大多數情況下，人工智慧並不是一種全新的業務流程或全新的商業模式，而是對現有業務流程、商業模式的根本性改造。AI重在提升效率，而非發明新流程、新業務。未來10年，不僅僅是高科技領域，任何一個企業，如果不盡早為自己的業務流程引入“AI+”的先進思維方式，就很容易處於落後的追隨者地位。
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大時代，大格局</h2>
人工智慧來了，普通公眾看到的是智慧應用的驚豔，科技公司看到的是大勢所趨的必然，傳統行業看到的是產業升級的潛力，國家層面看到的是技術革命的未來。
AI時代，有AI大格局。我們可以不關心科幻影視中的機器人，卻無法不正視今天的AI技術對產業、經濟、社會乃至人類生活的巨大影響。
500年前，在航海大發現以及後來的工業革命時代選擇閉關鎖國的，後來大都因科技落後而被列強的堅船利炮敲破了國門。40年前，在個人電腦大發展時期錯過了積體電路、作業系統、辦公軟體、資料庫軟體等技術機會的，只能眼看著英特爾、微軟、IBM等公司佔據技術制高點。10年前，如果在移動網際網路的風口中錯過了桌面平臺到移動平臺的轉型，就只能在手機晶片及整機、移動電商、移動社交、移動搜尋、O2O、手遊等巨大商機前懊悔莫及。
今天，“網際網路+”的理念已經向各行業、各應用的縱深不斷滲透、落地，逐漸積累起來的高質量大資料為許多前沿行業打下了全面運用人工智慧的基礎。我們有理由說，“AI+”或“+AI”的模式已經步入蓬勃發展的大好時機。
大多數情況下，人工智慧並不是一種全新的業務流程或全新的商業模式，而是對現有業務流程、商業模式的根本性改造。AI重在提升效率，而非發明新流程、新業務。未來10年，不僅僅是高科技領域，任何一個企業，如果不盡早為自己的業務流程引入“AI+”的先進思維方式，就很容易處於落後的追隨者地位。
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AI將成為國家科技戰略的核心方向</h3>
2016年11月，第三屆世界網際網路大會在烏鎮召開。名為網際網路大會，但從議程的設定以及媒體報道的關注熱點來看，這幾乎已經是一屆“人工智慧大會”了。例如，大會的分論壇設定就有智慧醫療、智慧出行等主題，都與人工智慧相關。而作為時下網際網路最核心的領域——移動網際網路所在的分論壇幾乎完全被人工智慧相關的演講“佔領”。我們不妨來看一看官方釋出的11月17日移動網際網路論壇的議程134：
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瞧，90%以上的話題都是——人工智慧！如果說未來的移動網際網路就是“AI+”的移動網際網路，恐怕一點兒都不為過吧。
其實，對人工智慧大趨勢、大格局的重視已經開始從社會層面上升到國家層面。2016年5月，國家發改委、科技部、工業和資訊化部、中央網信辦就聯合制定了《“網際網路+”人工智慧三年行動實施方案》135。2017年3月，第十二屆全國人民代表大會第五次會議所做的政府工作報告更是明確提出，國家將加快人工智慧等新興產業的技術研發和轉化。
在國家層面進行人工智慧發展的戰略規劃和佈局，這絕不是一件過於超前的事。人工智慧發展涉及科研向產業轉化的諸多挑戰，在各行業應用AI提高生產效率、改進生產流程也需要更高層面的資訊共享和整體規劃，未來因人工智慧引發的產業革命則亟待新一代教育體制、人才培養與再培訓機制、新的社會保障體系等的建立和完善。單靠企業或社會的力量，這些全域性層面的問題是很難得到快速解決的。
2016年，關注全球人工智慧發展態勢的朋友一定會注意到，這一年幾乎成了人工智慧的“戰略報告年”，從科研機構到諮詢公司，從民間到政府，我們看到了許多份重量級的AI報告。
2016年9月，成立於2014年的斯坦福大學人工智慧百年研究專案組釋出了首份人工智慧報告——《2030年的人工智慧與生活》136。這個研究專案組包括17名成員，由人工智慧學術界、公司實驗室，以及產業界的專家與瞭解人工智慧的法律、政治科學、政治及經濟方面的學者組成。他們計劃在持續至少100年的時間內，跟蹤和預測人工智慧產業的發展。《2030年的人工智慧與生活》是這個百年計劃釋出的第一份報告137。
