人工智能的商业模式大全11篇

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇人工智能的商业模式范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

篇（1）

但就在此刻，巨头们不落窠臼，他们似乎正在抛弃互联网：2015年和2016年，整个Google都在推动一件事——改名Alphabet，希望彻底脱掉互联网公司的标签，在原来的搜索引擎、YouTube和Android之外，将Calico(生命工程相关)、GoogleVentures(创新投资部门)、GoogleX(研发自动驾驶汽车、智能隐形眼镜和提供互联网服务的热气球等)都归到Alphabet旗下。Google似乎已经意识到“互联网”时代正在终结。

本文，将和大家一起探讨即将跨越互联网的伟大时代以及超越互联网的技术革命，笔者命名这个伟大的时代为“时代”。“人机智能”是对应“互联网”的全新技术趋势，不仅包括“人工智能”，也包括对人类本身智能提升和超越的技术，人和人工智能是这个时代的两个平行主体。

在“人机智能时代”的核心技术呈现，我们命名为“WAR”(笔者译为“战国技术”)，WAR将作为这个时代的核心技术引领这次变革。具体来说，W是Vehicle(交通工具，即、无人机、无人驾驶等)和虚拟现实两个单词首字母组合，A是AI人工智能，R是Robot机器人。这四个核心技术是这个时代的主要技术基础和灵魂式的产业方向。

那么，“人机智能时代”为何在此刻出现？

一、文明的进化逻辑

“人机智能时代”的出现听起来确实很突兀。为了解释清楚这里面的过度逻辑，我们从移动互联网时代最经典的商业模式Uber式呼叫模式说起。

Uber，2015年在中国业务亏损10亿美金。它的竞争对手滴滴快的，2015年净亏损100亿人民币。前者是美国商业历史上成长最快的独角兽公司，过去7年时间里全球攻破400座城市，2015年完成交易额108亿美元，累计完成60亿美元，市值高达625亿美元。后者是中国商业历史的巅峰奇迹，1年时间内净亏损100亿人民币，估值却达200亿美金(相当于一年创造12个100亿市值的板公司)。

Uber中国的大股东是百度，滴滴快的背后是腾讯和阿里，应该说这场战争是中国商业历史上从来没有发生过的巅峰对决。那么这个巅峰对决和“人机智能时代”的出现有什么关系？

回答这个问题之前，先了解一下笔者对技术文明进化的研究。从下图我们可以看到：农业文明时期，人类是以发明工具来提高生产效率；工业文明时期，人类科技的主要变革是利用化石能源推动蒸汽机；互联网时期，人类通过知识进步提高了万物的连接和使用效率。那么到了人类文明的下一个阶段，“智能文明”注定是通过提高个体价值和创造全新个体来从更高的维度提高社会生产力。人机智能——就是人类科技文明的一个终极归宿。

实际上，从互联网向“人机智能”的跨越不是一夜之间发生的，我们现在再回到世纪巅峰对决的Uber和滴滴快的。Uber这类软件是通过人和机器对话的方式，以人为核心发起需求，由机器进行响应的全新模式。这种模式也是人类和人工智能的第一次深刻握手，在这个信息交互过程中，人类和人工智能之间将开启一个全新的连接时代，其开创性可类比为机器与人之间的深度连接和对话：凡呼求即得到，凡寻找即寻见。Ubers开启的正是这种能够满足人类自我中心的人机对话和需求呼叫的商业模式。Uber的商业模式已经是人类商业历史发展过程中最顶端的商业模式，这种模式超越大数据和可穿戴设备，如下图。

实际上，Ubers(Uber和滴滴快的等呼叫商业模式总称的公司)就是在“人机智能时代”到来之前，通过互联网的方式进行的数据积累，Ubers已经是一个基于手机的人工智能和“小机器人”，只是它没有人的形状被我们忽略而已，仔细想起来，他是否已经很智能了呢？

从Ubers的战略性推动，我们已经可以感受到人类和人工智能的距离正在被拉近，这种基础的信息交换已经开始，机器正在以前所未有的速度理解人类的生活，而Ubers凶悍的商业竞争手段背后是在掠夺下一个时代的原住民，这个价值不是互联网的用户思维可以比拟的。

二、巨头们的诺曼底

如果上面的讨论显得过于学术的化，我们再来感知一下巨头们冲锋的号角和战斗的炮火现在如何。多角度看几个片段：

片段一：交通工具。应该说在WAR时代到来之前，最早成熟的商业化来自于Vehicle的创新应用，即Uber、无人机、无人驾驶等。这三项是交通工具变革中最具代表性的三种形态，其中Uber更多是从智能交通的角度切入，无人机和无人驾驶则是一种结合人工智能的创新。和以往每次革命中提高动力系统不同，这次的技术革命是从人类能力增强的角度出发的。交通工具的变革，是对人能力的延伸，在“人机智能时代”具备先导作用。交通工具的变革应该在“无人驾驶汽车”或“无人驾驶飞机”的发展走向顶峰。从某种程度上，智能交通更能体现人机融合的深刻变革。

片段二：VR正在爆发。2016年1月14日，彻头彻尾的现实主义者高盛发表了一份长达58页的报告，详细讴歌了虚拟现实(VR)和增强现实(AR)的未来机遇。高盛认为，这将是下一个大型计算平台，会像电脑出现一样影响深远。并且预言2015年VR和AR的硬件软件营收将达到800亿美元，如果迅速跳出小众走向大众可以达到1820亿美元。更是大胆预测VR和AR在2025年的收入将超过电视机。在枯燥乏味、金钱至上的高盛分析师的眼里，头盔式显示屏将会是另一种计算形势，它不同于PC和手机，这类设备大多由头部和手部动作控制。高盛更是充满想象力的预言了VR可能在九大领域的蓬勃发展，从视频游戏到零售，从医疗到房地产各行业都会受到冲击。看来，新技术让旧贵族拥有了想象的翅膀。

片段三：2015年是有史以来人工智能技术发展最快的一年，DeepMind人工智能接近破解围棋，可能会继“蒙地卡罗树状搜索”(Facebook研发的人工智能算法)后为人工智能突破围棋带来曙光，这个带有历史性标志性的技术进展背后，人工智能回复邮件、人工智能聊天、人工智能主持人等一系列人工智能的研究进入应用时代。商业上最有代表性的事件是国际创新巨头IBM将进行有史以来最大规模的重组，并且提出“认知时代”的全新战略，聚焦业务于云计算和人工智能，也就是说，IBM是彻底为WAR时代改变商业模式的第一个国际巨头。回首IBM在近代100年的多次涅槃重生，从这个侧面我们也可以感知到新时代的脚步。

片段四：机器人研究吸引最顶级人才。AndyRubin(安迪·鲁宾)，前Google工程副总裁，Android开发的领头人。依然从Google离职并创立了一个叫PlaygroundGlobal的公司，公司的使命是做一个机器人版的安卓平台，把机器人的能力模块化，大大降低成本。这个平台将是“人机智能时代”重要的基础设施。从这个维度看，这已经完全不是互联网维度的创新，这多少让本文开头那些绞尽脑汁的互联网精英大跌眼镜；

