四大派华山论剑，AI产业谁能称霸天下？

数据猿导读

2016年是人工智能大爆发的元年，各方势力都在全力以赴角逐AI的未来市场，有以技术领先的谷歌，也有凭硬件入场的intle。竞争之势已如离弦之箭，究竟谁能成为行业巨头呢?

来源：数据猿记者：张叶

本文长度为3500字，建议阅读7分钟

2016年，谷歌用AlphaGo的一场完胜展露了自己占领AI市场的野心，Facebook则规划自己未来10年人工智能、无人机的发展路线，国内BAT也在AI领域摩拳擦掌、蓄势待发。互联网巨头们纷纷向人工智能领域发力，而一些小众团体或计算机专业人士也不甘落后。

此前，数据猿记者受邀参加了“第一届上海BOT大数据应用大赛”，在第一线深切感受到各领域人才对AI创新应用的想法可谓层出不穷，许多大学机构和创业企业对AI产业发展的热情亦持续攀升。

显然，人工智能和机器学习都是十分重要的新技术，大家都在试图登上这趟通往未来AI的列车。但是，如果行业内只是一家企业独大，那么AI技术的发展势必会变得十分缓慢和低效。因此，齐头并进、万众齐发的竞争之势越大，对AI发展而言越是好事一件。

从全球市场来看，记者认为AI企业可以分为四大派系。

一、技术派“大牛”

不得不说，今年年初，AlphaGo与李世石那场精彩的围棋大战是掀起此番人工智能热潮的“始作俑者”。在各种媒体报道和信息轰炸中，谷歌、微软、Facebook等国际巨头一直占据AI企业排行榜前列。

综合来看，以谷歌为代表的AI技术派企业呈现三大特点：

1、本身拥有强大的AI技术；

2、拥有大量顶级AI人才；

3、拥有不断更新的高精尖产品。

当然，在具有这些强劲优势的前提之下，最为关键的还是拥有雄厚资金支持。

作为行业内“技术大牛”，谷歌从云计算、大数据发展到人工智能，可谓一直引领产业发展方向。目前，谷歌最直观的应用成果便是Google X实验室研发的无人驾驶汽车。截止2016年10月，谷歌无人驾驶汽车路测里程已经达到290万公里，具有绝对的领先优势。

从技术层面来看，2015年11月，谷歌开源了第二代深度学习系统Tensorflow。该系统可应用于语音识别、照片识别等多个领域，运转速度更快、更灵活。今年5月，一年一度的Google I/O大会上，谷歌虚拟智能助手Google Assistant精彩亮相。在云服务方面，谷歌统一了“云视觉”应用程序接口，同一个系统能够识别Logo、地标、面部，并对文本进行光学字符识别，而这些系统使用的是其自主研发的Tensor处理器(TPU)。

从人才方面来看，随着越来越多企业将AI技术整合到产品和服务中，本就稀缺的AI人才也愈加成为企业宠儿。11月22日，有消息称谷歌将投入超过340万美元支持加拿大蒙特利尔算法研究实验室旗下的7名研究员进行AI产品研发，同时还将在当地设立一个全新的深度学习和AI研究团队。而这并非谷歌最轰动的AI人才储备动作。

早在2014年1月，谷歌就斥资6.6亿美元收购了英国DeepMind人工智能研究团队，这也是AlphaGo最重要的幕后之臣。DeepMind专注于深度学习和强化学习研究，让机器自己进行大量学习，而且DeepMind与Google Brain（谷歌2011年专门成立的AI部门）时常互动，称得上是谷歌在人工智能发展路上的左膀右臂。

事实上，除了谷歌以外，微软、Facebook和苹果等大型企业也都在全球范围内开设AI研究中心，并网罗顶尖人才。比如，Facebook的应用机器学习团队，其首要目标就是将AI技术应用到Facebook各产品中；而且整个Facebook五分之一的工程师都属于该团队。

总之，这些技术派巨头们，无论在技术方面还是人才储备方面都具有不容撼动的领先地位。

二、含蓄的务实派

相比谷歌高调且大步迈进的人工智能发展战略，还有一些企业在低调地稳步前进。比如微软和百度。

25年前，比尔·盖茨创建微软研究院，其主要工作集中在语音识别、自然语言和计算机视觉等技术研究上。通过多年对这些领域的投入和深入了解，微软Skype即时翻译、小冰聊天机器人和小娜虚拟助理陆续出现。如今，小娜每天都在为1.13亿用户服务，并已回答超过120亿个问题，拥有极为庞大的语料数据库；小冰也已经不是单纯的“娱乐化产品”，而是借助技术演进、逼近自然交互，实现真正的人工智能。

今年9月，微软已经将包括微软研究院、微软信息平台部门、必应和小娜产品部门等团队在内的5000多名计算机科学家和工程师整合到一起，成立了新的人工智能和研发事业部，未来将集中把AI技术注入到微软各产品和服务中。

