世界前四、中国第一,国际两大权威报告在百度AI的身上看到了什么?

两份权威报告,如何看待AI厂商实力?

图片3.png如果说AI是当前时代的焦点,那么百度正是如今中国AI的焦点。

日前,《哈佛商业评论》发布《2019人工智能专项调研报告》,以谷歌、苹果、微软百度亚马逊构成的全球AI五强榜单也随之公布。其中,百度位居全球前四、中国第一,作为中国唯一上榜的企业,AI实力备受关注。

同时,在国际权威咨询机构Frost&Sullivan(中文简称“沙利文”)发布的《2019年中美人工智能产业及厂商对比白皮书》中,百度的AI凭借在中国AI厂商中综合实力第一的实力再度被认定为中国AI的领跑者,成为研究中国AI发展的关键对象。

AI发展至今,不管是在国际还是在国内,都在成为市场与企业发展关注的重要技术领域。在《哈佛商业评论》与沙利文的两大权威报告中,我们可以看到国内外AI厂商的实力排名,但或许这都不是关键,排名之后更深度的思考也是值得讨论。

两份权威报告,如何看待AI厂商实力?

其中一项,比起榜单排名的确定,如何排名的方式更值得关注。

众所周知,不管是《哈佛商业评论》,还是沙利文,对AI厂商的实力评估并非凭空想象,都有一套属于自家权威的考量标准。

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为此,从这些权威机构的观察视角切入,或许我们能看到当前AI厂商更全面的布局表现,来判断如今AI发展更看重AI厂商哪些方面的实力。

首先,在《哈佛商业评论》与沙利文的两份报告中,对AI厂商实力的综合考量是一个关键。也就是说,谷歌、苹果、微软百度亚马逊作为上榜的全球五强AI企业,并不是在某一方向的单一成绩,而是基于技术储备、AI布局、AI生态、落地应用等多层面综合实力的衡量。

百度为例,技术储备、技术布局等方面的广泛与深度便是其上榜的一大重要原因。

在技术储备上,国家工业信息安全发展研究中心公布的数据显示,2019年百度AI专利申请量达5712件,位列中国第一,并有200多篇论文被国际顶级会议收录。

在技术布局上,语音识别领域百度SMLTA模型创新全球第一,语音识别准确率97%;计算机视觉领域,百度在2019接连斩获ICCV VOT单目标短时跟踪冠军与ICME人脸106关键点检测比赛冠军,实力强劲;在机器学习平台、自然语言处理等AI核心技术领域,百度依旧领跑中国,布局广泛之外更见深度。

不难理解,在《哈佛商业评论》的全球AI五强榜单之上,正是当前AI领域的集大成者。

其次,基于技术打造的AI生态力量,也正是两大权威报告所看重的关键。

简单的说,作为AI领域的领跑者,不仅是要自己做强做大,也要带领其他的合作伙伴一同成长,通过AI赋能,实现共赢。这里对AI厂商便有两点要求,先是技术实力足够强,后是技术生态足够开放。

如今,百度在AI开放平台上不断完善,恰是说明了AI厂商在技术赋能与开放合作上的辐射趋势。以百度大脑AI开放平台、Apollo开放平台、小度开放平台等百度旗下的开放平台的表现来看,赋能合作伙伴与开发者持续创新,提高AI生态的创造力与影响力正在成为百度锚定AI的重点。

同样的,这样的生态力量又将反哺百度,成为其AI发展的一大驱动,也是百度AI实力的一部分。

最后,基于行业发展阶段的判断,AI的落地应用表现也在成为AI厂商的硬核考量之一。

“AI发展跨进深入应用阶段,AI技术与制造、金融、消费等领域深度融合,助力产业转型,深化产业赋能。”沙利文在《2019年中美人工智能产业及厂商对比白皮书》中对当前AI发展做出如此判断。

类似的,百度CTO王海峰在2019年末的演讲中,也提到,“AI发展进入大生产阶段”,而李彦宏在乌镇大会上也率先提出“智能经济”的概念,由此可见AI的商业化落地正在成为AI厂商的一大发展方向。

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不难理解,以百度地图、智能音箱、小度助手、百度智能云服务等模块所打造的百度AI商业版图不断扩展,恰是百度在AI发展进入产业应用阶段的一个实践。