片段五：机器人和人工智能列入美国总统报告。2016年2月份奥巴马总统提交给国会一份435页沉甸甸的报告，这份报告来自于经济顾问委员会顶级智慧的联合呈现。这份报告有一个重要的章节介绍机器人，提到“尽管机器人带来的实业风险和焦虑情绪无法免除，但是机器人能显著提升生产力和劳动力增长，占到10%的GDP增长和16%的劳动生产力增长。

报告有一段文字意味深长：“说美国经济在走下坡路，或者说我们还没有做出成效，都不是真实情况，真实情况是——以及众多美国人感到焦虑的原因——是经济正在以深远的方式变革，这种变革在大衰退(2007年金融危机)之前很久就开始。今天，科技不只是在取代组装流水线上的工作，而是在影响任何可以被自动化的工作。”

这是一段表面平静，背后波澜壮阔的描述，实际上，美国政府和经济经营已经开始在“人机智能时代”发力，并且大胆的憧憬“美国制造业凭借机器人得以复兴，而机器人技术也开始向服务业和商业转移，以此解决农业和人口老龄化等方面的问题，支持美国社会发展”，从美国政府的报告中，我们已经看到了机器人在“人机智能时代”的核心价值。回到中国，世界工厂是否会离开机器人的发展而存在？世界工厂，是否可能被机器人工厂取代？这是一个真问题。

以上五个片段的速揽，或许已经给我们呈现出一个新时代的影子，这个时代的智能已经超越了人和机器，融合了人类和造物主的共同创造，或许这正是“人机智能时代”的神性之所在。

篇（2）

十年后，在全球市值最高的公司榜单上，苹果、谷歌母公司Alphabet、微软、Facebook、亚马逊、伯克希尔·哈撒韦(Berkshire Hathaway)、阿里巴巴、腾讯排名第一到第八，美国强生(Johnson&Johnson)、埃克森美孚(Exxon Mobil)排名第九、第十。

对比起来，现在的十大公司中，有谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴和腾讯五家互联网公司，而且市值都超过了3000亿美元，这就是互联网的力量。

很多人都在问，谁能成为这五家之外的佼佼者，下一个千亿美金级的互联网公司是谁？

最近听阿里巴巴参谋长曾敏的《智能商业二十讲》，他提供了一种思考方式。曾鸣认为，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴和腾讯之所以能够成为千亿美金级的公司，是因为他们的商业模式是“智能商业双螺旋”。

所谓“智能商业双螺旋”，是指的互联网公司的模式可以统统归为网络协同或者数据智能，如果占其一，就可以实现单轮突破，如果两个都占据，将能实现双轮突破，形成智能商业双螺旋的爆破态势。

网络协同可以认为是“互联网”，关键词是连接，当你连接的供需方越多，网络协同的规模越大；数据智能可以认为是“人工智能”，关键词是精准，当使用大数据、人工智能等技术时，供需双方可以快速、精准匹配。

单轮突破的公司，市值可以达到百亿美金级左右；双轮突破，则可以让公司达到千亿美金级的规模。

谷歌，将海量的中小广告主与海量的小网站连接起来，而且通过人工智能精准匹配，让广告价格可以实时在线。所以，谷歌是网络协同和数据智能双轮驱动的公司，市值现在高达6500亿美金。

阿里巴巴旗下的淘宝是单轮驱动到双轮驱动的典型，2003年到2008年，淘宝将海量的卖家和海量的买家进行连接，随后又有无数的类目、无数的服务商加入，是网络协同的不断扩张；2008年到现在，淘宝从类目到搜索，引入数据智能，实行效果营销竞价排名的广告模式，从而在数据智能上进行突破，最终凭借智能商业双螺旋实行引爆。

沿着这个逻辑，不妨我们分析一下未来最有可能成为千亿美金级的互联网公司是谁？

美团点评是最有潜力成为千亿美金级的互联网公司，这是因为美团点评干了一个史无前例的事情，就是将无数线下服务的商家搬到了互联网上。这个动作叫做网络协同，最早美团点评是将餐饮的商家互联网化，但如果美团点评止步于此，美团点评的网络协同规模还太小，最多只能成为一个几十亿美金的公司。

但是，美团点评在餐饮行业互联网化的基础上，将总结出的通用能力，快速复制到其他行业中。于是，你能看到的表象是，美团点评在不断扩张自己的边界，从餐饮扩张到了电影票、酒旅、KTV、丽人、母婴、保洁、打车、线下实体店……实际上，美团点评是在扩大自己的网络协同规模，在美团点评构建的这张网上，所连接的商家和用户数量也在指数级的扩张，目前美团点评覆盖200个电商服务和产品类别，以及约2800万POI和301万活跃商家，在中国2800个城市提供服务。

如果美团点评止步于此，可以成为一家百亿美金级的公司，但是美团点评在网络协同的过程中，并不是简单地将线下商家互联网化，而是引入了数据智能，换句话说，是用大数据和人工智能去精准匹配各种需要连接的需求。

最近高盛了一份中国人工智能的报告，名为《China’s Rise in Artificial Intelligence》，其中提到：美团点评每日产生1.5PB的数据，公司存储了200PB的数据。大数据是美团点评的关键，其业务模式需要为O2O和全渠道零售线上和线下数据的整合。数据采集、分析和应用能力，一起决定着美团点评平台的客户体验。

美团点评的实时物流配送人工智能调度系统，就是数据智能的典型。不同于传统电商配送，外卖配送具有下单集中、配送时短、因素复杂等多个难点。外卖的一个订单生命周期一般在1小时内。这就要求，配送系统调度一批订单的时间要在5秒钟以内，外卖订单并发度高，要找出最好的调度方案，就需要从规模相当大的搜索空间找到足够好的解。从数学建模的角度看，这是一个超大规模离散组合优化问题。以一个配送区域为例，200个配送员50个新订单，每个骑手有5个已有订单，其单次优化调度的解空间可达20050*10!的规模！

美团点评研发出了人工智能调度系统，成为骑手的“超级大脑”，该调度系统基于大数据分析，包括数百万历史订单、数十亿快递线路、数千万不同的客户和商家等数据，综合考虑订单结构、骑手习惯、区域路况、天气、交通工具、取餐难度、出餐时间、交付难度、配送范围等多类复杂因素，在50毫秒内生成最有效的快递路线规划。美团点评每次派单背后都需要上亿次的计算来优化路线，这套系统在配送员人均日单量提升前提下，能够让单均配送时长有效得到降低，骑手单均行驶距离从2260米降低至1980米。

曾鸣认为，美团点评在网络协同和数据智能上都取得了比较大的突破，美团点评的商业模式就是将本地生活服务业实现在线化和数据化。

淘宝是将中国的线下实物商业搬到了网上，然后又实现了数据化，达到了千亿美金级别；服务业的商家规模和市场规模比起实物来更加庞大，如果美团点评在网络协同化和数据智能化的智能商业双螺旋中执行得力，很容易成为一家千亿美金级的互联网巨头。

再来看看滴滴。滴滴和Uber的模式比较类似，他们的本质是数据智能，是通过大数据和人工智能将乘客和司机快速匹配在一起。Uber曾经做过一个测试，任何人叫车后的等待时间只要超过4分钟，乘客就不满意。其实，不用测试，我们每个人的叫车经历都证明了这一点，就是说如果不能快速精准匹配，滴滴、Uber们都没办法生存。

