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2018-06-29

在这个颜值即正义的时代,护肤美妆、甚至医美已经成为了女性追求美的主要渠道,皮肤管理对女性来说是一个永恒的话题。有句话说,“护肤是一门玄学”,理由是护肤商品似乎都与“永葆青春”这样夸张的字眼联系在一起,尽管不知能否达到类似的目的,但爱美的少男少女们依然对此趋之若鹜。

消费者在选择化妆品的过程中果真如此盲目吗?

其实不完全是。最近大火的张雨绮在社交平台上分享了一款护肤品,而不少粉丝留言称自己与张雨绮肤质不同所以用不了,就是消费者渐趋理性的表现。

诸多现象表明,护肤市场并不会完全被商家或者明星网红的推荐牵着鼻子走。究其根本,是由于现在的消费者讲究对症下药,更注重根据自身肤质情况选择自己适用的护肤品。因此尽管有明星推荐,但不少消费者依然抱有谨慎的态度。

这类消费者普遍具备两类特征:

一、由被动信息流获取走向主动搜索护肤信息。现如今的年轻用户已经很难相信所谓的明星安利、KOL种草了,他们获取护肤商品信息的主要来源是自动检索,商品成分以及与自身肤质的匹配程度成为真正有价值的信息。

二、更倾向于单品组合,而不是成套的护肤品。这表明,现今用户购买护肤品之前是做足了功课,消费行为建立在足够的学习和了解之上,他们既不会盲目从众,更不会轻易试错,护肤品消费已经由柜台消费为主的信息不对称上升到了一个新的时代。

爱美要科学,护肤是容错率极低的学问

众所周知,女性护肤品因品牌、功效、适用人群的不同而分门别类,种类繁多,新手可能还要从入门级商品用起。在此背景下,快速挑选出适合自己肤质的商品就变得尤为重要。对于普通消费者来说,全球化的电商触角延伸,让国内的消费者能轻而易举买得到与明星同款的商品,但难点在于,用户未必能准确判断自己的肤质情况,从而买到真正适用的护肤商品。

一方面,市面上一些分享帖、经验帖给出的判别方式粗糙,缺乏必要的科学依据,据此进行自我肤质鉴别的形式不够严谨。然而,护肤却是一门低容错率的学问,如果不能准确判别自己的肤质,不仅会导致钱花出去了没有效果,甚至还有可能造成反作用导致肤质受损。

另一方面,如今互联网上有不少肤质测试题目,但其显而易见的短板是容易因为忽略细节导致结论偏差。而护肤商品的柜台销售员虽然可以近距离辅助用户鉴别肤质,但因利益关系的不对等,致使他们无法真正站在消费者的立场上给出结论因而无法让消费者信服。

再者,这些传统的测肤方法都相对低级,即便是柜台销售站在用户面前,其做出的肤质判别结论也相对简单,比如从有无痘痘、起皮等特征判断肤质是干性还是油性,用肉眼判断可见的细纹多少等等,都是些不够准确、也不够科学的判别方法。再加上人体皮肤状态的不稳定,肤质随时随地发生着变化……总而言之,广大的护肤消费者需要更精准、更便捷的测肤渠道。

为了帮助用户实现科学护肤,去年12月份,美图美妆app上线了AI测肤功能,可通过拍照智能生成肤质分析报告,检测一些看得见的皮肤问题,例如痘痘、黑眼圈等。而美图美妆对AI测肤的功能和形态持续升级,今年6月27日,美图美妆针对科学测肤问题提出了更专业的解决方案,一款口红大小便携的皮肤检测仪-beautymore由此诞生。皮肤检测仪可以发现一些看不见的皮肤问题,与此前的AI测肤功能相结合,能够检测包含肤龄、肤质、含水量、敏感度、油脂、黑色素等12个维度在内的皮肤状态。

例如测试皮肤含水量,是检测皮质层向下到角质层范围的皮肤表层水分含量,皮肤黑色素是检测皮肤表皮层至真皮层的黑色素含量。而且智能测肤仪的肤质检测方法较之前的AI测肤功能更为深入皮肤底层,例如通过检测真皮层毛细血管扩张状态来判断皮肤敏感度,通过检测皮肤毛细血管含氧量,判断皮肤新陈代谢速度。更加精准、科学的皮肤测试,是消费者得以自主选择适用护肤品的前提。

美图美妆软硬件结合,助力用户“一站式变美”

测肤是护肤过程中的必需品,像洗脸一样,是护肤前的基础准备工作,测肤的重要性不言而喻。美图美妆从AI测肤功能,到现在的智能测肤仪,测肤功能的不断完善使得测肤结论变得更加智能、精准,满足了用户在现实中不断变美的需要。

事实上,如今市场上并不乏或全面、或细分的美妆购物平台,但他们并没有从根源上解决用户需求。电商大促等活动一味激发消费者买买买的欲望,却置消费者的真实需求于不顾。在护肤领域,广告代言人的话语权越来越小,只有消费者真正了解了商品成分并掌握自身肤质后的判断才是最准确的。

美图美妆APP自上线以来,一直主打智能测肤应用。为了让更多的用户科学变美,在现实中变美,美图美妆陆续推出了越来越完善的解决方案,软硬件双管齐下,帮助用户科学、理性地变美。美图美妆用户量不断增多,反映出智能化、科技化测肤功能深受用户欢迎,也表明未来在护肤美妆领域,科技化的解决方案拥有很大的市场潜力。

同时,美图美妆的智能美肤生态链在软硬件结合下变得更加完整。前有AI拍照测肤,检测表层肤龄、肤质、肤色、痘痘、黑头、皱纹等看得见的皮肤问题;后有测肤仪检测抗衰度、敏感度、黑色素等深层皮肤问题。用户能够从双维度互补,从内而外全面了解自己的皮肤,改善自己的皮肤。美图美妆的生态矩阵则在软硬件产品相互作用下变得更加健康,形成了正向循环生态体。

全面的美图美妆产品矩阵在不断完善的过程中,吸纳着越来越多爱美的用户。在实际的使用过程中,美图美妆APP不仅能帮助用户快捷、科学测肤,全面了解自身肤质,还能根据用户的不同皮肤问题和肤质,给出相应护肤建议,并为用户精准推荐合适的商品,轻松完成一站式变美目标,解决了用户需要投入大量时间和精力去一点点摸索的烦恼。

测肤市场蓝海,科学变美将成未来主流

美图美妆智能测肤仪的推出,是其向硬件产品矩阵迈出的关键一步,也是美图美妆一直致力于把服务和用户体验做到极致的体现。其实,很多美妆电商平台在打开市场后只想尽快实现盈利,植入越来越多的广告,不仅混淆了用户的购买视线,让用户盲目消费、囤货,也全然不顾这些商品是否真正适合消费者。

可以预见的是,测肤这一领域还有很大的市场空间,而美图美妆作为颇具影响力的试水者,已经引领了科学测肤、护肤的爱美潮流。对于美图美妆这款应用来说,智能测肤仪只是一个开始,在致力于让用户健康变美、科学变美的路上,美图美妆未来还可能做出更多尝试。

例如不只调动AI、大数据等创新科技成果,还有可能深度渗透科技领域,细分到根据用户集群的生活环境、习惯做千人千面甚至是一人千面的美妆推荐,将科学变美的理念推到极致,成为名副其实的引领者。

总的来说,AI测肤功能受到用户青睐实属意料之中。在未来,智能化、科技化的变美应用势必成为美妆电商行业发展趋势,而测肤正是变美环节中非常重要、亦是非常基础的一环。科技与变美是不可分割的。在科技的加持下,护肤也将不再是一门玄学。未来的科学变美需求很有可能直接影响、甚至决定护肤美妆电商行业的走向。消费者选择什么样的护肤美妆商品也将由科学测肤结果决定,而不再是商家和广告。

文/刘旷公众号,ID:liukuang110

2018-04-12

近日,博鳌亚洲论坛2018年年会在海南博鳌举行,在为期4天的论坛中,人工智能作为压轴放在了4月11日。在以“开放创新的亚洲,繁荣发展的世界”为主题论坛上,人工智能作为已经能成熟应用的创新性技术,自然成为了此次论坛上的焦点。

而如何让人工智能技术更好落地,创造出繁荣发展的新时代,则成为了人工智能分论坛会议主题。会上,科大讯飞董事长刘庆峰表示在AI+医疗,AI+教育领域深耕已久;微软亚洲研究院院长洪小文表示微软的理念是将AI普及化;百度高级副总裁、百度金融业务负责人朱光则表示:“未来将出现两类公司,‘AI+公司’及‘平台型AI公司’。在平台型公司的助推下,人工智能将和各行业深度结合,越走越快。”

作为人工智能的最佳落地场景,AI+金融如何才能大规模商业化?作为唯一出席该论坛的金融科技企业代表,朱光在论坛上的分享,以及接受记者采访的观点都给出了前沿思考。

巨头跑马圈地,金融进入技术赋能时代

近年来,国内经济水平在迅速发展,但国内的贫富差距仍然十分明显,而为了消除贫富差距,国家除了发展农村经济之外,还通过为小微企业、农民、城镇低收入人群等有金融服务需求的弱势群体提供适当、有效地普惠金融服务,提高受益群体在普惠金融市场上的自主造血能力。在政策的推动下,普惠金融为银行业务转型提供了更大的市场空间。《普惠金融创新:通过创新性普惠金融发展实现收入增长》数据显示,在普惠金融未来发展趋势中,中国将是最大受益者,预计2020年收入可增长634亿美元,增幅全球第一。

普惠金融大浪潮下,能为有金融需求的消费者提供突破空间、时间局限的金融服务的互联网巨头,纷纷开始在金融领域跑马圈地,扩大企业在金融领域的市场竞争优势。以小微金融起家,背靠阿里这样超大流量入口的蚂蚁金服,通过服务小微企业和个人消费者成为了金融科技领域巨头;陆金所在平安集团这样的金融巨头支持下,也已经拥有了千万级别的用户及用户数据,让陆金所小微金融的市值达到百亿之多;而开辟AI主航道的百度金融则以“AI+金融”的开放服务模式迅速崛起……

在过去几年中,蚂蚁金服、陆金所等互联网金融平台虽然借助互联网迅速崛起,但随着互联网在国内的不断普及,其发展速度也逐渐放缓。而在2017年人工智能技术成熟应用后,“AI+金融”成为了众多金融企业在智能时代进行智能化变革的重要依据,国内互联网金融平台也在AI+的趋势中逐渐向金融科技方向转型。

