阿里AI都能替天猫卖货了，还有什么是人工智能实现不了的？

2019年11月12日零时

双十一战报出来

京东2044亿！

天猫2684亿！！！

而我也为这个接近五千亿级别的项目贡献了我贫瘠的荷包和成吨的眼泪!

我相信，除我之外，很多人都在双十一前夕被天猫“绑架”了。一个月前就开始各种“盖楼”助力，就算是“编外人员”，在打开淘宝的一瞬间，也难免要凑个几单。

在这里我就要替各个剁手买家喊个冤了！

也不能全怪我们自制力不够！

实在是天猫的AI推荐系统比屈臣氏的导购员还尽心！

昨天稍微留意的商品，今天就变成了重点推荐；淘宝“猜你喜欢”猜的全都是你喜欢的；还有温馨弹窗提示：“您的购物车总计价值343.3，再加56.7,就可以使用满400减50元天猫优惠券”...

一不留心，我的购物车就已经全部待发货了？！

说到这，不得不表扬阿里巴巴的人工智能技术，那已经是相当发达了，千人千面的机器导购员、1机顶70万人的智能客服“阿里小蜜”、每秒设计8000张不同款式Banner商品图的智能美工“鲁班”、居然还有能一天25小时不分昼夜自动分拣投递，让你即下单就能即发货的智能物流机器人...

不说了

昨天下单的快递今天快递小哥就给我

发短信了！！！

发完这篇我就去拆快递！

虽然现在的人工智能距离科幻电影里所刻画的无所不能的机器人还相差甚远。但是我们也发现，像“阿里小蜜”、“鲁班”这些在特定领域能做出决策、预测和分析的AI应用也已经能帮助人们解决很多的日常问题了。

 人工智能三大浪潮

参考创新工场董事长李开复副教授在《AI·未来》一书中对人工智能的分析和总结，我们将已经或正在发展的人工智能革命分成了以下三波浪潮。这其中每一波浪潮都将以不同的方式利用人工智能的力量，颠覆不同产业，诞生不同的行业和增量市场：

一、  互联网智能化

细心的你肯定会注意到以下现象：淘宝天猫会为你推送你留意过的商品且会越来越精准；抖音的下一条视频不出意外会是你感兴趣的；百度信息流会为你推送你正需要的服务广告信息和推文...

▲百度AI广告推送

如果你曾沉迷于以上类似应用，那么基本来说你就已经是互联网人工智能的受益者（或受害者，这取决于你怎么看待你的时间、隐私和钱包）了。

互联网人工智能使用AI算法作为推荐引擎：这些算法了解、研究、学习我们的个人喜好，从而推荐专门针对我们的内容，让人逐渐“上瘾”。

而驱动这些人工智能引擎不断进化的，正是它们所获得的数据。

工程师们给这些用户数据贴上“标签”，把数据与特定行为连接起来，点击与未点击、购买与未购买、观看时长。最后，这些“标签”都被用来训练算法，然后由算法推荐内容与商品给用户，让我们消费得更多。

这种智能化的推荐营销方式诞生了一个全新的，由人工智能驱动的互联网巨头——字节跳动。

▲字节跳动办公大厦

作为时下病毒式话题的传播中心，字节跳动旗下的抖音靠着AI算法编辑整理视频、高度定制推送甚至自己修改炒作标题等骚操作成功打造一次次的爆款话题短视频潮流。随着用户的点击量越来越多，抖音推荐的内容就越来越精准。这个良性循环，创造了抖音这个互联网上最诱人、人均停留时间最长的内容平台之一。

由此看来，第一波人工智能浪潮创造的价值和意义已经很多了，但是这些经济价值仍然局限于高科技产业及数字世界，科技巨头掌握大量数据且由此创造、收获效益；而传统公司能广泛地从人工智能发展中获利，则是在第二波人工智能浪潮来临之后。

二、  商业智能化

如果说互联网智能化是给互联网用户的浏览数据贴标签，那么商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签。

那些往往被人轻易忽视的标签在商业智能化的浪潮被重新重视起来。商用人工智能从这些数据中挖掘其中的隐形联系，经过计算最终使其超越经验最丰富的人类从业者。

当然在不同领域人工智能发展的进度也是不相同的。这个行业要进化到最终的智能化，要看这个行业是否拥有了足够多的数据并实现了数据市场大规模地连接和流动，是否经历了行业的机械化和自动化且正处在数据化后半段。

在过去，我们已经成功发明了非常多的医疗器械、手术器械，来帮助医生更高效、更好地诊断、手续和治疗，提高生产力。随着机械的进步，我们也进入了更好的自动化阶段。这时候出现了类似于智能手环手表的自动化设备并不断的记录着数据，把我们每个人的身体信息、健康信息、疾病信息，甚至是基因信息都变成数据存储利用起来。

但是，从目前发展的阶段来看，我们身体的各项信息，不管是医院的检测数据，还是可穿戴设备的检测数据都由于现阶段检测技术复杂、检测费用昂贵、医疗影像数据私密无法流通等原因目前还处在刚刚开始大规模数据化的早期阶段。

