by 楊學成
如同互聯網時代我們曾迷惑於「互聯網+」還是「+互聯網」一樣，人工智能的真正應用也存在著這樣一個先後順序，不妨簡單理一理：
作為一種通用型技術，人工智能就像電、汽車和計算機一樣，是具有全局影響力的技術，是人類社會發展到一定階段之後，全新孵化出來的一層前所未有的智能資源。
對待人工智能，我們不能單純將其看做一件產品，也不是一項普通的技術，而是具有外溢效應的新能量，最終將通過不同的途徑蔓延滲透進社會的各個角落，並讓整個社會須臾都離不開它。
從目前的進展來看，存在著兩條滲透路徑：一是智能+，二是+智能。前者的邏輯是，首先訓練一個特定的智能體或者「大腦」，然後推動這個大腦與具體的場景對接；後者的邏輯是，擁有一個非常有潛力的場景，需要基於這個場景訓練特定的大腦，之後通過服務這個特定場景來提升價值。
智能+的邏輯是有了大腦找場景；+智能的邏輯是有了場景找大腦。所以，前者的智能往往比較通用，後者的智能則須專精。對應出來，智能+比較適用於對已有消費場景的智能化改造，而+智能則更適用於對已有產業的智能化重塑。一來「消費級AI」，二來「產業級AI」。
消費級AI方面，已經顯現的智能化蝶變是智能音箱，所有的智能音箱，都基於一種同類型的大腦，那就是一套「會話式人工智能系統」，集合了自然語言識別技術和大數據算法，從而重新定義了人機交互方式，將人機交互從基於觸摸屏的視覺交互推進到了語音交互界面的時代。未來，還會進化到語音助手，以及類人溝通的階段。
當然，智能+更便於實現「變道進化」，由智能音箱變道出智能掃地機、智能單車、智能洗衣機、智能電視機等等，只要共享同類的會話系統，就可以將語音交互界面變道擴展至各個消費場景。
+智能，或者產業級AI，則要相對複雜很多，因為這涉及到為已有的複雜場景訓練定製化的專用大腦，在這個過程中必然要求掌管智能的這一方同時具備特定場景的深厚的領域內知識。例如，要為汽車智能裝配線訓練大腦，沒有深厚的領域內知識作為支撐是斷然不行的。
更為重要的是，「專用」會限制產業級AI的變道擴展，所以+智能這條線更加適應於「升維進化」，從智能焊接升維到智能噴塗，再升維到全流程智能裝配，遵從的是由點到線，由線到面，由面到體的升維進化。這種進化路徑，勢必引發產業的逐層解構，而智能滲透程度由低到高階次遞進。
第一條路徑上，技術型創業公司有著大量的機會，但須找到全新的商業模式和盈利機會。第二條路徑上的機會，則主要留給那些曉得如何與巨獸同行的大型AI科技公司，像華為和IBM這樣的企業比較適合。
結論：我不知道誰發現了水，但肯定不是魚……
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