人工智能的探險地圖上，BAT是原始拓荒者，基於強大的技術力量以及資本支持，BAT將AI帶入並且融入中國人生活的方方面面。但是，AI並不是一個巨頭壟斷的領域，生態鏈上也不缺獨角獸，深耕細節，將AI技術精打細磨。現在，AI的發展早已突破互聯網領域，枝節蔓延到各個領域，這其中敢於跨界創新的“橋樑”們功不可沒。

在近幾年的政府工作報告中，人工智能四字已經成爲了常客。

在2017年，人工智能被列入戰略性新興產業發展規劃之中；去年，政府報告中提出了加強新一代人工智能研發應用；而在今年的兩會中，則首次提到了“智能+”這一概念，爲製造業轉型升級賦能。

人工智能對於中國市場而言，從列入規劃到今天衍生出產業落地的全新概念，整個過程人們有目共睹。

當“智能+”作爲人工智能首要的落地概念被提出時，一幅探險地圖已經被徐徐展開。“智能+”的第一枚腳印落向何處，很可能決定着接下來幾年內中國人工智能產業化發展的動勢與方向。

起跑線上再回首：“智能+”元年的前紀元

“智能+”元年的前哨，或許是由兩會機器人的集體上場吹響的。

在今年的兩會上，出現了大量智能媒體機器人的身影，例如：新華社推出了“以假亂真”的AI合成主播“新小萌”；獵豹移動爲人民網“2019年兩會報道”特別定製的AI機器人—“小融”，不僅可以接待引領記者和代表，還能同步人民網兩會播報；還有，能夠預測新聞熱詞的“小度”機器人。

一系列智能媒體機器人的出場，如同一隊頭排兵，由小見大地展示了中國人工智能“智能+”元年前紀元的技術累積。

對中國人工智能在“前紀元”的成績進行整理，我們可以發現：“智能+”元年並非憑空出現，而是經由大量累積而來的時代跨越。

從AI產品創新能力來看，在CB Insights最近發佈的2019全球Top 100 AI創業公司年度榜單中，十一家獨角獸企業中有五家都來自中國，橫跨人臉識別、自動駕駛、金融風控等多個領域。

這一數據證明：在廣泛的AI適用場景之中，中國已經出現了大量擁有創新能力的企業，已經做好了批量化推出AI產品的準備。

至於中國AI的學術成就，也在過去幾年間獲得了巨大的進步。

隨着企業越來越關注底層AI技術能力，阿里達摩院、百度研究院這類企業組織的出現，極大地提升了中國AI學術能力的發展。就拿去年自然語言處理領域的頂級會議ACL 2018來說，在不足30%的論文錄取率下，ACL公佈的四篇最佳候選論文，其中三篇的第一作者都是華人。

足夠的學術成就，爲中國AI進行“智能+”落地提供了足夠的底層支持，讓“智能+”不會虛浮於表面。而AI落地上，中國一直被公認以落地場景廣泛爲優勢。

首先，中國擁有龐大的人口基數，尤其是對新生事物更具接受能力和高消費能力的年輕羣體。在此基礎之上，中國在移動互聯網時代迅速發展，強大的移動設備滲透比例和豐富的軟件服務能力累積下了巨大數據優勢。

就拿最近幾年在消費市場最火的AI硬件智能音箱來說，市場分析機構Canalys發佈的2018年一季度數據顯示：中國已經成爲僅次於美國的全球第二大智能音箱消費市場，一季度整體市場規模達到180萬，增速達到了5370%。

這些數據無疑展示出了中國市場對於AI技術落地的熱情，也體現出了中國市場的教育成熟度。

前紀元的積澱已經足夠，新紀元的奇點便瞬間到來。智能媒體機器人頭排兵的齊齊亮相如同一種宣告，奏響進入下一個紀元的戰歌。

伊始的勇者：“智能+”時代的三個剪影

一個全新紀元的聳立可以由一聲號令開始，但想讓“智能+”真正繁榮起來，需要的是無數忙碌於時代分工鏈上的建設者。

那麼，在新紀元的伊始，是誰在奮力搭建起整個時代？

向前回溯，我們可以從人工智能發展的歷史中尋找到三個剪影：

1. 陌生土地上的拓荒者

對於中國的BAT、海外的谷歌、微軟來說，這些擁有強大資本和技術實力的科技巨頭無異於是在新紀元開疆闢土的猛士。

AI和任何技術一樣，想面向未來的繁榮，最需要的就是降低准入門檻，這其中包括但不限於：普通開發者學習深度學習技術的門檻、小企業進行AI創業的門檻、傳統企業應用AI技術的門檻等等。而能完成這些的，恐怕非科技巨頭莫屬。

