序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能的商業模式范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

此刻，也注定有不計其數的互聯網“思想家”正在為領先者書寫著傳記，這是一個特別的時刻，互聯網時代的領先者和弄潮兒正沉浸于他們對時代的改變。

但就在此刻，巨頭們不落窠臼，他們似乎正在拋棄互聯網：2015年和2016年，整個Google都在推動一件事——改名Alphabet，希望徹底脫掉互聯網公司的標簽，在原來的搜索引擎、YouTube和Android之外，將Calico(生命工程相關)、GoogleVentures(創新投資部門)、GoogleX(研發自動駕駛汽車、智能隱形眼鏡和提供互聯網服務的熱氣球等)都歸到Alphabet旗下。Google似乎已經意識到“互聯網”時代正在終結。

本文，將和大家一起探討即將跨越互聯網的偉大時代以及超越互聯網的技術革命，筆者命名這個偉大的時代為“時代”。“人機智能”是對應“互聯網”的全新技術趨勢，不僅包括“人工智能”，也包括對人類本身智能提升和超越的技術，人和人工智能是這個時代的兩個平行主體。

在“人機智能時代”的核心技術呈現，我們命名為“WAR”(筆者譯為“戰國技術”)，WAR將作為這個時代的核心技術引領這次變革。具體來說，W是Vehicle(交通工具，即、無人機、無人駕駛等)和虛擬現實兩個單詞首字母組合，A是AI人工智能，R是Robot機器人。這四個核心技術是這個時代的主要技術基礎和靈魂式的產業方向。

那么，“人機智能時代”為何在此刻出現？

一、文明的進化邏輯

“人機智能時代”的出現聽起來確實很突兀。為了解釋清楚這里面的過度邏輯，我們從移動互聯網時代最經典的商業模式Uber式呼叫模式說起。

Uber，2015年在中國業務虧損10億美金。它的競爭對手滴滴快的，2015年凈虧損100億人民幣。前者是美國商業歷史上成長最快的獨角獸公司，過去7年時間里全球攻破400座城市，2015年完成交易額108億美元，累計完成60億美元，市值高達625億美元。后者是中國商業歷史的巔峰奇跡，1年時間內凈虧損100億人民幣，估值卻達200億美金(相當于一年創造12個100億市值的板公司)。

Uber中國的大股東是百度，滴滴快的背后是騰訊和阿里，應該說這場戰爭是中國商業歷史上從來沒有發生過的巔峰對決。那么這個巔峰對決和“人機智能時代”的出現有什么關系？

回答這個問題之前，先了解一下筆者對技術文明進化的研究。從下圖我們可以看到：農業文明時期，人類是以發明工具來提高生產效率；工業文明時期，人類科技的主要變革是利用化石能源推動蒸汽機；互聯網時期，人類通過知識進步提高了萬物的連接和使用效率。那么到了人類文明的下一個階段，“智能文明”注定是通過提高個體價值和創造全新個體來從更高的維度提高社會生產力。人機智能——就是人類科技文明的一個終極歸宿。

實際上，從互聯網向“人機智能”的跨越不是一夜之間發生的，我們現在再回到世紀巔峰對決的Uber和滴滴快的。Uber這類軟件是通過人和機器對話的方式，以人為核心發起需求，由機器進行響應的全新模式。這種模式也是人類和人工智能的第一次深刻握手，在這個信息交互過程中，人類和人工智能之間將開啟一個全新的連接時代，其開創性可類比為機器與人之間的深度連接和對話：凡呼求即得到，凡尋找即尋見。Ubers開啟的正是這種能夠滿足人類自我中心的人機對話和需求呼叫的商業模式。Uber的商業模式已經是人類商業歷史發展過程中最頂端的商業模式，這種模式超越大數據和可穿戴設備，如下圖。

實際上，Ubers(Uber和滴滴快的等呼叫商業模式總稱的公司)就是在“人機智能時代”到來之前，通過互聯網的方式進行的數據積累，Ubers已經是一個基于手機的人工智能和“小機器人”，只是它沒有人的形狀被我們忽略而已，仔細想起來，他是否已經很智能了呢？

從Ubers的戰略性推動，我們已經可以感受到人類和人工智能的距離正在被拉近，這種基礎的信息交換已經開始，機器正在以前所未有的速度理解人類的生活，而Ubers兇悍的商業競爭手段背后是在掠奪下一個時代的原住民，這個價值不是互聯網的用戶思維可以比擬的。

二、巨頭們的諾曼底

如果上面的討論顯得過于學術的化，我們再來感知一下巨頭們沖鋒的號角和戰斗的炮火現在如何。多角度看幾個片段：

片段一：交通工具。應該說在WAR時代到來之前，最早成熟的商業化來自于Vehicle的創新應用，即Uber、無人機、無人駕駛等。這三項是交通工具變革中最具代表性的三種形態，其中Uber更多是從智能交通的角度切入，無人機和無人駕駛則是一種結合人工智能的創新。和以往每次革命中提高動力系統不同，這次的技術革命是從人類能力增強的角度出發的。交通工具的變革，是對人能力的延伸，在“人機智能時代”具備先導作用。交通工具的變革應該在“無人駕駛汽車”或“無人駕駛飛機”的發展走向頂峰。從某種程度上，智能交通更能體現人機融合的深刻變革。

