中國AI研究如何落地？且看阿里巴巴和百度的商業(yè)化大招
安全、自動駕駛將是AI重要的落地領(lǐng)域
“人類數(shù)字化歷史有四次浪潮。第三次是2007年移動互聯(lián)網(wǎng)興起，第四次就是現(xiàn)在，人工智能（AI）進(jìn)入了它的黃金時期。”咨詢公司羅蘭貝格全球CEO常博逸在不久前接受36氪采訪時這樣說道。
常博逸在其關(guān)于AI的著作《人類帝國的覆滅：一個機器人的回憶錄》中指出：四次數(shù)字化浪潮的前兩次分別是1973年個人電腦的出現(xiàn)以及1989-1991年期間互聯(lián)網(wǎng)和手機開始進(jìn)入實用狀態(tài)。
信息分析公司愛思唯爾在近日發(fā)布的研究報告《人工智能：知識的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)移與應(yīng)用》中稱，過去10年里，全球AI研究論文數(shù)量每年增速為5.3%；過去5年里，年均增速則達(dá)到了12.9%。
在2017年，中國在人工智能領(lǐng)域（AI）的研究成果數(shù)量仍舊保持全球第二的勢頭（按國別為全球第一），并有望在四年內(nèi)趕超歐洲，成為全球人工智能研究成果最多的經(jīng)濟(jì)體。
愛思唯爾分析服務(wù)高級副總裁瑪麗亞·德·克萊恩（Maria de Kleijn）對36氪說，中國在AI研究上的全球領(lǐng)先趨勢“不可逆”。
數(shù)據(jù)來源：愛思唯爾
愛思唯爾報告認(rèn)為，中國的AI研究偏向于應(yīng)用，而不是基礎(chǔ)理論。
這首先是因為受到相關(guān)政策的鼓勵。
2017年7月，《國務(wù)院關(guān)于印發(fā) 新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中明確表示：“堅持應(yīng)用導(dǎo)向，突出企業(yè)在技術(shù)路線選擇和行業(yè)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)制定中的主體作用。”
另一原因是中國的人口、基礎(chǔ)設(shè)施和互聯(lián)網(wǎng)普及率提供了豐富的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和分析空間，更適合應(yīng)用類AI研究落地。中國科學(xué)院自動化所孫哲南教授認(rèn)為，這些條件是中國AI研發(fā)的天然優(yōu)勢。
中國在AI研究方面也有自己的特點。
愛思唯爾在報告中列出了人工智能領(lǐng)域標(biāo)志性的七個子研究領(lǐng)域，包括選擇與優(yōu)化、計劃與決策制定、機器學(xué)習(xí)與概率推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機視覺、模糊系統(tǒng)、自然語言處理與知識呈現(xiàn)。中國的研究者更多偏向于后三者，并且越來越向計算機視覺研究集中。
計算機視覺是圖形辨識技術(shù)的基礎(chǔ)，模糊系統(tǒng)在工程電子機械方面應(yīng)用比較多，自然語言處理則適用于語音系統(tǒng)。
愛思唯爾的研究報告顯示，中國AI研究論文存在引用率不高的情況。2017年中國AI論文的引用率剛剛與全球平均水平持平。
此外，中國九成以上的AI研究來自學(xué)術(shù)機構(gòu)，企業(yè)主導(dǎo)的AI研究僅占所有成果的3%。
但是，歷史的過往經(jīng)驗已經(jīng)雄辯地說明，任何一項研究技術(shù)的大規(guī)模普及推廣和應(yīng)用往往都是以公司力量為主導(dǎo)由市場決定的。
人工智能也不例外，其研究及其應(yīng)用最終只有借助商業(yè)化才能真正持續(xù)進(jìn)步，而商業(yè)化的關(guān)鍵則在公司，切入口在于計算機視覺。
隨著中國互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)研發(fā)實力的增強，它們愈加致力于推動計算機視覺和自然語言處理這兩個AI研究關(guān)鍵領(lǐng)域的商業(yè)化。