而在众多转型的金融科技企业中,以AI技术为核心的金融科技企业则成为这场金融变革潮流中的“关键先生”,通过技术切入金融市场,引领传统金融和互联网金融企业进入AI赋能的金融科技时代,率先提出智能金融的百度,成为了AI+ Fintech的科技企业代表。

左手AI,右手金融,百度在金融科技领域激流勇进

百度金融在此次金融科技浪潮中能快速崛起并不断扩张,得益于百度早期在市场上积累的用户数据和流量,以及人工智能技术对金融市场的加持。在智能金融不断爆发的金融市场中,百度金融在拥有大数据、云计算等技术基础上,利用AI技术的加持迅速进入了金融科技的快车道。

一来,AI技术提供弯道超车的市场保障。百度AI在无人驾驶、智能语音系统Dueros、和百度地图上的优势,让市场上有AI技术需求的众多企业成为了百度的合作方。截止目前,百度AI技术平台已经有50万开发者和合作方在使用,而搭载DuerOS的智能设备,在激活数量上也已经突破5000万+……

同时,百度提供的AI技术,在科技金融领域拥有智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云、区块链七大金融科技输出方向,使传统金融企业和互联网金融平台的金融服务模式得以升级,为金融消费者打造方便快捷、智能化、多元化的金融服务场景。

二来,技术落地打造智能金融场景。朱光认为,AI在金融领域的应用主要包括用户交互、业务逻辑、后台运营、监管科技四个层面。而在良好的技术和用户基础上,百度将成熟的人工智能技术应用到金融领域,技术落地能够帮助金融机构解决获客和风控两大突出难题,为B端和C端用户创造更多的智能金融场景。

首先,百度金融在消费金融上为消费者带来优化升级后的银行金融产品服务,打造便捷的信贷服务场景。在与银行合作的过程中,百度共享其技术和流量,而中信、农行等银行则共享他们在金融领域的管理专长,在共生共享的合作之下,中信与百度合作的百信银行现如今4个月余额已经达到80亿元,授信人数达100万人,百信银行也成为了“AI+金融”创新道路上银行业的方向标。

其次,百度金融在财富管理上为用户提供千人千面的财富管理服务。传统金融机构需要人工对接的运营模式让其在业务量和服务质量上无法得到保障,而智能金融服务,则根据用户画像评估客户的风险偏好、承受能力及购买偏好,为用户匹配最合适的理财方案。与此同时,机构所有的产品不再是为了“某些”客户提前设计,而是针对“某个”客户实时设计得出,实现产品服务的超级个性化。

在机构端,百度金融将区块链技术运用于ABS,作为技术服务商搭建了区块链服务端BaaS,让各个参与机构得以在链上参与项目,可以看到每一笔交易的实时变化。目前BaaS平台已经支撑了500亿资产的真实性问题。

最后,在普惠金融服务上,百度金融利用金融科技在教育信贷和服务小微企业上业绩不俗。百度金融旗下有钱花的教育分期通过风控模型,识别有确切需求的职业教育群体提供资金服务,并提供低成本的信贷服务,缓解众多蓝领群体的学费压力;在小微服务上,百度金融通过大数据风控,可下沉挖掘以往金融机构无法覆盖的小微群体,并根据企业经营性质,提供量身定制的方案。业内评价,下沉的客群、低利率的信贷服务,毫无疑问百度有钱花的服务质量和底气来自于金融科技实力。

AI技术为百度金融在金融领域扩张版图提供技术保障,而在科技赋能的科技金融市场上,“技术流”的百度金融,正在通过软硬件结合的合作方式,为传统金融机构和C端用户创造智能金融场景,赢得更多B端和C端用户信赖。

AI+金融不断落地生根,普惠金融有望实现

AI技术在金融领域的落地,让百度金融在金融市场上影响力不断扩大。但从目前的科技金融市场上看,拥有资金实力和技术实力的金融巨头,在市场推广技术产品输出上都拥有市场上最好的资源,而对于缺乏资金或者技术的中小型金融企业而言,寻找可靠的智能金融技术企业才能让他们在金融科技时代中抓住最佳时机,在普惠金融市场中占得一席之地。

而在本届开放共荣的博鳌亚洲论坛会议上,在谈到行业合作时,朱光表示,“人工智能是当下产业转型的重要助推力,百度金融也致力于构筑开放平台,将金融科技能力输出给更多合作伙伴,携手构筑全新的智能金融生态圈。”因此百度在将AI技术赋能其金融领域之后,选择将百度金融实行开放化合作,为银行等金融机构,以及诸多小微企业提供技术输出和金融产品服务。百度金融提供的技术和服务开放化合作的模式,能让AI+金融在金融领域中不断落地生根,保障金融科技领域中金融企业的多样性,促进多场景普惠金融格局的形成。

同时,对于消费者而言,在金融服务开放化的金融科技市场中,金融企业的多样性让金融消费者拥有更多的选择。而在消费者占据选择主导权的市场中,金融企业为了增加自身在日趋白热化的金融消费市场中的竞争优势,会通过降利等方式来吸引更多的用户。因此,百度金融开放化合作模式既增加了用户在金融产品上的可选择性,又降低了资金的投入,达到真正普惠的目的。

从整体上看,擅长技术开放策略的百度,将开放策略应用在金融方向上也得到了显著效果。百度金融在百度AI技术的支持下,通过赋能其他金融平台和企业,然后再触及更多的金融消费者,用技术实现对用户的一体化管理,同时解决传统金融企业中金融企业业务单一与用户需求日趋多元化的矛盾。

对于未来趋势,朱光认为,无论是百度还是百度金融都是“平台型AI公司”,将与合作伙伴共同构筑智能金融生态圈。在百度AI技术的赋能和开放合作战略的双向加持下,金融企业服务智能化需求得以实现,普惠金融的愿景也将渐行渐近。

文/刘旷公众号,ID:liukuang110

2018-03-06

众所周知,安防是指做好准备和保护,以应付攻击或者避免受害,从而使被保护对象处于没有危险、不受侵害、不出现事故的安全状态。例如,公安通过城市交通数据查找犯罪嫌疑人、公共区域人员出入的监控管理,家庭用户的防卫等等。而这原本耗时间、耗人力的工作,得益于AI技术的嵌入,枯燥的行业有了新的发展方向。

这几年,继3D、VR、AR等技术广泛应用之后,人工智能成为了新的风口。一时间,资本对AI产品趋之若鹜,各行业都希望能与AI携手而行,安防领域也不例外。事实上,随着经济的不断发展、AI技术的不断成熟,再加之国家政策的重视,国内安防产业的规模也在不断增长。根据佳都科技《人工智能技术白皮》显示,2017年安防市场规模将由之前预测的6147亿上涨到超6350亿,同比增长17.6%,安防生产商数量超过7000家。

智能时代,AI安防来袭

随着AI技术日渐成熟,智能化成为安防行业新的发展方向。国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定的《“互联网”人工智能三年行动实施方案》提出,鼓励安防企业与互联网企业开展合作,研发集成图像与视频精准识别、生物特征识别、编码识别等多种技术的智能安防产品,推动安防产品的智能化、集约化、网络化。

而今,智能监控系统已经覆盖到众多应用领域,由此可见在不久的将来AI安防将会取代传统安防技术。在巨大的市场前景面前,安防企业纷纷高举AI大旗,以抓住这难得的市场变革机遇。

据悉,目前安防领域已经有海康和大华两大巨头,在2017年,海康和大华两家便占据了43%的市场份额,营收过百亿,净利在十亿以上。在其他创业者还在摸索AI安防的经营之道时,这两大巨头已先人一步,进行“AI +安防”的战略部署。

2015年,海康推出基于AI深度学习技术的“猎鹰”、“刀锋”结构化服务器。2016年又发布“深眸”摄像机、“超脑”NVR、“脸谱”人脸分析服务器等多款AI系列产品。此外,海康还与最大的人工智能芯片GPU的生产商英伟达,以及计算机视觉芯片的行业黑马Movidius形成了合作伙伴关系,继续深挖AI安防行业。

无独有偶,另一安防巨头大华2015年开始进行AI安防的探索。在2016成立了芯片、大数据、人工智能和先进应用四大研究院,研发了基于深度学习技术的人脸识别、视频结构化、异常行为分析、高密度人群分析等前后端产品,还提出了相应的解决方案。2017年,大华又发布了多款“睿智”系列视频结构化服务器。

而成立于2014年的AI安防领域新手——商汤科技,于2017年7月完成4.1亿美元B轮融资,其核心技术包括人脸技术、智能监控、图像识别、文字识别等。作为一个 AI 创业公司,深厚的专业人才储备是让商汤在机器视觉技术领域脱颖而出的根本原因。目前商汤拥有 18 名教授、120 余名来自世界名校的博士生,这些由学院和师生组成的学术关系网一直在为商汤不断贡献相关领域的人才。

如今,商汤科技发布的产品主要有SenseID身份验证解决方案、SenseFace人脸布控系统、SensePhoto手机全套影像处理解决方案、SenseGo智慧商业解决方案还有SenseAR增强现实感特效引擎等等,由此可见商汤科技布局视频图像深度智能化,深耕AI安防的意图已非常明显,安防领域的AI战争打响了……

AI安防并不是一块好啃的骨头

其实,AI安防并不是一块好啃的骨头,在AI安防新手们全力进军的同时,以海康和大华为代表的有财有势的老牌安防公司,也都在加大AI技术投入。而在各大企业都不遗余力的寻找安防与AI结合点的同时,随着各种与AI相关的安防产品、技术和方案逐渐增多,出现的问题也越来越多。

首先,安防智能化的成本高,而且大华、海康等老牌安防公司积极布局AI安防,市场竞争压力大。安防行业一直被认为是AI技术落地最好的行业,如果想让AI技术全面覆盖安防行业,AI企业急需研发图像传感器、镜头模组等等核心零部件,以及连接上下游厂商进行参评的推广,而这些部件的研发和产品的推广都必然带来更高的成本。

对于商汤科技来说,商汤科技以技术团队为主,缺乏深厚的行业积累以及行业资源。在商汤科技的技术团队研发AI安防产品的过程中,产品的研发或解决方案的提出不仅需要很长的的磨合时间,还需要大量的资金扶持。而且众所周知AI工程师工资普遍非常高,基本月薪2万以上,而初创企业所获得的融资并不足以支撑长期研发带来的高成本负担。