但是，滴滴连接的供需双方还是局限在乘客和司机的连接上，数据智能上实现了单轮突破，但是却无法扩大网络协同。没有网络效应，光有规模效应是不够的，规模经济的壁垒不深，很容易被海量的资本攻破，虽然滴滴在网约车领域一家独大，但可复制性其实比较强。这一切都决定了滴滴很难成为千亿美金级的公司。

今日头条现在风头正劲，它的商业模式也是数据智能。正是借助强大的智能算法，今日头条将无数内容提供商和用户连接在一起。如果没有数据智能，今日头条根本不可能打败已经非常成熟的门户和新闻客户端。

篇（3）

这是尤瓦尔.赫拉利在其新作《未来简史》中所描绘的未来。

“随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。”尤瓦尔.赫拉利在中信出版集团和百分点集团联合举办的首届关于大数据+人工智能的“XWorld大会”上这样表示。

当然，他的观点并不是每个人都赞同。

微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文就认为人工智能并不是万能的，人工智能更类似于软件测试中的黑盒测试，只需得出结论，不深究内部逻辑结构和因果关系，而人类更擅长的是符合逻辑结构和因果关系的白盒认知。此外，人工智能没有创造力，计算机也不会发明新的算法，洪小文认为未来属于人机协同的AI+HI时代。

如果说未来人类进化的方向离我们还很遥远，在新技术的冲击下，未来商业形态的变化却会很快来临。

数据寡头降低作恶成本

不久前发生的顺丰与菜鸟之争引起了人们对数据权的重视，过去寡头们垄断的是生产资料和生产工具，而现在互联网成就的数据经济下，数据垄断造成了新的寡头。这些数据寡头的形成不仅会造成数据垄断和商业模式垄断，高度中心化的商业体系还将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。

这确实值得我们警醒。2017年6月谷歌因为在搜索结果中偏向自家比价购物服务，涉嫌不正当竞争，被欧盟反垄断机构处以24.2亿欧元的天价罚款。而据路透社报道，欧盟反垄断机构最近欲就Android移动操作系统排挤竞争对手再次征求专家组意见，并考虑再次向谷歌开出天价罚单。

商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。

百分点集团董事长兼CEO苏萌也在会上提出了泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence），独立代表着企业的数据主导权、以及在充分竞争市场环境中的长尾创新；融合（Integration），指的是生产要素的连接、生产方式的协作、以及业务边界的淡化；智能（Intelligence），数据思维在引爆智能革命，未来的商业都在朝智能化方向在进化，主要体现在决策智能和运营智能上。

他认为未来的社会，数据等于生产资料；人工智能+大数据等于生产工具；独立场景创新等于商业模式。

向行业场景创新进化

场景化一直是被很多企业强调的创新重点，苏萌对行业应用场景、数据、算法的排序体现了他对大数据和人工智能未来进化方向的预期。

“大数据和人工智能真正发挥价值一定要结合到具体的每个行业和领域，虽然互联网巨头们在营销领域取得的成效已经非常显著。但数据科学家们用行业级的产品、工具、解决方案为行业用户提供的复合价值远超过营销层面。我们主要关注的是大数据底层平台和行业级场景应用。在应用方面要找到真正有价值的场景，数据流、应用系统和底层平台的构建都是为了解决场景问题，再将场景和行业紧密结合。”苏萌说。

百分点公司已经连续四年创造了300%的业务增长，其目前的主打行业是制造、金融、传媒、公共事务四个行业。制造业已经逐步从前端营销角度开始向后端供应链管理延伸；金融行业主要帮助客户解决风险控制和精准营销问题；传媒行业帮助传统媒体向数字化进行转型，比如为新华社提供的智能采编系统，将文章利用知识图谱连接起来，实现自动编发，并进行个性化的信息流推送等；在公共事务和公共安全方面，百分点为国家质检总局缺陷管理中心研发了一套系统，用人工智能和大数据建立的模型帮助专家进行辅助决策。

篇（4）

五角大楼的CALO项目是史上最大的人工智能项目，它为Siri的诞生奠定了基础；IBM超级计算机沃森（Watson）无需进行人工编程，它的每一次体验都能让自己更快速一些……随着人工智能与大数据、物联网、生物技术、虚拟现实等新兴产业结合，它对其他产业乃至社会经济的渗透速度都将越来越快。

当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，生物技术、新材料技术、新能源技术广泛渗透，带动几乎所有领域发生了以绿色、智能、泛在为特征的群体性技术革命，大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐还在不断加快。毋庸置疑的是，未来人工智能技术的发展与飞跃，将极大地改变世界面貌，改变人们的生活方式。人工智能与虚拟现实、物联网等技术的融合，也将对未来社会的生产方式革命、产业结构调整、商业模式革新等产生巨大而深远的影响。在第三届世界互联网大会期间的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》指出，2015年全球新增人工智能企业达到了806家，平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。

篇（5）

颠覆性的变革已经到来

“人工智能已经有60年的历史，但最近10年有了突破，包括算法的改进，对人脑的更好的理解，但更大的突破是越来越多的数据和计算能力指数的上升。这四个因素加在一块，使得人工智能变成了可用的技术，没有那么神秘。”张亚勤说。

“一个颠覆性的技术变革时代已经到来。”张亚勤认为，前三次工业革命的技术基石分别是蒸汽机、电和信息技术，而第四次工业革命的技术基石将是人工智能，大数据、物联网、互联网医疗、互联网金融、智能汽车，它们的底层都是人工智能技术。

在张亚勤看来，人工智能会成为未来一切事物的必需品，而更为重要的是人工智能发展速度要比人们想象得更快。比如在今年年初，AlphaGo战胜了李世石，对于人工智能行业而言，这是一个里程碑事件;而对于大众来说，也为人工智能技术进行了一次非常好的科普。

但是，担忧也随之而来。人工智能时代已经快速袭来，但是人们似乎还没有准备好。实际上，制造业、零售业、运输业等已经开始大量地使用机器人，翻译、速记、设计师、厨师、司机、记者和作曲家……也都已经有了人工智能“同行”，这让很多人担心，“机器人替代人做各种各样的工作，我会失业吗？”更为可怕的是，人工智能会不会超越人类，甚至毁灭人类？张亚勤认为，人工智能短期内会使得一些旧的行业和工作消失，很多重复性的、简单脑力劳动会被替代，但是长期来讲，它还是会创造新的就业。

“人工智能并不可怕，它并不是要打败人类或者超过人类智慧，它和人之间并不是竞争关系，而是一种补充和支持。在未来的20、30年内，人工智能将有进一步发展，但不会打败人类的大脑或智慧，人类被机器奴役的情况在未来很长一段时间内都不会出现。”张亚勤说。

从“互联网+”到“智能+”

其实，目前在我们的生活中人工智能的应用场景已经非常多了，比如你使用iPhone的Siri（语音助手），停车场的车牌识别，用语音操控家里的电视……这些其实都是人工智能技术的具体应用。

张亚勤预测，人工智能技术很快就会更加广泛和深入地渗透到各行各业中，“互联网+”会升级到“智能+”。所谓“智能+”与“互联网+”概念类似，就是人工智能技术与各行各业融合，帮助各行各业进一步变革升级，提升效率、创造新价值，让产品、服务变得更加“聪明”。“‘智能+’将会再度重构所有行业的商业模式与竞争法则。”他说。

