AI 大战:百度、阿里、腾讯谁能走得更远?

“不够 AI 化的企业,注定被新一代企业取代。”

“AI 技术在未来可能会变成万能钥匙。”

“企业如果不能从规模化、标准化向个性化和智慧化转型,将很难生存下去。”

以上三句话,分别是李彦宏、马化腾、马云在今年的世界人工智能大会上所表述的观点。

AI技术
以往在拥抱 AI 的表态中,百度最为积极。但阿里、腾讯关于 AI 的发声,已越来越不亚于百度。一个盖起了达摩院,另一个声称“AI in All”。

 

愿景或相同或不同,实现的手段只有一个:人工智能

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AI正成为下一代互联网公司的标配。怎么做好这标配,并让它成为公司的核心竞争力,是很多公司将面对的生死问题,包括 BAT。

BAT布局人工智能思路不同

百度占得先机

2018 年阿里、腾讯,雄心勃勃地涌入 2B 业务的新赛道,这些都与 AI 业务有着极强关联,而最早加注人工智能的百度,第一时间占到了绝佳的位置。

百度在 AI 领域的野心,最初显露于 2013年建立Deep Learning(深度学习)的研究院,并命名为Institute of Deep Learning(简称IDL)。百度是中国互联网企业中第一个把Deep Learning提到核心技术创新地位的企业。

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逐渐形成了一个平台体系:百度智能云和百度大脑。在今年的百度 AI 开发者大会上,百度高级副总裁王海峰介绍,百度大脑每天的调用次数超过了 4000 亿次,最新的百度大脑 3.0 已开放 110 多项能力,AI 技术能力在不断提升。

还有一个是人工智能交互系统Duer OS开放平台和智能汽车平台阿波罗,这两个平台意在将百度AI能力输出,做开放生态。

阿里不甘示弱

2014 年,阿里成立数据科学与技术研究院。

当然,阿里更为著名的,是其在 2017 年推出“NASA 计划”和承载它的实体组织:达摩院。达摩院的研究领域很广泛,如量子计算、机器学习、基础算法、人机自然交互等,AI 在其中占了半壁江山。

阿里还有个人工智能实验室:A.I. Labs。它不止是一个研究机构,还承担着基于 AI 技术打造平台、推出产品的职责,自动驾驶就是它发力的领域之一。

 

去年 12 月 20 日,阿里发布人工智能阿里云ET大脑,所布局的领域不再限于原本的城市管理、医疗、工业、环保、航空,走上了“广撒网”的道路。

腾讯进军AI,起步虽晚,却毫不逊色

腾讯方面,一方面投资AI底层技术,包括在美国投资超过5家AI技术公司。另一方面,全面应用AI技术,用于提升用户体验、加强精准定向技术及赋能生态三个方向。腾讯将 AI 技术与自身的社交、支付等技术结合,推出垂直解决方案。

 

另外,腾讯也有类似于百度大脑的“AI 开放平台”,供应给开发者。

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百度的计划是提供基础平台,帮助更多机构在垂直领域发展;阿里的人工智能是放在阿里 DT 大商业体系内,处处指向零售服务业务;对于腾讯而言,在人工智能领域,更关注的是场景、大数据、计算能力和人才。

 

路各有不同。百度先攻底层技术再找应用场景;阿里认为AI只是技术工具的一种;腾讯则是先有场景再攻底层技术。

智能驾驶领域

在智能驾驶领域,入局最早的百度,和阿里腾讯已不在同一个发展阶段。

 

去年 12 月中旬开始,阿里官方网站上开始出现自动驾驶相关的人工智能实验室(A.I. Labs)岗位,正式招兵买马。这个月初,腾讯自动驾驶核心技术平台才首度亮相。

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而百度的自动驾驶开放平台 Apollo,目前已有 131 家生态合作伙伴,包括福特、宝马、北汽、Intel、英伟达、微软等等,是目前全球最大最全面的自动驾驶生态。

 

去年 11 月,科技部公布首批国家人工智能开放创新平台名单,其中自动驾驶方面,便是依托百度建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台。

 

目前,百度已经有了 Apollo 赋能车企的量产时间表。除了今年的金龙客车,明年是北京汽车、江淮汽车的量产,2020 年将是奇瑞汽车的量产。

 

在一些业内人士看来,Apollo 甚至有可能成为自动驾驶领域的安卓。

激烈比拼背后意图拉开商业化差距

事实上,BAT早已希望在商业化层面拉开差距。目前,百度在无人驾驶领域的推进速度更快,也是三家中首个有合作量产车下线的企业。阿里、腾讯和百度在AI方面的成果有大规模视觉计算平台“天擎系统”、AI医学产品腾讯觅影以及自动驾驶技术。在业内人士看来,这几乎就是BAT之间竞争从概念落地到产品层面的缩影。

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2017年包括BAT在内的中国头部互联网企业在AI领域主要工作是找赛道,找最适合切入的领域。而到了2018年,各家的重点是要在选好的赛道中发力,包括应用和产品的落地以及商业化,这些的基础是拉拢合作伙伴,而开放平台是一个很好的媒介。

目前百度、阿里和腾讯均搭建了AI开放平台,希望借开发者之力,加速AI的功能开发从而缩短AI落地以及商业化的时间。现如今,人工智能正走在关键的路口, 未来行业发展如何,让我们拭目以待。

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