片段二：VR正在爆發。2016年1月14日，徹頭徹尾的現實主義者高盛發表了一份長達58頁的報告，詳細謳歌了虛擬現實(VR)和增強現實(AR)的未來機遇。高盛認為，這將是下一個大型計算平臺，會像電腦出現一樣影響深遠。并且預言2015年VR和AR的硬件軟件營收將達到800億美元，如果迅速跳出小眾走向大眾可以達到1820億美元。更是大膽預測VR和AR在2025年的收入將超過電視機。在枯燥乏味、金錢至上的高盛分析師的眼里，頭盔式顯示屏將會是另一種計算形勢，它不同于PC和手機，這類設備大多由頭部和手部動作控制。高盛更是充滿想象力的預言了VR可能在九大領域的蓬勃發展，從視頻游戲到零售，從醫療到房地產各行業都會受到沖擊。看來，新技術讓舊貴族擁有了想象的翅膀。

片段三：2015年是有史以來人工智能技術發展最快的一年，DeepMind人工智能接近破解圍棋，可能會繼“蒙地卡羅樹狀搜索”(Facebook研發的人工智能算法)后為人工智能突破圍棋帶來曙光，這個帶有歷史性標志性的技術進展背后，人工智能回復郵件、人工智能聊天、人工智能主持人等一系列人工智能的研究進入應用時代。商業上最有代表性的事件是國際創新巨頭IBM將進行有史以來最大規模的重組，并且提出“認知時代”的全新戰略，聚焦業務于云計算和人工智能，也就是說，IBM是徹底為WAR時代改變商業模式的第一個國際巨頭。回首IBM在近代100年的多次涅槃重生，從這個側面我們也可以感知到新時代的腳步。

片段四：機器人研究吸引最頂級人才。AndyRubin(安迪·魯賓)，前Google工程副總裁，Android開發的領頭人。依然從Google離職并創立了一個叫PlaygroundGlobal的公司，公司的使命是做一個機器人版的安卓平臺，把機器人的能力模塊化，大大降低成本。這個平臺將是“人機智能時代”重要的基礎設施。從這個維度看，這已經完全不是互聯網維度的創新，這多少讓本文開頭那些絞盡腦汁的互聯網精英大跌眼鏡；

片段五：機器人和人工智能列入美國總統報告。2016年2月份奧巴馬總統提交給國會一份435頁沉甸甸的報告，這份報告來自于經濟顧問委員會頂級智慧的聯合呈現。這份報告有一個重要的章節介紹機器人，提到“盡管機器人帶來的實業風險和焦慮情緒無法免除，但是機器人能顯著提升生產力和勞動力增長，占到10%的GDP增長和16%的勞動生產力增長。

報告有一段文字意味深長：“說美國經濟在走下坡路，或者說我們還沒有做出成效，都不是真實情況，真實情況是——以及眾多美國人感到焦慮的原因——是經濟正在以深遠的方式變革，這種變革在大衰退(2007年金融危機)之前很久就開始。今天，科技不只是在取代組裝流水線上的工作，而是在影響任何可以被自動化的工作。”

這是一段表面平靜，背后波瀾壯闊的描述，實際上，美國政府和經濟經營已經開始在“人機智能時代”發力，并且大膽的憧憬“美國制造業憑借機器人得以復興，而機器人技術也開始向服務業和商業轉移，以此解決農業和人口老齡化等方面的問題，支持美國社會發展”，從美國政府的報告中，我們已經看到了機器人在“人機智能時代”的核心價值。回到中國，世界工廠是否會離開機器人的發展而存在？世界工廠，是否可能被機器人工廠取代？這是一個真問題。

以上五個片段的速攬，或許已經給我們呈現出一個新時代的影子，這個時代的智能已經超越了人和機器，融合了人類和造物主的共同創造，或許這正是“人機智能時代”的神性之所在。

三、無法抗拒的改變

篇(2)

1956年夏天，美國達特茅斯學院舉行了歷史上第一次人工智能（Artificial Intelligence）研討會，這被認為是人工智能誕生的標志。如今，人工智能已經走過了60年，幾經高峰和低谷，伴隨著人機交互、機器學習、模式識別等技術的提升，人工智能成為了這一時代的新趨勢。

五角大樓的CALO項目是史上最大的人工智能項目，它為Siri的誕生奠定了基礎；IBM超級計算機沃森（Watson）無需進行人工編程，它的每一次體驗都能讓自己更快速一些……隨著人工智能與大數據、物聯網、生物技術、虛擬現實等新興產業結合，它對其他產業乃至社會經濟的滲透速度都將越來越快。

當前，新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起，生物技術、新材料技術、新能源技術廣泛滲透，帶動幾乎所有領域發生了以綠色、智能、泛在為特征的群體性技術革命，大數據、云計算、移動互聯網等新一代信息技術同機器人技術相互融合步伐還在不斷加快。毋庸置疑的是，未來人工智能技術的發展與飛躍，將極大地改變世界面貌，改變人們的生活方式。人工智能與虛擬現實、物聯網等技術的融合，也將對未來社會的生產方式革命、產業結構調整、商業模式革新等產生巨大而深遠的影響。在第三屆世界互聯網大會期間的《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2016》指出，2015年全球新增人工智能企業達到了806家，平均每10.9個小時就有一家人工智能企業誕生。

國家對人工智能的重視程度與扶持力度也在持續提升。“十三五”規劃中，特別提到要形成人機交互網絡空間，將人工智能上升為國家戰略；2016年5月，國家發改委、中央網信辦等聯合印發《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》；2015年7月的《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，明確指出要重點發展人工智能在家居、終端、汽車、機器人等領域的應用，并將“互聯網+”人工智能作為11個重點行動模塊之一……

篇(3)

谷歌人工智能AlphaGo早在今年1月28日，以5-0的成績擊敗歐洲冠軍職業圍棋二段選手樊麾，人工智能將取代人類大腦的爭論又一次成為人們熱議的話題。時隔2個月，谷歌AlphaGo再戰韓國九段圍棋高手李世石，引發眾多輿論波蕩。截止目前為止，AlphaGo已連贏兩局，不僅讓李世石毫無掌控棋局之力，也將人類大腦逐漸逼上絕路。