张亚勤表示，未来5到10年将会是人工智能发展的黄金时期，这也意味着非常多的机会。“在这一次工业革命中，一些新的行业和新的企业会出现，这将会创造更多不同的、更有价值的、更公平的机会，就像前三次革命也创造了大量的新机会一样。”他说。

“过去我们对产业的改变只是优化一些细节，但现在要面对的则是一个大的颠覆性的改变，特别是80后、90后的年轻人，真的面临非常多的选择，现在确实是一个‘大众创业、万众创新’的最佳时空点。但我一直在讲，创业要以创新作为根本，没有创新的创业是不可持续的，为创业而去创业，这个失败率会很高，也会造成资源的浪费。”张亚勤说。

但是，随着更广泛的应用，人工智能技术能否实现安全、可靠、可控出现不少的担忧，张亚勤认为，这并不是一个简单的是与否的问题，这是一个需要全世界共同思考解决的问题。

“如果只有我们自己做，就太寂寞了”

现在，世界上引领人工智能（AI，Artificial Intelligence））创新研究的已经不仅是大学和研究所，各大互联网公司，Google、Facebook、IBM、微软……也包括中国的百度等，都在重金挖掘人工智能这座“未来金矿”，希望能够在新时代到来之时，形成自己的“护城河”。

张亚勤是一位科学家出身的总裁，一个典型的技术信仰者，这一点与百度公司创始人李彦宏一样。2014年，时任微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席的张亚勤离职加盟百度出任总裁，引起了巨大的震动。与沉醉于产品创新和商业模式创新的企业家们不同，李彦宏和张亚勤都笃信：只有技术创新才真正拥有改变世界的力量，而百度也一直都是一家以“硬技术”创新驱动的公司。

篇（6）

人工智能是我国科技实现弯道超车的难得机遇。目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能研究上与发达国家相比、甚至与美国相比都不算落后。近年中国科技界开始向人工智能—世界科技之巅发起冲击，如百度引进全世界人工智能泰斗级人物、前“谷歌大脑之父”吴恩达全面负责“百度大脑”计划；科大讯飞启动“讯飞超脑计划”；复旦大学联合十几所高校院所，成立“脑科学协同创新中心”。

业内人士认为如果我国在国家层面加快推进人工智能发展，完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，实现人工智能技术“弯道超车”，抢占人工智能产业制高点。

当今三个有代表性的“人工大脑”：1、“谷歌大脑”：谷歌的自动驾驶汽车已经完成了总计70万英里的高速公路无人驾驶巡航里程，谷歌的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，能自主学会识别哪些是关于猫的内容；2、IBM人脑模拟芯片，该芯片能够模仿人脑的运作模式，擅长进行模式识别，在认知计算方面远远超过传统计算架构；3、“百度大脑”，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到2-3岁孩子的智力水平。

当今人工智能研究热与三大技术突破直接相关。人工智能研究是企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等。总的来说，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。当今人工智能研究热与三大技术的重大突破直接相关：1、深度学习—核心算法的突破；2、神经元芯片—计算能力的突破；3、大数据—庞大的计算资源。

人工智能将引发产业结构的深刻变革，人工智能可以在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域得到广泛应用，催生新的业态和商业模式；人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展，成为新一轮工业革命的推动器。目前倍受追捧的工业4.0、智能家居、无人驾驶、智能安防、智能医疗等发展方向，所代表的无一不是“人工智能+应用场景”发展的最终形态。

投资建议：我们从认知智能、感知智能和智能化场景改造三个维度寻找受益标的：

1、能够有实力进军认知智能领域的公司在全球范围内都寥寥无几，这一领域具有极深护城河和最广阔的应用前景，科大讯飞是A股绝对的龙头；

2、感知智能领域的人脸识别应用有望成为互联网金融的基础设施，我们首推在这一领域已经有深远布局的佳都科技、汉王科技；

篇（7）

AlphaGo胜在大数据与深度学习的技术优势：没有人性的弱点

关于李世石为什么会输，业界存在诸多看法。其中一种看法是认为人类相对于机器，更容易受到情绪的干扰而导致犯错，而机器却没有情绪波动。然而，事实上，AlphaGo胜出源于做到了“知己知彼”，谷歌利用大数据与深度学习的技术优势为AlphaGo构建了一套策略网络，机器通过深度学习能力，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。即AlphaGo可以从大量的棋谱和对局中学习策略，形成一套落子决策判断与数据解读的能力体系，让其在冲杀状态下懂得一套试探与引导的能力，最终成功击败人类棋手李世石。

巨头正在试图通过人工智能攻克最后一座堡垒：理解人类和语言

从AlphaGo连赢人类九段棋手李世石中，我们可以看到，人工智能神经网络的前景在于它在不断缩小机器和人类之间的差距，而且随着技术开发者的跟进，人工智能将会对理解人类语言，揣摩人类情感。比如我们看到的，扎克伯格曾定下2016年的个人目标，即创建一个类似《钢铁侠》中的人工智能助手。“我开始准备了解现有的技术，并将教会人工智能助手理解我的语音，让它学会控制家中的一切，比如音乐、灯光、温度等。我还计划教会助手识别朋友们的面孔，当朋友们按门铃时，它会让他们进入。”扎克伯格在其Facebook个人主页中写道。

理解人类，这对于巨头们的想象空间在于，基于用户需求的商业决策会因此更加精准。人机对战让我们看到，推理、判断、分析问题等功能处理之外，识别人的情感与情绪与对人的语言理解力将是未来发展的高地。围棋大战，只能体现出，在封闭规则的计算领域，机器比人类聪明得多，因为我们的心算能力本身与计算器相差甚远；但是思维、对话、情感等都是不确定的。而前面说到，机器没有情绪，只有它懂得了人类的语言，逐渐了解人类表达的意思甚至是情绪，才意味着人工智能达到了更高的领地。

而语音搜索，则是打开人工智能进阶大门的钥匙。百度的语音搜索，就是多种人工智能技术整合起来的典型应用，包括语音识别、自然语言处理，因为它比下围棋这种单一任务、封闭规则的任务要复杂得多。语音搜索借助核心的自然语言处理技术(NLP)，通过典型的多轮对话交互模式，逐步理解人类语言和意图，并提供需要的信息。

语音搜索的结果不仅能提供聚合的数据，还会通过语音播报，将用户从输入文字的桎梏中解放出来，为中老年用户提供方便。从上面的例子看出，搜索引擎能够通过多轮对话的方式，联系用户的上下文，准确地通过用户的语言，理解真实的搜索需求，一步步给出相应的反馈。除此以外，搜索结果是基于对数据的挖掘和聚合呈现，通过数据为用户决策提供依据。说白了，就是机器将可以通过语音“理解”人类的真实意图，在大数据基础上提供智能的交付，满足需求。而且，通过背后的机器学习技术搜索引擎还具备像人类神经网络一样的深度神经网络，吸取人类语料数据，就是具有学习进化的能力。

