自 2014 年以後，AI 逐步成為科技領域的熱門話題，而隨著資本、人才與關注度的提升，也日漸形成了中美兩國的「二人轉」舞臺，中國的 BAT 與美國的 AMG（亞馬遜、微軟、Google）成為這個舞臺的絕對主角。

必須承認一點，在 AI 領域，AMG 三家公司無論是研發實力還是產品落地能力以及其行業號召力，都要勝過 BAT，因此，通過觀察這三家公司的業務和財報表現，也可以一窺整個 AI 領域的現狀。

上月，AMG 三家巨頭相繼發佈了最新一個季度的財報，僅以營收來看：

• 亞馬遜：2018 財年第四季度營收 723.83 億美元，同比增長 20%；
• 微軟：2019 財年第二季度營收 325 億美元，同比增長 12%；
• Google（Alphabet）：2018 財年第四季營收 392.8 億美元，同比增長 22%

值得關注的是，上述三家 AI 巨頭公司，無一例外都在將人工智能放在公司發展的重要方面，但為什麼在財報裡沒有過多提及？

人工智能沒有改變三家公司業務的構成

過去三到四年時間裡，包括 BAT 在內的公司都將微軟研究院作為 AI 人才的重要來源地，瘋狂挖人，由此也證明了微軟在 AI 方面的強大積累。

Google 也從 2017 年開始正式確定了「AI First」公司願景。

而亞馬遜，雖然並沒有他太公開的表述，不過在 Fast Company 本月初的一篇文章裡，也談到了亞馬遜 AI 的發展，包括倉庫機器人的部署以及Alexa 的研發等等。

但如果詳細去看上述公司截止到本季度財報的業務構成，尤其是主營業務的構成，似乎根本看不到 AI 的影子。

比如 Google ，來自廣告業務的收入高達 289.54 億美元，佔整個公司收入的 85.8%，這也繼續延續了 Google 作為一家廣告公司的基本判斷。

再比如亞馬遜，其核心業務，在線零售（電商）業務貢獻了 290 億美元，佔比也超過 50%。而微軟的業務組成裡，其主要營收來自於個人設備業務（包括 Windows 個人授權、Xbox 遊戲機、Surface 設備），該部門在這個季度獲得了 107.5 億美元的營收。

上述這些略顯冰冷的數字至少說明了一點：就現階段而言，即便是微軟、Google、亞馬遜這樣的巨頭公司，人工智能還沒有真正給公司帶來真正的業務轉型。

那麼，這些公司所選宣揚的人工智能到底都在哪裡？

巨頭公司的人工智能到底在哪裡？

2018 年 10 月德勤曾經發布過一份企業 AI 適應能力報告，其中有張圖表令人印象深刻，如下圖所示，我對這幅的基本評價就是：「每個行業因為人工智能的加入都會是贏家，但有些行業註定是大贏家」。

仔細去看這個四象限圖，在右上角的「高投入高回報」象限裡，科技公司赫然在列，德勤在報告裡列舉了 Netflix 的案例：

這類故事也發生在微軟、Google 和亞馬遜身上。以 Google 核心業務廣告為例，2018 年 3 月的時候，Google 發佈了一項名為 Auto Ads 的在線廣告產品，它的基本操作邏輯是利用機器學習來自動判斷是否在某個網頁放置廣告以及在哪裡放置廣告。

事實上，Google 的 AdSense 已經非常自動化了， Auto Ads 則更進一步，當廣告主製作完成廣告後，關於廣告投放的「權力」都歸於 Auto Ads 背後的算法。根據 Google 官方的說法，這個產品能夠大幅提升廣告主的投放效率，從而增加收入。

其次，計算機視覺給 Google 產品帶來的創新。2015 年 Google I/O 大會上，Google 發佈了基於機器學習的 Google Photo，其主打的就是雲端的圖像自動識別和自動分類。

2017 年開始，Google 將雲端的計算機視覺能力逐步下沉到智能設備上。Google Lens 通過應用層釋放其強大的計算機視覺能力，目前已經支持 iOS 和 Android。

與此同時，Google 在 2017 年的 Pixel 2 系列和 2018 年的 Pixel 3 系列智能手機上，繼續將計算機視覺能力注入到終端硬件裡，Google 官方博客的這篇文章，展現了 Pixel 3 手機上的 AI 能力，同時進一步介紹了設備 AI 的優勢。

而 AI 之於亞馬遜，則在業務創新方面有眾多體現。具體包括兩大方面，其一，計算機視覺技術被應用到亞馬遜無人零售店中，帶來的不僅是效率提升，更是用戶體驗的優化。

其二，基於語音識別、語音交互的提升，亞馬遜過去三年打造了一個圍繞語音助理 Alexa 的龐大生態體系，Alexa 所帶來的交互方式變革，某種程度上也左右著下一代計算設備的交互邏輯。

從上面幾個案例可以看出：人工智能並不是一句口號，各個巨頭也都在不同業務線上推進人工智能的部署。

沒有「人工智能行業」

如果以人類感官為參照對象，這幾年人工智能的快速發展，已經讓機器具備了聽力和視力，並實現了從聽到到聽懂、從看到到看懂的跨越。

但仔細去看上文提到的幾個典型場景，或許會發現，所謂人工智能，僅僅侷限在圖像、語音領域的應用，這也是當下人工智能最有可能突破的領域，而單點技術的突破，也無力承載起具體的應用場景，它需要更多地與過往場景相結合，比如將圖像技術與安防領域結合在一起，養活了國內一大批所謂的 AI 獨角獸。

因此，我們可以說「互聯網行業」，因為「互聯網」催生了一系列新的需求，讓人類從線下走向線上，並最終讓人類擁有了時刻在線的能力。

但所謂「AI 行業」本身就是一個偽命題，如果沒有行業裡的具體場景，當下人工智能的核心技術，如圖像、語音的應用也無從談起。

更進一步延伸，即便是微軟、Google、亞馬遜這樣的巨頭，也都在有意無意將 AI 與自己的產品相結合，比如微軟的語音和自然語言技術，可以大幅改善 Skype 的體驗效果，而計算視覺的能力，則被應用到諸如微軟小冰這樣的對話機器人的對話場景中。

至少在接下來的十年以內，根本不可能出現所謂的「超級智能」，更多的還是以「人工智能」包裝自己過往的產品，如雲（亞馬遜、阿里雲）、如數據庫（Oracle）、如企業軟件（如 Selasforce）、如攝像頭（蘋果的 iPhone）等等。（完）

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