AlphaGo勝在大數據與深度學習的技術優勢：沒有人性的弱點

關于李世石為什么會輸，業界存在諸多看法。其中一種看法是認為人類相對于機器，更容易受到情緒的干擾而導致犯錯，而機器卻沒有情緒波動。然而，事實上，AlphaGo勝出源于做到了“知己知彼”，谷歌利用大數據與深度學習的技術優勢為AlphaGo構建了一套策略網絡，機器通過深度學習能力，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。即AlphaGo可以從大量的棋譜和對局中學習策略，形成一套落子決策判斷與數據解讀的能力體系，讓其在沖殺狀態下懂得一套試探與引導的能力，最終成功擊敗人類棋手李世石。

巨頭正在試圖通過人工智能攻克最后一座堡壘：理解人類和語言

從AlphaGo連贏人類九段棋手李世石中，我們可以看到，人工智能神經網絡的前景在于它在不斷縮小機器和人類之間的差距，而且隨著技術開發者的跟進，人工智能將會對理解人類語言，揣摩人類情感。比如我們看到的，扎克伯格曾定下2016年的個人目標，即創建一個類似《鋼鐵俠》中的人工智能助手。“我開始準備了解現有的技術，并將教會人工智能助手理解我的語音，讓它學會控制家中的一切，比如音樂、燈光、溫度等。我還計劃教會助手識別朋友們的面孔，當朋友們按門鈴時，它會讓他們進入。”扎克伯格在其Facebook個人主頁中寫道。

理解人類，這對于巨頭們的想象空間在于，基于用戶需求的商業決策會因此更加精準。人機對戰讓我們看到，推理、判斷、分析問題等功能處理之外，識別人的情感與情緒與對人的語言理解力將是未來發展的高地。圍棋大戰，只能體現出，在封閉規則的計算領域，機器比人類聰明得多，因為我們的心算能力本身與計算器相差甚遠；但是思維、對話、情感等都是不確定的。而前面說到，機器沒有情緒，只有它懂得了人類的語言，逐漸了解人類表達的意思甚至是情緒，才意味著人工智能達到了更高的領地。

而語音搜索，則是打開人工智能進階大門的鑰匙。百度的語音搜索，就是多種人工智能技術整合起來的典型應用，包括語音識別、自然語言處理，因為它比下圍棋這種單一任務、封閉規則的任務要復雜得多。語音搜索借助核心的自然語言處理技術(NLP)，通過典型的多輪對話交互模式，逐步理解人類語言和意圖，并提供需要的信息。

語音搜索的結果不僅能提供聚合的數據，還會通過語音播報，將用戶從輸入文字的桎梏中解放出來，為中老年用戶提供方便。從上面的例子看出，搜索引擎能夠通過多輪對話的方式，聯系用戶的上下文，準確地通過用戶的語言，理解真實的搜索需求，一步步給出相應的反饋。除此以外，搜索結果是基于對數據的挖掘和聚合呈現，通過數據為用戶決策提供依據。說白了，就是機器將可以通過語音“理解”人類的真實意圖，在大數據基礎上提供智能的交付，滿足需求。而且，通過背后的機器學習技術搜索引擎還具備像人類神經網絡一樣的深度神經網絡，吸取人類語料數據，就是具有學習進化的能力。

談到語音技術，除了谷歌在該技術上地不斷優化，使用上下文、物理定位及其他方式對談話者的真正含義進行預測之外，百度度秘則更是基于二者技術的人工智能產物，并寄托了連接人與服務的生態構想。度秘可以在廣泛索引真實世界的服務和信息的基礎上，依托搜索及智能交互技術，不斷學習和替代人的行為，為用戶提供多樣化服務。例如：可以實現“幫我訂一張適合小孩看的電影票”、“餐廳附近有沒有寵物美容店”等一系列的多輪對話、預定等任務。百度此前認為，與同為支持語音、文字交互的微軟小冰、蘋果Siri相比，度秘有著更為突出的特性，包括語音識別技術與更為核心的自然語言處理技術(NLP)，當機器獲得人說的話之后就需要進行理解，而自然語言處理(NLP)技術是不斷去分析用戶搜索意圖，通過反復學習與大數據分析，更為高效地幫助用戶做出決策。

BAT人工智能的“軍備競賽”:百度技術帝國初具模型

在全世界范圍內人工智能的“軍備競賽”對抗中，在國內，以BAT為代表的互聯網巨頭已在人工智能領域不斷的嘗試，而在BAT三家中，探索人工智能發展方面，百度更為積極，這與其主營的搜索業務與技術基因相關。移動搜索時代，百度更需要大規模機器學習和深度學習為基礎的人工智能在搜索引擎中的應用，優化搜索業務來推動各項業務的協同發展。

所以，百度也一直在政策層面推進人工智能技術。梳理最近幾年的兩會提案就會發現，李彥宏在去年的兩會中提出的“中國大腦”以及今年提到的為無人車立法提案。百度積極推動無人車政策落地，也基于通過無人駕駛項目推動自身搜索業務有更多想象空間，資料顯示，百度無人駕駛車項目于2013年起步，由百度研究院主導研發，其技術核心是“百度汽車大腦”，包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。

