二、角逐：中美AI商業(yè)化競爭

關(guān)于AI商業(yè)化，很多國家都虎視眈眈。

據(jù)不完全統(tǒng)計，目前全球包括美國、中國、歐盟、日本等近30個國家和地區(qū)都發(fā)布了人工智能相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃和政策部署。相比于其他國家，中美兩國當前在人工智能的賽道上都處于領(lǐng)先地位，而二者又直接互為競爭對手。

考慮到當前中美關(guān)系的微妙處境，以及數(shù)字技術(shù)在新一輪科技革命中的重要地位，搶占人工智能風口、加速AI商業(yè)化落地已是迫在眉睫。

事實上，無論是技術(shù)研發(fā)還是商業(yè)化落地，企業(yè)都是當之無愧的絕對主體，比起政府、科研機構(gòu)等其他主體，企業(yè)直面市場、貼近大眾，對于市場前沿動態(tài)和商業(yè)化需求有著極為敏銳的捕捉和精準的判斷，同時為了生存和盈利，企業(yè)具備與生俱來的基因與動力去不斷改善配置資源、改進生產(chǎn)技術(shù)，并持續(xù)提升產(chǎn)品性能和品質(zhì)。

從這個角度看，中美兩國在人工智能賽道上的企業(yè)競爭，即可視為大國角逐的一個縮影，而透過代表性企業(yè)的現(xiàn)有成績和布局面貌，也能在一定程度上洞悉兩國的人工智能進展狀況。

我們不妨以百度和谷歌為例來分別做個簡要討論，先說前者。

百度在人工智能領(lǐng)域耕耘已久，一直都在資金和人才方面不吝投入。憑借著搜索、地圖等前端產(chǎn)品的多年積累，百度已經(jīng)擁有了極其龐大且多維度的樣本數(shù)據(jù)。而在技術(shù)上，百度從最初做搜索需要的自然語言處理、短語分析，逐漸進入到NLP、語音、深度學習、圖像識別等領(lǐng)域，并在人工智能專利申請數(shù)量上引領(lǐng)行業(yè)。

從布局版圖上看，百度的智能經(jīng)濟“倒金字塔”格局已經(jīng)成形：最底層為百度大腦和飛槳，涵蓋深度學習、知識圖譜、語音、機器視覺等數(shù)百項AI基礎(chǔ)能力，扮演著“動能中心”的角色；中間層為百度智能云、Apollo、如流等面向不同賽道的智能化平臺，將百度的AI動能延伸至產(chǎn)業(yè)鏈和市場層面；最上層是場景化的解決方案，包括智慧城市、智慧交通、智慧金融、智慧醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造等，驅(qū)動技術(shù)的商業(yè)化落地，打通人工智能產(chǎn)業(yè)落地的最后一環(huán)，并為產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級賦能。

再說后者。

早在2011年，谷歌就已經(jīng)成立了自己的AI部門，長期致力于機器學習等技術(shù)的研發(fā)，并將該技術(shù)應用至旗下的Google搜索、Google Now、Gmail等多款產(chǎn)品之中，還往其開源的Android手機系統(tǒng)中注入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、語音識別等大量機器學習功能，以AI技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)品和服務(wù)。2016年，谷歌正式宣布將戰(zhàn)略重心從“Mobile First（移動先行）”轉(zhuǎn)向“AI First（人工智能先行）。

布局策略上，谷歌采用了一套“全面開花”的打法，底層硬件、操作系統(tǒng)、核心算法、上層應用均有所涉及，領(lǐng)域則包括語音技術(shù)、云服務(wù)、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實、無人機、倉儲機器人、智慧醫(yī)療等等。在實踐中，一方面，谷歌不遺余力地搶占用戶使用場景，從互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)延伸到智能家居、智能硬件、自動駕駛、機器人等，意在積累更多的樣本數(shù)據(jù)信息；另一方面，谷歌注重技術(shù)研發(fā)，不斷努力研發(fā)更高級別的深度學習算法，以求增強圖形語音識別能力，對信息進行更深層次的加工和處理，高性能處理器TPU、開源機器學習平臺TensorFlow、語音助手GoogleAssistant等產(chǎn)品的問世就是證明。

除了百度和谷歌外，還有很多高科技企業(yè)都在逐鹿人工智能，比如中國的阿里巴巴、騰訊、華為，美國的微軟、亞馬遜、蘋果等等，巨頭們的探索和引領(lǐng)，同樣為AI的商業(yè)化進程提供了動力和保障。