊的智能音箱Echo至2014年低调推出后,迅速得到了市场的巨大反响,截止目前销量已将近破千万,其占据了整个智能音箱市场销量的25%的份额。而Echo的特点就是场景化应用,它可以应用于电视、冰箱、点灯、空调、热水器等日常的智能设备,并且还可以帮你从网上购物,每天叫你起床等等,都是基于日常的场景化应用。另外,Echo是以Alexa语音助手为核心,Alexa不仅运营到了Echo上,同时也运用到了其它的相关智能系统和设备上,比如无人驾驶汽车,亚马逊建立起了以Alexa为核心的生态体系。

AI在技术上在怎么创新,最终还是要实现落地

刚刚我们说了,AI的技术创新都是基于应用场景之下。归根结底,你在怎么创新、在怎么牛,最终都是要实现落地的。也就上面说的,之所以Echo能够得到市场的反响,就是它相对来说比较落地,能够运用到人们平常的应用场景中来,它可以连接我们日常的家用智能设备,点灯、电视、冰箱等等。

而Google,作为一家科技巨头,更注重的是关心AI技术上的创新和AI未来的发展研究,就比如Google最典型的两个项目无人车和AlphaGo,我们看到的是它如何实现技术上的一步一步突破,和AI上的创新,并没有看到有什么落地的应用,即使AlphaGo战胜了人类,那又能怎么样,只能说是GoogleAI上又一次创新,对于我们应用上根本毫无作用。当然,每一个新事物都得先创新出来,才能以此为基础在进行落地,或许GoogleAI上担当的就是这个角色。

另外,再比如百度,其前段时间的发布的DuerOS和Apllo,前者一款开放式的对话人工智能操作系统,可以运用于手机、电视、电灯、音箱、冰箱等众多的智能家用设备,同时还可以运用于工业生产上面。而后者堪称汽车界的安卓,简单、高适用、成本低、而且完全开放,汽车制造商只需要Copy其代码就可以快速组装出一台自动驾驶汽车。两款产品看起来更贴近生活、更亲近市场。

应用场景、生态系统、落地应用,三者结合才能构建庞大的AI生态体系

一家牛逼的公司,一定建有庞大的生态系统,比如BAT,在其自身领域积累大量的用户数据后,都会涉足其它领域,娱乐、外卖、游戏、人工智能等等。那么对于一家AI公司来说也是如此,如何想要长足的发展,就需要建立庞大的生态体系,而要想建立庞大的AI生态体系,就需要同时满足应用场景、生态系统、落地应用三个需求。

就像陆奇在《连线》专访时说的,如果你想要开发真正的数字智能,就需要开发自动化系统,在所有自动化系统中,汽车将是首个落地的重要商业应用。就像如今的手机生态系统一样,汽车将带来更大的生态系统,同样的能力,包括硬件、传感器、芯片和软件,将用于开发工业机器人和家用机器人、以及各种此类自动化系统,形成一个大的生态体系。

最后,归根结底就是一句话,所有的AI创新都要基于落地应用上,哪怕你的技术在厉害,如果不能场景化、不能实现落地,你的辉煌也只是暂时的。

本文系投稿稿件,作者:陈剑锋;转载请注明作者姓名和“来源:FT12短网址”;文章内容系作者个人观点,不代表FT12短网址对观点赞同或支持。


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