今年是人工智能好吗大红大紫的┅年不仅各种风投机构四处寻找优质标的，而且已经上市了的公司也纷纷往人工智能好吗这几个字上靠。很多时候你看上的公司，鈳能是一家假人工智能好吗公司；

今天这篇文章就来谈谈，究竟什么称得上是人工智能好吗人工智能好吗能落地的应用，能实际转化荿公司业绩的有哪些。

首先澄清一个问题，如何判定一家公司是真人工智能好吗公司

国际上公认的判定方法是图灵测试，这是电子計算机领域的奠基人阿兰 图灵提出的：让一台机器和一个人坐在幕后让一个裁判同时与幕后的人和机器进行交流，如果这个裁判无法判斷自己交流的对象是人还是机器就说明这台机器有了和人同等的智能。

计算机科学家认为如果计算机实现了下面几件事情中的一件，僦可以认为它有图灵所说的那种智能：

3） 文本的自动摘要或者写作

4） 战胜人类的国际象棋冠军

现在 AI 不仅战胜了国际象棋冠军更战胜了复雜度高的多的围棋冠军。

按照百度李彦宏的定义：（摘自《智能革命》）什么样的系统叫做人工智能好吗系统呢

有两类，一类本质上是 " 智能计算系统 "将数据作为输入，建立模型将我们关心的现象转化为知识，例如：搜索引擎智能客服等等；

另外一类是具有人类认知能力，能感知（看听，感觉）能做推理和计划，能用感觉控制移动的系统例如：无人驾驶类公司，Deep Mind 公司

最近很火的深度学习，主偠就是在第二类感知层面做突破，特别是视觉和语音识别还有自然语言的理解。

这里有一个误区：认为只有机器学习深度学习，才叫人工智能好吗其实并不是这样。人工智能好吗有不同的流派机器学习，深度学习只是其中的一个分支流派当然是最火的流派，而知识图谱也是人工智能好吗另外一个比较火的分支流派。

如果按照这个标准去对照美股，港股A 股中的标的，很多在人工智能好吗版塊、宣称自己是人工智能好吗公司的公司看看他们公司主页上的产品和应用案例，解决了上面定义中的哪一类或者哪几类问题就知道李逵与李鬼了。（不方便点名避免口水仗）

现在，再来分析一下哪些 AI的应用能够落地。

这个不是我说了算而是业界公认的，技术成熟度最高能够率先应用的三个领域：计算机视觉、语音、语义理解。简单的说就是让 AI具备：能看，能听能懂。

当然你会说，还有芯片公司啊英伟达的股票不涨的很猛吗？没有英伟达做 GPU 起家的，在 AI 神经网络深度学习的算法芯片上有天然优势，中国也有两家做的恏但是你都买不到，一家是华为的海思另外一家是中科院的寒武世纪。我们还是把目光放在能买到的：BAT科大讯飞，海康大华之类嘚公司上。

这个领域的刚需是：安防、金融；除了这两个应用之外医疗领域辅助医生看片也是刚刚升温的一个应用领域。

公安刑事侦查查套牌车，海关边防等等，都需要用到人脸识别的 AI 技术

不少做计算机视觉（CV）的公司，都重兵投入了这个行业比如 " 依瞳旷汤 "，李開复宣称的人脸识别领域的 4 个独角兽除此之外，还有 云从等等海康和大华目前还是以硬件为主，尽管也有 AI 的算法都是比起上述几个純 AI 算法的公司来说，稍逊

可惜的是 " 依瞳旷汤 " 目前都在 B/C 轮融资阶段，你买不到顺便说一句八卦：" 依瞳旷汤 " 这 4 个独角兽的几个创始人，都宣称是霍金的学生实际上是霍金的徒孙的关系，但是我们都知道霍金本人是公开反对人工智能好吗的这一点比较讽刺。

回过头来说说茬股票市场上能买到的公司

百度当然有这项技术，并且前百度首席科学家吴恩达是 AI 行业的泰山北斗百度的人脸识别算法准确度 99.7%，而前┅阵子腾讯也发布了一则消息：" 在国际权威人脸识别数据库 LFW 上，腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试中提交的最新成绩为 99.80%再佽在这一测试中刷新纪录，参与测试的还有百度、Face++ 等团队"

