1.3 巨头布局：纷纷收割人工智能的红利

在人工智能技术的研究和实践方面，互联网行业巨头始终扮演着开拓者的角色。这意味着人工智能离学术这座象牙塔越来越远，离商业化越来越近。

人工智能技术的发展是新时代的浪潮和风口，商业巨头们不会错过如此良好的机遇。一直以来，它们都争相向该领域进军，为实现人工智能产品的商业化落地、收割人工智能的红利而努力。下面将以几大互联网巨头为例，分析它们是如何将计划和理想变为现实的。

1.3.1 谷歌：积极探索全新的算法与应用

自从谷歌发布了“人工智能先行”战略后，其走人工智能的道路越发坚定。近几年，谷歌每年举行的亚太区媒体会议都会将人工智能作为焦点，并提出了“Made with AI”的理念，也就是人工智能制造。至今，谷歌公司先后推出了谷歌助理、手机、耳机和智能音箱等多款人工智能产品，构建了自有的人工智能生态体系。在特斯拉公司等不断发出人工智能威胁论的大环境下，谷歌依然专注于该技术的全新算法与应用，利用前沿的科技来解决实际生活中的问题。下面将分析谷歌在人工智能领域的发展理念。

1.人工智能+软件+硬件

目前，谷歌要构建的是生态体系，其中重要的一点就是让体系中各成分进行有机融合。为此，谷歌在人工智能领域是将其与软件、硬件相结合发展的。

在软件方面，谷歌结合人工智能技术开发了多款应用程序。例如，谷歌云端相片集利用图像识别技术，将用户照片自动分类；谷歌地图可以通过道路、街景数据采集更多相关地区的详细数据；谷歌邮箱在收到邮件之后，智能系统会给用户提供回复建议；YouTube 则通过机器学习为视频自动加上字幕；谷歌翻译可以利用神经网络进行机器翻译，等等。

在以上产品中，谷歌翻译是中国用户使用最多的。过去，其翻译系统使用的是简单的统计翻译模型。但在 2016 年，神经网络机器翻译系统在谷歌翻译中正式应用，使传统翻译的准确性得到了很大提升。

在硬件方面，谷歌先后发布了很多硬件产品，包括智能音响、智能笔记本、智能手机、Google Pixel Buds耳机等，这些新型硬件都使用了人工智能技术，凸显了谷歌在人工智能领域的野心。

2.专注现实问题的研究

深度学习是谷歌在人工智能领域的研究重点之一。谷歌认为，编写能使机器自主学习如何变得智能的程序，这要比直接编写智能程序进步更快。

谷歌认为，人类应该着眼于解决眼前的问题。这也是谷歌在人工智能领域的三大目标之一—解决人类面临的重大挑战。

目前，谷歌正在利用人工智能和深度学习来解决如医疗保健能源、环境保护等问题。例如，谷歌医疗团队与世界各国一些医院合作开发了一种工具，它可以通过深度学习来帮助诊断糖尿病所引起的眼部疾病等。

3.不担心竞争对手，在中国广纳贤才

谷歌一直对中国的人工智能技术抱有很大的期待。它认为美国在未来五年内将继续保持领先地位，随后中国将迅速赶超。这一观点源于中国政府 2017 年发布的《新一代人工智能发展规划》，规划中提出，到2025年，我国人工智能基础理论应实现重大突破，部分技术和应用达到世界领先水平；到 2030 年，我国人工智能理论、技术和应用总体应达到世界领先水平，成为世界主要人工智能发展中心。

面对中美两国在人工智能领域的竞争，谷歌表示，目前全球有很多国家和企业都对深度学习感兴趣，并且非常有实力，但发展人工智能，无论国家还是企业，都需要分阶段、务实地进行，建立生态系统。因此，在世界范围内，一些政府和公司都在招揽相关人才，这也直接带来了人才储备的竞争。在人才储备方面，谷歌并不担心竞争对手，并表示将继续在上海、北京持续招聘人工智能相关人才。

对人工智能带来的失业问题，谷歌也有独特的见解：过去两百年里，技术的发展一定会带来失业的大潮，但人们应对此保持乐观，因为任何技术的新突破，都会替代一部分劳动力，但同时，社会上又会出现一个新的、有趣的领域来驾驭这项技术，人们也会有新的工作。因此，人类应期待人工智能带来的惊喜。

1.3.2 微软：推出多款智能机器人

人工智能的商业化发展，将更高效地帮助人类更优质地完成部分工作，让人类拥有更多精力来专注于更高价值的任务。微软公司也看到了人工智能的闪光点，在人工智能领域投入了更多的资金进行深入的探索。

与谷歌专注于算法和应用不同，微软公司更加倾向于制造多领域的机器人。微软利用的是领先的人工智能技术，从教育、社交、医疗、环境等多个维度打造智能机器人，帮助社会各行业的智能化改革升级，推动人类社会的可持续发展。