其次,对于安防新手而言,AI安防成败的关键是落地效果以及能否持续创新发展。很多消费者对AI产品的功能还存在质疑的态度,原因在于市面上大多数AI产品被当成炫技工具,要么过度宣传,要么技术不稳定,并不能为消费者带来便利。因此,在技术与产品没有成功结合之前,做出来的AI产品并没有解决行业本身的问题,也就不被消费者所接受。因此,人工智能在安防领域的应用过程中还有较多问题需要完善和解决。

在AI技术的应用方面,商汤科技虽然自建了算法平台,但AI算法本身不能解决任何实际问题,AI算法落地要用大量的应用场景素材作为支撑,而很多初创企业无法具备这个能力,所以,商汤科技的发展关键还是在于突破技术难点以及应用场景素材的收集,从而打造好AI应用方案,实现创新发展。

另外,目前AI安防产品大多面临用户不太接受、技术不成熟的现实问题。尽管对安防智能化的追求,几乎是人们共同的目标,但这并不代表市场能轻易接受AI安防的应用。虽然AI确实能为安防行业带来更多的发展契机,但是市场对于AI产品的选择一直非常理性。因此,对于AI安防企业来说,如何能把AI技术落实到用户能使用得起并觉得好用的安防产品,是安防企业现阶段要完成的事。

总的来说,商汤科技的优势主要在于在计算机视觉领域的人才及技术积累,而劣势在于品牌知名度、场景应用以及样本数据的不足。根据MarketLine披露数据显示,全球安防服务行业近年来呈现快速发展趋势,但增速预计将略有放缓,年复合增长率预期为7.6%。而人工智能时代的到来,必将让安防行业迎来一次大的爆发,各大安防企业之间的竞争也会越来越激烈。

AI安防产品的落地是企业脱颖而出的关键

根据中国安防网的统计,2018年安防市场规模将达到7521亿元。另外,近几年来,生物识别、大数据、图像处理、深度学习等人工智能技术在安防行业的研发可谓如日中天,至此安防产品智能化已成为行业发展前进的方向。而得益于数据、算法、计算能力的发展和政府的支持,AI安防发展的势头已经不可阻挡。

智能时代的到来给各大行业注入了新的生机,也给企业带了许多的机遇,可是竞争对手也多,要想从众多企业中脱颖而出难之又难。而人工智能技术迭代太快,尽管人工智能技术的研发已在安防行业生根发展,但AI产品的落地应用仍是当前人工智能发展重要环节,所以商汤科技唯有不断在实战落地中检验技术,才能在AI安防领域占据有利位置。

一方面,安防产业增速减缓,市场趋向饱和,各大安防厂商产品同质化严重,竞争愈发激烈,急需寻找新的发展机会,而AI的到来正好提供了这样的机遇。随着安防不断向智能化方向迈进,未来AI将全面融入安防领域的方方面面,带领安防进入全面智能的时代。

另一方面,安防行业的AI解决方案,大部分是优化监控体系,以及通过对数据的精准分析分析和预测达到安防智能化的目的,但就目前安防状况而言,素材数据较为缺乏。而由于数据缺失,很多预测准确率不高。所以,AI企业仍然面临AI安防产品落地的问题,同时产品推广应用存在一定的难度。

整体而言,这些年AI在各个行业展开了大范围应用探索,并尝到了甜头。而在安防领域,随着大量安防企业和新成立AI企业开始的深耕,AI安防产品日渐增多。目前,人脸识别在各地警方监控、火车机场进出站甚至高校课堂都得到了应用,其他人工智能技术也得到了很好的发展。但除了AI产品本身的技术局限之外,安防行业数据的缺乏和高成本都限制了AI在安防行业的进一步发展。在这样的情况下,AI企业只有拿出让人们信服的产品才能从中脱颖而出。

文/刘旷公众号,ID:liukuang110

2018-03-01

2月26日,世界移动通信大会MWC在巴塞罗那开幕,百度创始人李彦宏于中兴展台现身,引发了业界关注。外界对此纷纷猜想,百度AI或将与中兴结缘,共谋发展。

事实上,对百度来说,这样的猜测不无道理。

从去年开始,百度与通信企业接连达成重要合作:小米、百度在小米首届IOT开发者大会上宣布达成战略合作,共建软硬一体“IoT+AI”生态体系;年末,华为百度达成覆盖技术、产品和内容等领域的全面战略合作;百度DuerOS还与世界知名无线电通信技术研发公司高通合作,在Qualcomm骁龙移动平台上共同优化DuerOS的手机AI解决方案,和紫光展锐、ARM及上海汉枫共同发布DuerOS智慧芯片……截至目前,DuerOS已与包含vivo和小米在内的华为、ARM、TCL、海尔、美的、哈曼、小天才等众多知名企业达成合作,DuerOS的对话能力已在多个硬件载体和实际场景中落地。

关于人工智能渗透并重构移动终端的潜力,李彦宏在百度发布2017年Q4及全年财报时发给员工的内部信中这样描述,“AI能力对终端的渗透将从根本上改变现有人机交互模式,并使用户的移动体验进入一个全新纪元。”

在众多通信企业与百度AI的合作实例面前,中兴与百度AI的“绯闻”也就可以理解了。通信、手机行业正在面临新的重大技术变革关口,人工智能、智慧互联网、5G,一轮与时间赛跑、生态战略决胜的新较量已经全面展开。拥抱AI能力已经颇为成熟的互联网巨头,是一个高性价比的选择。不过,通信企业与百度AI的联系变得日益紧密,很多通信终端为与AI并轨寻求产业升级而选择与百度展开合作虽在情理之中,但深耕AI的国内互联网巨头非百度一家,何以让百度独享其成?说到底,即便抛开百度作为国内AI技术领跑者的角色,百度AI身上也有诸多吸引通信企业的地方。

一、从长远看,百度AI在未来重构终端上的潜力无穷

其实在2017上半年,AI还没有那么抢眼,当时很多新兴经济模式裹挟机遇而来,共享经济等话题一度成为榜首热点。但渐渐地,花费时间去钻研和打磨的科技类成果开始浮出水面,AI、区块链等依靠时间沉淀而生的产业低调且稳定,逐渐在商业社会里占据了牢不可摧的地位。百度AI就是在这一时期势起,诸如无人驾驶汽车Apollo的发布、对话式人工智能系统DuerOS被广泛应用。而在通信领域,百度对话式人工智能系统DuerOS成了国内手机厂商搭载智能交互系统的首选,百度AI的潜力逐渐被释放了出来。

也正因如此,AI虽是一个风口,但是能顺利搭上这趟顺风车的人却并没有多少,AI的科技属性自带高门槛将大多数人拒之门外。而对于百度来说,其潜力正来自于此:一方面,早期百度在搜索领域所积累的海量用户数据,能够作为AI研发方向的重要参考;另一方面,早早做好的人才储备计划,成为百度AI不鸣则已,一鸣惊人的基础实力;更不必说AI技术研发对资金的诉求,就足以筛掉一大批人。

因此,在这些数据和人才资源价值释放还不够完全的当下,百度AI依然拥有二次生长的潜力,拥抱百度AI也就成了通信企业前瞻性的战略部署。

二、从当下说,百度业务板块倾向度在先,AI生态体系在后

百度AI技术研发专业程度与水平在国内处在最前沿,2017年,百度提出“AIl in AI”,正式调整企业战略走向,将AI作为重头戏着手布局,整体业务板块再次重申,AI变成了百度的核心驱动力。其后,百度的重心逐渐随AI技术的深化而转移,直至AI全面渗透,构建出一个完整的AI生态体系。这其中不仅有智能语音系统DuerOS,还有百度地图、无人驾驶汽车……

日前,百度发布2017年第四季度财报,数据显示百度当季营收236亿元人民币,同比增长了29%,其中的移动营收占比76%。除总体增长之外,AI赋能搜索、信息流和百度应用的效果也十分显著:第四季度百度信息流业务每日分发量环比增加20%以上,百度App用户总使用时长同比增长约30%。由此可见百度AI在其业务版图中的赋能能力之强大。

以此为背景,前有高度倾斜的AI资源优势,后有来自百度AI生态的强大推手,通信企业寻求与百度AI联手,得到的就不仅是DuerOS单方面的软件系统支持,还有整个百度AI生态的潜在赋能力量。

三、从趋势看,百度AI助力颠覆式改良创新,品牌影响力催化虹吸效应

如今,DuerOS已被广泛应用到了各个领域,电视、音箱、智能手机等都是其常见载体,在智能家居、可穿戴设备和车载等场景中的应用屡见不鲜,合作伙伴众多且实际应用成效显著。财报显示,百度DuerOS目前已经拥有超过130位合作伙伴,并联合发布超过50款搭载DuerOS的智能产品,截至今年初已激活智能设备数超5000万,月活跃设备数超1000万。作为国内AI技术的前沿开拓者,百度成了中国AI舞台上最活跃的一个。

通信企业要在百度与其他企业之间做权衡,一面是百度强大的技术实力和品牌影响力,另一面却往往做不到旗鼓相当,且在这个新兴的产业链中,虹吸效应更为明显,百度势必会在强大的品牌影响力下吸引越来越多的合作伙伴。加上百度AI在多种载体下的实践和应用经验,百度AI作为通信企业的赋能者将是大势所趋。

总的来说,如今用户在通信需求上开始追求更加智能、更加快捷方便的人机交互方式,AI语音助手则是人机之间流畅快捷交互的基石所在;通信企业亟待AI赋能自身产品,转型升级。

因此,MWC上百度DuerOS、百度地图齐亮相,外界对中兴和百度携手的猜测并非空穴来风,尽管百度和中兴两方对合作问题不置可否,但各大手机品牌搭载百度AI智能系统似已成为时间早晚的事情。

AI手机成大势所趋,百度AI成通信企业引领智能手机新变革的助推器

其实,从IDC公布的去年全球智能手机出货量首度出现下滑的信息我们就能看出,在未来,软硬件发展将难以并驾齐驱。如今的硬件制造产业已经遭遇发展瓶颈,软件应用服务诉求则依然在飞速提升,而从信息化、到数据化、再到智能化,AI手机将成为智能手机行业发展的大势所趋。

