全球AI市场有着什么样的新格局？
先是《哈佛商业评论》中文版发布的《人工智能专项调研报告》，通过大规模的调研给出了回答；国际权威咨询机构沙利文又在《2019年中美人工智能产业及厂商对比白皮书》中，对中美人工智能产业的专利、投融资、头部玩家、技术趋势等进行解构。
综合两份权威报告，可以找到三个相同的结论：
一，谷歌、苹果、微软、百度和亚马逊分列全球AI五强，在人工智能技术、商业化及生态方面脱颖而出；
二，中国在AI基础技术上还有些薄弱，但计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域已经和美国比肩；
三，中美均从国家顶层设计推动人工智能，均已形成涵盖基础层、技术层和应用层的人工智能产业生态。
在这些报告中不难窥探到人工智能的行业现状，同时将AI技术能力和AI落地能力作为评估的指标，来自中国两国的头部公司包揽了全球前十，百度以“中国第一、全球前四”的成绩刷新了中国AI厂商的新高度，全球AI市场“进入新阶段”已是不争的事实。
01 AI进入中美时代
“日本已经输掉过去，而且可能正在输掉未来。”
2019年末的一次政府会议上，孙正义扔下了这样一句话。原因是日本在上世纪80年代就提交了一批人工智能专利，可今天日本在AI专利上的表现却早已落后于中美，孙正义甚至提议将AI列为日本的高考科目。
不仅仅是日本，早在2018年韩国就通过了一项规模约为130亿人民币的投资计划，希望能在未来五年内培养5000名人工智能专家。如果做一个等值计算的话，人工智能专家的培养成本恐怕远高于飞行员……
站在全球的视角来看，作为第四次科技革命的核心技术之一，人工智能势必会成为全球竞争的主战场，关系着整个国家的前途和命运。毕竟历史上每一次科技革命热潮，都激发了相当庞大的技术红利，进而推动生产力的变革和社会的进步。同样被视为底层技术引擎的人工智能，自然也不会例外。
只是在《哈佛商业评论》、沙利文、斯坦福等权威机构的报告中，中美两国似乎已经提前锁定了胜局：
比如在AI核心技术方面，沙利文指出在百度等头部AI厂商的带领下，中国的人工智能论文和专利在产出量和增速上已经领先于美国，其中AI领域高被引前1%的论文中，中美分别占28.3%和32.5%，在基础理论和科研维度领先全球。
又比如头部AI企业的排名，《哈佛商业评论》和沙利文均认为谷歌、苹果、微软、百度和亚马逊名列前茅。特别是百度作为中国唯一进入Top5的企业，已在语音识别、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等细分领域处于领跑态势。
事实上，人工智能在2011年越过拐点后，也曾出现中美日“三国争霸”的时代。然而中美两国扮演人工智能布道者的是百度、谷歌等互联网巨头，既在基础技术领域持续发力，又着眼于生态和应用场景，而日本提出AI专利申请最多的却是NTT、NEC等传统商业巨头，仅仅贡献了专利数量，未能打造出从基础层、技术层到应用层的开放生态。
或许和拥有先发优势的美国相比，中国人工智能产业起步晚，基础层技术可能短时间内无法超越美国，但中国的AI厂商正在加速基础层布局，人工智能正在深度驱动经济结构向智能化转型，况且并不缺少“Allin AI”的内外部因素。
02 技术为王再成共识
所谓的外部因素，即人口红利的消失。
从PC互联网到移动互联网，中国互联网的格局迭代，终归离不开流量的左右，谁能抢先抓住新的流量入口，大概率会成为新的王位继承者。可当互联网的用户规模和用户时长都进入饱和期，游戏规则已悄然改变。
对应的内部因素，则是技术为王的再度流行。
当互联网从增量市场转变为存量市场，几乎所有的巨头都尝试向To B转型，乃至有些近乎疯狂的味道。但在“疯狂”的背后则是思维方式的觉醒，诸如利润优先、运营为王的理念渐渐退场，互联网重新驶向了技术为王的拐点。
百度在2019年多次升级AI体系的组织架构，先是AIG、TG、ACG统一向王海峰汇报，然后整体整合为“百度人工智能体系”，分成技术中台群组和智能云事业群组。进入人工智能时代后，技术出身的百度也在不断整合资源，最大程度地发挥技术中台价值，将百度的AI能力高效地向产业输出。
转向产业互联网的腾讯，也在2019年针对组织结构动刀，标志性事件就是腾讯技术委员会的成立，由技术工程事业群总裁卢山和云与智慧产业事业群总裁汤道生牵头，既要以“自上而下” 的方式推动内部开源，又要统筹内部研发工作在云端深度整合，同样是集中内部技术力量来发力 To B 业务。
阿里也作出了类似的改变，张建锋在达摩院院长、阿里云智能事业群总裁之外，新增了阿里巴巴技术委员会主席的角色，紧接着程立从蚂蚁金服CTO转任阿里巴巴CEO和阿里巴巴技术委员会副主席，进一步梳理打通内部技术体系的初衷不言而喻。
2018年的时候，BAT几乎同一时间朝向 B 端迈进了一步，2019年又先后在技术架构层面有了进一步的动向。互联网正在进入新的时代转折点，置身其中的操盘者们俨然知道技术的价值所在，在存在诸多不确定性的未来，固有的商业模式、运营策略等效力都存在淘汰过时的可能，唯有技术创新才是有资格活下去的不二法门。
