看BAT如何搶奪通往AI世界的第一張“船票”通信
人工智能成為中國所有重要科技公司不能忽視的力量，每一家公司都希望能成為人工智能的弄潮兒。
人工智能成為中國所有重要科技公司不能忽視的力量，每一家公司都希望能成為人工智能的弄潮兒。作為中國科技領域的領頭羊，騰訊、阿里和百度在人工智能領域如何謀局，誰又會搶到通往AI世界的第一張“船票”。
百度的新希望
一年前，百度CEO李彥宏曾說互聯網的下一幕是人工智能。僅過了一年時間，人工智能已經不再是下一幕，已是“這一幕”。
這家把無人車開上五環的公司，希望撕下過去傳統互聯網“搜索公司”的標簽，All in AI。
今年7月，百度第一次對外公布AI生態開放戰略全貌：前端的對話式人工智能系統DuerOS和自動駕駛Apollo開放平臺，以及后端的百度大腦和智能云。
百度總裁陸奇指出，百度已構建包含算法層、感知層、認知層和平臺層技術架構的AI技術平臺，并宣布百度大腦將全面開放60項核心AI能力，其中包括語音、視頻、增強現實、機器人視覺、自然語音處理五大類14項新能力。
其中，百度大腦是百度的核心能力和核心算法，包括語音識別、圖像識別、視頻識別、自然語言處理、大數據和用戶畫像等核心能力;百度云則是百度大腦的交付方式，百度可以通過搭建不同行業的大腦，比如金融大腦、自動駕駛大腦等，將相關技術提供給用戶。
而DuerOS與Apollo開放平臺都運用了百度大腦的核心能力。前者是基于人工智能的對話式操作系統，目前DuerOS向開發者開放包括技能開放平臺(能力層)、對話核心系統(核心層)、設備開放平臺(應用層)三個層面的能力;后者Apollo 背后的智能駕駛開放平臺的技術框架，由底部往上以次為：參考車輛平臺、參考硬件平臺、開放的軟件平臺和服務平臺。
按照陸奇的目標，到2020年，百度可以實現高速和城市道路全路網自動駕駛。
“AI將和前三次工業革命一樣，讓人類進入全新的時代。”陸奇這樣評價。在他看來，百度基于AI，從現在往將來走，會逐漸成為一個平臺，“這是一個戰略上和文化上的改變。”
從百度的財報看上去，百度主業和營收仍然主要來自十多年前就誕生的傳統搜索業務。但從業務來看，其實搜索本身就具有人工智能的屬性。與此相應的NLP、機器學習、知識圖譜、語音、圖像、深度學習等AI 技術的積累，加上過去17年積累的萬億級搜索數據、百億級定位數據，和超過2000 AI研發人員，構成了百度AI 技術的基礎。
而在百度自身應用上，人工智能已經應用并提升了它在搜索、信息流、金融、O2O、手機百度等業務。
而一系列圍繞人工智能的動作背后，透露出的一個信號是：確定了在人工智能領域發展路徑的百度，正在為自己積累數年的人工智能尋找更多的場景落地，并且通過場景和產品找到商業模式。而這一戰略成功與否，也將決定著百度未來能否重新崛起。
阿里分散式布局
阿里巴巴在AI的研究側重點更偏實用性。
最近兩個相關的動向是，阿里人工智能實驗室(A.I.Labs)研發出一款類似于亞馬遜Echo的智能音箱“天貓精靈”，另一個是阿里巴巴人工智能核心部門iDST挖來了前亞馬遜科學家任小楓，擔任iDST的副院長和首席科學家，與院長金榕和另一位副院長華先勝組成“鐵三角”。任小楓曾在亞馬遜負責計算機視覺研究，參與建設AmazonGo超市。
iDST是阿里巴巴內部專門從事基礎科學研究的部門，核心成員在美國西雅圖的實驗室工作，關注語音識別、自然語義分析、計算機視覺、智能決策等。作為一個to B的部門，iDST的研究成果會輸出給像A.I.Labs這類面向消費者端的產品去應用，兩者可理解為實驗室和場景的關系。
這也能看出阿里巴巴在AI布局與組織架構上是呈現分散特點的。除了iDST、A.I.Labs之外，阿里巴巴AI研究很重要的戲份放在了阿里云和螞蟻金服身上，分別由閔萬里、漆遠兩名博士帶隊。
作為基礎研究所，iDST的成果除了為A.I.Labs提供消費級人機交互技術輸出外，更多是輸出給了阿里云ET，做各垂直領域的企業級與政府公共事務級服務。
