2016盘点之人工智能：从未离商业化成功如此近过

　　2016年对人工智能来说是盘点意义非凡的一年，或许在技术领域的工智功感知并不明显，在商业层面的未离三亚外围（外围女包夜）外围预约（电话微信189-4469-7302）全球及一二线城市外围夜店妹子缓交一夜情“成功”却是前所未有的。



　　从年初AlphaGo和李世石的围棋大战，到一场场和人工智能有关的化成发布会，再到刚刚完结的近过《西部世界》第一季。我们先是盘点被人工智能所震撼，然后被人工智能的工智功商业化所俘虏，最后又为人工智能的未离未来所恐惧。

　　这里面有悲天悯人的商业情怀，也有科技巨擘的化成野心，不管怎样，近过人工智能终于跳出了实验室的盘点禁锢，成为活跃在科技领域的工智功核心力量。

　　聚焦到2016年这个时间点来看，未离人工智能最耀眼的还是商业化的起步。然而，在人工智能被做各种加法、各种布局的同时，也出现了一些不和谐的现象。

　　笔者将从人工智能现状、场景及未来趋势盘点何为理想何为现实。

　　资本跑马圈地，人工智能的第三个红利期

　　距离“人工智能”这个名词的诞生已经有60年，并且在上个世纪60年代和80年代相继迎来了两个红利期。按照这个说法，三亚外围（外围女包夜）外围预约（电话微信189-4469-7302）全球及一二线城市外围夜店妹子缓交一夜情2016年前后很可能是人工智能的第三个红利期，更重要的是，资本对人工智能表现出了从未有过的青睐。

　　Venture Capital 的调查报告显示，截至到2016 年 11 月，全球范围内总计 1485 家与人工智能技术有关公司的融资总额达到 89 亿美元。

　　同时，CB Insight公布了对美国人工智能初创企业的调查结果，这类企业在今年的融资金额约是四年前的十倍，且被收购的企业数量迎来了近几年的最大值。

　　国外巨头纷纷收购人工智能创业公司

　　比资本更加疯狂且更惹人注目的还有疯狂跑马圈地的互联网巨头们：

　　2016年1月份，苹果收购人工智能初创公司Emotient，这家公司的成果在于使用人工智能技术读取图片中的面部表情。

　　2016年5月份，eBay宣布收购Expertmaker，这是一家使用机器学习进行大数据分析的瑞典企业。

　　2016年5月份，英特尔收购了专门从事计算机视觉（CV）算法的初创公司Itseez，计划利用Itseez专业能力来创建从汽车到安全系统的物联网（IoT）。

　　2016年8月份，微软收购了一个两年半的初创公司Genee，其主要产品是一款拥有AI技术的智能日程工具。

　　2016年9月份，谷歌相继收购了用于开发聊天机器人的人工智能平台Api.ai，距离收购视觉搜索创企Moodstock仅过去两个月之久。

　　2016年9月份，亚马逊低调收购了机器人创业公司Angel.ai，这家公司的联合创始人成为亚马逊“新机器人产品”的项目负责人。

　　当然，上述列举的案例只是这些科技巨头们近几年收购事件中的很小一部分。打败了李世石的AlphaGo出自创业者之手，亚马逊Echo智能音响的诞生和初创公司Yap和Evi不无关系，就连曾经让世界惊艳的Siri也是在初创产品的雏形上打造的，这些收购具有鲜明的美国互联网色彩。

　　国内BAT等互联网巨头纷纷玩姿势

　　同样，中国互联网行业对人工智能的热情也是如此高涨，但模式却和美国有所不同。

　　百度可以说是国内在人工智能领域“声势”最大的玩家，诸如百度大脑、百度医疗大脑、天智云计算解决方案等等。以至于在今年的百度世界大会上，人工智能成功取代O2O成为百度新的“旗帜”，再加上吴恩达、百度无人驾驶车的频繁亮相，百度在人工智能方面获得了不小的关注。

　　2016年之前，阿里采取了错位营销的战略，把人工智能统一规划在“云服务”内来做推广。2016年以来，阿里在人工智能领域的动作也开始趋于高调。先是在人脸识别、语音识别等方面“炫技”营销，在今年８月份直接推出了ET机器人，涵盖语音识别、图像识别、情感分析等技术。

　　在BAT的阵营中，腾讯可以说是在AI方面动作最为“迟缓”的，直到现在令人印象深刻的动作也只有QQ互联和微信硬件平台。不过在人工智能技术层面，腾讯上镜的机会并不比百度和阿里少，在今年相继投资了数据公司Diffbot和碳云智能等人工智能相关的公司，或是借鉴了国外的思路。

　　除此之外，网易、360、科大讯飞等也把人工智能视为新一轮的机遇，比如丁磊直言“下一个十年的方向肯定是人工智能，比如汽车驾驶、辅助机器人等”，网易自身也推出了全智能客服系统网易七鱼、人工智能反垃圾云服务网易易盾等。

　　可以肯定的是，虽然国内二三阵营的互联网公司在2016年并未有过多的动作，大多企业已经开始了和人工智能有关的布局。

　　即便和巨头相比，国内的人工智能创业者不那么耀眼，整个行业的春天已是不争的事实。

　　此前乌镇智库和网易科技联合发布的《全球人工智能发展报告（2016）》中，在人工智能投资专注度最高的15家投资机构中，真格基金、维港投资这两家来自中国的投资机构赫然在列，碳云智能、出门问问、云知声等创业公司也出现了极高的频次。