在这个庞大行业转型的推动下,百度AI也势必将驶入发展的快车道,AI语音助手作为人机交互的重要媒介,更是会因为连接硬件的能力而被格外重视,这其中存在更多可能的潜在风口。

AI手机的趋势对于通信企业来说,一方面,传统信息化、数据化时代的智能手机面临着转型困局,而软件系统研发与AI技术上的不足可依靠百度AI补齐,对整个手机行业来说,未来的核心竞争力正在于此。只有借助一个实力足够强大的跳板,通信企业才能彻底颠覆产业模式,打开转型的大门,走上AI赋能的时代。

另一方面,面对AI手机这个新的风口机遇,通信企业能依托百度AI抓住风口,摆脱同质化竞争乏力的状态,在完整成熟的百度AI生态体系下实现产品突破和超越。越来越多的智能手机品牌借助百度AI去创造更多可能,延伸软件搭载系统业务上的边界。

虽然双方的碰撞还存在很多未知数,但可以想见在百度等AI龙头企业的带领下,AI全面渗透到智能手机行业的那一天已为时不远。

总的来说,通信企业之所以纷纷拥抱百度AI,看到的不仅是前沿的AI技术实力,还有百度未来的赋能潜力以及生态力量的爆发。现如今百度AI技术的落地应用越来越普遍,虹吸效应催化下,百度AI必将推动通信企业引领智能手机新一轮AI变革大潮。

文/刘旷公众号,ID:liukuang110

2018-02-26

近年来AI技术的应用成果似乎喜忧参半,但巨头们大张旗鼓的行动却无法掩饰对这项技术的看好,而AI技术的落地越来越倾向普惠性也让不少细分领域得以枝繁叶茂,比如翻译。2006年,谷歌推出在线翻译APP;2012年,有道翻译官上线;2013年,百度上线安卓版翻译软件;2015年,微软上线正式版翻译应用;2016年,腾讯上线翻译君……

AI的繁荣以及对AI的渴望让巨头们至今热情不减。比如最近牛津大学出版社与搜狗达成合作,为其输送牛津词典相关内容;百度联合携程推出WIFI翻译机;谷歌翻译于去年重返中国市场等。

目前的翻译排头军有国内的百度、科大讯飞、网易有道、搜狗等,国外则有谷歌、Facebook、微软等,而且各家目前的翻译技术都在日益精进。事实上,巨头扎堆翻译领域与翻译技术的进化以及商业化潜力密切相关。

技术是硬实力,也是硬道理

谷歌早在2016年便推出可商业部署的神经系统机器翻译(NMT),而且当时准确率可达86%,另外谷歌在去年年底还宣布在中国北京成立谷歌AI中心,其AI翻译的技术或将在不久后取得新成果。

再看国内,百度于2015年便在百度翻译APP上线了NMT系统,而且在2017年的百度世界大会上也秀了一次中英双语同声传译,同时李彦宏还介绍其准确率能够达到95%,足见百度在AI翻译技术的改善上也是孜孜不倦;网易有道也在去年5月上线了NMT技术,虽然来得有些晚,但却丝毫不影响加固自己在翻译赛道上的护城河。

而AI翻译技术的进步离不开不断的学习,以谷歌的AI翻译学习过程为例,据悉其系统使用人类监督的神经网络,首先需要比较平行文本,即以前由人类翻译过的书籍和文章,其次再通过比较这些平行文本中的大量数据,从而学习任意两种指定语言之间的对等关系,并获得在它们之间快速转换的能力。

可以看出,AI翻译技术的进化是以大量学习资料为前提的,简单来说可以是缺哪儿补哪儿,而好的数据资料就像优质的教育资源一般,能够培育出优质的AI学生。

进击的巨头加上此起彼伏的NMT技术革新,成为了AI翻译领域的常态。依靠大量人工翻译的结果文本,翻译技术才能够不断在吸收和学习中提高翻译的准确率,比如腾讯在最近的一次与中外翻译公司的合作中提到的时政与专业类别翻译由于受特定语境的影响较大,也是AI翻译技术一直渴望攻克的难点。而中外翻译公司的人工翻译文本相当于一个营养源,不断喂食腾讯的机器翻译技术,帮助其进一步完善和强化自身的学习能力。

一边是近乎100%准确率的人工翻译,一边是尚不完美、嗷嗷待哺的机器翻译技术,用数据喂养技术的训练方式是否最终会让后来者腾讯的AI翻译技术实现弯道超车,需要拭目以待。

就以上几个案例来看,翻译能力的进化过程本质上就是AI技术的进化,通过给技术喂养各种翻译数据,从而使其习得越来越接近于人工翻译的水平。总的来说,就技术层面而言,在翻译领域的AI可以代表一定的技术实力,这也是AI时代各巨头愿意扎根这一领域的直接原因,打好了技术基础,就有能力面对后AI时代的“刀山火海”。

商业化硕果的诱惑

巨头都有习惯性的商业化思维,尤其在技术变量因子影响力愈来愈大的今天,一边开发技术,一边给产品植入商业化的基因也是大家公认且常用的产品思维。从某些特定的角度来考虑,产品的价值就要用金钱来衡量。

所以,开发翻译软件,不论是谷歌十多年前的决定,还是腾讯的突然开窍,都难以逃离“产品的商业化”这一课的修炼。而这个修炼,也必然起于翻译领域商业化硕果的诱惑。

目前为止,谷歌、百度、微软等在变现上都比较保守,或者说他们不以盈利为目的,定位更符合免费翻译工具,细究一下,谷歌、微软等甚至没有搭载任何广告,而百度也只有在首页有半个界面的信息流广告。

但这仅仅是冰山一角,翻译技术的价值转化能力已经有比较惊人的表现。比如以有道翻译官为代表的含有在线人工翻译服务的APP。据悉,网易有道去年宣布人工翻译订单突破100万单,可以看出线上的C端和B端需求都比较强烈,虽然C端翻译需求比较分散,B端翻译需求主要集中于线下,但是随着众包模式的兴起,线上翻译聚集的专业译员和响应速度已经不比线下差。长远来看,由于线上翻译效率和结果的优化,C端翻译需求的稳步增长毫无疑问,在这一部分用户流量带动下,加上线上翻译价格的优势,B端需求未来出现爆发性增长并非不可想象。

显然,翻译技术的商业化潜能已经被一些公司所证明,而且大家都还在奋力挖掘这座庞大的金山。从腾讯最近与中外翻译公司的动作也可以看出,翻译领域的蓝海关键词有两个,一是B端需求的持续膨胀,二是线上翻译红利的持续性。这可理解为翻译市场的新零售化现象。

从另一个角度来看,当不少巨头都把翻译当成“公益事业”来做的时候,机会可能就会在不经意间出现,因为用户的消费升级如果转移到这个领域来,再结合技术的持续进化,想象空间显然非常大,到时候极有可能出现的一幕就是,巨头们“倒戈”商业化路线,做回本我。

巨头阵突围法:新场景、二次红利、刚性切入点

不管怎样,翻译市场俨然一个巨头林立的练兵场。不论进场先后顺序,大家已然心知肚明的是,这条赛道未来会有更大的可能性和机会。如今,就AI本身具备的前瞻性以及应用广泛性,加上翻译这一跨越人与人沟通障碍的必经之路而言,场内玩家要突围,为自己树立坚固的护城河,可以从几个点入手。

其一,与AI落地的核心思想一致,给AI翻译落地套上撒网思维,抢夺新场景。从百度等巨头在AI上的频繁动作可知,无应用,不商业。不论是百度宣布无人车量产时代的即将到来,还是阿里用AI来提高养猪技术,AI最终只有与实际问题和需求关联起来,才算真正具备一定的价值。

AI翻译绕不过交流沟通,眼下,旅游、商贸、展会、教育等领域都存在大量的翻译需求,所以对巨头们来说,看准这些领域的落地机会就好比抓住了一片小蓝海,甚至捷足先登者可能会利用AI制造出马太效应。攻城略地之后,AI翻译筑起的连锁壁垒就可能为自己带来难以想象的发展空间,坐享其成。

其二,利用AI翻译技术二次发掘流量红利。巨头的优势在于流量,而流量是创造价值的基础,有了流量,也就有了新技术、新产品的天然试验场。比如Facebook最近又推出了新的翻译技术来满足用户各种对话场景的需求,早先微信也嵌入了类似的翻译功能。

对于Facebook这样的国际化社交应用而言,AI翻译技术就是将潜在需求显性化。如果效果不差,用户自然也乐意尝试这类技术,那么10亿用户对Facebook的AI翻译而言,就是唾手可得的流量红利。原理也不难理解,仅仅是新功能满足了旧需求而已。

转而观察场内的巨头们,也有类似的应用场景。比如百度的搜索引擎、阿里的电商购物等等,这些场景的流量一定比例上都能够与AI翻译技术产生供需匹配,而且翻译的应用本身也有利于帮助这些巨头打开国际化的大门,吸收不同国家的用户。

其三,有醒目的刚性切入点。谷歌、百度们目前还把自己定位为免费的大众翻译软件,可能就是从普罗大众的角度出发来满足用户需求的,而且这种打法一定程度上也利用了用户对语言的猎奇心理,所以有比较可观的下载量。从运营策略出发,这姑且可以理解为一种低价(免费)抢占市场的行为。

从垂直领域出发也是一个不错的选择,比如以旅游切入的出国翻译官,以语言切入的日语、英语等翻译软件。目前市场内不止巨头,还有一众中小玩家,可谓鱼龙混杂。所以垂直代表着差异化,差异化后如果具备持久的作战能力,比如翻译技术的提升或者是附加价值的融入等,都有可能帮助场内玩家杀入一条血路。

可以确信的一点是,AI赛道内的玩家首先必须遵循“唯技术论”,其次才能考虑商业化的事情。同理,翻译不可能跳脱AI的命运年轮,不论是高高在上、狼吞虎咽的巨头,还是如履薄冰、思前想后的小玩家们,都要先琢磨好技术这一“原料”,然后才能造出飞机和大炮,用来突围,甚至用来发现新大陆。

文/刘旷公众号,ID:liukuang110

2017-12-07

2017,可谓人工智能大爆发的一年。从围棋“高手”AlphaGo与人类的对决,到今年以来扎堆出现的各种智能家居产品,再到7月份“李彦宏乘坐无人驾驶汽车上北京五环”的消息引发网友热议,甚至是近期“美女”Sofia获得机器人历史上首个公民身份……这一切,都在无形中透露一个事实:AI行业正在加速升温。