ET的背后是阿里云的計算能力，前端已經演化出四個垂直“大腦”，像已經在杭州和蘇州落地、通過預測擁堵最多能提升11%車輛通行率的ET城市大腦;已運用在協鑫光伏、中策橡膠等企業提高良品率的ET工業大腦;通過機器學習在醫學影像、精準醫療、藥效挖掘發揮醫生助手作用的ET醫療大腦;以及已在江蘇省落地，通過交叉分析氣溫、風力、氣壓、濕度、降水等指數來進行環境預警的ET環境大腦。
阿里云已經和餓了么合作進行配送線路的智能分配。阿里云人工智能科學家閔萬里對第一財經記者說，與下圍棋的人工智能相比，外賣領域的人工智能有其特殊性，不確定性更大。比如，外賣用戶一般都想在30分鐘內盡可能吃上飯，但有時他提供的是一個模糊地址。這些不確定性是調度的最難點，也給算法增加了難度。
相比阿里巴巴集團，螞蟻金服的AI是另外一個獨立業務和架構，內部設有人工智能部，做金融智能。它的業務更聚焦，始終在依附于未來支付方式在做突破，比如與Face++合作研究人臉識別等生物識別方式，借助AI提升金融風控水平等。
上周末剛在杭州舉行的2017中國AI大會上，螞蟻金服首席數據科學家漆遠說，技術是中性的，AI可以用來詐騙，但用它也能分析社會經濟體系中系統性風險或信用的好壞，從而能讓賣雞蛋的老太太和賣樓的老板享受同樣的金融服務。
馬云曾在公開場合對會下圍棋的AlphaGo背后的應用場景“嗤之以鼻”，但不妨礙他創建一個龐大的“NASA計劃”，為未來20年愿景在機器學習、芯片、IoT、操作系統、生物識別等領域組建跨部門的新機構，并將技術輸出給各應用場景，像美國航空航天局發揮的作用那樣改變未來生活。
騰訊入場晚一步
在百度失去其首席科學家吳恩達的第二天，一向低調的騰訊AI Lab(騰訊人工智能實驗室)迎來了人工智能領域頂尖科學家張潼博士，并任命其擔任騰訊AI Lab 主任，為騰訊AI Lab第一負責人。
加入騰訊前，張潼曾擔任百度研究院副院長一職，也是百度大數據實驗室負責人，期間參與和領導開發過多項機器學習算法和應用系統。在人工智能領域張潼享有很高的知名度，是中央組織部“千人計劃”特聘專家，擁有美國康奈爾大學數學系和計算機系學士，以及斯坦福大學計算機系碩士和博士學位，也是百度少帥計劃的標志性人物。
在張潼加入騰訊的第二天，騰訊又將兩名人工智能專家俞棟、劉威納入麾下。俞棟是前微軟研究院的首席研究員、頂級語音專家，于1998年加入微軟公司，2002年進入微軟研究院語音和對話組。伴隨俞棟擔任騰訊AI Lab副主任一職，騰訊美國西雅圖AI實驗室也落成，俞棟負責西雅圖AI實驗室的運營及管理，推動騰訊在語音識別及自然語言理解等AI領域的基礎研究。
與俞棟同一時間加入騰訊的劉威，曾任IBM沃森研究中心研究科學家。劉威博士長期從事計算機視覺、機器學習、數據挖掘、信息檢索等領域的基礎研究和產品開發，曾多次擔任國際權威期刊的客座編委與審稿人，在國際人工智能技術領域有著很高的地位。
招兵買馬背后，騰訊在追趕百度和阿里在人工智能領域的步伐。BAT中騰訊在人工智能領域的入局相對較晚，AI Lab于2016年才創辦，目前有50多名AI科學家(90%為博士)，200多名AI應用工程師，專注于人工智能的基礎研究及應用探索，為騰訊各產品業務提供AI技術支撐。
除此之外隸屬于騰訊社交網絡事業群的騰訊優圖實驗室，則主要專注于在圖像處理、模式識別、音頻語音分析等領域展開技術研發，在QQ空間、微眾銀行、廣點通、騰訊云等項目中進行業務落地。
正如張潼所言，“騰訊在場景、數據和計算能力上的豐富積累，是AI領域研究人員所渴求的基礎條件。”在基礎研究領域，騰訊將側重點放在了計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習。并根據騰訊業務提出游戲、內容、社交及工具平臺型AI四個應用方向,目前AI Lab產品已在微信、QQ及天天快報中有所應用。
對于騰訊而言，足夠多的用戶數據是其發力AI的壁壘，其中社交和游戲是騰訊的老本行，更容易將技術和場景相結合。進一步在內容方面，利用機器學習在騰訊數字內容服務中進行個性化推薦，提升騰訊的廣告定向能力，豐富社交互動(如動態面具功能)也將帶來實際收益。
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