人工智能：未来制胜之道
4 人工智能未来格局：五大竞争定位模式，生态构建者是关键一环
4.1 人工智能产业链
人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。
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基础层（按技术层级从上到下，下同）
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计算能力层：大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速、神经网络芯片等计算能力提供商
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数据层：身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的一手数据
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技术层
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框架层：TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, DMTK, DTPAR, ROS等框架或操作系统
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算法层：机器学习、深度学习、增强学习等各种算法
通用技术层：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件
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应用层
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应用平台层：行业应用分发和运营平台，机器人运营平台
解决方案层：智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用
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人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局；通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局；解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强（参阅图3）。
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图3：人工智能产业链价值分析进入门槛（前期投入）解决方案演化路径短期价值(3-5年)长期价值(>5年）低投入，变现快应用层应用平台通用技术大量行业数据形成模型，垂直行业应用或跨行业应用竞争相对激烈需要有较高的行业影响力和号召力，需要构建开发者生态和用户群需要有一定规模的工程团队算法、框架及工具集较多入口被拥有流量的公司占据选择计算量需求较大的行业切入向app store的方向发展与行业结合，形成解决方案；或形成通用技术平台横向：算法工具平台纵向：开发者生态数据资产化横向：通用计算平台纵向：计算服务生态技术层算法&框架数据投入适中，中长期布局基础层计算能力高投入，高回报，长期布局4.2 未来人工智能竞争格局和企业制胜之道
在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式（参阅图4）。
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模式一：生态构建者——全产业链生态+场景应用作为突破口。以互联网公司为
主，长期投资基础设施和技术，同时以场景应用作为流量入口，积累应用，成为主导的应用平台，将成为人工智能生态构建者（如Google、Amazon、Facebook、阿里云等）。
关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质多维度数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用户。
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模式二：技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口。以软件公司为主，深
耕算法平台和通用技术平台，同时以场景应用作为流量入口，逐渐建立应用平台（如Microsoft、IBM Watson等）。
关键成功因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户。
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图4：人工智能未来竞争格局农业1制造业医疗2金融零售3交通场景场景场景应用应用4……解决方案应用层应用平台场景应用场景应用场景应用场景应用应用平台应用平台通用技术技术层算法&框架通用技术平台通用技术平台垂直领域的先行者算法平台算法平台数据基础层计算能力海量数据积累，开放数据接口（API）5硬件等基础设施公司计算能力●
模式三：应用聚焦者——场景应用。以创业公司和传统行业公司为主，基于场景或
行业数据，开发大量细分场景应用。
关键成功因素：掌握细分市场数据，选择合适的场景构建应用，建立大量多维度的场景应用，抓住用户；同时，与互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能。
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模式四：垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态。以垂直领域先
行者为主，在垂直领域依靠杀手级应用（如出行场景应用、面部识别应用等）积累大量用户和数据，并深耕该领域的通用技术和算法，成为垂直领域的颠覆者（如滴滴出行、旷视科技等）。
关键成功因素：在应用较广泛且有海量数据的场景能率先推出杀手级应用，从而积累用户，成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展。
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模式五：基础设施提供者——从基础设施切入，并向产业链下游拓展。以芯片或硬
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件等基础设施公司为主，从基础设施切入，提高技术能力，向数据、算法等产业链上游拓展。
关键成功因素：开发具有智能计算能力的新型芯片，如图像、语音识别芯片等，拓展芯片的应用场景；在移动智能设备、大型服务器、无人机（车），机器人等设备 、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务，与相关行业进行深度整合。
目前，互联网公司和软件公司巨头都在产业链的技术层和应用层着手布局。在产业链的基础层，科技巨头通过推出算法平台吸引开发者，希望实现快速的产品迭代、活跃的社区、众多的开发者，从而打造开发者生态，成为行业标准，实现持续获利。谷歌、Facebook、IBM、微软等科技巨头已经相继推出并在近期开源自家的人工智能工具。其中，Facebook开源多款深度学习人工智能工具；谷歌发布新的机器学习平台TensorFlow并将其开源，被称为人工智能界的Android；IBM也宣布通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码；微软宣布将开源旗下人工智能（AI）平台Project Malmo，所有研究者都可以用廉价、有效地对人工智能算法和程序进行测试。
在产业链的应用层，科技巨头都借助积累的个人用户数据，开发针对个人用户和企业用户的解决方案。在个人用户应用上，Apple推出Siri个人助手，Facebook推出虚拟用户助手Moneypenny，Amazon推出智能家居硬件Echo，Google推出家具中枢GoogleHome，阿里巴巴推出个人助手阿里小蜜和智能家居等。个人用户应用既可以吸引用户和流量，又可以收集数据，验证商业模式，从而开发新场景应用。在针对企业用户的解决方案上，Google、Apple布局无人驾驶，IBM Watson推出医疗、金融、政府、呼叫中心等企业应用， 阿里巴巴布局智能金融解决方案等。针对企业用户的应用/解决方案未来的变现模式除直接出售解决方案外，还可以从流量和广告中转化价值。
创业企业除直接布局场景应用解决方案外，更有效的方式是采取从深挖技术到拓展应用的发展路径。例如，旷视科技以机器视觉技术为突破点，深耕先进的人脸识别、图像识别技术，进而拓展到行业智能解决方案、智能硬件及智能云服务。在发展前期（2011-2014年），旷视科技定位为商用机器视觉开放平台，深耕Face++人脸识别云服务、Image++图像识别云服务和Brain++人工智能深度学习系统。2014年后，Face++开始发力智能行业解决方案，主攻覆盖银行、保险、互联网金融的泛金融行业解决方案，
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和覆盖地产、零售、公安的泛安防解决方案，目前已形成远程核实身份、智能企业、智能商超、智能生活、智慧安防等多种解决方案和人脸识别智能摄像机等智能硬件。未来，旷世科技将向纵深拓展，构建人工智能云、智能感觉网、服务机器人等智能生态基础架构。
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