因此，我们预测。

医疗领域的智能化会来得稍晚一些。

但是一旦医疗的数据开始进入了大规模的整合和利用，一旦每个人的医疗信息都数据化并能在不影响个人隐私的情况以某种方式交换和连接之后。医疗这个领域，就会大跨步从数据化走向智能化。而这个领域，也钟会出现一个数据垄断的医疗巨头，掌握并消化每个人的身体数据，再利用数据计算和优化治疗以及诊断。

三、  实体智能化

第三波浪潮把人工智能延伸至我们的生活环境，通过大量传感器及智能器材，把我们的现实世界转化成了可被深度学习算法分析与优化的数据。

“siri”语音助手可以把周边的声音数据化并能通过语音语义识别和翻译判断回复用户需求；阿里巴巴的“城市大脑”收集摄像头数据，把大数据的能力跟人工智能结合让整个城市的交通流量数字化计算城市交通数据；百度AI人脸识别技术把人脸数字化，使用感知数据快速检测人脸并返回身份属性信息...

▲百度大脑人脸识别图像审核技术

我相信在未来，感知人工智能把购物商城、城市街道甚至我们的住所转化成线上线下大融合的大环境，还会产生一些令一般用户真正有未来主义感觉的人工智能应用：依靠人脸实现线下结账出入住行、旅游；超市的每辆购物车通过触摸识别身份，与你的家庭冰箱进行数据交换、联动，为你挑选食材、构建健康食谱...

▲超市AI智慧屏

感知人工智能将会越来越注重每个人的体验，它收集人类基于真实世界的数据，并根据这些数据近一步为人类提供服务，当人工智能逐渐模糊我们线上与线下之间的界限，当我们不需要再通过鼠标键盘和智能手机屏幕进入网络入口时，我们和线上世界的互动就变得更加轻松和便捷。

人工智能是一条不可逆的道路，人类在这条道路产生了很多不可能。那么在这条道路上，中国处在什么位置？

中国的下一个“谷歌”机会

当电脑的运算能力和工程师的能力达到一定的门槛水准之后，数据量的多寡就会成为决定算法整体效能与精准度的关键所在，决定人工智能的高度所在。

而在这个方面，中国有着极为强悍的优势。

中国人口基数极大，每个人在一起就产生了大量详实有效的生活数据。另一方面，中国的城市居民流行在真实世界用移动支付消费、付费。

在中国，到处都可以看到外卖送餐员，快递小哥或是其他上门服务人员骑着电动、共享摩托车穿梭在大街小巷。这种创新型的“从线上到线下”的商业模式，将电子商务的便利性与真实世界的服务业串联在一起，创造、搜集了真实世界的丰富、详细的海量用户数据，“每天用户在何时身处何处”、“什么时候会在哪里购物”、“商业街的步行路线”等。这些丰富的数据在实干的年代是宝贵的资源，让各家人工智能公司详细了解用户的日常习惯，结合深度学习算法，为用户量身打造出从财务审核到旅游规划等各种不同的定制服务。

与此同时，中国政府也尽其所能，推动人工智能的发展。2017年国务院发布人工智能国家规划，承诺对人工智能研究提供全方位的支持，同时也加大投入大量资金。

相比于美国政府对创业界采取不干预的做法，中国的政府反而是铆足了劲在助力中国的企业家在人工智能的道路上有所突破和发展。

大量的数据、热切的创业者、人工智能科学家、以及对人工智能友善的政策环境，这一切都让我们有理由相信中国在人工智能的发展与应用方面很快就会领先全球。

而我们也发现了，在很多非常重要的领域，比如说医疗、比如说出行、比如说零售，中国既是目前最大的机械化和自动化国家，也是最大的消费市场，同时，科技创新也在轰轰烈烈地进行着。在这些领域，中国都有足够大的可能，诞生下一个世界“谷歌”！

人工智能的电网电池之争

那现在绝大多数数据和顶级计算能力基本上都掌握在互联网巨头手上，小公司入局还有机会吗？

这里就要说到李开复教授提到的“电网”与“电池”之争了。

巨头互联网企业的目标是将机器学习的力量转化为标准服务，比如说“云计算”、“城市大脑”等平台。这些平台提供不同的用户数据实现复杂机器学习最优化来让任何公司和组织购买，以此来建立巨头的“电网”式生态。而这些云平台后面的公司如谷歌、阿里巴巴、亚马逊等希望扮演公共事业公司的角色，管控“电网”并收取费用。

能够轻松连入“电网”让具有大数据的传统企业和“电池”式的小型人工智能创造公司能轻易使用到最棒的人工智能，而不用将优化人工智能作为核心工具。

这样算法的问题解决了，那么这些更具发散思维的小型创意人工智能公司则能更方便地选择另一条路：为各行各业打造具有高度针对性的人工智能“电池”，小型人工智能企业完全有能力借助大型互联网企业的通用型机器学习能力打造具有特定目的的产品，医疗诊断、抵押贷款、智能餐柜、个人护理等。

也就是说“电网”做标准、做生态层；而“电池”公司更了解传统商业日常运营，在将标准与某一特定领域进行融合，打磨细枝末节专项，在应用层上更有优势。而中远方舟网络科技有限公司这样的IT解决方案与软件服务商，则可以为小型创业公司提供最前沿的技术支持，将“电池”企业的创新想法通过技术手段变成实际操作的应用，满足其与AI相关的一切应用需求！