而在国内，百度在人工智能领域的投入与研发尤为瞩目。今年4月，无人车、人工智能等创新业务从百度独立出来，由李彦宏直管。以李彦宏为代表的一众高层也曾在公开场合多次表示，人工智能将是百度接下来发展的重中之重。当然，百度的人工智能并非只停留在实验室阶段，在O2O、无人车、智慧城市等领域的布局可谓是全面开花。

目前，百度已经将语音、图像技术嵌入到手机百度、百度地图、百度输入法、百度图片、度秘等多个明星产品。去年12月，百度发布无人车，在不到1年时间里建立了多个无人车示范区，在中美两地同时路测，并收集海量路测数据，训练百度汽车大脑。也许在这一轮人工智能热潮中，百度将主导国内AI发展，甚至改写国内互联网BAT格局，因为相比而言，阿里主要还在配合自身云计算、大数据技术为电商平台以及物联网领域发展人工智能。

三、硬件派“新人”

随着海量数据大爆发，人工智能的应用实现依赖算法和数据两大要素。不难想象，当谷歌、Facebook、微软等国际巨头纷纷涉足人工智能领域之后，各类企业对AI发展的硬件要求与需求必然十分迫切，下一个站在风口的首当其冲就是硬件商。

当前市场上，诸多从硬件起家的科技巨头凭借其优秀硬件系统正在悄无声息的转战人工智能。以Intel为例，其进入人工智能领域是技术上的自然演进，也是顺应市场变化的自然选择。

众所周知，人工智能的关键技术——神经网络涉及非常复杂的算法。目前，几乎所有发展AI的企业都在使用GPU(图形处理器)进行深度神经网络训练。GPU主要针对密集的高并行计算，凭借更多处理单元、利用更多晶体管应用于数据处理。随着图像语音识别、无人驾驶等运用层发展，GPU正在迅速扩大市场占比。

目前，GPU的生产厂商非常多，但大家熟悉的基本只有“INA”，即Intel、NVIDIA和AMD。如果按照市场占有率计算，Intel随着主板及CPU发售的集成GPU，已经占据整个市场的60%以上。有资料显示，世界上所有的服务器中有近7%都在运行与机器学习相关的负载，而其中大部分使用了Intel处理器。

不过，深度学习对计算力资源的高需求就像一个技术黑洞，巨头们都更倾向于使用更加专业化的芯片。

2015年12月，Intel以史上最大手笔167亿美元收购了全球第二大FPGA厂商Altera。FPGA是介于专用芯片和通用芯片之间的、具有一定可编程性的技术，可同时进行数据并行和任务并行计算；在处理特定应用时，其能耗比甚至是CPU的10倍、GPU的3倍。目前，FPGA已经在逻辑控制、信号处理、图像处理等诸多领域得到应用。Intel此举也被认为是其布局人工智能的另一重要战略。

前不久，Intel还向公众展示了代号为“Nervana”的新人工智能处理器，并宣称明年中期测试相关模型，如果顺利进行，2017年底将推出最终的芯片成品。

相比而言，技术派的Google虽然也在为人工智能产品专门研发TPU芯片，且被业界视为GPU的竞争对手，但也只是在企业内部数据中心使用，还不能作为商用产品。而IBM的True North以及其它厂商的类似芯片也在陆续浮出视野，但至今尚未推向市场。

总体来讲，具有硬件优势的互联网公司，在未来AI市场上也势必会分得一杯羹。

四、小众初创派

人工智能概念已经被大众熟知，各行业也将其推崇为终极应用目标。但就目前应用程度而言，最成熟和普及的应该是个人助手，如苹果Siri、微软小娜以及谷歌的Google Now，国内有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等，这些语音助手一般借助PC或手机。

随着技术的发展，人工智能机器人除了具有语音功能外，也开始逐渐结合现实场景。2016年4月，“贤二机器僧”凭借逗趣的互动和机巧的语言意外爆红。这款机器人是龙泉寺和海知智能公司以弘扬佛法为主要目的联合推出，其中，龙泉寺提供佛法知识内容，海知智能提供算法技术。诸如此类的人工智能机器人正涌入市场，展露锋芒。

此前，在“第一届上海BOT大赛”上，聊天机器人的火热程度就远远超出记者预期。除了以往熟悉的金融领域外，医疗、教育、法律、汽车等领域都争先涉足人工智能技术，仿佛一夕之间，人工智能成为了各行业的终极标配。

然而，AI技术的门槛之高众人皆知，它是结合大数据、各行业的专业知识、技术算法等在内的综合性技能。当前市场上，AI类创业公司大多只在某一个领域深耕，产品同质化现象严重，基本都只get其中某一项技能，做出的所谓智能机器人并不是完美的人工智能。人工智能应该比你我所设想的机器人更具美感、更具灵性。

2016年是人工智能大爆发的元年，各方势力都在全力以赴角逐AI的未来市场，行业竞争已如离弦之箭。究竟谁能成为行业巨头，现在还无迹可循。希望我们沉溺在当前AI热潮下的同时，也能冷静思考未来如何实现AI的商业化落地，如何建立企业自身的技术壁垒，而不要自以为是的偏颇了人工智能价值！

本文记者张叶微信：1104644189

来源：数据猿

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