如今,这个实践,即AI的应用落地,也在成为各大权威机构评估AI厂商实力的一个考核标准,权重不断上升。

为此,在《哈佛商业评论》和沙利文的两大权威报告中,我们能看到的不仅仅是各大AI厂商的技术实力,也有当前时代发展对他们的要求,即生态、应用两大方向的深化。

百度领跑,中国“追赶者”的AI现状

此外,除了AI厂商的实力排名,在报告中,我们亦能看到另一项更值得讨论的宏观话题,即国家AI实力的对比与发展现状。

当前的AI赛道,以中美两国领跑世界,是国际的焦点。所以,中美两国也常常被拿来对比,在沙利文发布的《2019年中美人工智能产业及厂商对比白皮书》上,两国的“胶着”热点由此可见。

但是,综合各大权威报告和产业发展来看,在AI领域,中国与美国仍然具有不小的差距,虽然在某些细分领域已有追平美国的实力,但如同对AI厂商的考量一样,综合实力才是关键。

如此,在综合表现上,中国在AI领域更准确的定位应是“追赶者”,而非“领跑者”。所以,综合来看《哈佛商业评论》和沙利文的报告,大抵可以洞察两点明显的差距。

其一,仅百度一家上榜,中美AI仍有“巨头差距”。

一方面,中国不缺AI企业。在全球AI企业数量top10城市分布中,北京、上海、深圳等中国城市位列前茅,其中北京更是以412家AI企业位居全球第一城市。而中美两国在2018年的AI企业数量基本相当,均为30%的全球占比。

但是,另一方面,中国缺少的是领跑世界的AI巨头。在各项权威报告或排行榜上,位列前茅的AI企业基本由美国的谷歌、微软、苹果、亚马逊等占据,中国目前上榜的、在AI领域得到国内外认可的企业也仅有百度一家,位居世界前四。

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《哈佛商业评论》的世界五强AI企业,中国企业仅占一席,可见中美两国在AI领域的差距。在AI发展上,既需要巨头领跑,也需要同跑,仅百度一家,对于中国AI而言,或许是落寞了些。

其二,注重实践,中国AI向应用层面发力

另一个中国AI的发展现状,即中国的AI企业更多的是往应用层发力,注重落地实践,在基础层与技术层的布局仍然落后于美国。

其中之一的表现,除了百度飞桨之外,其他的主流深度学习开源框架均来自于美国。除此之外,芯片、算力等领域也同样是由美国领跑。

不难理解,越底层、越基础、越深度的领域,需要更多的技术研发、人才和资源投入,中国仍有很长一段路要走,也是中国发展必须笃定的方向。

正如百度CTO王海峰所说,“下一个十年,以人工智能为核心的第四次工业革命,将会在各行各业产生更为深远的影响,改变我们的生产和生活方式,甚至影响人类对世界的认知。”

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百度CTO王海峰

当然,在此并非是说中国AI锚定应用层有什么不好,毕竟正是对应用层的集中发力,才使得中国目前在计算机视觉语音识别、交互技术等领域有了与美国抗衡的实力。

同时,在日常的生活中,支付、语音助手、智能搜索等应用的落地实践确实是让用户看到和感知AI技术的优势,更加笃定科技改善生活的发展理念,让中国的AI市场始终保持热度。

这是其中的一个显著优点。但是,从另一个层面来看,中国AI与美国的当前差距以及中国AI未来发展的关键,必然需要往基础层和技术层攻略,来实现真正的实力抗衡。

为此,百度飞桨的上线,也正好告诉我们,越是难啃的“骨头”,越是需要更多像百度这样的AI公司来领跑中国的AI发展。

那么,未来百度的排名是否更进一步,或是是否有新的中国企业上榜,都是一件值得讨论的事情。一个企业的进步,折射的也正是一个国家实力的进步。

在AI领域上,像百度这样的中国公司,值得期待。

曾响铃
曾响铃

1.钛媒体、品途商业评论等2016年度十大作者; 2.虎啸奖评委; 3. AI新媒体“智能相对论”创始人; 4.作家:【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者; 5.《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家杂志撰稿人; 6.钛媒体、界面、虎嗅等近80家专栏作者; 7.“脑艺人”(脑力手艺人)概念提出者,现演变为“自媒体”,成为一个行业。 8.现为“今日头条问答签约作者”、多家科技智能公司传播顾问。

产业百度
相关数据
亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
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微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

百度机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

https://www.baidu.com/
腾讯机构

腾讯科技股份有限公司(港交所:700)是中国规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯大厦。腾讯由即时通讯软件起家,业务拓展至社交、娱乐、金融、资讯、工具和平台等不同领域。目前,腾讯拥有中国国内使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及中国国内最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ读书和微信读书。

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