如果就此得到结论说 ，腾讯 AI的人脸识别技术强于百度那就大错特错了。

首先澄清一个概念，人脸识别准确率的指标只是一个粗指标，需要根据：识别率拒绝率，误识率准确率，来共同衡量仅仅靠准确率這一个指标是不能衡量算法优劣的。

其次刷 LFW，Megaface,FDDB 等等榜单更多是一种营销行为，排名第一就显得你算法最牛逼其实不是这样。LFWMegaface, FDDB 这些榜单，都是公开的图片数据库让你验证算法用的，相当于你去参加考试之前已经知道了题库你把题库都做一遍再去考试，哪有考不好嘚道理

正是因为这个原因，安防类项目招标一般都会召集几十个厂家去做 POC 测试，根据真实的场景去做测试海康在场景识别中表现一矗不错，2016年在 ImageNet比赛也是场景识别的冠军大华没有看到超越海康的表现。

而百度参加了江苏卫视的真人秀《最强大脑》，与能够裸眼分別 520 杯水的 " 水哥 " 王昱衍一战高下此前的节目中，" 水哥 " 战胜了蚂蚁金服的人工智能好吗 " 蚂可 "而百度派出的机器人小度则战胜了 " 水哥 "。

此外在乌镇的 " 刷脸 " 门禁系统，也是百度的人脸识别技术落地的项目

但除此之外，似乎就没有看到其他的落地项目了我认为这主要不是技術原因，按照技术实力来讲百度AI是国内最领先的，但是实际落地项目To B 和 To G的项目，需要大客户销售实力服务能力和集成能力，也许百喥还需要适应这种苦哈哈赚钱的商业模式

腾讯就更不看好了，我一直认为腾讯没有 To B 的基因看看腾讯企点这个产品做的有多差就知道了。尽管 " 换军装 " 能在朋友圈刷屏但是这个怎么赢利变现呢？还是靠王者荣耀躺着赚钱吧

总的来说，在安防 +AI这个领域最看好的是海康，其次是百度然后是大华，最不看好的就是腾讯

逻辑是：海康和大华的强项是 To B和 To G项目端到端的研发，销售服务能力，并且已经在行业領域有大量的积累而诸如人脸识别等计算机视觉领域，有大量跟场景有关的问题而这也是海康跟大华的强项。

对于百度来说最大的優势在于 AI算法，在 AI的技术储备上无疑是最为领先的，但是百度也不是擅长做 To B和 To G项目好在李彦宏和陆奇对 AI All In的态度，相信百度会在这个领域迅速成长并且通过开发百度的 AI云服务平台，进行商务合作也是条正确的道路 所以百度在这块的潜力无疑是最大的。

不看好腾讯在计算机视觉的逻辑也已经说了并非公司主业，也缺乏做 To B和 To G项目的基因

阿里更多的精力放在金融领域，只不过没有想明白为什么支付宝刷臉登陆会用到旷视的技术，自家的阿里云不也能提供人脸识别么

刷脸认证，刷脸登陆刷脸取钱，这都是目前在用的上面说的四个獨角兽 " 依瞳旷汤 "，包括云从等等在这个领域都有单子，海康威视也有：

未来海康能不能和这四个 AI 独角兽进行合作用他们的算法，海康莋为综合方案集成商至少我觉得可以，想象空间也很大银行这个行业，搞定总部下面分行就罩着执行，而能搞定银行总部这种层面愙户关系的显然不是 AI 独角兽企业的强项，必须依赖像海康华为这种体量的公司。海康依旧什么都好：管理层好员工积极性高，就是紟年涨幅太大华为就不说了，看任老板的接班人会不会让华为上市吧。依然推荐关注海康威视业绩长期看好，股价短期不知道

但涉及到 "AI 视觉 + 金融 " 这块肥肉，BAT 可都是看在锅里但实力最强的还是阿里。

（3）再说说医疗视觉辅助医生看片的应用。

某一家 AI 独角兽已经切叺这个领域和放射科医生合作筛查肺癌。

专家医生每天平均要读大约 200 个患者的 CT 影像每个患者检查就将产生 200 张左右的图像文件，全部看┅遍则要阅读 4 万张而如果人工智能好吗可以先做初筛，检出病灶并对病灶进行描述界定把人工智能好吗出的结果和医生出的结果做一個比较，结果不同的再由专家把关这样可以有效减少专家的工作量。目前已有几家三甲医院采用这个 AI 平台医生采纳诊断结果的比例高達 90% 以上。

腾讯也切入了这个领域。

8 月 3 日腾讯公司正式发布了 AI 医学影像产品——腾讯觅影。

这是腾讯公司首个应用在医学领域的 AI 产品騰讯觅影包含有 6 个人工智能好吗系统，涉及疾病包含食管癌、肺癌、糖网病、宫颈癌和乳腺癌其中，其早期食管癌智能筛查系统最为成熟实验室准确率在 90%，现已进入临床前实验阶段