之所以國內唯有百度在無人車領域展開了布局，緣于其支撐圖像識別技術與語音等技術的融合推進，百度研發出了基于多層單向LSTM(長短時記憶模型)的漢語聲韻母整體建模技術，該技術能夠使機器的語音識別相對錯誤率降低15%，普通話語音識別的準確率接近97%。圖像技術的積累可以輔助無人車更為精細的判斷交通路況，利用無人車這個入口，在萬物物聯與共享經濟之外，關鍵在于解放了人的雙手，進一步可以實現諸如語音搜索音樂、閱讀、視頻，以及O2O的訂位、餐館預訂等功能。可以看出，百度更加注重將技術融于產品中，快速實現商業化。

這里看出，百度與谷歌的探索不同，谷歌的探索帶動研發成本無止境的提升，但許多黑科技項目卻又看不到盈利來源，比如Google去年在研發方面的投入更飆升了38%，遠超過了谷歌19%的收入增長率。同時隨著Google Glass等項目的受挫，Google的投資者開始要求更快的投資回報率，谷歌的廣告營收壓力增長。相對于谷歌的探索，國內以百度為首的人工智能的布局與探索則聚焦于連接人與服務的戰略方向，或更具備商業化落地的示范效應。比如說，人工智能早已成為百度未來營收增長頗有想象空間的一部分。

人工智能的背后是規模化的硬件支撐：創業者慎入巨頭需加碼

盡管人工智能是未來互聯網的發展方向，但人工智能的推動背后是一套人工智能算法，需要規模化的云計算中心、IDC、等硬件支持。這很顯然并不是創業者短時間能力所能及的事，以百度目前正在推進一個名為“百度大腦”的項目為例，這是一個利用計算機深度學習模擬人腦的項目，但在這背后，需要十幾座云計算中心、規模化ARM服務器、并行GPU等支持生成、配合針對不同應用和場景的網絡結構，從而為人工智能提供有力的硬件支持。有業界人士指出：”依賴于云端大規模計算資源的人工智能算法限制著人工智能在消費者場景的應用“因此，人工智能在國內推進與發展的重任很顯然還是落在BAT等互聯網巨頭身上。

在目前國內巨頭投資布局圖譜中，我們看到除百度之外，更多巨頭的布局僅在于針對競爭對手進行卡位與產業鏈布防，合眾連橫擴張版圖爭奪現有市場，巨頭們也是時候開始轉變下主力布局方向，重度思考人工智能未來的發展了。

前瞻性科技優勢往往可摧毀陳舊的商業模式

篇(4)

眾所周知，技術進步一直都是互聯網行業發展的前提。目前，國內移動互聯網的熱潮正在逐漸減退，下一波技術浪潮還在孕育，移動互聯網大潮中，憑借商業模式創新在世界范圍內獲得了認可和成就的中國互聯網行業，如今已經需要面對下一波技術浪潮的挑戰。

據了解，無論是百度的無人車，還是搜狗的語音識別和實時翻譯技術都備受關注。百度和諾基亞兩家公司的無人車已經在該延伸段進行測試。百度無人車在第三屆互聯網大會期間亮相。據介紹，無人車有望實現三年后小規模商用，五年后大規模量產。大會期間，百度無人車邀請了市民在路面上進行實地體驗。

百度無人車此次在烏鎮的動態運營，一定程度上推進了無人駕駛從封閉研發測試環境走向公開運營環境的進程。諾基亞也已完成基站建設，基于移動通信網的5G車聯網解決方案CAR-2-X可讓車輛與車輛以及周邊基礎設施連接，進行危險預警，協作式自適應巡航等功能。

此外，海康威視也展示了智能泊車機器人實現2分鐘停車。泊車機器人的概念首先由迪拜提出，在德國得以發展，但最終全球首個落地實施的項目是正在烏鎮試運行的海康威視智能泊車機器人，該項新品也在此次互聯網大會亮相。

智能泊車機器人采用海康機器人成熟的視覺和慣性雙導航技術實現自主定位，定位精度誤差小于5mm，可完成2000kg汽車的升舉、搬運、旋轉、下放，2分鐘幫你穩穩地停好車。

車主無需進入停車庫，只需下車步行至車庫口點擊取碼/APP停車，智能停車系統自動提醒車主確認已熄火、手剎到位、車內無人后，系統啟動，生成取車碼。

智能停車系統為泊車機器人規劃泊車位置并規劃最優路徑，調度泊車機器人由交互區駛出進行車輛停泊。智能泊車機器人的場地建設其成本比機械車庫稍微高一點，但其優勢在于智能泊車機器人系統可同時調度500輛汽車，同等面積停車場停車位數量增加40%，因而其收益會更高。

在中國，移動互聯網浪潮在2011年前后興起，互聯網開始從PC互聯網向移動互聯網過渡，由智能手機等智能終端帶來的創新，在塑造用戶新的上網習慣的同時，也孕育了大批創業機會，美團點評、滴滴等隨著移動互聯網的發展已經成為行業獨角F。微信通過開放平臺、微信支付等創新構建的生態，使中國社交產品的模式產生了足以影響硅谷的力量。

如今，五年時間過去了，移動互聯網漸漸走過爆發期，下半場的概念陸續被互聯網精英們提及。

在下半場的競爭中，人工智能成為業界共同的選擇之一，人工智能技術的影響之廣，可能已經超出很多人的預料之外。

餓了么創始人張旭豪表示，人工智能可以幫助餓了么更高效地為送餐員分配訂單；珍愛網創始人李松則表示，人工智能在相親戀愛領域，也能發揮它的作用。

而從互聯網公司對人工智能等新技術的關注和應用來看，競爭的壓力及內部的驅動，已經促使他們進行自我升級。騰訊出了寫稿機器人、優圖人臉檢索、VR游戲《獵影計劃》、QQ物聯等產品。

篇(5)