“目前中國國內(nèi)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，60%-70%的研究的基礎(chǔ)力量都聚焦在計算機視覺領(lǐng)域，”孫哲南說。
騰訊研究院統(tǒng)計，2005-2017年上半年的全國計算機視覺與圖像融資總計達(dá)到158億元人民幣，占這一時期AI總?cè)谫Y額的23%。
常博逸認(rèn)為，計算機視覺最重要的應(yīng)用領(lǐng)域是安全、自動駕駛。前者商業(yè)化做得比較好，后者的商業(yè)前景極具吸引力。這兩個領(lǐng)域里做得比較好的分別是阿里巴巴和百度。
阿里安全研究員陸全向36氪介紹，阿里讓安全AI落地的做法是在打標(biāo)數(shù)據(jù)（即用標(biāo)簽給數(shù)據(jù)分類）的基礎(chǔ)上，為封閉場景提供解決方案。
以阿里安全圖靈實驗室為例，該實驗室以自身研發(fā)的計算機視覺技術(shù)，GPU配合大規(guī)模分布式計算，進(jìn)行百億量級的圖像檢索，實現(xiàn)人臉、圖像、視頻等方面的鑒別。這一技術(shù)可以應(yīng)用在電商、社區(qū)安保、知識產(chǎn)權(quán)和內(nèi)容保護(hù)。
阿里巴巴還通過投資各種提供智能解決方案的初創(chuàng)公司來完善AI安全生態(tài)。
獲得阿里投資的計算機視覺獨角獸公司商湯科技，其技術(shù)主要被用于安防和智慧城市等領(lǐng)域。例如，它的人臉識別技術(shù)已在廣州公安系統(tǒng)中采用，通過圖片檢索進(jìn)行人員身份查詢。 據(jù)第一財經(jīng)報道，商湯2017年的營收中有30%來自安防業(yè)務(wù)。
自動駕駛的商業(yè)化目前則剛剛開始。
2018年12月，在路測里程超過800萬英里（1290萬公里）后，谷歌母公司Alphabet研發(fā)的Waymo自動駕駛汽車獲準(zhǔn)以無人出租車的方式投入商業(yè)運營。
而就在11月，百度Apollo平臺和金龍客車合作的L4級自動駕駛巴士“阿波龍”在武漢市開始了商業(yè)化試運行，運行路線5公里，速度為每小時15公里。
事實上，早自從2015年開始，百度就投入到無人車技術(shù)研發(fā)之中，并在2017年4月發(fā)布了自動駕駛操作系統(tǒng)Apollo。
將幫助汽車行業(yè)及自動駕駛領(lǐng)域的合作伙伴結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的自動駕駛系統(tǒng)。
百度官方為Apollo確定了了上述定位，計劃打造出一個自動駕駛領(lǐng)域的開發(fā)平臺和生態(tài)。
ApolloScape是Apollo系統(tǒng)中的自動駕駛數(shù)據(jù)集。它的數(shù)據(jù)來源主要來自經(jīng)過計算機視覺技術(shù)采集和分析的數(shù)據(jù)。在不斷更新數(shù)據(jù)的過程中，ApolloScape可以提供一個還原度高和場景豐富的仿真平臺，以支持平臺的判研和決策。
通過計算機視覺系統(tǒng)把中國多樣的道路交通場景轉(zhuǎn)換成海量的數(shù)據(jù)，這能為自動駕駛AI提供足夠的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。
百度在自動駕駛研發(fā)上的商業(yè)策略并非以廣泛投資來獲得必要的技術(shù)并加以整合。它的做法是建立一個開源的Apollo自動駕駛生態(tài)系統(tǒng)，吸引合作方加入。Waymo也采用了同樣的做法。
2018年3月，百度宣布開放ApolloScape數(shù)據(jù)庫，來幫助將Apollo自動駕駛平臺打造成“自動駕駛中的安卓系統(tǒng)”。
截至2018年12月，包括寶馬和比亞迪等整車生產(chǎn)商和德國大陸、博世這樣知名的汽車零部件生產(chǎn)商約100家企業(yè)加入到百度的Apollo生態(tài)之中。
（來源：36氪）