而百度似乎对医疗领域是另外一个看法，没有走跟腾讯类似的医疗影像这条路而是集荿到百度大脑中，做一个综合性的医疗 AI 方案这个摊子也铺了比较大了，不像腾讯是找了一个点来深挖。

阿里健康 7 月 11 日宣布联合万里云醫学影像中心发布医疗 AI 系统 Doctor You同时对外展示了人机合作远程诊断场景：现场专业医生在医疗 AI 的辅助下提升诊断效率。阿里健康副总裁柯研茬接受采访时表示要在十年内用医疗 AI 帮助医生承担一半的工作量。

根据阿里健康方面介绍Doctor YouAI 系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助檢测引擎、医师能力培训系统等。而此次阿里健康和万里云对外展现的是 Doctor You 中 CT 肺结节智能检测引擎在远程影像诊断流程中的应用场景

阿里切入医疗也是以影像作为突破口，跟腾讯一个套路

总结一下："AI视觉 +医疗 " 这个领域，最看好阿里阿里对于医疗健康，是一个生态链级别嘚打造在一二线城市，跟多家医院建立了合作关系互联网医院合作等等。

AI在计算机视觉领域的应用就先说到这里码字真是个体力活，伤元气

下一篇谈谈 AI听觉，风生水起的科大讯飞究竟有多强，天花板在哪里

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AI（人工智能好吗）落地场景在不斷增多但赚钱依旧艰难。

亿欧报告显示2018年全年，近90%的人工智能好吗公司处于亏损状态而10%赚钱的企业基本是技术提供商。从谈概念、講技术到拼场景、抢落地，建立在大数据基础之上的人工智能好吗仍面临数据本身带来的挑战。

“我们经常提及大数据但事实上我們并不需要那么多的数据，AI未来的一个趋势是小数据崛起”在市北·GMIS2019全球数据智能峰会上，斯坦福大学教授、Landing.ai创始人、CEO吴恩达表示

一個具体的案例是工厂手机屏幕划痕检测。目前不少是利用人眼来检测手机是否存在划痕如果拥有100万个划痕手机，AI可以非常高效地识别手機划痕但现实情况是没有任何工厂会有几百万不同划痕的手机，这个时候小样本学习（fewshotlearning）即利用较少的数据得出同样准确结论的人工智能好吗，将有助于推动整个领域的发展

小样本学习的迫切性更在于落地过程面临的数据孤岛、数据隐私保护导致的数据割裂问题，让AI技术很难充分发挥价值

“和AI用于比赛需要上千万的图片训练不同，当AI深入行业我们看到的数据往往是小数据和细碎的数据也就是没有聯通起来的数据，再先进的AI技术也很难用上”国际人工智能好吗学会理事长、香港科技大学教授、微众银行首席人工智能好吗官杨强说噵。

今年5月国家互联网信息办公室发布了《数据安全管理办法（征求意见稿）》，提出在中国境内利用网络开展数据、存储、传输、处悝、使用等活动以及数据安全的保护和监督管理意见。

杨强认为“中国版GDPR（通用数据保护条例）”即将到来数据隐私在走向严格化、铨面化，这使得企业在实际应用中可以使用的数据维度和范围并不大数据隐私保护的趋严，为人工智能好吗技术升级提供了契机

以保險行业利用AI进行个性化定价为例，背后需要业务数据和用户互联网行为数据融合理想的状态是可以拿到非常丰富的用户画像，与用户的ID高度匹配但实际情况迫于隐私、安全、法规等原因，企业可以应用的数据是非常有限的

再例如在小微企业贷款应用方面，AI需要引入票據数据、资产数据、舆情数据等但由于数据的割裂，实际应用中只能使用一些政府的数据例如央行的征信报告，但这些报告只能覆盖鈈到10%的人群这一问题在医疗领域更为明显，不同医院的医疗影像数据很难汇聚到一起形成大数据来训练一个医疗模型。

针对数据割裂帶来的人工智能好吗落地难问题杨强提出了联邦学习。所谓联邦学习是多个数据方之间组成一个联盟，共同参与到全局建模的建设中各方之间在保护数据隐私和模型参数基础上，仅共享模型加密后的参数让共享模型达到更优的效果。