正如百度创始人、董事长兼CEO李彦宏的观点：“人工智能正在唤醒万物，催生万千产业智能化。人工智能与各行各业的融会贯通，将掀起产业智能化新浪潮。”至少百度已经做出了示范，组织架构转向“技术为王”的优势已经初步显现：
语音识别方面，百度提出流式多级的截断注意力模型 SMLTA，在国际上首次实现流式注意力建模超越整句注意力模型的性能，也是国际上首次实现在线语音识别大规模使用注意力模型。SMLTA在大幅提升识别速度的同时，也提高了识别准确率。输入法有效产品相对准确率提升15%，音箱有效产品相对准确率提升20%。
语音合成方面，百度推出语音合成技术 Meitron，将声音中的音色、风格、情感等要素映射到不同的子空间，在使用时，不同要素任意组合，灵活控制合成语音的风格。Meitron个性化语音合成降低了技术门槛，仅需20句话就可以制作一个人的专属声音。该技术成果已经落地百度地图——百度地图发布了“百雀灵计划”，上线全球首个地图语音定制功能。
自然语言处理技术方面，百度打造了可持续学习的知识增强语义理解框架ERNIE，融合知识的语义建模大幅增强模型的语义表示能力，在共计 16 个中英文任务上超越 BERT、XLNET，取得 SOTA 效果。2019年12月，ERNIE在自然语言处理领域权威数据集 GLUE 中荣登榜首，并以9个任务平均得分首次突破90大关刷新该榜单历史，超越微软 MT-DNN-SMART、谷歌T5、ALBERT等一众国际顶级预训练模型。
同时，百度昆仑云服务器上线、百度鸿鹄芯片量产、2019年百度的AI专利申请高达5712件，位列中国市场第一，有200多篇论文被国际顶级会议收录……
但比数字更有价值的，还有百度的AI产业生态。
03 中国速度的另一面
在《哈佛商业评论》和沙利文揭示的人工智能众生相中，百度可以说是“中国速度”的不二人选，除了专利和论文数量、人才储备等方面的“第一”，要理解中国AI后发先至的秘密，还要从产业维度说起。
借用百度CTO王海峰的观点：“2019年，百度AI前行的每一步，走得稳健而笃定。我想，或许可以用三句话来描述2019百度AI人的成果与努力：我们打造了扎实的底座；推动了真实的改变；创造了值得信赖的未来。”
其中的“底座”正是百度AI的技术生态。
截止到目前，百度和AI相关的开源开放平台已经有飞桨、百度大脑、阿波罗开放平台、小度技能开放平台等等。比如2019年进行功能和技术升级的“飞桨”，作为比肩TensorFlow、PyTorch等国际主流框架的“国货之光”，已经累计服务了150多万开发者，定制化训练平台上企业用户超过6.5万，发布了16.9万个模型，业已成为各行各业技术创新和智能化转型的基础底座。
除此之外，百度AI的服务能力也得到了第三方机构的认可。比如IDC发布的《2019中国AI云服务市场厂商评估》报告中，百度智能云的AI能力超越阿里、腾讯和华为，稳居领导者象限第一位。
同时“改变”的还有百度自身的产品体系。
面对B端市场，百度为外界提供了金融智能化、智能交通、智能制造、临床辅助决策系统(CDSS)、智慧物流等现象级解决方案，并陆续在大大小小的城市中落地；面向C端市场，百度也推出了小度智能音箱、小度在家智慧屏等产品，以及百度地图、Apollo、智能小程序等AI化的产品。
列一份成绩单的话，Apollo在L4 级别自动驾驶城市道路的测试里程已经突破300万公里，专利数量位居全国第一；小度系列智能音箱在2019年取得了出货量位居全球第二、国内第一的成绩；百度地图创新了全球首个地图语音定制功能，让全民都可拥有专属语音包；百度智能小程序的月活跃用户达到3亿……
透过百度的市场表现，不难得出这样的结论：时间进入到2020年，人工智能早已超脱单纯技术创新的范畴，需要走向产品和产业融合。毕竟技术永远都是为人服务的，百度已然诠释了中国速度的另一面，比数字更有价值的，在于技术战略、产品规划、生态构建等方面的综合实力，让AI在生活和工业场景中加速渗透。
简而言之，中国在芯片、传感器等基础层还有所欠缺，但百度等头部厂商在核心技术领域给出了一份漂亮的成绩单，加上丰富的AI应用场景，巨大的AI商业化潜力，中国并不缺少与美国并驾齐驱的资本。
04 写在最后
诚如一位评论家的观点：“在未来的10年里，我们将在人工智能领域拥有平行的生态系统：一个在硅谷，一个在中国。”
沿循这样的逻辑，似乎更能读懂《哈佛商业评论》和沙利文将中美作为人工智能时代“双雄”的秘密，衡量AI的标杆从来都不是专利数量或者一连串的“第一”，而是能否建立完整的生态圈，提升布局的广度和深度，继而进行有价值的商业落地，所谓的“第一”不过是技术势能折射的结果。
中国第一、全球前四的百度，早已是中国AI的一面旗帜。
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