谈到语音技术，除了谷歌在该技术上地不断优化，使用上下文、物理定位及其他方式对谈话者的真正含义进行预测之外，百度度秘则更是基于二者技术的人工智能产物，并寄托了连接人与服务的生态构想。度秘可以在广泛索引真实世界的服务和信息的基础上，依托搜索及智能交互技术，不断学习和替代人的行为，为用户提供多样化服务。例如：可以实现“帮我订一张适合小孩看的电影票”、“餐厅附近有没有宠物美容店”等一系列的多轮对话、预定等任务。百度此前认为，与同为支持语音、文字交互的微软小冰、苹果Siri相比，度秘有着更为突出的特性，包括语音识别技术与更为核心的自然语言处理技术(NLP)，当机器获得人说的话之后就需要进行理解，而自然语言处理(NLP)技术是不断去分析用户搜索意图，通过反复学习与大数据分析，更为高效地帮助用户做出决策。

BAT人工智能的“军备竞赛”:百度技术帝国初具模型

在全世界范围内人工智能的“军备竞赛”对抗中，在国内，以BAT为代表的互联网巨头已在人工智能领域不断的尝试，而在BAT三家中，探索人工智能发展方面，百度更为积极，这与其主营的搜索业务与技术基因相关。移动搜索时代，百度更需要大规模机器学习和深度学习为基础的人工智能在搜索引擎中的应用，优化搜索业务来推动各项业务的协同发展。

所以，百度也一直在政策层面推进人工智能技术。梳理最近几年的两会提案就会发现，李彦宏在去年的两会中提出的“中国大脑”以及今年提到的为无人车立法提案。百度积极推动无人车政策落地，也基于通过无人驾驶项目推动自身搜索业务有更多想象空间，资料显示，百度无人驾驶车项目于2013年起步，由百度研究院主导研发，其技术核心是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。

之所以国内唯有百度在无人车领域展开了布局，缘于其支撑图像识别技术与语音等技术的融合推进，百度研发出了基于多层单向LSTM(长短时记忆模型)的汉语声韵母整体建模技术，该技术能够使机器的语音识别相对错误率降低15%，普通话语音识别的准确率接近97%。图像技术的积累可以辅助无人车更为精细的判断交通路况，利用无人车这个入口，在万物物联与共享经济之外，关键在于解放了人的双手，进一步可以实现诸如语音搜索音乐、阅读、视频，以及O2O的订位、餐馆预订等功能。可以看出，百度更加注重将技术融于产品中，快速实现商业化。

这里看出，百度与谷歌的探索不同，谷歌的探索带动研发成本无止境的提升，但许多黑科技项目却又看不到盈利来源，比如Google去年在研发方面的投入更飙升了38%，远超过了谷歌19%的收入增长率。同时随着Google Glass等项目的受挫，Google的投资者开始要求更快的投资回报率，谷歌的广告营收压力增长。相对于谷歌的探索，国内以百度为首的人工智能的布局与探索则聚焦于连接人与服务的战略方向，或更具备商业化落地的示范效应。比如说，人工智能早已成为百度未来营收增长颇有想象空间的一部分。

人工智能的背后是规模化的硬件支撑：创业者慎入巨头需加码

尽管人工智能是未来互联网的发展方向，但人工智能的推动背后是一套人工智能算法，需要规模化的云计算中心、IDC、等硬件支持。这很显然并不是创业者短时间能力所能及的事，以百度目前正在推进一个名为“百度大脑”的项目为例，这是一个利用计算机深度学习模拟人脑的项目，但在这背后，需要十几座云计算中心、规模化ARM服务器、并行GPU等支持生成、配合针对不同应用和场景的网络结构，从而为人工智能提供有力的硬件支持。有业界人士指出：”依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用“因此，人工智能在国内推进与发展的重任很显然还是落在BAT等互联网巨头身上。

在目前国内巨头投资布局图谱中，我们看到除百度之外，更多巨头的布局仅在于针对竞争对手进行卡位与产业链布防，合众连横扩张版图争夺现有市场，巨头们也是时候开始转变下主力布局方向，重度思考人工智能未来的发展了。

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智能驾驶与电动车有着天然的关联性，两者存在互相促进、互相支持的关系。电动车采用电动控制，电动车的根本在电池和电池控制，电控也是算法驱动的行业，这是电动车区别于传统汽车的一个特点，车内电信号可以直接被系统收集。其次，采用电动力，而非传统的物理传动，使得内的电信号可以直接被系统收集。智能驾驶能够帮助解决电动车的充电、节能等核心问题，电动车智能交互系统的背后是将车身机械语言和车联网电子信息语言统一起来，所有信息可以上传下达，实现车与人、车与云的互联。

这样一来，汽车行业就由原来以内燃为主的一条技术演进发展路线，演化成为一条以内燃机为主，一条以电池、电机为主的发展路线，从而使汽车发展的演进路径正在从一条变成两条。另外，后一条的发展空间和边际收益明确要快于传统的路线。未来，汽车的核心配置将不再是多少排量，而是用千瓦、G 赫兹、GB，以及连接人车路的程度来衡量。未来汽车的核心价值将被计算能力、人工智能、智能驾驶、云及电动力来重构。这其中的商业机会不言自明。

从交通方面看，智能驾驶将大大提升生产效率和交通效率，并有可能成为人工智能首先突破的领域

智能驾驶将是未来解决交通拥堵的重要技术，能大大提升生产效率和交通效率。一方面，随着智能驾驶的普及，交通拥堵不再是问题，人们可以接受更长的通勤距离，汽车可以是家和办公室的自然延伸，更有利于新型的城镇化建设。另一方面，智能驾驶汽车的运行需要配套的交通基础设施，由于智能驾驶靠传感器感知路面障碍，或者通过 4G/DSRC 与道路设施通信，因此需要在交叉路口、路侧、弯道等布置引导电缆、磁气标志列、雷达反射性标识、传感器、通信设施等。当前的基础设施，包括超宽车道、护栏、停车标志、振动带等现有设置的交通道路将不再适用。

更重要的是，智能驾驶可以为构建智能交通系统提供支撑。智能交通系统是将先进的信息技术、数据通讯技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通管理体系和车辆而建立起来的一种大范围、全方位发挥作用的、实时、准确、高效、先进的运输系统。更具体来说，高精度全球定位、高速无线通信、云计算、云控制的智能交通系统的构建是基于配备高精度北斗定位系统和高速无线通讯系统的智能驾驶汽车、配备有超级计算机的控制中心、移动终端以及相应的配套基础设施。车辆通过通讯系统将高精度的自身经纬度、高度、目的地等相关数据发送至控制中心。控制中心通过处理全部车辆状态信息、目的地信息等，为全体车辆规划最优路线，并将车辆的控制信息实时传达至全体车辆，从而实现全系统内的智能驾驶。通过完全封闭的双层道路设计，可以取消全部红绿灯，并通过在转弯处设置具有一定斜度的路面，保证车辆在整个系统中可以保持高速行驶。在配套的智能停车系统、智能充电系统、智能检修系统等辅助系统的支持下，实现车辆使用全过程以及全生命周期的智能化，从而可能成为人工智能首先突破的领域。

