自從今年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以來，國家層面發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，以此促進(jìn)民生經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略可以說十分清晰。

而伴隨著中國對人工智能產(chǎn)業(yè)的重磅投入，越來越多的聲音開始將中美兩國的人工智能實(shí)力進(jìn)行比較。無數(shù)智庫和數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)，接連發(fā)布以兩國人工智能工程化、商業(yè)化、科研指數(shù)為為分析對象的報(bào)告。得出的結(jié)論各有不同，但中國的人工智能發(fā)展水準(zhǔn)已經(jīng)達(dá)到國際化水平卻是不爭的事實(shí)。

雖然在談及頂尖的人工智能技術(shù)時(shí)，我們更多討論的是Deepmind、OpenAI以及各大學(xué)的AI實(shí)驗(yàn)室。但要知道，雖然AI領(lǐng)域的科研與產(chǎn)業(yè)關(guān)系密切，但學(xué)術(shù)水準(zhǔn)終究不等同于產(chǎn)業(yè)水平。

或許我們可以用另一個(gè)視角來看待中國今天的人工智能機(jī)遇為何寶貴：AI產(chǎn)業(yè)化的最關(guān)鍵因素中，中國企業(yè)一個(gè)也沒有遺漏。

讓我們從幾個(gè)維度梳理一下，以大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)為主要特征的AI第三次次黃金周期中，AI的業(yè)態(tài)簡史與中國企業(yè)的表現(xiàn)。從更廣闊的視角看去或許我們會認(rèn)同，AI是一個(gè)中國沒有錯(cuò)過，也不能錯(cuò)過的技術(shù)拐點(diǎn)。

生態(tài)之源：深度學(xué)習(xí)框架

人工智能是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的眾創(chuàng)型技術(shù)，每一個(gè)巧妙的算法、每一種靈光乍現(xiàn)的邏輯，都可能解開困擾整個(gè)人類的問題。所以帶給開發(fā)者、研究者工具和環(huán)境，讓他們施展自己的才華，就成為了AI企業(yè)最主要的任務(wù)之一。

最早我們提起深度學(xué)習(xí)平臺的時(shí)候，還是以加州大學(xué)伯克利分校推出的Caffe為主。Caffe創(chuàng)造性地將卷積神經(jīng)融入開發(fā)環(huán)境，構(gòu)建了比較高效清洗的深度學(xué)習(xí)框架。

而在2015年底，谷歌開源了此前在內(nèi)部使用的TensorFlow。隨著數(shù)次版本更新，一舉打破了Caffe的壟斷地位，成為了最活躍的深度學(xué)習(xí)框架。尤其隨著DeepMind全面使用，其社區(qū)資源得到了廣泛認(rèn)可。

為了爭奪開發(fā)者生態(tài)Facebook、微軟、OpenAI等公司相繼推出了深度學(xué)習(xí)的開發(fā)平臺，重新試圖顛覆谷歌的霸主地位。目前世界上主流的深度學(xué)習(xí)平臺依舊有十幾個(gè)之多。

開發(fā)者環(huán)境有多重要，從Facebook憑借PyTorch在AI界得到的話語權(quán)提升就可見一斑。擁有良性的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是整個(gè)AI技術(shù)生態(tài)的基礎(chǔ)。

這一點(diǎn)國內(nèi)的企業(yè)也并未落后。比如百度最先推出了PaddlePaddle，宣布了國內(nèi)企業(yè)進(jìn)入這一領(lǐng)域。

而阿里云推出的PAI，以友好的開發(fā)環(huán)境和運(yùn)算能力成為了新一代深度學(xué)習(xí)框架的代表。也為國內(nèi)開發(fā)者進(jìn)入主流深度學(xué)習(xí)研發(fā)提供了優(yōu)質(zhì)基礎(chǔ)。