聊天機器人應用場景日益增多

“以目前的技g，智能聊天機器人可以告訴你，某只股票是否跌到了你想要的價位，但是推薦股票還做不到。如果有這樣的機器人，我也想要一個。”寧波薄言信息技術有限公司創始人、加拿大皇家學會院士李明笑著告訴《經濟》記者。

誕生于1966年的Eliza是世界上首個聊天機器人，它通過回應用戶的命令，用文字回復來模仿人類的對話。也正是Eliza啟發了整個聊天機器人領域的開發。

北京郵電大學智能科學與網絡工程系主任、中國人工智能學會自然語言理解專業委員會主任王小捷告訴《經濟》記者，從技術上看，當前比較時髦的聊天機器人采用端到端的對話模型：“用戶說一句，機器人應答一句，但它不關注對話中的信息是否要完成某項任務。”相比之下，還有一類是面向任務的對話模型，如訂票、查詢天氣等。自2016年以來，把端到端的模型與任務驅動的模型進行融合的趨勢愈來愈明顯。“作為一個整體的對話模型，既可解決錯誤累積等問題，也令人機對話更自然。”

從應用上來看，聊天機器人在客服和個人助理方面的發展已趨于成熟。客服機器人是聊天機器人的主要分支，目前國內市場上有環信、小i機器人等廠商，主要是面向金融、電信、銷售等不同的行業。阿里和京東也在探索基于電商平臺的聊天機器人。

清華大學智能技術與系統國家重點實驗室主任朱小燕告訴《經濟》記者，聊天機器人在呼叫中心、客服、咨詢、培訓等領域有很大的市場需求。“它可以節省約很多人工成本，而且機器人不會因為情緒問題影響接單，但人類會受情緒的干擾。”

“目前客服機器人仍無法完全取代人類，但它幫助人們緩解繁瑣、重復的勞動壓力。”王小捷告訴記者，在短期內，可以采用雙備份的方式，“機器客服回答簡單、重復的問題，人工客服在后面監聽，機器無法回答時，再做人工補充。”

易觀終端入口分析師馮超告訴《經濟》記者，在個人和家用領域中的個人助理是聊天機器人的另一個應用趨勢。巨頭企業各自推出了語音助手，包括蘋果的Siri、微軟小娜、亞馬遜的Alexa、谷歌的Asistant、百度的度秘等。

潛力巨大的語音市場

國際知名市場研究公司Research and Markets在2016年5月4日的《全球及中國語音產業報告2015-2020》稱，到2020年全球語音市場規模預計將達到191.7億美元。

據《經濟》記者多方了解，國內的智能語音公司逐漸形成四大梯隊。第一梯隊是BAT，發力語音搜索引擎的技術和市場份額的實力當仁不讓；第二梯隊是以科大訊飛、思必馳為首的專業語音技術公司，開發方向為家居、車載、機器人等需要智能升級的領域；第三梯隊是針對客服、教育、醫療等打通垂直領域的語言技術服務公司；而第四梯隊是近一年出現在細分領域下，做更加垂直語音應用的創業公司，并其不具備語音技術研發能力。

思必馳信息科技有限公司CMO龍夢竹表示，在B端市場上，未來的家電、智能手機一定會經歷智能化升級，語音技術作為智能化升級的發力點，與商業市場進行智能生態結合，能夠多維度滿足用戶需求，改變智能產品叫好不叫座的階段性尷尬。

目前智能語音在智能汽車和智能家居方面的應用最有發展潛力。早在2000年，寶馬汽車就已經開始應用語音控制技術來控制汽車的電話、導航和收音機等設備。“預計在未來3年內，智能語音將會成為中國市場上10萬元左右乘用車的標準配置。”專注語音技術的科學家馮呈表示。

的確，與車載的結合，能夠改變和演進人與汽車的交互方式及信息獲取方式。用戶在開車時，可以通過語音指令完成導航、打電話、收發信息及設備操作等工作。從駕車安全角度考慮，智能語音與車載系統的結合是目前用戶最重要的需求。

同時，語音控制在智能家居領域應用也很廣泛。例如，小米推出的智能語音音箱、長虹Ciri語音智能電視，以及美國某語音視聽公司推出的智能家居系統，在語音命令下都能隨意完成切換歌曲、換臺、調音量、開燈、調控溫度等操作。

然而，以出門問問為首，市場布陣又形成另一種“站隊”局勢。各大網站語音搜索引擎、微信等軟件語音助手、智能手表都是偏重C端的產品。“這類產品的特征是技術能夠直逼終端，或得到用戶的第一反饋意見，在技術的迭代更新上反應快速。”出門問問產品團隊負責人林宜立說。

B端提升智能升級、C端提高用戶體驗，是智能語音市場商業模式分化的根本原因。馮呈表示，未來智能語音技術在B端市場主要發力于客服、教育、醫療、旅游等領域，提升效率、解放人力、深耕垂直是行業的發展方向。而C端更適用于擁有龐大用戶量的互聯網公司。互聯網公司擁有豐富的C端產品經驗，加上對用戶消費數據的迭代，能夠更好地提升產品體驗。

繞不開的瓶頸

現實中的智能聊天機器人離電影《Her》中風趣幽默、善解人意的薩曼莎（人工智能操作系統）仍相距甚遠。

目前，國內外通過自然語言處理技術所建立的模型不相上下。“真正的差距來源于語言本身的難度。”王小捷告訴記者，如英文單詞之間的空格，省去了切分的問題。在句法結構的分析上，國內依然沿用英語的研究范式。王小捷還指出了漢語句法結構的特殊性：“應該有更多的研究者用中文的方式，結合語言學的學術研究，建立新的計算模型，但目前涉獵這項基礎性工作的研究者并不多。”