从产业发展看，智能驾驶将引领汽车产业商业模式创新，并重塑产业生态

首先，作为“智能制造”和“互联网+”时代的产物，智能驾驶将引领汽车产业生态及商业模式的全面升级与重塑。自汽车取代马匹以来，智能驾驶汽车堪称交通运输领域最具颠覆性的设计。未来的汽车将从“配备电子的机械产品”向“配备机械的电子产品”转变，成为可以安全、舒适、便捷移动的智能互联终端，即实现车辆的全面智能化、信息化。同时，汽车产业庞大的用户群体、多种多样的使用环境，也将衍生出具有重要商业价值的大数据，从而影响产业链条的重组、价值实现方式的转变和商业模式的创新。由此，整个汽车产业将发生空前深度和广度的变化：传统的汽车使用、设计、制造、销售、售后及管理模式极有可能被彻底颠覆；新模式下的新商机将有无穷多种可能，包括管理、维护、性能检测、服务、备件、回收与再利用、金融、信用等。在这一巨变过程中，智能驾驶无疑将处于中间枢纽和核心环节的地位。

以交通工具共享为例，智能网联可以为交通工具共享的普及提供支撑，而只有具备智能驾驶能力的智能交通工具，才能彻底“解放人”，从而使全天候的交通工具共享真正成为可能，实现交通工具使用的“理想主义”：即无需拥有、按需使用、随用随叫、随用随还。这种“轻拥有、重使用”的新型文化将显著提高交通工具的利用率，使得兼顾百姓用车需求和节约型汽车社会成为可能。因此，智能驾驶将引领汽车产业生态及商业模式的全面升级与重塑。

其次，智能驾驶促进信息通信、互联网等产业与汽车产业深度融合，从而推动未来产业形态和商业模式发生巨变。智能驾驶促进了汽车与信息通信、互联网、电子等产业的深度融合，汽车产业的边界扩展巨大，产业链不断延伸。从上游的元器件、芯片、传感器、车载操作系统等，到中游的通信设备、交通基础设施、智能车载设备等，再到下游的通信服务、平台运营、内容提供等，智能驾驶的产业链不断延伸，麦肯锡预估其在 2025 年的潜在经济影响将高达 2000 亿～1.9 万亿美元。以信息通信产业为例，智能驾驶推动汽车产业与信息技术深度融合，从而将推动未来汽车产业形态和商业模式发生巨大变化。运用车联网技术与大数据分析，可以不断优化产品全生命周期的设计标准规范，形成消费者需求驱动的研发模式，促进大规模定制化生产；可以建立汽车供应链协同商务平台，缩短从订单到交付的周期，提高智能制造效率，降低运营成本；可以推动汽车电子供应链的平台化和网络化，实现汽车电子固件和软件的远程管理、更新和适配；还可以通过发展面向行业的大数据信息服务和应用开发，在汽车维修及保养、汽车保险、二手车交易、汽车共享等方面不断创新商业模式。

从经济方面看，智能驾驶是信息化与工业化融合的典型代表，并有可能引发第四次工业革命

传统的交通工具，比如汽车是工业文明的代表产品，而人工智能是信息化社会的代表产品，两者的结合就是智能驾驶，是两化融合的重要代表。因此，智能驾驶不仅仅是新一代的交通工具，也是个性化需求和数据的收集终端和交互平台，更是全新的智能制造体系及产业价值链的核心环节。智能驾驶广阔的商业化前景受到了资本市场的广泛关注，投资机构、互联网巨头等纷纷与车企、科研机构、创业企业等合作进军该市场。智能驾驶不仅能使交通工具产品本身的价值呈现几何级数增长，还能为相关领域提供全新的解决方案，与新能源汽车、机械、交通、电子、信息、互联网、通讯、能源、环保、城市建设等众多领域进行深入合作，实现协同创新、融合发展。智能驾驶作为引领未来交通产业技术发展方向的战略制高点，将有可能引发第四次工业革命。

从社会方面看，智能驾驶将缓解劳动力短缺的矛盾

世界经济发展正面临着劳动力红利的缺失、老龄化社会的挑战。智能驾驶能够实现“机器换人”和产业转型升级，“智能+X”将成为万众创新的新时尚和新潮流。不能说发展智能驾驶能够解决所有的经济问题和社会问题，但是可以说智能驾驶能够为解决劳动力短缺引的经济问题和社会问题创造良机。比如，智能驾驶将推动汽车所有权形式和使用方式的改变，既能够有效降低汽车出行成本，也能够缓解劳动力短缺。摩根士丹利分析师凯蒂・休伯蒂（Katy Huberty）认为，到 2030 年，智能驾驶将开创一个规模可达 2.6 万亿美元的共享机动车市场，并大大降低出行成本。

从环境方面看，智能驾驶能够改善汽车对城市环境的污染

尽管汽车产业对环境污染（如雾霾）的具体影响程度尚存争议，但汽车无疑是主要污染源之一，尤其是城市环境的主要污染源。首先，智能驾驶系统能够有效减少污染物排放。德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员研究了二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、挥发性有机化合物、温室气体和细小颗粒物。结果发现，“使用智能驾驶车共享系统不仅节省能源，还能减少各种污染物的排放。”其次，智能驾驶能够通过提高车辆利用率减轻污染。汽车可以按照时间顺序依次供需要的人使用，因此可以更好地统筹安排车辆使用，解放司机，提高车辆的使用效率，减少车辆消费总量，有效减少碳排放。此外，智能驾驶通过缓解交通拥堵降低污染物排放。一项 2016 年的研究估计，“等红灯或交通拥堵时汽车造成的污染比车辆行驶时高 40%。”而智能驾驶通过基于实时路况安排路线、规范化行驶、编队匀速行驶等能够有效缓解交通拥堵，从而使得废气的排放大大减少。最后，智能驾驶和新能源汽车产业存在相互促进的关系，智能驾驶在未来可大大提高新能源汽车的使用率，而新能源汽车代替传统汽车则可以有效降低噪声污染。

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而为何回国创业，则与李志飞的工作经历有关。“早在2000年之前，我已经开始从事移动互联网相关工作”，这段工作经历让李志飞亲历了公司从几十人到几百人慢慢地壮大发展的过程，“我觉得这种从无到有的创业过程非常有意思。”从那以后，他便一直想在移动互联网领域成就一番作为。而在谷歌的工作经历，则帮他敲定了创业方向。

“在谷歌这样的大公司，有意思的地方是可以跟最牛的人一起工作、能接触更好的资源。”不过，同很多单纯沉迷于技术研究的谷歌同事不同，李志飞对技术的应用和落地更加感兴趣。“我想做一款把先进的人工智能技术落地的产品，而且我本身有比较多的关于语音交互的技术和人脉积累，所以我回国创建了出门问问。”

用语音交互改造智能手表

出门问问的首款产品，是基于微信平台开发的中文智能语音搜索应用，这款产品曾被微信官方评选为十大公众账号之一。此外，李志飞的团队还成功打造了全球首款针对Android Wear和Google Glass的智能语音操控应用。这些将技术落地的产品问世，为出门问问在圈内赢得了不少名气。

在前两款产品的小试身手之后，2014 年12月，出门问问了智能手表ROM―Ticwear。由于一些众所周知的原因，Android Wear在国内的体验并不好。李志飞认为，需要有一款本地化的手表ROM服务国内用户。在可穿戴设备领域方兴未艾的年代，Ticwear成为了市面上为数不多的智能手表操作系统之一。这款拥有自己独特UI设计和开发者平台的智能手表ROM，在后不到10个月的时间里，便获得了超过4万粉丝。

