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发布时间:2023-11-21 20:01:16

自 2014 年以后,AI 逐步成为科技领域的热门话题,而随着资本、人才与关注度的提升,也日渐形成了中美两国的「二人转」舞台,中国的 BAT 与美国的 AMG(亚马逊、微软、Google)成为这个舞台的绝对主角。
必须承认一点,在 AI 领域,AMG 三家公司无论是研发实力还是产品落地能力以及其行业号召力,都要胜过 BAT,因此,通过观察这三家公司的业务和财报表现,也可以一窥整个 AI 领域的现状。
上月,AMG 三家巨头相继发布了最新一个季度的财报,仅以营收来看:
值得关注的是,上述三家 AI 巨头公司,无一例外都在将人工智能放在公司发展的重要方面,但为什么在财报里没有过多提及?
过去三到四年时间里,包括 BAT 在内的公司都将微软研究院作为 AI 人才的重要来源地,疯狂挖人,由此也证明了微软在 AI 方面的强大积累。
Google 也从 2017 年开始正式确定了「AI First」公司愿景。
而亚马逊,虽然并没有他太公开的表述,不过在 Fast Company 本月初的一篇文章里,也谈到了亚马逊 AI 的发展,包括仓库机器人的部署以及Alexa 的研发等等。
但如果详细去看上述公司截止到本季度财报的业务构成,尤其是主营业务的构成,似乎根本看不到 AI 的影子。
比如 Google ,来自广告业务的收入高达 289.54 亿美元,占整个公司收入的 85.8%,这也继续延续了 Google 作为一家广告公司的基本判断。

再比如亚马逊,其核心业务,在线零售(电商)业务贡献了 290 亿美元,占比也超过 50%。而微软的业务组成里,其主要营收来自于个人设备业务(包括 Windows 个人授权、Xbox 游戏机、Surface 设备),该部门在这个季度获得了 107.5 亿美元的营收。
上述这些略显冰冷的数字至少说明了一点:就现阶段而言,即便是微软、Google、亚马逊这样的巨头公司,人工智能还没有真正给公司带来真正的业务转型。
那么,这些公司所选宣扬的人工智能到底都在哪里?
2018 年 10 月德勤曾经发布过一份企业 AI 适应能力报告,其中有张图表令人印象深刻,如下图所示,我对这幅的基本评价就是:「每个行业因为人工智能的加入都会是赢家,但有些行业注定是大赢家」。

仔细去看这个四象限图,在右上角的「高投入高回报」象限里,科技公司赫然在列,德勤在报告里列举了 Netflix 的案例:
Netflix 发现他们的用户喜欢搜索电影,但如果搜索并找到一部电影的时间超过 90 秒,那么用户往往会放弃,而借助 AI 技术优化站内搜索之后,不仅可以给用户带来用户体验的上升,还能让用户更快地付费。德勤的数字显示,仅仅一年,得力于 AI 对搜索的改进,Netflix 可以多赚 10 亿美元。
这类故事也发生在微软、Google 和亚马逊身上。以 Google 核心业务广告为例,2018 年 3 月的时候,Google 发布了一项名为 Auto Ads 的在线广告产品,它的基本操作逻辑是利用机器学习来自动判断是否在某个网页放置广告以及在哪里放置广告。
事实上,Google 的 AdSense 已经非常自动化了, Auto Ads 则更进一步,当广告主制作完成广告后,关于广告投放的「权力」都归于 Auto Ads 背后的算法。根据 Google 官方的说法,这个产品能够大幅提升广告主的投放效率,从而增加收入。
其次,计算机视觉给 Google 产品带来的创新。2015 年 Google I/O 大会上,Google 发布了基于机器学习的 Google Photo,其主打的就是云端的图像自动识别和自动分类。
2017 年开始,Google 将云端的计算机视觉能力逐步下沉到智能设备上。Google Lens 通过应用层释放其强大的计算机视觉能力,目前已经支持 iOS 和 Android。
与此同时,Google 在 2017 年的 Pixel 2 系列和 2018 年的 Pixel 3 系列智能手机上,继续将计算机视觉能力注入到终端硬件里,Google 官方博客的这篇文章,展现了 Pixel 3 手机上的 AI 能力,同时进一步介绍了设备 AI 的优势。
而 AI 之于亚马逊,则在业务创新方面有众多体现。具体包括两大方面,其一,计算机视觉技术被应用到亚马逊无人零售店中,带来的不仅是效率提升,更是用户体验的优化。

其二,基于语音识别、语音交互的提升,亚马逊过去三年打造了一个围绕语音助理 Alexa 的庞大生态体系,Alexa 所带来的交互方式变革,某种程度上也左右着下一代计算设备的交互逻辑。

从上面几个案例可以看出:人工智能并不是一句口号,各个巨头也都在不同业务线上推进人工智能的部署。
如果以人类感官为参照对象,这几年人工智能的快速发展,已经让机器具备了听力和视力,并实现了从听到到听懂、从看到到看懂的跨越。
但仔细去看上文提到的几个典型场景,或许会发现,所谓人工智能,仅仅局限在图像、语音领域的应用,这也是当下人工智能最有可能突破的领域,而单点技术的突破,也无力承载起具体的应用场景,它需要更多地与过往场景相结合,比如将图像技术与安防领域结合在一起,养活了国内一大批所谓的 AI 独角兽。
因此,我们可以说「互联网行业」,因为「互联网」催生了一系列新的需求,让人类从线下走向线上,并最终让人类拥有了时刻在线的能力。
但所谓「AI 行业」本身就是一个伪命题,如果没有行业里的具体场景,当下人工智能的核心技术,如图像、语音的应用也无从谈起。
更进一步延伸,即便是微软、Google、亚马逊这样的巨头,也都在有意无意将 AI 与自己的产品相结合,比如微软的语音和自然语言技术,可以大幅改善 Skype 的体验效果,而计算视觉的能力,则被应用到诸如微软小冰这样的对话机器人的对话场景中。
至少在接下来的十年以内,根本不可能出现所谓的「超级智能」,更多的还是以「人工智能」包装自己过往的产品,如云(亚马逊、阿里云)、如数据库(Oracle)、如企业软件(如 Selasforce)、如摄像头(苹果的 iPhone)等等。(完)
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