在自然語言處理中，漢語切分主要有兩大難點，即切分歧義和未登錄詞。王小捷指出，一直以來，國內在切分歧義上做了大量的研究，積累了很多經驗。目前最難解決的仍是未登錄詞（未在詞典中出現過的詞），尤其是在社交網絡上的新詞，產生的速度非常快，但熱度降得也快。近年來，研究人員試圖用深度學習技術來解決這一難題，“但取得的進展遠不及在圖像處理或語音識別方面的突破。”

使用自然語言的人機交互方式，相比過去使用計算機編程語言來控制機器的方式更為人性化。地平線聯合創始人兼算法副總裁黃暢告訴《經濟》記者，“用自然語言對話聊天只是讓機器顯得更加智能，在人機交互的過程中，實際上是降低了人的學習成本。”然而，現有的人機交互途徑通過視覺、鍵盤鼠標以及觸屏來實現，對于某些場景而言并不合適，比如在駕駛或做家務時，語音的介入更可以將手解放出來。北京理工大學計算機學院副研究員馮沖博士認為，從某種意義上來看，語音有可能成為下一個人機交互新模式。

未來的搜索引擎會有很大的變革，已有的搜索框或將變成對話框。“現在人們使用的搜索引擎，有時要費心琢磨輸入哪些關鍵詞。”王小捷認為，未來搜索引擎會用對話的方式了解人的意圖，會更加便捷，體驗也更好。谷歌、微、BAT等巨頭均有探索，“但真正實現它仍有很長的路要走。”

商業模式仍不清晰

當下智能聊天機器人行業需要解決的另一個問題是尋找適宜的商業模式。此外，它到底能創造哪些核心價值，這也是業內人士需要不斷思考的問題。

目前智能聊天機器人仍是一個小眾行業，對于廠商而言，市場仍在培養階段，用戶也在觀望階段。馮沖認為，TO B模式還容易把錢拿回來，TO C則很難收回錢。“尤其是在用戶被互聯網免費思維慣壞的情況下。”

“實際上，TO B模式也不容樂觀。”李明表示，很多家電廠商更愿意與免費提供語音技術的初創公司合作。

目前公認的成功模式是亞馬遜的Echo智能音箱，有國外機構預估，2016年亞馬遜售出了600多萬臺Echo設備。盡管這一銷售額暫時讓亞馬遜領先其他競爭對手。黃暢認為，Echo不過是互聯網業務的一個延伸，本身并不是以人工智能為核心價值的產品，“客戶為它埋單，不是因為它有多聰明，而是看重音箱背后的便捷服務。”當未來有一天用戶主動為消費型機器人埋單時，才意味著人工智能產業真正形成，但目前時機尚未成熟。

聊天機器人未來的發展方向將以內容服務為主。然而，大多數用戶對它仍缺乏正確的認知。比如我們告訴智能音箱想聽某一首歌，它卻回復：“抱歉，我沒理解你想要的東西”。大多數用戶認為它不夠智能。但實際上，音箱所連接的音樂客戶端中沒有這首歌的版權。其本質是底層內容不完善，而非硬件不智能。龍夢竹說：“為了滿足用戶使用需求，未來的智能語音產品一定會在內容生態底端發力，內容的完善是這個行業未來的核心競爭力之一。”

不得不提的是，當前市場較為混亂，“聊天機器人一大堆，真假難辨，而且價位不低。看上去高大上，但要依靠它賺錢并非易事。”

“不少項目聽起來很好，但忽悠的居多，”ALPHAWOLF中關村智能硬件企業加速器創始人王乃琛認為，目前投資人工智能仍存在巨大風險，還需觀望。元航資本管理合伙人張志勇卻認為，目前是智能語音技術的投資黃金期。“不過，語音技術是目前最復雜和最有挑戰性的工作，在資本奮力鼓吹的同時，其投資的技術壁壘依然很高。”

張志勇表示，國內外對智能語音技術的投資沒有特別顯著的差異，由于科大訊飛已經開放接口，允許任何應用調用它的語音識別引擎，所以未來資本對底層的語音技術的基礎應用和研發投資不會很大，我們會投資能夠利用現有技術開發更實際的應用產品。

如何破局？

聊天機器人的商業模式仍需進一步探索，朱小燕表示，產業界不應急于求成，還需把產品打磨好，提升用戶體驗。“譬如，在客服領域，它所涵蓋的行業很廣，需要做很多基礎性工作，希望有越來越多的人才加入到這一隊伍中。”

相比客服機器人，教育機器人的難度更大，王小捷認為：“兒童可能隨時提出新的東西，既有隨機性，也有無限的可能性。”這需要規劃好教學任務，即如何把多模態的信息綜合在對話進程中，克服語言模型本身的局限。“當機器人教孩子‘麻雀’時，同時顯示一張圖片。反之，孩子問機器人，當它不知道答案時，孩子也可以把自己知道的知識教給機器人。”

在李明看來，聊天機器人展現的是一個嶄新的教育模式，與學習機不同，它是一個互動模式。如果要成為一種教育的改革方式，還需要把教材或課程設置好。此外，孩子處于不同的成長階段，需要不同的陪伴功能。“能否把陪伴功能做好，或者把聊天機器人訓練成外教，給孩子創造一個學習英語的氛圍”，這些都是值得探索的地方。

篇(6)

一、芯片

據人工智能協會的《中國AI創新應用白皮書》顯示，從1986年到2007年，全球單日信息存儲能力增加了約120倍，在數據生成量方面，預計到2020年，將達到44ZB，是2009年的44倍。數據量的成倍增長，伴隨的是芯片行業的蓬勃發展。