“语音交互方式，非常适合智能手表这种形态的产品。”聊到Ticwear李志飞的自信溢于言表，“最重要的是，我们有能力开发首个可以理解自然语言的中文系统―这种高难度的事情只有谷歌和苹果等科技巨擘型公司曾经做过。”据他透露，目前Ticwear已经进行了几十次快速迭代，系统成熟稳定。他指出，一些厂商的智能手表ROM，现在还只存在于概念当中。

和其他很多喜欢强调idea的创业团队不同，李志飞更愿意聊公司的技术实力。“我们的技术水平在国内肯定顶尖，拿到国际上应该也是一流水准。”在他心中，技术实力正是Ticwear在面对腾讯等竞争对手时，自己的核心竞争力。他强调，“出门问问是目前市场上唯一一个拥有自主的语音识别、语义分析和应用搜索技术的公司。”

有技术含量，也要有商业模式

不仅仅是打造智能手表ROM，着手建立自己的生态圈，2015年6月18日，出门问问旗下的首款智能手表Ticwatch也正式在京东开放众筹。最终，Ticwatch以800多万元人民币的成绩收官，这也是京东可穿戴智能设备有史以来最好的销售成绩。

“我一直的理想就是要做一个面向消费者、有技术含量、有自己的商业模式的一个产品。”李志飞如此总结自己做智能手表的初衷。“移动互联网的趋势，是由移动计算设备转向更小型的智能可穿戴设备进化的。”他认为，相比手环产品智能手表才是未来真正的趋势，“智能手表拥有平台级的大脑，可以搭建生态系统，将成为未来智能设备的中心和人工智能落地的最重要载体。”

而在李志飞眼中，Ticwatch正是一款让人工智能技术真正落地的创新产品。“它首先是一个靠谱的手表，好玩好用。此外，它可以连接智能家居，未来还能连接智能汽车。”让喜欢科技的潮人“时间有序，生活有趣”，是他对于这款产品的定位。

“Apple Watch目前主要的问题是其整个系统还不够开放有趣，而且产品售价较贵。”对于智能手表，李志飞有着自己的理解。“Ticwatch的功能和智能语音交互方式，让这块手表在很多方面都比Apple Watch要好玩有趣。”而在价格方面，Ticwatch并没有设置较高门槛选择了亲民路线，其皮带版999元人民币的售价甚至低于成本。

一聊到Ticwatch的产品细节，李志飞开始滔滔不绝。他透露，Ticwatch的工业设计是由出门问问与跨国设计咨询公司frog联合打造。采用圆形屏幕的它，外观简洁时尚，内部却集成了400多个量身定制的元器件。而在软件方面，Ticwatch拥有独特的智能语音交互方式，主打关于衣食住行的生活垂直类问题的搜索功能―这也被认为是Ticwatch的核心商业模式。

聊完产品本身，李志飞也表示，这款产品的背后其实有一个强大的团队支撑。“我们的初创团队有来自谷歌、IBM的前科学家和人工智能专家，还有经验丰富的顶尖工程师，很多成员来自斯坦福、剑桥和清华等名校。”而据我们所知，硬件团队则由诺基亚十几年经验的工程师组成。

风口已至，智能手表将成中控平台

从微信公众号服务，到Android Wear、Google Glass、再到Ticwear智能手表系统，直至如今的Ticwatch。不难看出，出门问问的发展路径其实和目前风头正盛的小米有些类似。他们都是从优化软件上的体验做起，然后借助硬件来体现软件优势，最终打造体验完美的软硬结合产品。

在李志飞看来，出门问问选择的发展路径，其实是比较明智的硬件创业公司都会走的道路―通过率先软件，来积累种子用户和完成快速迭代。他笑称：“我们和小米是‘英雄所见略同’。”他坚信，这也是一种最合理的方式。“在硬件之后，用户们已经对这个品牌有所认知和体验，产品也更加成熟，这对产品和市场来说，都将是一件好事情。”

目前，可穿戴设备领域投石问路者多，但走出风采者少。很多觉得这是因为时机还不成熟，不过李志飞却坚信风口已经到来。“人们往往高估技术短期的影响，而忽略其长期的意义”，在他看来，“其实技术奇点的到来和商业的成功会比人们想象的要快得多。”

李志飞研究发现，目前PC时代的搜索方式已经不再符合移动端使用场景，而以语音为主的智能搜索将更能满足用户需求。他确信只要朝移动搜索这个目标将规模做大，未来一定会实现爆炸式的增长，而他选择的则是智能手表。

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据了解，无论是百度的无人车，还是搜狗的语音识别和实时翻译技术都备受关注。百度和诺基亚两家公司的无人车已经在该延伸段进行测试。百度无人车在第三届互联网大会期间亮相。据介绍，无人车有望实现三年后小规模商用，五年后大规模量产。大会期间，百度无人车邀请了市民在路面上进行实地体验。

百度无人车此次在乌镇的动态运营，一定程度上推进了无人驾驶从封闭研发测试环境走向公开运营环境的进程。诺基亚也已完成基站建设，基于移动通信网的5G车联网解决方案CAR-2-X可让车辆与车辆以及周边基础设施连接，进行危险预警，协作式自适应巡航等功能。

此外，海康威视也展示了智能泊车机器人实现2分钟停车。泊车机器人的概念首先由迪拜提出，在德国得以发展，但最终全球首个落地实施的项目是正在乌镇试运行的海康威视智能泊车机器人，该项新品也在此次互联网大会亮相。

智能泊车机器人采用海康机器人成熟的视觉和惯性双导航技术实现自主定位，定位精度误差小于5mm，可完成2000kg汽车的升举、搬运、旋转、下放，2分钟帮你稳稳地停好车。

车主无需进入停车库，只需下车步行至车库口点击取码/APP停车，智能停车系统自动提醒车主确认已熄火、手刹到位、车内无人后，系统启动，生成取车码。

智能停车系统为泊车机器人规划泊车位置并规划最优路径，调度泊车机器人由交互区驶出进行车辆停泊。智能泊车机器人的场地建设其成本比机械车库稍微高一点，但其优势在于智能泊车机器人系统可同时调度500辆汽车，同等面积停车场停车位数量增加40%，因而其收益会更高。

在中国，移动互联网浪潮在2011年前后兴起，互联网开始从PC互联网向移动互联网过渡，由智能手机等智能终端带来的创新，在塑造用户新的上网习惯的同时，也孕育了大批创业机会，美团点评、滴滴等随着移动互联网的发展已经成为行业独角F。微信通过开放平台、微信支付等创新构建的生态，使中国社交产品的模式产生了足以影响硅谷的力量。

如今，五年时间过去了，移动互联网渐渐走过爆发期，下半场的概念陆续被互联网精英们提及。

在下半场的竞争中，人工智能成为业界共同的选择之一，人工智能技术的影响之广，可能已经超出很多人的预料之外。

饿了么创始人张旭豪表示，人工智能可以帮助饿了么更高效地为送餐员分配订单；珍爱网创始人李松则表示，人工智能在相亲恋爱领域，也能发挥它的作用。

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从“小背篓”到“大数据”