纵观今年的AI行业,说不上风起云涌,谈不上拼得头破血流,但光从“巨头云集”四个字来看,就可窥见风平浪静之下其实暗流涌动。国外有谷歌、苹果,国内则有百度、阿里、腾讯、华为等多家企业入局。从拼技术到拼产品,从拼入口到拼布局,各个企业在AI领域大放异彩,展现着自身的独特魅力。

AI基因上:BAT各有优势,大数据算法全面更胜一筹

论AI基因,这个支撑企业整个AI战略构想的核心基础优势,可以说是不可或缺,它着实能为企业在AI领域的布局带来极大帮助,也是一家企业进军AI最大的底气。总体看来,BAT三家互联网巨头在布局AI领域均有优势,但因自身业务的不同,其AI基因的优势又表现在不同方面。

百度:AI基因意味着拥有先天的优势,依靠搜索引擎业务起家的百度,在掌握与人密切相关的数据算法领域算得上是得心应手。同时,作为人工智能的雏形搜索引擎业务,拥有它就相当于掌握了人工智能的钥匙,只需依据数据内容付诸实践便能打破许多关卡,拥有比其他企业更多的机会。

一方面,数据是企业做AI的源头,也是引领AI走向的一大支撑点,拥有数据便于掌握AI大致的发展方向;另一方面,百度搜索的数据样本较为全面复杂,范围涉及场景较为广泛,涵盖从天文地理到日常的生活信息,累积了丰富多样的样本数据,这一切,都是基于百度算法技术的支撑,也为其在AI领域的全布局上提供了最基本的算法和数据支持。因而,AI基因这一方面,百度比其他企业有了更多的发展机遇。

阿里:依靠电商起家的阿里,虽然不具备像百度一般的海量大数据,但是阿里在掌握电商消费者数据层面也有着自身的优势。与百度一样,阿里在AI领域也早已开始布局,其有着百万级用户规模的云计算业务,同时也凭借在电商领域的丰富场景应用,阿里在大数据层面也有着自身的实力所在;此外,阿里在商业场景上所得来的数据,也是支撑其人工智能产品最终落地的基石。

腾讯:虽然在先天技术上略逊色于其他两家,但腾讯也有着丰富的应用场景。依靠在社交网络、媒体等业务的深耕,加上微信、QQ的庞大用户体量,使得腾讯在开发AI业务上更多基于提升用户体验上入手。从这方面看来,腾讯的AI基因更多倾向于丰富场景上的驱动,还有其庞大的用户数据体系支撑。

综合来看,三家互联网巨头在进军AI领域上有着天然的AI基因,只是因各自所涉及业务的不同,AI基因也各不相同。但从综合实力来看,拥有全方位的技术支持和丰富的场景应用,以及掌握算法功能才是开启AI领域的最佳起点。

AI产品上:场景出现重合,涉足范围广泛者博得头彩

人工智能领域虽说涉及的场景丰富,但最终还是无法脱离人们的衣食住行等各个方面。无论各企业在AI领域的构想如何丰富多彩,最终的成果检验还是要看产品的落地。因而,人工智能概念出现了这么多年,近两年终于加快了产品落地的步伐,国内尤以BAT为首的人工智能产品现已扎堆面世,为人们开启了新一轮的AI产品检验潮。

百度:借助先发优势,百度现已有多款人工智能产品落地,涉及的场景范围广泛且全面。其中,百度研发的一款智能音箱产品raven H搭载旗下的人工智能操作系统DuerOS 2.0,在这项系统的加持下,raven H在语音对话交互方面达到高度智能化,同时在与人类交互的功能上还能不断学习和进化,以达到与用户使用习惯的高度融合。这款智能音箱产品拥有很强的唤醒率,即使相隔一堵墙也能被轻易唤醒服务,还能用于控制家居产品如灯光、电视等家居产品,相当于掌握了智慧家庭入口。

同时,在人工智能产品发展逐渐步入正轨,许多人工智能场景如智慧生活、智慧出行等方面急需语音系统支持的情况下,百度的人工智能操作系统DuerOS应运而生,为赋能上下游产业链付诸行动。在上游,百度DuerOS与紫光展锐、ARM等芯片厂商达成合作,提升硬件基础以最终赋能于人工智能产品上;在下游,百度DuerOS与海尔、美的、TCL等传统家电厂商同样达成战略合作。有了DuerOS的支持,用户将能通过DuerOS,实现对电视、冰箱等智能家电产品的操控。

另外,百度研发的深度语音识别系统Deep Speech,在高精度的语音识别领域展开部署。当下的AI领域,语音识别涉及的场景也较为广泛,人工智能的初衷就是带给人们无处不在的便捷体验,“能动嘴尽量不动手”的语音识别更是深受AI研发企业的欢迎,也深受消费者的追捧。在这项语音识别系统的加持下,相关产品不仅为用户提供了多国语言的互译功能,也为用户带来了便捷的翻译体验。

除此之外,百度还研发了无人驾驶技术平台Apollo,旨在建立多方合作的生态体系,为汽车企业和用户搭建一套新的完整的自动驾驶系统,推动无人自动驾驶技术发展和普及。目前,Apollo已经开放两款落地产品,其中一款小度人车交互系统,不仅拥有智能语音助手和人脸识别功能,还能实现疲劳检测和AR导航,目前小度车载系统已与多家车企达成合作,多款车型将进入量产阶段。

阿里:同样,语音这项连接人工智能与人类频率颇高的交互接口,阿里也有涉足。其中,阿里云研发的一款人工智能产品ET大脑,在智能领域实现了新的突破,除了具备智能语音交互和生物识别等技术,还能帮助人们在复杂的情况下快速做出最佳选择。

同时,在智慧家庭领域,阿里研发的一款智能音箱产品天猫精灵,在语音识别上也拥有多项功能,此外通过内置人机交互系统开放给业界,已有多家产品链接到天猫精灵,为布局全局的智慧家庭入口夺得先机。

腾讯:在人工智能领域后入局的腾讯,在人工智能领域的开发更加注重提升自家产品的用户体验上。围绕智能语音识别和自然语言处理等板块,腾讯目前已提供了多种人工智能服务,为自身产品在语音识别上进一步提升用户体验。

此外,腾讯拥有为智能音箱厂商提供后台支持的云小微,在微主机Ministation衍生的智能家居设想上,逐步拓展到在线教育和家庭控制中心等。

综合来看,BAT三家所研发的人工智能产品虽有不同,但都涉及了同一个生活场景,那便是智慧家庭领域。尤其是涉及多个人工智能领域场景维度的语音交互系统,包括冰箱、空调、智能音箱等家用电器。在这方面,谁能拥有强大的语音操控系统,谁就能牢牢把握这一出现频率较高的交互接口。同时,为人类带来丰富惊喜体验的人工智能领域,同样需要丰富的产品加以支撑,才能为往后智慧生活的进一步实现提供有力的产品支撑。

AI理念上:与自身业务紧密结合,取得先机者得天下

AI理念,即企业做AI的核心思想。从最初的产品定位,到产品的生产和落地,均离不开最初的理念支持,即产品将要成为什么样、将为人类带来何种便利,每个阶段都围绕最初的理念开展。总体看来,BAT的人工智能理念是在自身原有业务的基础上,围绕AI领域展开构想,并将这一设想付诸实践。

百度:从百度的人工智能理念来看,人工智能在未来会涵盖其所有的产品和服务,成为新的增长引擎。而事实上,百度在人工智能领域早已从七、八年前开始,从基础层到感知层以及生态层和应用层等,百度均有着明晰的战略规划方向。此外,经过一段时期的打磨和经验总结,百度的人工智能理念开始跟随产品一同落地,整个人工智能战略规划也从理论开始走向实用阶段。

阿里:电商起家的阿里,在人工智能的布局比百度稍晚一些,其人工智能理念多围绕电商这一核心业务,从仓储到物流,从产品到制造,阿里在零售业的人工智能轨迹很清晰,并且与自家业务紧密结合。同时阿里发挥所长,全面赋能零售体系。

腾讯:在AI矩阵布局上,腾讯目前拥有人工智能实验室、微信智能语音团队等技术的支持。同时其人工智能领域更关注场景、计算能力等,腾讯同样也是从自身业务出发,布局游戏、社交和内容AI,对比其他两家来说起步较晚,但初涉人工智能领域的腾讯也不甘落后,建起了人工智能实验室,用于人工智能方面的研究和开发。

综合来看,在人工智能的战略布局和理念构想上,百度已经抢占了先机,从技术优势到场景落地,战略规划进一步照进现实。因而在人工智能领域,必然是取得先机者拥有绝对的话语权,在未来的业务范围拓张上也卯足了底气。

AI基因、产品、理念的加持下,未来的AI行业谁将剑指巅峰?

综上所述,人工智能产业最终的走向必然是加快产品落地的同时迈向高度商业化的未来。无论是阿里的智慧新零售,还是腾讯的场景重要性,抑或是是百度的从出行,到赋能实体制造业的全方位操作,都在各自的领域有着明确的产品构想。

因而,在AI基因、AI产品以及AI理念的加持下,接下来的人工智能产业,各个企业都将在自身基础的战略布局上,进一步将计划落地实施。不过需要注意的是,人工智能这个庞大的产业,并非一家企业就能独自撑起,而是需要各行各业的相互协作共同推动,才能将企业的人工智能核心理念从理想照进现实。因此,在企业界的共同推动下,未来的人工智能社会化场景中,人工智能所带给人们的便捷将得到更大化的展现,人类的生活是无处不在的方便和舒适。

这种便捷或许将在以下两个场景中得到高度化的体现。日常家庭生活上,只需“开口说话”这一个动作,便能顺利操控各个家居产品工作,实现家居产品与用户需求的高度融合;日常交通出行上,也无需用户亲自“动手”,汽车便能自动上路,不仅从一定程度上解放了人的双手,同时也“解放”了“脑袋”,留给用户足够的思维空间专注其他工作,方便又安全。

在BAT三大巨头的推动下,国内的人工智能行业,将进一步加快前进的步伐,这也将是各大企业彰显实力的时刻。不过,无论是AI基因、AI产品,抑或是AI理念,这些互联网企业除了强大的技术基础优势,还要有纵观全局的伟大构想,同时也要有先入局的把控意识,更为重要的是,还需要丰富的产品加持,才能带动全社会早日迈向人工智能的未来。