在這條賽道上，有智能設備廠商、云計算廠商、傳統芯片廠商。蘋果、微軟和谷歌都在開發自己的處理器，應用于人工智能和其他的工作負載，其目標是實現在沒有云處理的情況下壓縮算法。大數據、人工智能以及高性能計算和分析越來越趨向于利用GPU。這一趨勢使英偉達成為重要玩家，同時，也為AMD注入了新的活力。英特爾將其布局從個人電腦轉向數據中心和物聯網。

此外，一些更加垂直細分的初創公司的表現同樣不容小覷。近期，寒武紀、地平線、深鑒、Kneron、鯤云科技等人工智能芯片公司相繼獲得融資，新一代計算芯片可以提供更強大的計算力，同時在集群上實現的分布式計算能夠幫助人工智能模型在更大的數據集上運行。

二、智能音箱

相對于傳統音箱而言，智能音箱不僅是音響產品，同時是涵蓋了內容服務、互聯網服務及語音交互功能的智能化產品，不僅具備WiFi連接功能，提供音樂、有聲讀物等內容服務及信息查詢、網購等互聯網服務，還能與智能家居連接，實現場景化智能家居控制。

也因此，2017年成為了“百箱大戰”的一年，智能音箱的炙熱戰火從國外燒到了國內。目前國內切入音箱市場的公司主要有三類：

一是以喜馬拉雅“小雅”為代表的內容基因的公司，他們和“傳統音箱”最為接近，但內容的智能播放提升了用戶在聆聽場景下的交互體驗。二是包括Rokid、出門問問、Broadlink等在內的“智能公司”，在他們的產品里，音樂內容只是眾多功能之一，更多的亮點在語音交互、連接智能家居上。而第三種則是小米、阿里、京東、聯想等“大公司”，他們背后是有龐大的商業生態。

三、醫療影像

今年11月15日，科技部公布了首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中，就包括依托騰訊建設的醫療影像診斷平臺覓影。

AI+醫療是近年來資本投資和企業拓展新業務的熱點，這其中又以醫療影像為甚原因有兩點：醫療影像是所有大病診療的入口和基礎，放射科醫生是醫療行業最短缺的人員之一；人工智能技術爆發的核心——深度學習，正好最擅長分析影像類數據。如此，使得影像識別技術成了最有可能在醫療領域率先落地的技術。

短期來看，目前AI+醫療影像的商業模式一定是To B，并且在競爭初期，渠道為王；從長期來看，To C也有很大的商業機會，隨著技術的成熟，未來病人可以自由選擇AI醫療商的產品進行服務。

四、安防

就目前來說，安防本身具有兩大特性，第一、在傳統的以視頻為主的安防行業中，經過多年的發展，已經積累了大量的數據資源，滿足了人工智能基于大數據為基礎的算法模型訓練的要求；第二、安防行業中事前預防、事中響應、事后追查的特性剛好吻合了人工智能的算法和技術。

也就是說，目前AI在安防領域的應用主要通過圖像識別、大數據及視頻結構化等技術進行作用的。而從行業角度來看，主要在公安、交通、樓宇、金融、工業、民用等領域應用較廣，其中以公安應用最為核心。另外，AI+安防在提前預防犯罪，和保障社會安全方面也起到了非常重要作用。

目前來說，雖然AI在安防領域的應用有著很好的前景，但還沒有達到真正實用的階段，應用中存在諸多的問題需要不斷完善和解決，比如環境適應性差、場景理解受限、人臉識別準確率等等問題。

五、語音交互

2017年，很多業內專家都認為，“語音”將會成為下一代人機交互的主要方式。其原因有三：

首先，語音交互更為自然和方便；其次，語音交互相對于文字交互模式而言，能夠解放人們更多的感官；第三，基于智能語音交互，不需要對APP、瀏覽器進行點擊操作，而是直接通過語音操作的特質，使其能夠凌駕于瀏覽器、APP等其他應用的入口之上，成為一個新入口，而這個入口，將會變革更多的產業，諸如信息搜索、分發。

涉及語音交互的公司包括人工智能機器人廠商、人機交互技術和渠道提供商，以及基礎平臺支撐和關聯技術提供商：??

1、人工智能機器人廠商?主要包括小i機器人等智能機器人廠商，同時還有清華、中科院等人工智能技術研究院校和科研院所。??2、人機交互技術或渠道提供商?包括科大訊飛、捷通華聲、車音網、思必馳等語音技術提供商，以及短信(移動、電信、聯通)、QQ等服務提供商。??3、基礎平臺支撐和關聯技術提供商?包括IDC、云計算平臺、數據挖掘等技術提供商。?

六、融資/收購

大勢所趨下，無論是國內還是海外市場，科技巨頭正在以內生式AI領域的研發，和外延式的直接投資、或收購AI領域的創業團隊等方式在AI領域進行積極部署。而巨頭們收購企業的原因，不外乎爭奪團隊、專利、人才，同時，也是對自身業務的補充，以及為了公司在今后技術生態里的布局和站位考慮。

除了收購，2017年形成的另一個熱浪是融資。我們來看今年發生的融資大事件：

2017年2月，三星、英偉達聯手投資了AI智能語音助手公司SoundHound，這家公司以語音識別與搜索技術獲得了7500萬美元的投資；2017年3月，蔚來汽車以自動駕駛、輔助駕駛獲得了來自IDG資本、高瓴資本等投資方6億美元投資；2017年3月，Geek+科技以智能機器人技術獲得了火山石資本等投資方1.5億美元投資；2017年4月商湯科技以計算機視覺技術獲得了賽領資本6千萬美元投資；2017年5月，深鑒科技以處理器/芯片獲得了高榕資本等投資方數千萬美元的投資；2017年10月，地平線機器人獲得由英特爾投資、嘉實投資等資本方近億美元A+輪融資。

