在人工智能和云计算时代 中国互联网还仍是美国的模仿者吗？

　　摘要： 如果科技领域存在一条鄙视链的话，美国公司位于鄙视链顶端，而中国互联网企业处于鄙视链的下游，似乎是很多人心中的答案。

　　1994年，互联网正式进入中国，长城内的有志青年们无不热血沸腾。

　　在接下来的十年内，新浪、网易、搜狐、腾讯、阿里、百度等曾经和现在的互联网巨头相继诞生，那些早期投身互联网的学子们多半实现了财务自由。然而，从三大门户到BAT，从PC时代到移动互联网，中国的互联网世界仍有着复刻美国的影子，来自中国的互联网公司也大多被定义为美国互联网骄子的模仿者。

　　就在不久前，高盛发布了一份长达百页的人工智能生态报告，毫无掩饰的表示：美国仍是人工智能的主导力量，将中国、以色列、加拿大、印度等归结为高速成长的市场。同样，在云计算市场也展现出了类似的局面，美国的互联网巨头再次表现出了“主人翁”的心态，而来自中国的互联网厂商被称作是“挑战者”。

　　不过，相信每一位中国的互联网从业者在2016年感触最深的无外乎人工智能的发展和云计算的普及，而高盛的报告也指出人工智能能力将成未来公司重要竞争力。不管是云计算还是人工智能，对任何一个国家来说都尚处于起步阶段，美国的科技巨擘擅长底层算法的研发，而中国的互联网巨头更擅长新技术的应用。走出美国的阴影或是不少互联网创业者的心声，而人工智能+云计算会是中国弯道超车的新机遇吗?

　　人工智能的新赛道，中国跑到了什么位置?

　　如果科技领域存在一条鄙视链的话，美国公司位于鄙视链顶端，而中国互联网企业处于鄙视链的下游，似乎是很多人心中的答案。

　　原因或许有两点，一是中国互联网企业多少有模仿美国的痕迹，即便是在国内数一数二的BAT，在他们身上也不难找到来自美国的样本，直到今天仍然有很多创业者选择到美国“窃取”idea;二是美国的互联网巨头给人的印象是无时无刻不在捯饬“黑科技”，诸如谷歌的X实验室、Facebook的Building 8、微软遍布世界的研究院等等，而且这些公司还时不时收购一些技术型创业公司，为自己补充技术人才和专利。当然，这些差别和文化、环境、人才等不无关系，而在人工智能领域中国的互联网厂商们真的那么“不堪”吗?

　　根据高盛统计的数据显示，2014年以后，中国在涉及到“深度学习”和“深度神经网络”方面被引用的期刊论文数量已经超过美国，并特别指出中国拥有世界领先的语音和视觉识别技术和人工智能研究能力。此外，高盛引用的报告也很有代表性。百度于 2015 年 11 月发布的 Deep Speech 2达到97%的正确率，被《麻省科技评论》评为 2016 年十大突破科技之一;香港中文大学早在2014年开发的 DeepID 系统在 LFW 数据库中达到了99.15%的面目识别正确率。

　　但具体到互联网公司的动作来看，中国并没有太多的互联网企业表现亮眼。

　　高盛将谷歌和亚马逊称之为创新人工智能的驱动者。原因在于，谷歌在搜索算法中是不折不扣的先行者，从1998 年的 PageRank 到 2015 年的 RankBrain，一直处于领先地位。而谷歌的DeepMind，也就是AlphaGo的创造者，称得上是世界上最为著名的人工智能公司。亚马逊在2015年4月份发布了 Amazon ML，或有机会成为作为服务的人工智能生态系统的领先者，并在推荐引擎中使用了机器学习技术，在匹配用户意图以及可欲结果方面具有竞争优势。此外，苹果、微软、Salesforce、英伟达、英特尔、Uber、IBM等公司在人工智能方面的研究成果也成为高盛标榜的对象。

　　属于中国的公司中只有百度一家，“百度大脑正在改进百度全线产品的用户体验和提升用户粘性，也在推动针对每一用户的定制化高质量内容。”当然这些信息在国内科技媒体的轮番报道下近乎“家喻户晓”。可以解释的是，中国人工智能的研究多集中在高校和研究所，互联网公司们也乐于同这些机构进行相关合作，比如网易和清华共同建立了人工智能实验室，腾讯和香港科技大学共同打造了WHAT 实验室，类似的还有很多。

　　可以肯定的是，中国的互联网公司仍然未能扭转“重商业、轻研发”的形象，但中美在人工智能技术层面并没有拉开太大的距离，并跑在了日本、印度等国家的前面。也就是说，在人工智能的底层技术上，中国互联网厂商相比于美国竞争者仍有一些不足，但这些不足并不会影响人工智能的实际应用，在应用层面的差距被进一步缩小。

　　人工智能应用，美国向左，中国向右

　　人工智能的本质是什么?如果是站在象牙塔里，答案当然是更大的数据、更快的硬件、更好更普遍可用的算法。但这终究是一个商业化的时代，技术最大的意义就是快速转化为生产力。技术研发只是人工智能竞赛的战场之一，应用场景无疑是第二个战场。

　　在某种程度上来说，美国是人工智能的起点，也是最渴望人工智能落地的地方。于是乎，那些诞生于美国的人工智能公司也在第一时间把握了人工智能应用的方向。

　　比如在产品进化上。谷歌将大量的搜索工作转移到了人工智能系统RankBrain上，苹果也不断为Siri增加新的功能......新算法和新技术的出现往往让这些产品变得更加好用，甚至不惜高额收购来弥补技术上的不足。

　　比如在个性化服务方面，Netflix、亚马逊 和 Pandora 都在使用人工智能来确定推荐什么样的内容、突出什么样的商品，来满足用户个性化的需求。这个方向被视作人工智能应用的重要场景，在国内也流行着“千人千面”的说法。

　　比如在新产品开发上。以人脸识别为例，Google、和Facebook都投入了大量的财力来优化人脸识别技术，苹果也购买了一个致力于通过读取人的面部表情来确定其情绪状态的 AI 创业公司，目的都是为了新产品或新服务做打算。

　　当然，除了这些偏C端的应用，谷歌、微软等还试图通过API的形式将自己的人工智能技术开源给开发者，亚马逊推出Amazon ML的目的也是为客户提供机器学习功能。只不过，美国人工智能的耀眼之处仍在于机器人、无人驾驶，以及对农业、金融、医疗、零售等行业的改造。所不同的是，中国的互联网公司把“人工智能即服务”这个方向演绎的炉火纯青。

　　按照高盛的说法，BAT及其他互联网巨头和数百家创业公司，在人工智能细分市场及应用领域主要集中在基本服务、硬件产品、智能服务、技术能力等四个方面。

（编辑：开发网_郴州站长网）

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