综合来看,百度基于搜索业务起家,在大数据算法,以及了解用户对AI的真实需求方面有着先天的优势。无论是技术、产品,还是生态战略布局,百度都有着先入局的带头作用。人工智能这场持久战,拥有全生态、多维度场景布局的百度将发挥强大的号召力,带动其他企业共同助力人工智能社会化。

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110

2017-09-10

前几年,国产的图片应用一波浪潮接着一波浪潮打马而过,前有堆糖、花瓣网、嘀咕网、优美图,后有足记、脸萌、疯狂猜图、魔漫相机。相关数据统计显示,在全球20亿部智能手机上,每天发送图片表情和动图的总数达到60亿。如今,各类诙谐风趣的表情图片变身为用户沟通交流的新方式,现在的年轻人愈发热衷于使用图片来完成自我表达,这个迹象意味着以文字作为主要社交语言的时代正在成为过去。

90后、00后表达方式的改变,让图片市场有了需求。随着表情图片、美颜图片成为商家内容运营、流量营销的一把利器,“图片经济”也在其推动下随之成为一块极具商业潜力的市场。

用户个性化需求汇出社交读图时代

随着信息技术的发展,飞鸽传书、邮递信件等交流方式早已被智能手机里的社交软件所取代,但是隔着屏幕进行文字交流难免有错误解读的时候,而当文字不足以准确地表达某种感情和态度时,图片就成为了文字的补充。与语言文字相比,图片社交的优势在于,它在准确完成表达的基础上显得更为直接而不失趣味性,这是图片社交受到年轻人欢迎的主要原因。

据了解,目前社交分享中68%为视觉内容。随着各类图片在网络上的疯狂传播,资本家无疑看到了商机——利用被转载的图片传递品牌信息。用户对视觉内容的强烈需求一定程度上左右了社交产品发展的方向和形态的变化,以In、Nice为代表的图片社交应用应运而生。

这类图片社交平台倾向于通过兴趣来做社交,由此覆盖各类人群。一方面用各种文艺范的活动将用户细分,高冷的表现形式辅以私聊和圈人的功能,帮助用户形成属于自己的高逼格。另一方面通过各种生活化的自拍场景、品牌偏好来对用户进行标签化的划分。

除此之外,在超级社交平台上,人们习惯以时下流行的明星、影视截图为素材,配上一系列相匹配的文字,用以表达特定的情感。这类图片以搞笑居多,且构图夸张,富含趣味性,“斗图”已经成为年轻人之间十分普遍的社交场景。就微信、微博、QQ这样的超级社交应用而言,图片社交尽管只是其丰富的功能之一,但庞大的用户基数决定了“小图片”就能掀起的“大波澜”。

图片社交之所以能够逐渐替代文字成为流行的社交方式,一方面是因为图片的生产方式便捷,目前中国智能手机保有量非常巨大,并且正在以比较快的速度增长,所以任何拥有智能手机的人都可以成为图片的生产者,手机智能化正在加速图片产业的生产和传播。

另一方面是,现在的很多年轻人都喜欢自拍进行网络分享,艾瑞集团《中国在线图片行业趋势解读》数据显示,我国日均图片用户上传人数有5.5亿,浏览人数4.4亿,24%左右的人会进行分享,大概33%的人会点赞,而这个人群的比例未来一定还会上升。

图片社交打破了传统社交模式在语言上的局限性,让生活变得更有乐趣,相较传统的文字社交,图片直观的信息传递方式和低门槛的特性让图片成为用户利用社交应用交流时更倾向的信息载体,图片已经成为年轻人社交互动的主要方式,互联网社交也进入了读图时代。但是新、奇、酷的图片社交应用起起落落,来得的快去得也快,国内图片社交陷入了活不长的怪圈。

国内图片社交应用遭遇难题,陷入社交迷途

2010年上线的图片分享平台Instagram用户数量一度超越Twiiter,2012年被Facebook以7.15亿美元收购之后,估值持续攀升甚至逼近400亿美元。无独有偶,成立于2010年的图片社交应用Pinterest近期完成新一轮1.5亿美元融资,融资后估值达123亿美元。国外社交平台的发展证实了图片社交的前景广阔。但国内图片经济在实际运营中却面临模式变现的难题,以及语音、视频等新兴社交方式的冲击。

在国内,copycat似乎都没做好,nice基本上已经没有声音了,in也只能垂直到时尚街拍这个方向,网易的lofter一直也就是个小众app, copycat花瓣小众到都只能面向设计师群体……盈利模式不清晰、变现难、产品同质化等问题让图片社交产品陷入迷途,虽然创业者、资本家对图片社交仍然充满希望,但投资行为、创业行为已经变得非常谨慎。

一、产品同质化严重,缺乏高质量的图片内容

在手机技术及互联网的双重发展带动下,智能移动设备的普及让大众有更多的机会来创造并消费图片信息,图片社交市场也随之热闹起来。但值得注意的是,目前国内图片社交应用领域还是存在产品同质化的问题。

以IN和NICE为例,两者的逻辑模式非常相似,都是建立在instagram式的“图片+标签”之上,并通过用户自发打在图片上的品牌、地点、心情、活动等标签衍生出了图片搜索。而且,图片社交用户使用习惯偏向消遣性,图片内容的优质生产者偏少。

产品同质化加剧了图片社交应用间的竞争,图片社交应用面对有限的市场容量,大量同质化产品涌入,到处都是价格战、营销战。这种同质化现象影响企业的利润收入和融资筹措,产品研发和品牌化建设往往随之搁浅,维持在一个整体水平不高的竞争状态,严重影响市场的良性发展。

二、图片社交不成熟,难逃社交产品变现魔咒

人人网创始人陈一舟曾表示:“尽管现在做社交的创业者依旧很多,投资人也喜欢往里面投钱,但大多数人并不清楚知道其中的困难,指望社交变现是一件非常困难的事情。”变现难是社交类产品的老问题,综合美国的Instagram以及中国微信的商业化尝试会发现,这些产品大都遵循了这样一条铁律:在守住工具本分的同时,还需不断探索新的边界,为用户创造更大价值。因此,大多数社交平台流量变现模式以品牌商广告收入和用户增值服务为主,图片社交也不例外。

目前来看,图片社交平台的变现模式仍然大部分依靠广告和增值服务,也有些尝试电商变现,但还处于萌芽阶段。图片社交变现模式相对传统,且收入不稳定,现阶段想要增加盈利还需琢磨出新颖的变现模式。

三、图片社交应用用户基数小、粘度低

物以类聚,人以群分,一个人只有在社交平台形成自己的圈子,才会在平台上玩得更久。图片社交相对其他社交平台来说更容易被工具化,成为消遣型应用,用户停留时间短导致内容沉淀困难,所以国内大多数图片社交应用都是火了一阵就销声匿迹。此外,在数量和质量的积累上,多数平台缺乏增强用户黏性的策略,没有黏性意味着留不住人,这样的平台自然很难做起来。

而且,BAT等互联网巨头攫取了大部分的流量和目光,用户图片上传平台的首选一定是微信、微博、QQ等社交巨头,而非图片社交应用。创业者们即使有新的项目,也很难获得聚焦和用户的关注。

综上所述,图片经济火热的背后,其实也暗藏危机——社交用户群体还处在从文字媒介向图片媒介转化的过程中,虽然拥有巨大流量,但是沉淀下真正忠实于自己的用户仍需时日,只有让图片社交产品变得不可复制,图片经济的未来才有可为。

读图后时代,人工智能携手图片社交玩新花样

在互联网社交产品井喷的当下,全球都在进入一个图片分享时代,从专业摄影图片到日常生活图片以及表情包“斗图”,未来几年全球将会进入读图时代。尽管国内图片社交依旧不温不火,从用户规模来看,中国6.5亿的网民在图片分享平台的用户规模渗透率不足10%。但是,近几年快速崛起的“斗图文化”正在带动读图时代的发展,图片社交应用的使用率将会越来越高。

更为重要的是90、00后新兴群体是一个“看脸”的群体,对他们来说颜值即正义。他们热衷于P图、美颜、整形、文艺、搞怪、逗逼等新兴元素,取悦他们将成为读图产业爆发的关键。

最近几年,国内AI、图像识别、机器学习、自然语言理解等产品快速爆发,图片社交平台开始使用机器对用户在平台分享的图片进行处理,利用大数据智能匹配算法,通过人工智能的方式去解决图片社交应用问题。

对于图片社交平台来说,现阶段的大数据和人工智能都只是提升效率的工具。但是,图片社交平台中旋网负责人曾说:“我们不相信算法在未来会代替人们的工作。但是我们相信AI会在某种程度上增强人的技能。现在我们在做的就是给图片加上思想。”图片社交平台未来还会在图片领域深耕AI技术与图片的结合,增添如人脸识别、语义识别等有趣的功能,优化用户体验。

据悉,孟买的社交网络平台VoxWeb允许用户在上传的图片上加上声音。凭借这一特定功能,VoxWeb已获得了第三轮100万美金融资。VoxWeb支持IOS和Android系统,自2015年上线以来已拥有超过50万用户。

无独有偶,结合人工智能AI和机器学习技术,eBay app推出新的产品搜索方式。据悉,2017年秋季,eBay购物者可以在移动设备上通过Image Search和Find it On eBay搜寻产品。搜索功能与机器学习结合,随着时间发展,eBay识别图片的能力会逐渐提高,找到的产品也会越来越准确。由此可见,未来的图片可能不只是“会说话”,也许还会“翻译各国语言”、“识别人脸”。

整体来看,中国网民低龄化趋势日益明显,这些90后、00后用户群喜欢尝试新奇的东西,人工智能融入图片的新奇玩法,使得图片社交更吸引具有猎奇心理的年轻群体,AI技术的发展或许会成为图片社交发展的契机,同时5G时代也将推动图片处理技术的进步,图片社交平台或将迎来快速发展的增长期。

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110

2017-09-07

2005年,林俊杰在《编号89757》里唱道“模仿人类的机器,真实的皮肤有温度,甚至能呼吸”。

2017年,李克勤在《C3PO》里唱道“但我是钢铁外壳你介意吗,我没时尚造型但落力护花”。

两首歌,相隔十二年,同样以机器人为主角,作词人将机器人AI化、情感化到极致。不同的是,现实生活中AI的研究早已不局限在机器人这一单一命题上,而是向多个方向延伸,呈全面开花之势,游戏就是其中一个。