目前來看，國內(nèi)深度學(xué)習(xí)框架正在憑借開發(fā)環(huán)境友好程度、社區(qū)資源和企業(yè)激勵計(jì)劃，逐漸對歐美主流開發(fā)平臺形成沖撞。至少在AI研發(fā)的核心環(huán)節(jié)中，中國已經(jīng)搶回了關(guān)鍵分。

硬實(shí)力的答卷：芯片代表的算力基礎(chǔ)

人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)模型，是完全不同于傳統(tǒng)運(yùn)算需求的全新任務(wù)形式。換句話說，傳統(tǒng)的硬件運(yùn)算基礎(chǔ)也將不再符合人工智能的需求。

在PC時(shí)代，就有得芯片者得天下的說法，在人工智能時(shí)代似乎依舊奏效。

2011年，IBM就通過對人類大腦的模仿，推出了可商用的類腦芯片，可以說是人工智能芯片解決方案的基礎(chǔ)。但這種模式很快被證明實(shí)際價(jià)值不高，逐漸也就被束之高閣了。

此后FPGA、ACIS等處理人工智能任務(wù)的芯片類型相繼推出。而英偉達(dá)據(jù)說在一次實(shí)驗(yàn)錯(cuò)誤中發(fā)現(xiàn)了GPU可以很好地處理深度學(xué)習(xí)任務(wù)，也打開了GPU與人工智能狂飆突進(jìn)的序幕。

目前英偉達(dá)TeslaV100號稱性能最強(qiáng)的AI專用處理器。而今年谷歌發(fā)布了專門應(yīng)對深度學(xué)習(xí)任務(wù)的TPU芯片，也在AlphaGo身上大展神威。

而對于國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈來說，如何獲取到可以支撐人工智能研發(fā)與部署的運(yùn)算能力、獲得智能AI化遷移的運(yùn)算服務(wù)基礎(chǔ)，就成為了當(dāng)務(wù)之急。

9月初，阿里云宣布推出了新一代異構(gòu)加速平臺。其異構(gòu)計(jì)算家族涵蓋GPU、FPGA在內(nèi)等7款異構(gòu)實(shí)例，并附帶全新高性能計(jì)算實(shí)例E-HPC?？梢哉f通過具體的服務(wù)對接將AI算力供給到了產(chǎn)業(yè)環(huán)境中。而且阿里云的解決方案似乎更加開放和定制化，比較符合中國企業(yè)的需求。

而云計(jì)算之外，終端的AI芯片也成為熱門話題，特斯拉的無人駕駛芯片一度成為熱門。在手機(jī)上，蘋果推出了A11仿生芯片。而此前華為搶先發(fā)布了全球第一款移動AI芯片麒麟970。

不難看出，基于芯片和算力的AI博弈已經(jīng)在中美兩國的方方面面展開。而未來，云端一體化的AI算力似乎是更加切實(shí)的解決模式。云計(jì)算與硬件制造商之間的合縱連橫，也非常惹人期待。

萬物啟蒙：關(guān)于智能硬件浪潮

用AI加持普通終端，開啟萬物互聯(lián)的全新紀(jì)元，似乎早就成為了業(yè)界的共識。五花八門的AI硬件也很早就出現(xiàn)過。

但毫無疑問，亞馬遜的Echo開啟了智能語音+普及化硬件的新風(fēng)口。一時(shí)間全球無數(shù)智能音箱崛起，一時(shí)間堪稱壯觀。

這個(gè)領(lǐng)域值得我們注意的，是中國企業(yè)對AI消費(fèi)風(fēng)潮的敏銳和戰(zhàn)略性投入。就像亞馬遜投入Echo的更大野心在打通家庭生態(tài)場景一樣。中國巨頭們先后投入AI硬件也難以離開生態(tài)化的誘惑。