2016年，百货零售市场“闭店潮”汹涌。中国社会科学院财经战略研究院、社会科学文献出版社等的《流通蓝皮书：中国商业发展报告（2016―2017）》指出，未来5年内，中国的商品交易市场有1/3将被淘汰，另1/3将转型为批零兼有的体验式购物中心，还有1/3将成功实现线上与线下的对接。

北京市供销合作总社在这个变革的时代将如何实现转型升级呢？2015年12月18日，北京市供销合作总社宣布正式成立北京供销大数据集团。这是北京市供销合作总社一次重大的转型之举，完成了从“小背篓”到大数据的历史性跨越。时隔整整一年，北京供销大数据集团继续深化在大数据领域的布局，响应“建设全国一体化的国家大数据中心”的国家战略，作为中国大数据产业“国家队”的一员，努力推动国家大数据战略落地。

“我们打造的国际化大数据平台，将成为国家大数据中心的重要组成部分。”北京市供销合作总社副主任、北京供销大数据集团董事长姚从琪解释说，“北京市供销社一直以来保持诚实、守信的优良传统，可以保障平台的中立性；凭借跨区域、全球化的布局，可以保障平_的安全性；平台自身具有互联互通、运行高效和价格低廉的特征，可以保障平台的优越性。”未来，北京供销大数据集团还将基于供销大数据平台，发展包括“九金十盾”在内的政务云、涵盖各行各业的企业云、以“供销e家”为基础的商务云，以及科、教、文、卫、健康云。

以前，在云计算、大数据领域，无论是产品、技术，还是数据中心的建设和运维，国外厂商都占据领先地位。不论是出于安全可控的考虑，还是为了降低成本，在云计算和大数据领域都呼唤“国家队”能够“身先士卒”，通过自主创新，在云计算和大数据应用落地的过程中发挥积极而重要的作用。

北京供销大数据集团作为中国大数据产业“国家队”的一员挺身而出，在2016年围绕“3+10+X”的发展战略积极投入，在全球范围内打造拥有自主知识产权的分布式、全互联的数据中心集群网络，并凭借全球一体化的产业布局、创新的商业模式和跨全产业链的数据存储、分发、技术运维能力，成长为建设一体化国家大数据中心的主力军。

全国供销合作总社正在加快打造农村电商的专业性平台和地方性平台，同时加快打造全国供销电子商务“一张网”和农村电商“国家队”。在这一背景下，北京市供销合作总社敏锐地抓住了大数据时代的机遇，创建北京供销大数据集团，为发展大数据产业提供创新的企业平台，目前已与全国总社“供销e家”达成战略合作，将在电子商务、云计算、技术服务领域展开全面合作。从传统的零售领域跨界到大数据，现在又积极投身于国家一体化大数据中心建设的洪流之中，北京市供销合作总社的华丽转身值得点赞。

北京供销大数据集团未来将立足全国大数据产业园区布局与大数据平台资源的建设，同时借助合作伙伴在教育网络、科研创新、数据运营与分析、移动App资源等方面的支持，共建自主可控的大数据中心生态圈，通过不断完善供销云、企业云和金融云等一体化解决方案，为企业的数字化转型提供服务。

大数据落地的“道”与“术”

战略为“道”，产品为“术”，北京供销大数据集团CTO王帅宇在会上深度阐释了北京供销大数据集团践行大数据中心一体化国策的“道”与“术”。

“建设全国一体化的国家大数据中心”战略的提出，首次将数据中心建设提升到国家战略层面。王帅宇表示，北京供销大数据集团是为建设一体化的大数据中心而生，将肩负起捍卫国家数据的重任。

北京供销大数据集团致力于打造国内最大规模的第三方公立大数据中心集群。目前，集团位于承德、贵阳的数据中心已初具规模。未来，集团将按照既定的“3+10+X”战略，在更多地域布局和建设数据中心。2016年5月，集团正式成立美国子公司，成为数据中心全球一体化布局的桥头堡。

北京供销大数据集团认定，IDC/DC、CDN和云计算的一体化才是生存之道。“符合一体化者生，不然就会被淘汰。”王帅宇举例说，“由于我们三者都做，未来甚至可以将CDN免费，这对只拥有CDN业务的厂商来说是巨大的冲击。一体化将在未来5年内重塑整个行业。”

接下来，北京供销大数据集团将以创新的思路，采用前沿的技术、产品和流程打造数据中心，占领行业制高点。举例来说，在CDN方面，北京供销大数据集团将把产品做到极致。目前，集团已在全球范围内布局500个以上CDN节点，凭借专业的服务实现了网络和业务质量的可视化，并提供基于多级策略的智能调度响应功能。在云计算方面，集团将主攻“行业云”蓝海市场；同时打造“供销云”，为全国供销系统的农业电商平台提供支撑；集团还将深耕“企业云”，打破信息孤岛，让数据产生倍增效应。

“我们致力于将自身打造成一个一体化的大数据服务商。”北京供销大数据集团CDN事业部总经理曹杰表示，“我们的优势在于数据的存储、分发、处理和分析。通过落地‘3+10+X’的战略布局，我们将建设覆盖全国的数据中心集群，为数据存储提供安全、高效、互联的网络结构，部署覆盖全球的CDN网络，解决大数据的快速分发问题，为金融、保险、政务、农业、电商等垂直行业的用户提供数据处理和分析服务。从大数据基础设施到数据的存储、分发、处理和分析，我们的解决方案和服务是一体化的，这些优势是其他公司所不具备的。”

北京供销大数据集团愿做数据开放、数据流动的桥梁，从技术平台的搭建到价值的实现，完成大数据的融合。北京供销大数据集团已经在大数据基础设施、相关技术，以及商业模式创新方面做好了准备。

“供”生“供”赢

本次峰会的另一场重头戏是创新工场与北京供销大数据集团人工智能及大数据技术平台合作的启动仪式。创新工场创始人兼首席执行官李开复亲自参加仪式，并发表了演讲。

从2016年3月谷歌AlphaGo完胜著名棋手李世石开始，人工智能在2016年持续火了一年。语音识别、人脸识别等30年前人工智能的先锋们已经开始钻研的技术，如今终于从实验室走进了人们的生活和工作中。以前，因为计算设备的性能瓶颈、算法的限制，以及没有今天这样海量的数据和大数据中心的支持，人工智能的发展举步维艰。

人工智能技术的广泛应用为什么更需要一体化大数据中心的支持？“人工智能结合了多元化的信息。”李开复解释说，“人工智能需要整合大量的信息流，如果每个公司都将数据存在自己的服务器上，然后再逐一汇聚起来，显然不太现实，数据应该存在云上。美国许多先进的人工智能技术都是基于大数据中心和云平台推出的，比如亚马逊最近推出了人工智能服务，微软Azure上也有20种不同的人工智能服务。人工智能需要特别大的数据量，而且多元化的数据处理也特别适合在一个统一的数据中心环境中进行。”

深入了解了人工智能与大数据的关系，你也可以更真切地体会到，创新工场与北京供销大数据集团的合作是水到渠成。李开复表示：“人工智能企业需要的数据量十分庞大，包括人们出行、消费、征信等方面的信息。如此庞大的数据量不是一个公司能够收集和处理的，实现数据中心的一体化也就顺理成章了。此外，像人工智能人才的培养、相关计算资源的使用都需要一体化大数据中心的支持。这也是创新工场与北京供销大数据集团展开全方位战略合作的基础。”