拿BAT來說，他們擁有來自於自身業務的海量數據資源和計算資源，還有強大的人才團隊，更重要的是有足夠的資本在AI領域進行更多投入。

於是，我們能看到科技巨頭一直致力於中國AI技術的平臺化發展，通過自研深度學習框架、AI芯片、算法模型接口來整體化地降低AI研發和使用的門檻，幫助整個生態共同繁榮。揮舞着鮮明的旗幟，在產學結合、人才培養等更高的方向上發揮作用。

例如：百度推出的開源深度學習框架PaddlePaddle，就是通過集成全流程的深度學習模塊和組件，加以百度工程師自己撰寫的中文開發文檔，來幫助中國開發者們加快對深度學習開發的學習和適應。

另一個典型案例，則是：阿里雲的ET城市大腦。

ET城市大腦將阿里雲自身驚人的算力和達摩院的算法成果整合在一起，打包輸出到城市應用場景之中，幫助交通、政務等不具有技術能力的部門接受技術賦能，直接讓市民享受到AI協管交通擁堵這樣的技術成果，也以榜樣之力吸引着更多生態合作伙伴加入智能城市的賽道。

相信在未來很長的一段時間內，科技巨頭們仍然會承擔着同樣的責任，托起中國AI落地的生態基石。

2. 制工具的匠人

在AI產業鏈上，曠視這樣的獨角獸企業一直是一個特別的存在，他們如同制工具的匠人，在技術細節上鑽研打磨，不斷配飾更細化的應用場景。

相比巨頭，這些企業具有更強的專注性，在諸如機器翻譯、人臉識別此類專項領域中有着自己的技術領先優勢；還可以集中精力和資源將同源的技術打造出無數版本，去適配複雜的現實場景。

如此以來，獨角獸們可以更多獨有的細節反饋，打造出讓AI裂變的實用工具。

就拿人臉識別一項技術來說，就可以裂變出適應弱光環境的人臉識別、低計算資源下的人臉識別、動態視頻中的人臉識別等等無數種細化場景，每一個場景都可以通過技術調整來達成更好的實現效果。

例如：曠視科技在今年的CES上，就展示了一套車載AI視覺系統，包含人臉識別賬戶切換、人臉解鎖與啓動、駕駛員疲勞檢測、手勢切歌等功能。只有這種極致細節的技術，才能適配到極致細節的現實應用場景中去。

商湯科技和高通的合作也是如此：在不久前的MWC上，高通展示了基於驍龍855的SensePhoto AI視頻虛化、AI超分辨率和 AI雙攝虛化算法，通過算法與芯片的高度契合來提升手機的圖像處理能力。

這種針對某一款芯片的定製化調整，也是非獨角獸不能做到的。

就拿“智能+”的未來來說，每個場景上都可能擁有不同的技術需求——有的需要通過邊緣計算快速在終端處理任務；有的需要將數據上傳雲端進行交叉計算。

例如：同樣是人臉識別技術，在安防場景中，人臉比對一定要在智能攝像頭終端及時響應。但在AI皮膚檢測場景中，同樣的數據需要上傳到雲端進行脫敏後再進行分析；同樣技術在不同場景下與端、管、雲等條件的豐富組合，需要有足夠垂直經驗的獨角獸們來一一解決。

