转入到 2020 年，AI 在行业中的发展早已俗世了全然技术创新和突破的范畴，而是南北产品和产业融合，并由此反映出有商业报酬价值。由此，AI 的商业化落地，更加沦为取决于一家科技巨头在技术战略、产品规划、生态建构等方面综合实力的关键指标。(公众号：)录：图自 lifelearners在这众多背景下，《哈佛商业评论》中文版近日在其《人工智能专项调研报告》（后文全称《报告》）中投票决定了全球 AI 公司五强劲，分别是 Google、苹果、微软公司、百度和亚马逊。全球 AI 五强劲一览：各有千秋在这五家巨头中，Google 不出意外地被选为第一名。

的确，无论是从 AI 本身的技术进展和开源生态，还是 AI 在明确产品上的应用于来看，Google 都是 AI 领域独一无二的巨擘，也是龙头老大。反映在产品上，Google 的 AI 覆盖面积了操作系统、应用于 App，AI 芯片等多个方面；实质上，Google AI 的布局可以说道是十分全面，涵括了底层硬件+操作系统+核心算法+上层应用于，而且在自动驾驶、医疗、企业服务等领域都有落地，在开发者生态方面也是首屈一指——Google AI 位列第一，可以说道是实至名归。

相对于 Google 在 AI 方面的多线布局和开放性，苹果在 AI 方面的展现出只不过更加最重要地反映在最后的产品中——这样的踢法让行业实质上很难看清楚苹果的整体 AI 战略，但是从消费者感官的角度，却能呈现明确可感的效果。这是由苹果自身的封闭性要求的，而且再加苹果产品在全球的热门程度，实质上苹果早已在 AI 商用落地层面有了很好的展现出。与苹果比起，微软公司的 AI 可以说道是以 Azure 云计算为载体，建构出有了一个全栈式的 AI 布局，正如《报告》所言，微软公司的 AI 更加看起来一个 AI 基础设施及生态系统；其在技术层面与 Google 有某种相连之处，但在明确的应用于场景中，微软公司射击了企业数字化转型的根本性机遇，面向 B 末端发售了 “混合云” 和 “智能云” 的原始解决方案，还包括公有云 Azure、混合云 Azure Stack、物联网 Azure IoT 和 Azure Sphere。

整体来看，与 Google 和苹果比起，微软公司的 AI 呈现了浓浓的 To B 色彩。录：图自哈佛商业评论在 Google、苹果和微软公司之后，名列第四的是中国互联网公司——百度，百度也由此沦为五强劲中唯一的一家中国公司。

百度在中国 AI 领域的投放最先，布局全面，成果覆盖面积了软硬件和算法等多个层面，与 Google 有某种相连之处，是典型的平台型 AI 企业。而在 AI 落地层面，百度利用了中国智能产业化的大趋势，通过云计算将 AI 应用于在金融、客服、城市、医疗、自动驾驶等领域。

除去四者之外，亚马逊也顺利选入全球 AI 五强劲，这并难于令人解读。亚马逊是全球仅次于的云计算厂商，占有全球云计算市场 40% 的市场份额，也是最先洞见云计算未来发展趋势的厂商，2006 年就发售了云服务功能。

因此，亚马逊在 AI 方面的布局主要面向企业。但同时，基于在智能音箱和人工智能助手 Alexa 的产品融合，亚马逊也顺利构建了 AI 面向消费者的商业化，并且打造出了一个可观的消费硬件终端平台和语音技能研发平台，这也是亚马逊在近两年的 CES 上大放异彩的原因。

在基础技术上，中国尚且有差距按照《报告》的众说纷纭，上述五家公司之所以选入，是因为它们引导了这一波 AI 技术在全球范围内的商业落地、发展和变革，这种变革主要分成三个层次：第一层是企业变革，当人工智能技术参予企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益显著，部分企业已构建了更为成熟期的智慧化应用于；第二层是行业变革，人工智能技术带给的变革引起传统产业链上下游关系的根本性转变；第三层是人力变革，人工智能等新技术的应用于将提高信息利用效率，把人类从非常简单反复的岗位中解放出来，探讨更加多具备创新性的工作。当然，除了选入的五家巨头企业，实质上在全球范围内还有 Facebook、阿里巴巴、IBM、腾讯、华为等巨头也在 AI 领域具有重大进展，但相对来说，AI 是一个竞争无比白热化的领域，强中更有强中手，这些巨头的落败并不令人深感无法拒绝接受。从选入五强劲的企业可以仔细观察到，尽管中国早已在 AI 领域有了极大进展，但是与美国比起还有相当大的差距。