從京東的叮咚到小米的小愛同學(xué)，一時(shí)間智能音箱成為巨頭的戰(zhàn)略要地。而比較惹人注意的，是阿里的天貓精靈，打通了阿里旗下文娛生態(tài)、電商生態(tài)和技術(shù)實(shí)力之間的界限，顯然構(gòu)筑了更廣泛的智能體驗(yàn)視野。

天貓精靈這樣的智能音箱，更有可能成為家居場景AI化的入口。通過后續(xù)更多AI賦能的想象力迸發(fā)，達(dá)成消費(fèi)和家居體驗(yàn)的全面升級。

在萬物互聯(lián)矩陣更加完善的情況下，有理由相信機(jī)器視覺、圖像識別等AI技術(shù)會爭相進(jìn)入消費(fèi)智能硬件序列。開始體驗(yàn)到AI之后，智能消費(fèi)市場很可能才剛剛崛起。

從實(shí)驗(yàn)室到物理世界：AI的場景化落地

假如AI技術(shù)只能待在實(shí)驗(yàn)室中，那恐怕只會有今天百分之一的人關(guān)注它。

畢竟任何技術(shù)都需要在現(xiàn)實(shí)世界中檢驗(yàn)自己的價(jià)值。而AI又是一項(xiàng)非常底層的技術(shù)，很容易與各行各業(yè)的效率、體驗(yàn)和解決模式相連接，給人以意想不到的效果。

雖然我們今天已經(jīng)習(xí)慣了很多AI帶來的價(jià)值，但想一想初次接觸谷歌ML的智能推薦、蘋果Siri的語音交互體驗(yàn)，看到特斯拉的車輛收集數(shù)據(jù)反向訓(xùn)練自動駕駛，那種驚喜感是溢于言表的。

或許得以于移動互聯(lián)網(wǎng)的鋪墊，相比于美國市場，中國有更大的AI市場和更好的AI接受環(huán)境。而中國企業(yè)也在AI的場景化落地領(lǐng)域造就了許多個(gè)“Chinafirst”

比如說我們在語音交互領(lǐng)域，看到了百度的度秘、科大訊飛兩大巨頭齊飛。在機(jī)器視覺領(lǐng)域，出現(xiàn)了商湯、曠視等5大獨(dú)角獸，著實(shí)令人驚嘆。

這里不得不提到阿里云的ET大腦系列。ET城市大腦在杭州的部署，是人類史上第一次用大數(shù)據(jù)+人工智能方式來指揮真正的城市交通。隨后，提高百分之一產(chǎn)能的ET工業(yè)大腦、看X光片準(zhǔn)確率高于人類醫(yī)生的ET醫(yī)療大腦，以及可以監(jiān)控水土污染和海洋環(huán)境的ET環(huán)境大腦相繼上線。

阿里云的系列部署，顯然走了一條有“中國特色”的AI落地道路。結(jié)合數(shù)據(jù)感知和大規(guī)模計(jì)算領(lǐng)域的能力，人工智能可以輸出為更多實(shí)際的社會價(jià)值。這種模式應(yīng)該會在接下來的中國市場中不斷發(fā)酵成熟。

綜合來看，在中國企業(yè)利用人工智能達(dá)成具體行業(yè)的賦能和革新，需要的各領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)已經(jīng)相繼成熟。而依托海量的用戶網(wǎng)絡(luò)，組成大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能三位一體的價(jià)值邏輯網(wǎng)絡(luò)，或許會成為中國特有的AI成熟方式。

總之，場景化中的創(chuàng)造力會是接下來中國AI最令人期待的一點(diǎn)。

更深層的未來：人才與研發(fā)聚合效應(yīng)

很多大牛都坦誠地表示過，AI打到最后都是人才的戰(zhàn)爭。

但這一點(diǎn)或許不太準(zhǔn)確，因?yàn)槟軌蜃笥耶a(chǎn)業(yè)局面的科學(xué)家和技術(shù)專家畢竟是極少數(shù)，真正左右戰(zhàn)局的，應(yīng)該是研發(fā)團(tuán)隊(duì)和實(shí)驗(yàn)室的成熟度和創(chuàng)新能力。