3. 搭建橋樑的搭橋者

想要讓AI的平臺與技術最終爲普通人所用，如同在彼岸徘徊，需要有人搭起一架橋樑連接兩片大陸。

而能夠搭起橋樑的，恰恰是獵豹移動這樣的企業——出身互聯網時代，已經擁有大量豐富的技術產品化以及產品落地經驗，並擅長將沉澱的經驗快速遷移至AI場域。

AI的產品化，從基礎上來看仍然需要技術打底。

拿獵豹移動來說，它就投資了人工智能公司獵戶星空，後者除了曾經在微軟百萬名人識別競賽中奪得冠軍證實自己的技術實力以外，更多的是以互聯網思維將散落的技術由點及面連接起來，構建出更快速推進產品研發和落地的AI力場。

經過近三年的高速發展，獵戶星空搭建了行業唯一的全鏈條AI技術，集合了大腦一樣的“芯片+算法”、眼睛一樣的全感知視覺識別、負責聽覺的麥克風陣列和負責交流的語音合成技術。

而落到產品上時，七軸機械臂和室內導航平臺又構成了全鏈條AI的手和腿，“四肢五感”俱全，纔有了應對複雜應用場景的能力和資本。

除去獵戶星空的技術和產品能力，獵豹移動也長時間在移動互聯網市場中航行，有着“產品爲先”的經驗積澱。這些經驗遷移到人工智能領域，可以將具有“四肢五感”的AI技術和產品，落地到實際場景應用中，通過搭建有效的智能解決方案，讓“真有用”的機器人普及到多個行業。

於是，我們才能看到旗下一批已經進入應用場景的機器人家族。

例如：早在石景山政務服務中心、北京鳥巢3D美術館、八達嶺長城、海南冬交會、山西地質博物館進行服務的智能服務機器人“豹小祕”，作爲服務型機器人，豹小祕一方面需要在前線與個人用戶直面溝通，沒有任何緩衝地帶，對於用戶行爲習慣一點點的體驗不到位都有可能招致差評。

另一方面，服務型機器人本就面臨着種類繁多的複雜工作，需要擁有更全面能力。

而這些能力建立在人機交互產品經驗和複合技術能力上，正是結合獵戶星空的全鏈條AI技術，豹小祕將語音喚醒、語音問候、人臉識別、人臉跟隨、自動避障等功能融入產品框架，化作了智能引領、服務接待、講解諮詢等等圍繞用戶需求爲核心的功能和服務。

在“智能+”的普及過程中，獵豹移動這類企業將承擔起搭設橋樑的責任，將自身技術實力、技術產品化能力、產品落地經驗相結合，幫助完成AI從實驗室中的代碼走進普通大衆生活的最後一步。

時代之差：“智能+”的第一個腳印去向何處？

我們可以從這三個剪影中看出，所謂“智能+”——即AI技術，在中國深入場景細節、賦能產業的整個過程，是由巨頭開放平臺能力，獨角獸組建工具化細節，最後再由擁有技術實力的產品化企業打包整合，輸送到人們身邊。

對於“智能+”的未來，我們很難從縱向發展中意識到它將爲我們的世界帶來哪些變化。但從橫向的對比中，卻能推測出“智能+”這一步的重要性。

更大規模的技術落地，或許並不意味着技術尖端能力的提升，但一定能帶來技術實踐經驗和配套解決方案的完善。

就拿政府報告中提到的“智能+”與製造業來說，製造業的智能升級帶來的或許不是某一種底層算法的突破，但一定會因此提升整個產業的運行效率，會幫助製造業提升接納新技術的能力，讓中國企業更早學會處理人力與AI技術之間的協作關係。

這些解決方案和寶貴的經驗是具有通用性的，可以從一個領域推行到另一個領域之中，自動駕駛下的未來出行、AIoT下的工業4.0、結合AI技術的未來教育……

技術升級從不獨行，“智能+”以及未來即將出現5G、量子計算、新材料等技術一樣，應用在產業之中時，都會歷經艱難的適應期。而“智能+”更高一層的意義，就是去磨礪產業端，讓他們加快對新技術的學習和適應，好去迎接即將到來的技術劇變時期。相比同行者，如此帶來的是一整個時代的差距。

真正拉動時代車輪前行的，恰好不僅僅是技術本身，還有被技術所改變的一切。

而“智能+”所印下的腳印，就正在撬動技術以外的一切改變。

作者：腦極體，微信公衆號：腦極體

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