正如《报告》所言，全球前五中只有一家是中国公司，中美两国是人工智能的全球两级，两国的人工智能龙头企业在人工智能的能力部署上均坐落于全球前茅，但明确到基础技术能力有所不同。仅次于的有所不同是，中国公司在基础技术的研究研发能力上，整体不如美国。不过，根据《报告》的众说纷纭，还包括上述 AI 五强劲在内，甚至还包括国内的阿里巴巴、腾讯等巨头，在 AI 商业化的路径方面都会有一些共性。

比如说：一是通过开放平台来掌控入口。利用自身技术和资源优势建设基础平台，和中小型企业超过共赢的效果，后者为前者的生态兴旺添砖加瓦，前者为后者节省基础技术上的投放，专心做到应用于。二是公司基因要求 AI 发展方向。Google 不具备更加全面的技术优势，主打通用化，兼容仅有行业；亚马逊环绕电商 + 云紧紧围绕产品化思维；Facebook 茁壮于对外开放的新一代互联网环境中，AI 路径是对外开放、开源，仍然坚决对外开源研究代码、数据集和工具；百度则是基于自身的技术累积和中国在产品应用于生态的优势，在对外开放开源方面也甚有作为；苹果自身的商业模式是 “硬+软” 的比较堵塞体系，AI 路径既环绕产品化，也比较堵塞。

转入到 2020 年，商业化落地更为沦为 AI 发展的核心关键词。一位来自中国某大型平台公司的技术高层管理人员在融合搜专访时回应，2019 年，所有公司对于 AI 的关注点都在求精和场景化，大家都有不少新的落地场景，但没显著的核心技术突破，“说道的都是更慢更加强劲更佳用的话，但核心技术和前两年大致相同。”这并不令人深感车祸，却是无论技术本身如何发展，最后也是要为社会和人来服务的，而其中的核心手段要数商业化。

AI 的未来发展方向和落地场景不过，在特别强调 AI 商业化的同时，并不意味著 AI 技术会之后向前发展了；在《报告》中也谈及了人工智能技术的几个未来发展方向，举例来看：有研究机构指出，人工智能将从感官智能的 1.0 时代向理解智能的 2.0 时代演变，如何维持大数据智能优势的同时，彰显机器常识和因果逻辑推理能力，构建理解智能。计算出来存储一体化的趋势未来将会突破 AI 算力瓶颈，用于 AI 技术维护数据隐私正在沦为新的技术热点。

IBM 的预判是，人工智能的理解能力提升，又将不断扩大应用于范围。明年,更加多人工智能系统不会开始倚赖集自学能力和逻辑性于一身的 “神经符号 (neuro-symbolic) ” 技术。另外不可忽视的是 5G 对 AI 发展的影响——5G 不仅需要促使人工智能技术往前一步，也需要为它的商业化加深一步的大力变量。

按照《报告》众说纷纭，5G 本质是更加强劲的数据传输能力，IoT 设备也不会收集更加多数据，借助 5G 传输到边缘外侧和云端可供 AI 自学，AI 将享有更加多原材料，即“数据”。而随着 2020 年 5G 的全面商用，将不会更进一步加快 AI 的发展。同时，5G 具备较低延时、高带宽和大容量三大特性，给智能家居、自动驾驶、可穿着、VR/AR 等 AI 强劲涉及的应用于建构了网络条件，将给 AI 建构更加多落地场景。

边缘计算出来、云端协同和分布式计算不会不具备更佳的网络基础，给 AI 建构完备的底层计算出来基础。另外，《报告》在调研后指出，下一个阶段中人工智能的最不具潜力的落地场景有三个，分别是医疗、手机和互联网，因为这三个场景天然不具备数据属性，是人工智能首先落地的最佳行业之一。除此之外，金融证券、工业、消费和政府行业，也是目前巨头研发较多，落地前景可期的领域。

这些行业的联合特点有三：一是数据基础较好；二是市场需求充沛，技术可拷贝能力强劲；三是更为更容易寻找可落地的非常丰富场景。总体而言，AI 商业化落地还有相当大的可扩展空间。2020 年，AI 如何构建商业化落地，早已某种程度是巨头们要考虑到的问题，同时也是众多波 AI 创业公司所面对的生死攸关的问题——但在显然，对于 AI 本身而言，它却是更为了解到人们的生活场景和社会发展的行业场景中区，从而仍然变得那么矮小上，更加沦为社会生活的一部分。却是，技术总有一天是为人服务的。

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