以 2020 年新冠肺炎疫情为例。此前，多项数据表明，新冠肺炎康复者的血液中存在着可能治愈该疾病的某些单体量抗体，该消息一经发布，就引起了全球医疗团体的关注。但遗憾的是，抗体在康复者的血浆中数量较少、较难获取，成为全球卫生事业攻克此次疫情的瓶颈之一。

为此，微软公司特地推出了一款名为“plasmabot”的血浆机器人（见图1-9）。但这款血浆机器人并不生产或创造血浆，而是微软公司利用人工智能技术推出的聊天机器人，它的能力在于引导康复者回答一系列问题，以确定他们是否存在捐献血浆的条件。一旦确定该康复者可以献血，plasmabot将在第一时间提供有关献血者的信息，并将他们引导到最近的献血地点安全地进行捐赠。

当患者处在康复期时，血浆中会产生抗体来抵御引起疾病的抗原，也就是病毒，并且这些抗体会在血液中停留几个月。依据此概念，在全球的医疗事业历史中，使用康复者血浆中的抗体作为治疗疾病的产品已经是一种通用的手段了。

虽然这种方法不像疫苗那样能完全成为治疗药物的替代品，但是在如此庞大的病毒“对手”的压迫下，对还未康复的患者来说也不失为一种希望。

目前，微软公司正在通过软件、网站、搜索引擎和社交媒体等渠道来推广其血浆机器人。该事件显示了微软在人工智能产品制造方面为人类社会做贡献的理念。

1.3.3 Facebook：重点研发图像分割软件

在人工智能发展领域，Facebook在图像识别方面取得的成绩非凡。目前，Facebook开发了三款人工智能图像分割软件，分别是DeepMask、SharpMask和MultiPathNet。这三款软件可以相互配合完成图像识别分割处理技术：首先，图像被输入DeepMask分割工具；其次，被分割的图像通过SharpMask图像工具进行优化、精炼；最后，通过MultiPathNet工具进行图像分类。

高端的智能图像分割技术不仅能够精准识别图片或视频中的人物、地点、目标实体，甚至能够判断它们在图像中的具体位置。为此，Facebook 还使用了人工智能中的深度学习技术，利用大量的数据来训练人工神经网络，不断提高该流程对数据处理的准确性。

深度学习是全球互联网巨头竞争激烈的技术阵地，无论国外的谷歌、微软，还是我国的百度、腾讯等，都投入重金，在该领域的竞技场上展开激烈的角逐。Facebook在推出图像分割软件工具之前，就一直是人工智能技术的积极倡导者。

Facebook的开发团队提到，图像分割技术对社交软件的改进而言意义重大。例如，平台若能够自动识别图片中的实物，将极大地提高图片搜索的准确率。

Facebook人工智能实验室的科学家Piotr Dollár表示，他们团队的下一个目标是视频识别。在视频识别领域，Facebook 已经取得了一些成绩。例如，基于深度学习技术，用户能够在查看视频的同时理解并区分视频中的物体，如动物或食物。此项技术将大大提高视频中的实物区分功能，平台也基于此项技术提高了推荐视频内容的准确性。

1.3.4 BAT：各自制定不同的人工智能战略

我国互联网技术也发展了 20 多年，从目前的形势来看，我国在互联网领域已形成“三足鼎立”的局势—百度公司（Baidu）、阿里巴巴集团（Alibaba）、腾讯公司（Tencent）三家巨头（简称BAT）各自形成了自己的体系和战略规划，分别掌握着我国的信息前沿技术。

BAT不仅是我国互联网领域的代表，更是我国人工智能发展的新希望。当谷歌AlphaGo的推出引起世界轰动时，我们也将期待的目光转向了BAT的发展战略上。下面分别介绍BAT在人工智能领域的战略布局和面临的共同难题。

1.BAT的战略布局

1）百度公司的战略布局

现阶段，由于百度在搜索引擎中广告过多、关键词精准度下降等，导致其出现了声誉下跌、总营收下降的情况。为了应对此状况，百度的创始人李彦宏将人工智能视为现阶段最重要的战略重点，所以百度各业务线正在努力向人工智能靠拢。

百度的部分业务本身就存在着和人工智能天然的联系。例如，百度最基础的搜索业务早已由之前的词频统计、超链分析等，转变成深度学习方法。以最新推出的“手机百度 8.0”为例，百度基于人工智能技术，为用户提供了一个高效、准确的内容个性化推荐的搜索引擎。据公开数据显示，该软件一经推出，其日活跃用户数就从最初的两千万提高到了七千万，在一定程度上解决了百度客户流失的问题。

在面向未来的人工智能应用中，百度推出了“无人驾驶”的设想。在 2015年的乌镇互联网大会上，李彦宏向习近平主席讲解了关于无人驾驶的概念，希望政府可以在无人驾驶的基础设施方面提供大力支持。