　　虽然国内人工智能创业者所展现出的热度和高度仍不及美国、以色列等国家，让人感同身受的是，几乎在每一场科技展览会上都不难看到大大小小的人工智能企业。

　　诚然，在巨头眼中“人工智能”是不可错失的机遇，对创业者来说“人工智能”是互联网之后的新一轮曙光，而资本也抱着投资人工智能“一本万利”的心态。人工智能寄托了太多人的理想，但现实应用呢？

　　巨头卡位布局，人工智能的落地是个什么命题？

　　正如开头所说，在技术层面对人工智能进展的感知并不明显，至少没有任何一个科学家站出来“神化”人工智能。可在商业层面，相比于上两次红利期，足以用“成功”一词来形容。此前谈到智能和AI，很多人喜欢称之为伪命题，那么在商业化如此成功的2016年，人工智能的落地情况如何呢？

　　笔者在此选取了5个应用场景来进行探讨。

　　1、智能聊天机器人

　　从苹果推出语音助手Siri开始，人们对于“聊天机器人”的欲望进一步爆发，虽然和科幻电影里的“贾维斯”等仍相距甚远，从虚拟聊天助手走向有硬件支撑的机器人已然成为2016年的成果之一。

　　比较典型的产品有Echo智能音箱以及各种各样的儿童陪伴机器人。或许不少人认为人工智能在这个领域的应用至少需要五年才能逐渐成熟。

　　值得乐观的是，这类软件或机器人已经能够理解自然语言，帮助人们完成邮件、消息回复等功能。相比于只能完成特定指令的扫地机器人，微软小冰、阿里ET等结合了云计算和大数据的聊天机器人有着长足的进步。

　　2、智能APP

　　在Gartner不久前发布的“2017年前十大战略技术趋势”中，智能APP位列第二，似乎预示着人工智能技术将出现在更多的APP中。

　　事实上，在2016年使用到人工智能技术的应用已经开始出现，比如一些集成了人脸识别技术的支付工具、针对图像识别技术开发的工具类APP、电商平台借助机器识别侦查刷单行为，如此种种。

　　根据Gartner的定义来看，运用人工智能的形式是通过新的智能特性嵌入到某一行业的现有应用程序中，比如食品厂利用人工智能来检查面包的颜色、形态和芝麻分布，并根据分析结果不断自动调整烤箱和流程。

　　3、智能投顾

　　金融似乎是人工智能乐于“入侵”的领域，仅智能投顾就涌现了近百家平台。

　　顾名思义，智能投顾就是人工智能＋投资顾问的结合体，借助大数据识别用户的风险喜好，再通过通过算法和模型定制风险资产组合。优势在于费用低、服务效率高、覆盖人群广，且在一定程度上满足了“千人千面”的理财需求。

　　国外有Wealthfront、Betterment、Future Advisor等知名智能投顾平台，国内也出现了钱景、拿铁财经、理财魔方等模仿者，就连记账软件网易有钱也开始向智能投顾转型。不过在政策和牌照的压力下，智能投顾能走多远仍不得而知。

　　4、智能硬件

　　智能硬件的高潮时代应该是在2014年前后，经历了资本看好和看衰之后，2016年不少智能硬件开始加入AI的元素。

　　从IDC的预测来看，AI硬件收入将在未来五年内以超过60%的复合年增长率发展。不过，IDC等之所以如此乐观，原因在于智能硬件早已不再是智能手环、手表等可穿戴设备的代名词，无人驾驶、机器人、无人机等成为新的关注对象。

　　2016年，包括大疆、零度智控等都开始将无人机智能化，无人驾驶被科技巨头和汽车巨头拥抱。人工智能在这个行业的发展似乎值得期待。

　　5、取代人工

　　利用人工智能取代人工一直是人类的夙愿，2016年人工智能在这个领域的应用也比较瞩目。除了前面所说的聊天机器人、应用软件、金融、智能硬件等，不少云服务平台也开始引入人工智能技术。

　　以2016年比较火爆的直播为例，传统的内容审核机制需要投入巨大的人力资源，诸如网易易盾等反垃圾云服务的出现，结合深度学习、图像识别、语义分析、语音识别、动作识别等人工智能技术，解决了80%以上的人力投入，“机器审核+人工服务”逐渐成功UGC产品的主要形态。这大概也是人工智能应用最为广泛的领域之一。

　　不难发现，人工智能的落地虽然和想象中仍有一些距离，却也摆脱了伪命题的说法，更重要的是，其中从未少却互联网巨头的身影。选择在计算机视觉、深度学习、自然语言处理、情景感知等核心算法的研究或收购，及早在产品上应用和变现也成了巨头们卡位布局的鲜明特点。也正是如此，几乎可以肯定这次人工智能的高潮不会重蹈前两次的覆辙。

　　结语

　　2016年行将结束，或许人工智能在某些领域仍充当着炫技的角色，或许仍有一些玩家对人工智能寄予了不符合现状的希望。

　　无论如何，行业巨头和创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者。也就意味着，人工智能离象牙塔越来越远，离商业化越来越近，并非遥不可及。

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