谷歌吹响人工智能优先的号角，移动互联网真的到头了

Google在上周的秋季发布会上喊出了从移动优先（Mobile First）转向人工智能优先 （AI First）的口号。

人工智能时代已经来临？

今天探长给大家科普一下为什么谷歌吹响了人工智能的号角，人工智能的现状和未来的前景是怎样的。

是时候调整移动优先的战略了！

根据KPCB女王的报告,移动互联网用户增速已经明显放缓：

全球智能手机用户数比上年增长21%，去年增长31%，增速放缓；在经过5年高增长后，2015年全球智能手机出货量增长10%，去年增长28%，而前年增长40%。

在中美等移动互联网发达的市场，移动互联网从硬件到工具再到社交和商务， 整个移动互联网产业链都非常成熟了，大的创新的机会已经很少了 ，更多机会可能是需求驱动的细分领域的创新。

而个人跟踪硅谷公司的新产品的体会也是，移动互联网让人眼前一亮的产品基本很少了，而移动设备的硬件发展至今也是大同小异了，没有大的突破。

所以要继续做移动互联网，要么做细分领域的创业，要么去亚拉非的其他移动互联网欠发达国家耕耘，要么是智能手机之外的移动设备中做文章。

为什么要人工智能优先？

简单的说，人工智能已经服务人们的日常生活，人工智能未来有广阔的市场，并且具有潜在的颠覆性，可能是一个范式的转变。

先看看人工智能在当前有哪些应用场景：

其实人工智能技术服务人类已经很久了，好的人工智能技术使用的时候往往让我们察觉不到它的存在。

比如搜索就是信息检索(Information Retrieval)的应用，被各大网站和应用使用的推荐系统也是人工智能的应用。

必须要承认，现在人工智能的发展还是非常早期阶段，很多技术其实并不成熟，但是人工智能某些细分领域的商业化已经可以做起来了。

目前在人工智能领域，相对成熟的领域（可以应用于工业界），主要有 知识图谱、自然语言处理、翻译、语音识别、图像识别 等。

其中任何单一个方面的应用都可以有非常大的想象空间：

比如语音识别，这是一块技术已经很成熟，但是应用的前景依旧是一片蓝海。

语音作为认为一种非常自然的交互方式，在 可穿戴设备、医疗领域、智能家居、教育领域 等方面有大量的应用场景，比如出门问问发布的全语音交互的TicWatch智能手表就是一个典范。

又比如在智能家居领域，一些机械的行为很容易被语音所替代，比如语音控制开灯关灯，调节空调控制温度等。

而百度语音的使用的飞速增长也可以佐证这一点：

再说说知识图谱，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念，是一系列结构化数据的处理方法。

比如利用谷歌知识图谱，Google Play Movies & TV应用中添加了一项功能，当用户使用安卓系统暂停播放视频时，视频旁边就会弹出屏幕上人物或者配乐的信息。

（用户可以点击人物的脸来查看相关信息）

把知识图谱应用细分领域也是一块很大市场，比如地产、电子商务、金融，实际上国内外都已经有公司在做这个事情了。

比如美国的AlphaSense，面向金融投资领域，从文件/新闻和研究中集合所有投资信息并进行语义分析，在全球公司数据中进行趋势分析。国内的文因互联通过知识图谱、数据挖掘的方式为投资人提供专业的新三板公司服务。

图像识别也是一个潜在应用广泛的领域，目前的广泛应用的有光学字符识别（Optical Character Recognition）、人脸识别等，这已经是一个万亿级别的市场。

把多种人工智能技术结合在一起的想象空间更大，典型的例子谷歌智能助手(Google Assistant)。

未来人工智能有哪些应用场景？

未来随着AI技术的成熟、数据的积累以及智能设备的普及，AI在很多领域会有大的爆发。

简单的例子，如果自然语音处理技术继续成熟，会话式UI(conversational UI)极有可能取代APP成为下一代服务的入口，这是一个可能可以颠覆搜索引擎和APP的应用场景。

（从网页，APP到智能助手）

但是人工智能在 无人驾驶、个人智能助理、家庭机器人、智能专家系统 未来都将会成熟起来，前景广阔。

人类总是讨厌重复而低效的任务，AI未来能够有大的发展的原因是AI至少能够在很多领域上超越人类从而帮助人类提升生活质量。

比如计算机视觉结合传感器能够比人看的更远更深更准确，机器翻译（未来）能够超越大部分人的翻译能力，无人驾驶的安全性也超越人类，机器能够在诸多理性层面上超越人类是毫无问题的。

人工智能优先是移动优先的延续

人工智能不是魔术 ，人工智能的本质是基于大量数据建立模型然后进行应用。

移动设备的大量普及很大程度上推动了人工智能的应用。最简单的例子就是语音，有了手机，语音的使用更加方便和广泛（参见百度语音的使用数据）。

人工智能优先是移动优先的延续 ，因为的背后的基本逻辑是计算的普适化、 机器正在以前所未有的速度理解人类的生活 ，基本背景是包括移动设备在内的智能设备的大量普及，大量的智能设备（包括移动智能设备）和传感器出现在日常生活中。

人工智能发展可能带来的颠覆：软硬结合

我们来比较谷歌和苹果在人工智能时代面临的挑战和机遇。

谷歌在人工智能领域非常有优势，一方面积累了大量的用户数据，另一方面在深度学习、知识图谱、自然语言处理、翻译、语音识别、图像识别都积累了很长时间，有强大的人才储备和技术储备。

这次秋季发布会上， “站在硬件和软件的交叉路口” 反复出现，软硬结合将是未来的趋势，硬件用于获得数据，是服务的载体，而软件则是数据处理层面/人工智能层面。

谷歌在硬件上一直有短板，但是在云服务/数据上很有优势，所以他们在补齐短板，在秋季的发布会发布了众多智能设备。

而苹果则一直在硬件产品上有优势，但是在云上比较有劣势。科技评论家Ben Thompson曾经担忧随着硬件的微缩化（比如随着语音接口的发展，设备硬件的交互会变成语音接口）， 苹果在硬件的优势会消失 。

个人的感觉是人工智能的本质是“服务”，硬件只是服务的载体， 最好的人工智能服务会变得成为“隐形”的服务、云端的服务 ，而硬件也会微缩化，从这点上，谷歌会比苹果有优势。

人工智能时代的开放与封闭的选择

从平台的开放性和封闭性角度来分析，“人工智能服务”时代类似谷歌的开放性平台策略看起来更有优势，可以产生竞争和多元化的生态，更容易有完善的服务，毕竟没有哪家公司是全能的。

如果要说封闭式系统有哪些优势，可能 隐私的保护依旧还会是苹果封闭体系的优势 ，但如同前面所说，在语音接口等逐步取代硬件UI的情况下， 苹果在用户体验上的优势会被弱化 甚至可以忽略不计。

而在人工智能时代，数据都是个人隐私，数据会在智能设备和云端内流动，开放的互联网将被终结。