七、人才流動

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八、政策

自今年7月國務院《新一代人工智能發展規劃》后，各地區都在從不同層面加強人工智能相關政策的部署。今年10月，北京市正式印發《中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃(2017—2020年)》；11月14日，上海市《關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見》，提出到2020年，重點產業規模將超過1000億元。11月18日，有“中國光谷”之稱的武漢東湖高新區，出臺全國首個區域性《促進人工智能產業發展的若干政策》，并《東湖高新區人工智能產業規劃》，提出未來三年將每年設立不低于2億元的人工智能產業發展專項資金。

同時，也了“國字號”的人工智能開放創新平臺。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能發展規劃推進辦公室，并公布首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單：依托百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺，依托阿里云公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺，依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，依托科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺位列其中。

跡象表明，人工智能政策正在從中央傳導至地方，AI政策自上而下開始發酵，我國已經進入AI產業的“黃金窗口期”，預計未來將有更多地方的政策文件出臺，從而形成多點齊放的局面。

九、智能制造

波士頓咨詢在一份名為《工業4.0——未來生產力和制造業發展前景》的報告中明確指出，以云計算、大數據分析為代表的新技術將為中國制造業的生產效率帶來15%—25%的提升，

智能制造，是在基于互聯網的物聯網意義上實現的包括企業與社會在內的全過程的制造，把工業4.0的“智能工廠”、“智能生產”、“智能物流”進一步擴展到“智能消費”、“智能服務”等全過程的智能化中去，只在這些意義上，才能真正地認識到我們所面臨的前所未有的形勢。

這一年來，各大制造企業為了重塑自身在制造業的全球競爭優勢，在各層面高度重視智能制造，并相應啟動了一系列針對基于模型的企業、網絡物理系統、工業機器人、先進測量與分析、智能制造系統集成等智能制造關鍵要素的計劃和項目，以對“AI+制造”的新競爭力形成進行系統支持。

十、場景創新

篇(7)

從物聯網到云計算，再到人工智能，行業正在經歷的一波新的技術浪潮，可能會改變并極大地影響我們周圍的世界。全球領先信息服務提供商IHS Markit(納斯達克：INFO)最新題為《2018全球技術趨勢》的白皮書。助您了解這些技術如何以嶄新而強勢的方式聚集在一起，從根本上改變企業、推動創新、顛覆行業，在帶來威脅的同時也創造機會。這8大技術或將顛覆2018年

IHS Markit白皮書中闡述的2018年全球市場變革性技術，概要如下：

趨勢一：人工智能(AI)

人工智能已經發展成熟到一定程度，在若干行業已經成為一種競爭優勢，特別是智能手機、汽車和醫療市場。此外，移動設備的優化與基于云計算的解決方案正日漸成為焦點。基于云計算的人工智能采用深度學習算法，能擁有更強的計算能力進行數據分析，但存在隱私權、延時和穩定性等方面的問題。移動設備的人工智能在某種程度上有助于抵銷這些危險。比如，智能手機用戶若在其手機上部署內置的人工智能，則能夠在本地存儲數據，從而保護其隱私。

趨勢二：物聯網(IoT)

IHS Markit預測，全球物聯網設備的安裝基數在2025年將增長至730億。強化的連通性選項與邊緣計算和云分析功能的匯集協作，將會帶來2018年物聯網的加速發展以及“連接、收集、計算與創造”的四階段進化。

物聯網連通性增強，比如低功耗無線訪問(LPWA)，將會推動增長。此外，與物聯網相關的技術也將會越來越成熟。機器視頻和無處不在的視頻將會支持新的視覺分析類型。人工智能、云計算和虛擬化將會有助于產生源自所謂計算機網絡“邊緣”數據的關鍵性判斷。人工智能應用于數據，將會以節約成本、提高效率和服務模式從以產品為中心轉型為以服務為中心等形式，推動收益化。

趨勢三：云計算和虛擬化

云服務將為技術上欠成熟的企業應用機器學習(ML)和人工智能鋪平道路，從根本上改變其對數據的使用和理解。

趨勢四：連通性

隨著首批5G商用部署出現，連通性將會成為焦點。不過，通往5G全面應用與部署的路徑比較復雜，對于移動網絡運營商、技術設施提供商、設備制造商和終端用戶而言，新的機會與挑戰并存。5G代表著從傳統蜂窩技術的急劇擴展，除了移動語音和寬帶以外，還有包括大批物聯網與各種關鍵應用系統的整合。

趨勢五：無處不在的視頻

屏幕和攝像頭廣泛應用到消費者和企業的各種設備，加上日益先進的廣播、固定和移動數據網絡，正在引發視頻消費、創作、和數據流量大爆炸。更重要的是，視頻內容正逐漸從娛樂擴展至醫療、教育、安全、遠程控制及數字標牌等應用中。

趨勢六：計算機視覺

計算機視覺的重要性與日俱增，這與工業、企業和消費部門的數字化大趨勢息息相關。圖像傳感器的多種化，加上圖像處理與分析的改進，正在為更廣泛的、包括產業機器人、無人機、智能交通系統、高質量檢測、醫療和汽車等方面的應用推波助瀾。

趨勢七：機器人和無人機

2018年，全球機器人和無人機市場將增長至39億美元。不過，更深層的意義在于，機器人和無人機有可能顛覆制造業與工業長期以來的商業模式，影響到物流、倉儲分揀、自主導航和配送等關鍵領域。