從DeepMind的科學(xué)狂人文化中，不難看出AI人才在企業(yè)實(shí)驗(yàn)中的戰(zhàn)略意義。而這場另類賽道的競賽，其實(shí)很早就在我們身邊開始打響。

拋開歐美的AI實(shí)驗(yàn)室文化和工程師文化不提，在中國，AI企業(yè)配備技術(shù)科研團(tuán)隊(duì)也不是什么新鮮事。

很早就成立的微軟亞洲研究院，其中一個(gè)研究方向就是人工智能領(lǐng)域的探索。而本土企業(yè)BAT的AI人才聚合項(xiàng)目也并不落后。

比如百度在2013年就建立了IDL（深度學(xué)習(xí)研究院），主要攻克深度學(xué)習(xí)、語音識別和智能訓(xùn)練領(lǐng)域的技術(shù)難題。而2014年，阿里也成立了iDST（數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)研究院）。據(jù)說iDST肩負(fù)著大數(shù)據(jù)時(shí)代，彰顯阿里在底層技術(shù)層面高度的重任。到今年，iDST陸續(xù)囊入金榕、華先勝、任小楓等科學(xué)界大牛，iDST在前瞻性研究和商業(yè)場景上的能力達(dá)到了歷史高點(diǎn)。這之后的故事值得期待。

另一個(gè)廣為關(guān)注的現(xiàn)象，是BAT三家相繼成立了AILab。

最早成立的百度硅谷AILab，一直相對在學(xué)術(shù)上比較活躍，成果也以論文和開源算法為主，酷似歐美大公司里的學(xué)院派。

今年3月，曾擔(dān)任百度研究院副院長和大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人的張潼被任命為騰訊AIlab主任。相對來說，騰訊AIlab更加注重AI的工程化和應(yīng)用化。研究領(lǐng)域集中在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，相對偏重騰訊的豐富場景與AI相融合。

今年7月，阿里AIlabs宣布亮相，前南洋理工大學(xué)教授王剛宣布加入。相對于iDST，阿里AIlabs偏重消費(fèi)級AI產(chǎn)品的研發(fā)。從與AIlabs同天亮相的天貓精靈中就可見一斑。

根據(jù)高盛的相關(guān)報(bào)告預(yù)測，未來世界上超過百分之八十的深度學(xué)習(xí)研究成果將在中國產(chǎn)生，而各大企業(yè)間的AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)與實(shí)驗(yàn)室將是這些成果的主要驅(qū)動力。

更深的技術(shù)未來，永遠(yuǎn)是由人來引發(fā)。

寫在最后

以上幾個(gè)部分，相當(dāng)于從不同角度勾勒一段AI業(yè)態(tài)的發(fā)展史。很容易看出，中國人工智能在各個(gè)領(lǐng)域都沒有掉隊(duì)，至少都有可以躋身世界主流的話語輸出能力。

未來的AI發(fā)展動力，來源于整合優(yōu)勢、沉浸學(xué)術(shù)、開發(fā)生態(tài)。或許中美之間的簡單比較其實(shí)并沒有意義，知道我們有哪些優(yōu)勢、哪些弱項(xiàng)，然后在此基礎(chǔ)上釋放更深層的創(chuàng)造力才是根本。比如說即將到來的阿里云棲大會，據(jù)說也會將人工智能作為重點(diǎn)關(guān)注目標(biāo)，推出對人工智能的新理解與技術(shù)成果。

交流和各展所長，往往才是技術(shù)進(jìn)化的真正動力。就像有人說，在硅谷開發(fā)者眼中能看到一種亞洲同行沒有的好奇心與浪漫。但在中國AI的從業(yè)者和開發(fā)者眼中，卻時(shí)長能看到一種不容有失的饑餓感。

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