据杨强介绍联邦学习分为横向聯邦和纵向联邦，横向联邦是指企业各方数据维度相同、ID维度不同更多存在于消费者应用中；纵向联邦是指企业各方数据的ID维度相同（樣本重叠）、数据维度不同，更多存在于B端应用

杨强认为联邦学习最大的优势是保证数据不出户，通过生态在不同行业选取合作伙伴鼡群体智能不断提升模型效果。因此联邦学习一定是多方共同协作组成一个联盟生态的建设十分重要。

面对AI落地难、盈利难问题吴恩達则认为，在期待AI为企业带来红利之前企业需要避免几个陷阱。首先AI技术会影响很多企业做业务的核心所以选择项目是非常重要的，從小的项目开始可以建立好的基础，同时帮团队获得动能

其次团队建设不能仅依靠明星工程师，而是要建立一个完善的、跨学科、跨職能的团队同时不要期待AI立刻产生作用，而是要多次尝试对AI发展的回报曲线进行合理预算。不要使用传统的流程评估人工智能好吗项目应该为AI项目团队设立合适的KPI和目标。

“有关AI的应用越来越多了但企业的AI转型并不是开发一个APP这么简单，不要指望AI解决所有的问题吔不要指望AI项目一次性就成功。”吴恩达表示

【IT168 评论】BAT是中国互联网时代的一個符号我们已经不能用单一的眼光去看待它了，因为它们已不仅仅是三家孤立的网站而是形成了根深叶茂、根系繁杂的体系。每一家企业都拥有数十家或是更多子公司或是投资控股的公司势力几乎覆盖了整个中国互联网所能涉及的方方面面。

进入2017年人工智能好吗开始渗透入了公司业务的方方面面，无论是搜索、电商、社交、资讯还是生活服务等业务都已经和人工智能好吗紧密相连。一场关于人工智能好吗的争夺战正在开开帷幕作为互联网时代佼佼者的BAT，在新的时代又都做了些什么呢?

首先百度宣称自己不再是互联网公司，而是囚工智能好吗公司2016年9月1日召开的百度世界大会上，百度首次向外界全面展示百度人工智能好吗成果--"百度大脑"它由超大规模的神经网络、计算、数据组成，可以用技术模拟人脑思维达到大约相当2~3岁儿童的智力水平。

在2017年的百度开发者大会伤百度也首次比较清晰的描绘叻人工智能好吗的技术框架。底层是百度大脑和百度智能云上层是DuerOS和Apollo两大开放平台，它们会一同为包括金融、教育、医疗、出行等多个荇业提供一流的开发工具和有效的AI行业解决方案。

在对人工智能好吗技术的资金投入上李彦宏也是不遗余力。李彦宏早前就曾表示茬过去的两年半时间里，人工智能好吗方面投入了200亿元人民币另外，根据百度2017年第一季度的财报数据显示百度净利润下滑了10.6%，而人工智能好吗继续投入28.35亿同比增长34.9%。

其次看阿里相比于百度显然要低调一些，并且其相关产品更多应用在电商业务中通过人工智能好吗來进行最优化派单;帮助商家解决复杂的服务场景;用智能客服替代人工客服;识别店铺违规图文;研发无人送货机器人等等。

作为阿里智能服务玳表 阿里小蜜拥有强大的语音识别、图像识别和深度学习能力，是电商领域标杆性的服务产品在每天应对淘宝、天猫等交易平台上百萬级服务量的情况下，"阿里小蜜"永远在线、全年无休平均响应时间不到一秒,智能解决率也已超90%。也就是说在完全无需人工介入的情况丅，通过语义分析和联想计算"阿里小蜜"能向用户提供有效、对口的服务解决方案。

最后看腾讯可以说，腾讯是三家在人工智能好吗领域起步比较晚的一家2016年9月22日，腾讯宣布正式成立腾讯AI实验室，进行AI基础理论研究及工程实现在产品层面，腾讯主要围绕文本、图像、语音、视频、游戏和硬件这6类智能产品以及智能舆情、智能医疗、智能游戏、智能音箱4条主线布局人工智能好吗。

可以看出三家虽嘫都有设计人工智能好吗，但力度完全不一样百度可谓不遗余力，大展拳脚而阿里则重视在借助人工智能好吗技术提升自己电商平台嘚业务能力，腾讯则稍慢一步也许这是因为腾讯手握微信，在移动互联网时代非常安逸对人工智能好吗的迫切需求并不大，不像百度囷阿里一样对未来有着非常紧迫的危机感。但不管怎样人工智能好吗已经走上了快车道，未来给BAT带来哪些变化还要等时间去验证