从1997年深蓝击败当时等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫,到AlphaGo先后击败围棋天才棋手李世石和柯洁,再到OpenAI战胜DOTA职业选手Danil,AI在游戏领域不断刷新着存在感,逐渐走进大众的视野。

AI与游戏的结合是相互选择的结果

从教育到医疗,从图像识别到自然语言处理,AI的概念已经火热了许久,但是真正实现落地的领域还不是很广泛。虽然AI已经成功做到用几十秒的时间写出新闻稿,但轰动最大的事情,还得是战胜棋手、打败职业电竞选手。可为什么它偏偏在游戏领域获得的关注度最高?究竟是AI选择了游戏,还是游戏选择了AI?AI又能给游戏行业带来怎样的影响?我们不妨从以下几个角度思考这些问题。

首先,从玩家角度出发,AI可以化身高玩,成为神对手或神队友,提高游戏趣味性。追溯历史就会发现,那些出现在90年代电子游戏中的“愚蠢NPC们”常常让玩家哭笑不得,对游戏乐趣的体验不尽然。与此同时,与玩家进行棋类对战的“电脑玩家”表现也不尽如人意。笔者曾在学习机上与“电脑(困难)”大战五子棋三回合。为什么只有三个回合?因为在对战第三个回合时,我发现只要将一步棋落在某个角落里,电脑对手就会将之后所有的棋子围着它摆放。直到你连成四个棋子后,高冷的电脑对手才会搭理你。于是,赢一盘棋变得如此简单。哪怕是现在红得发紫的王者荣耀,人机对战里的对手也还是显得太过稚嫩。

所以,在所有事物都在向前飞奔发展的时候,游戏自然也不能落于人后。“电脑玩家”在游戏中有着带领玩家从入门走向进阶的使命,若是自身都停留在入门的水平,也就无法提升玩家的游戏乐趣。因此,游戏开发者还需要避免电脑成为“猪队友”,而AI就是一个很好的帮手。

而早期电子游戏中的“人工智能”只是由代码和命令结合而成的“伪智能”,NPC们的更多行为只是由行为树决定的,并不具有学习能力。但如今出现的AlphaGo、OpenAI则有更精密的算法和学习能力,这类技术的加入必会增加游戏的可玩性,提高玩家的满意度。

其次,从游戏产品角度出发,AI可以使其更加精致。正如我们所感知到的,电竞行业正处在如火如荼的发展进程中。易观智库的数据表明,2016年中国电子竞技市场规模已达到236亿元,预计这一数据在2017年会达到400亿。而且有数据表明,在某些情况下,一场LOL的职业赛吸引到的观众数量已经远远超过一场NBA决赛的观看人数,这在NBA依旧霸屏体育频道的时代是难以想象的。除此之外,电竞更是成为2022年杭州亚运会的正式比赛项目。上述种种表现出的不仅是电竞的火热,更暗示了公平性在电竞行业的重要性。而人工智能在游戏领域的其中一种形态就是反作弊系统。人工智能机器可通过检测玩家的行为,分析出异常情况,来避免某些玩家使用作弊手段来获得胜利,保证游戏的公平性。

同时,对于游戏开发者来说,人工智能无疑是一个智囊助理。场景的布置、人物动作的设计、质感的表现等,都需要细致的调整工作,若交给人工制作,则需要花费大量精力和时间,而人工智能对数据的绝对把控能力使它在从事此类工作时拥有巨大的优势。因此,AI加入游戏设计后,设计师需要做的就是模拟出结果,然后交由程序员设计出一定的算法,至于磨人的微调工作,交给AI就好了。

但如果AI技术运用到游戏里仅仅是为了完成大量重复工作的话,未免显得有点大材小用。其实,从AI角度出发,它在游戏中落地也是为了对自身进行优化。

因为,游戏中的场景是虚拟的,但是这对于AI来说并不重要。游戏通过采集众多玩家的行为信息来组成庞大的数据库,从而给AI学习创造了合适的条件和环境,普林斯顿大学的人工智能自动驾驶汽车项目就是一个实例。开发者将人工智能投放到游戏《GTA5》中,该款游戏的高仿真度使得AI可以在游戏环境中不断得到训练,从而在面对不同的灯光、气候、路况等条件时,能够做出最优的反应。最终,研究人员成功开发出一项名叫DeepDrive的自动驾驶模拟器。

显然,AI需要的测试环境无法放到现实中完成,一来不便二来有风险,因此游戏就成了最好的替代物。待技术稍显成熟后,再逐渐投入到实际生活中使用,例如结合VR、AR等技术。而那类用于改善游戏环境的AI技术,可提供优质游戏体验以吸引玩家,玩家们的行为又会变成大数据的一部分,又能反过来促进AI的进步。由此看来,AI在游戏领域发力,是游戏和AI互相选择的结果 。

应用加速落地,游戏与AI将擦出更多火花

国家新闻出版广电总局近期发布的中国游戏产业报告显示,今年上半年中国游戏市场风头强劲,实际销售收入达到了997.8亿元,同比增长26.7%,四倍于同期的电影产业总票房。之前,教育部已将“电子竞技运动与管理” 列入2017年高校13个增补专业中的一个专业,这意味着国家已将游戏产业视作重点发展对象。可以预见,日后高校与企业的联合将会把更多科学技术带进游戏中,而AI必是当中的焦点之一。我们不难想象,由于AI的加入,未来的游戏中将会出现许多新鲜的内容,同时AI为游戏带来的商业附加价值也会提升,而AI对游戏的加成可以从两个方面来看。

一方面,AI能够提高游戏研发的深度和广度,推动游戏产业发展。从现状来看,目前的AI技术还不够成熟。在大家惊叹于AI击败人类玩家之时,已经有不少人重视起AI在游戏领域的应用,从而加快二者结合的步伐。

在增强游戏角色真实感的道路上,有爱丁堡大学的研究人员率先采取行动,研发出PFNN技术。研究人员在角色动画的制作上颠覆了以往的canned方式,而是让机器通过神经网络学习制作一个系统,然后快速生成动画。今年8月初,这一项技术展示在SIGGRAPH 会议上。目前,研究人员正与育碧娱乐软件公司合作推进这一技术,至于未来这一技术会用到哪一款游戏中,还是个未知数。但是可以预测的是,这种技术的加入必会引起游戏界新一轮的讨论热潮。

在游戏场景的设计上,也有多家公司正在努力。比如,英伟达就有一种名叫2Shot的技术。该技术同样通过神经网络工作,以帮助游戏设计者更快地从现实世界中提取材质,然后运用到游戏中。再比如,谷歌旗下的DeepMind训练了一个名叫WaveNet的AI,用于提升机器发出声音的逼真度。

至于利用AI自动设计游戏,也不是不可能完成的任务。国外游戏AI正在紧锣密鼓的研发时,国内也有公司不甘落后,北京深极智能公司就正在着手“用机器自动制作游戏”。开发者认为,以往游戏研发的过程中会碰到难以决策的棘手问题,这些问题难在主观臆断的限制。但AI跟人不同,基于数据判断的AI能够给出最客观的设计方案。一旦研发成功,用机器设计的游戏将会成为最大的卖点。

另一方面,AI搭配大数据和云计算等技术,迎合玩家游戏口味。首先,AI化的电脑玩家可成为玩家强有力的对手或队友,从而改善当下的游戏环境。玩家在游戏中酣畅淋漓之时,最害怕的是什么?无疑是突然停电、突然断网等强迫账号掉线的情况,等到好不容易重新上线时,心累的玩家会发现等待他的是更加心累的一件事:被其他玩家举报或者责怪。在以后,AI可以在玩家掉线时挺身而出,接管角色完成游戏。

更高级点的设计,是利用到AI的学习能力,使AI伴随玩家进行游戏,学习玩家的操作、模仿玩家的习惯,成为玩家在游戏中的影子。这听起来有点像现有游戏中的宠物,只不过AI会拥有与玩家更相似的行为。这样一来,商家就可以抓住玩家追求卓越的心理,使他们为拥有一个更像自己的影子AI而心甘情愿地打开钱包。

但AI的运用还远不止这些,更加成熟的技术甚至能够实现AI自动编写游戏的功能。AI可以对游戏场景、配乐和玩家行为等进行分析,在大数据背景下设计的游戏将会更满足大多数玩家的需求,游戏更新速度也会加快。在这样的过程中,玩家对游戏一直保持新鲜感,开发者便减少了对用户流失的担忧。

综合来看,随着政策利好和企业加速入场等因素的促进,AI在游戏领域的运用形式是多样的。与医疗、教育等不同的是,游戏是生活中的娱乐方式,具有多种表现形态,而后两者则显得较为严肃,提供给AI试错、改善的空间不大。因此,游戏领域的包容度给了AI更多的可能,反过来,AI又能为游戏行业带来翻天覆地的变化。而这种变化,能赋予整个游戏行业更多活力和更多机会。

AI已大势所趋,游戏或将成为最佳落地点

NVIDIA全球副总裁兼中国区总经理张建中先生在采访中说,人工智能的创新落地有四点,分别是自动驾驶汽车、AI city、健康行业以及AI游戏,由此可以看出AI与游戏结合的巨大发展潜力。

实际上,现在已经出现了与AI简单结合的游戏,且大有成为爆款的潜力。

这个暑期,国外的主流社交网站被一款叫做Facedance Challenge的游戏刷屏。这款游戏以面部识别技术为基础,游戏过程中,玩家需要不停地做出夸张的表情动作以跟屏幕上的表情匹配,从而获得高分。这款游戏的乐趣不在于玩,而在于看。因此,借着直播平台以及社交平台的传播,这款AI游戏在国外迅速爆红。

这款在国外爆红的游戏,让我们不禁联想到当初先火于国外、后在国内引起大范围讨论的Pokémon Go甚至是八分音符。不同的是,Facedance Challenge加入了更能吸引眼球的AI技术。一款游戏的走红,必会引得众多模仿者的加入,说不定过不多久,各种AI小游戏就群起而刷屏了。

在有人提出“社交将死,游戏上位”的时代,游戏的分量有多重不言而喻。互联网+的概念已经不再新鲜,取而代之的是科技主导下的AI+时代。AI与游戏的结合可谓是珠联璧合,不少互联网巨头如腾讯、网易等都将游戏AI作为推动AI战略发展的重要方向。在AI尚未遍地开花之时,AI+游戏必将成为AI发展的最佳落地点,为玩家带来更多的惊喜,为开发者创造更多商机。