当然，在人工智能领域的探索之路上，百度也不是一帆风顺的。例如，在O2O领域，百度曾尝试将外卖包装为“人工智能助力O2O”，但在实际的落实中，该项目并没有在市场中激起水花。

2）阿里巴巴集团的战略布局

相较于百度将人工智能应用于社会领域，阿里巴巴（以下简称阿里）和腾讯在人工智能领域的探索主要应用于各自的业务当中，但两者的侧重点不同。

在阿里的团队看来，云计算是其面向未来的核心部分。虽然云计算与人工智能属于不同的范畴，但二者也有交叉，并且从目前阿里在人工智能方面的试验看来，很多人工智能都基于云平台。阿里希望构建全场景应用的产业生态链来使云计算与人工智能相结合。在 2016 年的云栖大会上，杭州市政府公布了一项较为前沿的计划：为这座城市装配人工智能中枢—杭州城市数据大脑，其核心技术采用的就是阿里云ET人工智能技术。

虽然阿里在人工智能方面有如此“野心”，但同样也有中规中矩的实际应用技术。例如，利用图像识别技术的“人脸支付”功能、基于语音识别和深度学习等技术的智能推荐应用，以及新一代智能客服产品—阿里小蜜等。

3）腾讯公司的战略布局

相较于阿里，腾讯在人工智能领域的侧重点更多地体现在其内部产品的应用上，如微信语音转文字、声纹识别、微信程序“摇一摇”等功能。此外，腾讯在搜狗业务中（腾讯已入股搜狗）应用人工智能，以帮助其升级和发展，如输入法在语义理解、识别和人机交互方面的探索等。

腾讯的高层在采访中表示，腾讯将更加重视人工智能领域的技术研发，其研发路径主要包括两种：一，整合腾讯自身的技术资源，形成自主体系和发展重点；二，加快对技术型新兴企业的收购与合作步伐。但根据其实际项目的落实情况，腾讯在人工智能方面的战略布局倾向于“收购与合作的投机主义”，并且其投机更多体现在对外投资上。例如，腾讯从涉足人工智能领域以来，先后投资了面向个人的云计算服务商Scaled Inference、主要做开源项目的Skymind、面向医疗健康方面的数据收集与分析服务提供商CloudMedX和数据公司Diffbot等。

总结来讲，百度在人工智能领域涉足最早，布局最成体系；阿里依靠自身积累的雄厚的电商数据，正在构建基于阿里云技术的全产业链生态；腾讯则走“内部业务嵌入+外部投资”的发展战略。

2.BAT面临的共同难题

从现阶段的发展看来，BAT都面临一些共同难题，具体如下。

1）在技术层面缺少行业共识

要想成功构建人工智能产业链，各层级的布局是关键。首先是基础层，基础层的生态构建价值最高，需要企业长期投入，进行战略布局。其次是通用技术层，需要企业在中长期内构建技术护城河。最后在解决方案层直击行业痛点，增强变现能力。而目前BAT多停留在解决方案层和通用技术层。

在开源方面，国外互联网巨头的布局比较完善。以微软为例，微软发布了一款基于其云平台的智能应用程序编程接口—“微软认知服务”，它涵盖了计算机视觉、语音、语言、知识、搜索五大方向的人工智能技术。最近，微软又将其深度学习工具的最新版本通过一个开源证书发布到GitHub上，研究人员可以通过使用这个新版本开发其他强化学习的人工智能。

相较之下，我国人工智能的发展在现阶段还没有形成协作创新的氛围。我们需要学习微软的发展路径，将人工智能在技术层面的行业共识促成一种风潮，从而助推我国人工智能的进一步发展。

2）人工智能人才缺乏

在我国，人工智能的发展现状可总结概括为“项目多、人不够”。从人才输送与培养角度来看，我国各大高校在此次商业变革中严重缺位，人工智能领域的人才要么从海外引进，要么在进入企业以后慢慢培养。

3）优质项目缺乏创新性

根据调查，很多人工智能领域的初创企业只是贴着人工智能的标签，实际上依然利用现有的平台用数据发展几个模型，甚至照搬国际模型。在图像识别、语音识别等成熟领域，我国企业的开源产品缺乏突破性的创新，因此市场上缺少优质的项目。

以上就是目前 BAT 在布局人工智能时所面临的问题。但可以预见的是，我国互联网企业在全球各国家看来都有着不可限量的潜力。阿里如果继续保持其人工智能领域的“保守中有所突破”战略，其前途将不可限量。腾讯的务实态度也决定了它可能在人工智能领域有重大的技术性突破。而最早进入人工智能领域的百度，若想真正通过人工智能技术将其逐渐下滑的业绩提升上来，需要进一步提升企业竞争力。