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110

2017-08-08

1919年,在审判德国的巴黎和会上,英法两国代表在1000多人的见证下首次借助同声传译完成了紧张的谈判过程,这也是同声传译最早的一次亮相,由此奠定了同声传译的主色调:会议语言排障和实时沟通。

同声传译正在面临来自AI的威胁

如今,同声传译依然扮演着极其重要的角色,世界上95%的国际会议都有专业同声传译人员坐镇,但人才的极度稀缺早就让同声传译被冠以“日进斗金”的称号。据相关资料显示,同声传译是按时薪的方法来计算工资的,一般最低为千元每小时,资历越深工资自然就越高,所以日进斗金对同声传译行业的工作者来说已经是见怪不怪。

但光鲜的表面下往往隐藏着不为人知的事实,同传人员在台上能够将同传能力运用自如完全是来自于“台下的十年功”。一般而言,即使是双语运用自如的专业人士在实战之前也要进行数年左右的锻炼,对于这种异常消耗脑力的工作来说,他们需要学习的远不止那些厚厚的会议资料,随机应变的能力同样很重要,因为意外总是来得那么突然。当你坐进工作室后自信满满地在心里念着昨晚准备到两点的会议材料时,抬头一看却发现是个乌兰巴托的大爷,接下来你可能会面对最正宗也最具杀伤力的乌式英语,于是你立即开启神勇模式,在半蒙半想的状态下度过了这28年以来最漫长的四个小时。

而同声传译的工作方式也比较特殊,一般2到3人协同工作,在一场数小时的会议中每个人需要轮流翻译几十分钟,这足以说明同声传译脑力消耗之大非一般职业能及。相较之下,其他的口译工作则要简单不少,比如交替传译,译员只需在演讲结束后复述即可,虽然需要一定的记忆能力,但比起同声传译的即时翻译,这点难度便相形见绌了。如此看来,同声传译处在职业金字塔顶端也就不足为奇,而要达到同传的高级翻译水平,更是需要漫长的修炼过程。

恐龙虽然强大,但最终因为某种未知原因灭绝了。如今,同声传译这一万人景仰的职业也正在面临高科技的威胁,而这只拦路虎就是AI,血气方刚的它正在试图吞掉98岁的同声传译。

要灭同传的AI实为众多职业毁灭者

一直以来,AI给大众留下的印象其实更符合一个不可战胜的科技刽子手身份。今年5月,在浙江乌镇举行的中国乌镇围棋峰会上,世界第一的柯洁被谷歌旗下DeepMind公司研发的AlphaGo人工智能围棋程序以0:3横扫,这一结果让不少人惊讶道:AI已经无可抵挡,人类的愚蠢毫无保留地被暴露在一堆冰冷的机器面前。

当AI轻而易举凌驾于人类最高智慧之上时,“超智”便诞生了,牛津大学哲学家和超人类主义学家尼克·波斯特洛姆在《超智的哲学论述》一书中论述了超智的危险性,而他用概率和时间节点简单地描述了超智的演化过程,到2022年,人工智能达到人类智慧水平的10%;到2040年,人工智能达到人类智慧水平的50%;到2075年,人工智能达到人类智慧水平的90%。到那时,像超体Lucy一样的超智能体可能会真实存在,而她会选择成为英雄来拯救环境日益恶化的地球还是走向另一极端成为杀戮机器,无人知晓。

与此同时,AI的推动者们也在喋喋不休地争论,科技大佬们对AI的看法存在完全不同的意见,特斯拉汽车和SpaceX太空探索公司的CEO马斯克主张AI威胁论,他认为,人工智能对于人类社会造成了潜在的威胁,人类应当对人工智能予以管制,否则人类社会将会面临危险。而Facebook CEO扎克伯格则认为人工智能为人类生活带来了很大的改善,未来应该大力发展。

事实上,他们的看法只是抓了AI的某一方面,都太过片面化,马斯克说AI有威胁,但特斯拉依然在做无人驾驶,而扎克伯格说AI应该大力发展,难道他就没有担心过那些因人类的贪婪而失控的科技或发明,至少那些好莱坞大片已经表演得淋漓尽致。

事实胜于雄辩,当下来看,AI虽然改善了人类的生活,但它的确有一个现实存在的威胁,那就是去人力化并导致群体性失业。国内科技公司大佬们对于AI取代工作的言论颇多,马云此前在出席美国中小企业论坛时认为,随着人工智能的逐步发展,未来三十年人类每天只需要工作四小时,每周只工作四天。李开复也认为,随着人工智能被应用于各领域,很多岗位和职业会逐步消失,例如银行出纳员、客户服务代表、电话销售员、股票和债券交易员等。

的确,AI已经渐渐取代了很多工作。据相关资料显示,2000年,高盛集团位于纽约的股票现金交易部门有600个交易员,而如今,只剩下两个交易员,剩余的工作全部由人工智能替代。2016年,作为全球雇员数量前十的企业之一,富士康部署了超过4万台机器人上岗,一下子取代了大约6万名工人。刘强东此前也表示,未来5-8年,京东的整个物流体系可能都将通过人工智能系统和机器人的劳动来解决的。如此看来,AI取代各种工作其实有一个共同的套路,即简单和重复的工作将会被取代。股票交易有现成的模型,AI能够自己套用模型分析并输出结果,所以取代是理所当然;而在富士康的生产流水线和京东的物流体系中,AI机器人主要以体力劳动为主,对企业来说,这是节约成本并提高效率的最佳做法。

不论怎样,AI的确改善了我们的生活,它能够帮助医生更好地诊断,它也能帮助教师更好地教学。但AI对行业工作者生存的威胁也是有目共睹的,我们确实不能忘记藏在无数失业者眼下的泪水,但底线是不能重蹈“红旗法案”的覆辙。用一句残酷但很在理的话形容就是:科技具有双面性,既然想进步,人类就必须付出代价。

AI要取代同声传译可能为时尚早

但AI代替的真的只是简单而重复的工作吗?事情并非如此简单,2016年11月16日,李彦宏在乌镇互联网大会上认为,未来的若干年,我们很容易想象语言的障碍会完全被打破,现在做同声翻译的人可能将来就没有工作了。这就意味着,AI的颠覆对象可以是高度复杂的工作。

虽然众多铁证已经指向AI是行业毁灭者这一事实,但谁都没有料到,站在金字塔顶端的同声传译行业如今也逐渐面临被取代的命运,而这一切的发生更像是一场有计划的谋杀。

事情可能要从研究AI翻译的公司们说起,去年,具有世界领先翻译技术的科大讯飞发布的晓译翻译机获得了超高的人气,在拥有大学英语六级水平的翻译能力下,这款翻译机的表现被一致认可并被认为是取代同声传译的一款人工智能产品。而在2017年7月,双猴科技发布了一款跨语言沟通智能产品——魔脑晓秘。据发布会介绍,这款产品集录音、同声翻译、会议记录、文件管理等为一体,融合了谷歌、百度、讯飞、微软四大翻译引擎,支持28国语言翻译,可以更快地识别并同步翻译,适用于各大跨国会议、全球发布会等。

于是,翻译机取代同声传译的言论甚嚣尘上,为此科大讯飞还发布声明称:机器翻译已经取得非常大的进步,能够帮助人们在一些场景处理语言交流的问题,但距离会议同传以及高水平翻译所讲究的“信、达、雅”还存在很大的差距。由此看来,科大讯飞可能不是谦虚,而是说出了事实,目前的AI翻译水平还不能胜任同声传译工作。

关于这个论断是否正确,我们可以去一些历来比较主流的翻译类产品上找寻答案。

首先是翻译戒指。近日,一家美国公司推出一款可穿戴翻译戒指Echo Ring,用户可以实时检索信息、管理智能家居等等,在需要翻译的场合,只需要对着戒指说话,3秒内即可翻译出设定好的外语。在此之前,已经有多家国外科技公司发布过类似的翻译戒指,但翻译戒指的问题也十分突出,一方面,翻译的准确度受环境因素的限制较大,一旦身处嘈杂的环境中,翻译戒指也就只是一个戒指了;另一方面,翻译戒指无法调节音量,在实际交流时可能会出现诸多的差错。

除翻译戒指外,翻译耳机也成为了各大科技企业的重点研究对象。前不久,澳洲的一家企业就发布了一款智能翻译耳机Translate One2One。据悉,这款耳机不仅支持英语、中文、日语、法语、意大利语、德语、葡萄牙语、以及西班牙语的同声传译(3-5秒内),而且不需要外接蓝牙或是WiFi。虽然耳机比较符合同声传译的会场环境,但是在翻译的时候同样要面对极其复杂的语言环境和突发状况的考验,况且,核心翻译技术才是决定输出语言质量的关键。

实践是检验真理的唯一标准。所以,管不管用还要实战过后才知道,但从目前的情况来看,重要的会议上并没有这些翻译产品的身影,根本原因还是在于这些产品同传的效果不能与人工同声传译媲美,要知道,在国际会议上译错一个字都可能引发战争。

1956年,赫鲁晓夫在莫斯科接见西方各国大使的时候说道,我们会亲眼看着你们被埋葬,意思就是共产主义会比资本主义更长久,而译员却将这句话翻译为:我要埋葬你们。随后这句话掀起惊天波澜,使美俄冷战愈演愈烈,差点引发世界大战。

换个角度来看,同声传译是建立在大量魔鬼训练之上并基于人脑语言机制的一项工作,而目前的AI距离模仿人脑还存在一定差距,所以,目前AI要代替同声传译仅仅存在于想象之中,为时尚早。但有一点可以确信的是,在翻译技术进化中,昨日的失误可能会成为今日的笑话,但绝不会成为明日的绊脚石。谷歌、百度、微软、科大讯飞等佼佼者都在致力于推动翻译行业的革命,AI翻译的进步我们都是看在眼里的。

该来的总会来,逐利的资本迟早会向低成本妥协。如今,有一个所有同传人都难以逃避的事实,同声传译已经被无情地推上科技断头台,在大部分人都坐好之后,咔的一声,AI手起刀落,随后,一地血光映照着一张张邪恶又满足的脸。也许在若干年后的某个国际会议上,当翻译机故意出现致命失误时,再也没有一个同传人能够拯救仓皇失措的人类了。

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110