斯坦福大學這份報告首先列舉了當前的人工智慧熱門研究領域，包括大規模機器學習、深度學習、強化學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協同系統、眾包和人類計算、演算法博弈理論與計算機社會選擇、物聯網（IOT）、神經形態計算等。然後，報告概要分析了人工智慧在2030年時最可能的應用場景，例如，包括智慧汽車、交通規劃、即時交通、人機互動等技術變革在內的交通應用，家庭服務機器人領域的應用，人工智慧輔助的醫療應用，智慧教育應用，在資源匱乏的社群內的應用，公共安全與防護方向的應用，就業與勞資關係，娛樂類應用，等等，併為政府和社會決策提供了一些政策性的建議。
2016年12月，高盛公司釋出了長達百頁的人工智慧生態報告——《人工智慧，機器學習和資料是未來生產力的源泉》138。作為金融服務、投資和戰略諮詢行業的頂級企業，高盛公司當然深知AI對於產業變革和經濟走勢的戰略意義。他們這份報告的重點在於人工智慧對經濟發展的影響和人工智慧時代的投資機會。高盛認為，人工智慧在四個方面的影響力最為顯著：
·生產率。根據高盛首席經濟學家簡·哈祖斯（Jan Hatzius）所說：“大體上而言，AI看起來似乎比上一次創新浪潮更有可能在統計資料中捕捉到更有價值的東西，人工智慧可以降低成本，減少對高附加值生產型別的勞動投 入。”
·尖端技術。AI和機器學習在速度上的價值有利於構建一種在建設資料中心和網路服務時讓硬體更便宜的趨勢。
·競爭優勢。我們看到了AI和機器學習具有重新調整每個行業的競爭秩序的潛力。未能投資和利用這些技術的管理團隊在和受益於戰略智慧的企業競爭時，有很大的可能會被淘汰掉，因為這些技術可以讓企業的生產力提高，併為它們創造資本效益。
·創辦新公司。我們發現了150多家在過去10年中建立的人工智慧和機器學習公司。雖然我們相信人工智慧的大部分價值都掌握在具有資源、資料和投資能力的大公司手中，但我們也期望風險投資家、企業家和技術專家可以繼續推動新公司的創立，從而促進實質性的創新和價值創造，即使最後創業公司會被收購。
美國政府也不甘落後。2016年10月至12月，美國白宮科技政策辦公室連續釋出了三份人工智慧戰略報告，分別是《為未來人工智慧做好準備》《國家人工智慧研究與發展策略規劃》和《人工智慧、自動化與經濟》139。
白宮認為，生產率增速放緩和收入增速放緩的問題正困擾著大部分發達國家，而人工智慧驅動的自動化技術，是進一步釋放生產力，全面提升全要素生產率增長，並廣泛提高美國人的收入與生活水平的關鍵。考慮到人工智慧已經進入一個最為重要的發展時期，美國政府需要為科研、產業、教育等領域的相關發展提供一個戰略方向上的指導。為此，《國家人工智慧研究與發展策略規劃》140提出了七個重點戰略方向：
·策略1：對人工智慧研發進行長期投資。將投資重點瞄準在下一代人工智慧技術上，推動發現和深入瞭解，確保美國在人工智慧領域始終居於世界領先地位。
·策略2：開發有效的“人—人工智慧”協作方式。大部分人工智慧系統將透過與人類合作來實現最佳績效，而非代替人類。需要開展充分研究，從而達到人與人工智慧系統間的有效互動。
·策略3：理解並應對人工智慧帶來的倫理、法律和社會影響。我們期望所有人工智慧技術能夠遵循和人類相同的正式與非正式道德標準。研究理解人工智慧的倫理、法律和社會影響，並開發用於設計與倫理、法律和社會目標一致的人工智慧研發方法。
·策略4：確保人工智慧系統的安全。在人工智慧系統廣泛應用之前，需要確保系統能以可控的、明確的、已充分理解的方式安全操作。需要深入研究以應對人工智慧系統所存在的威脅，設計可靠、可依賴、可信任的系統。
·策略5：開發人工智慧共享公共資料集和測試環境平臺。訓練資料集的資源的深度、質量和準確度極大地影響人工智慧的效能。研究人員需要開發高質量資料集和環境，並使可靠訪問高質量資料集以及測試和培訓資源成為可能。
·策略6：建立標準和基準評估人工智慧技術。標準、基準、試驗平臺和社會參與是人工智慧進步的基礎，它們將指導及評估人工智慧的進展。需要進一步的研究以形成一系列可評估技術。
·策略7：更好地瞭解國家對人工智慧研發人才的需求。人工智慧的發展需要一支強勁的人工智慧研究團隊。要更好地瞭解當前及未來人工智慧研發對人才的需要，以確保有足夠的人工智慧專家應對計劃中概述的戰略研發任務。
白宮釋出的三份人工智慧報告，無論從深度和廣度上都值得其他國家科技戰略規劃人員研究。不過，從另一個角度來說，美國政府在產業發展中所起到的作用歷來有限。歷史上，發生在美國的歷次技術革命更多都是由科研機構或企業主導，而非政府主導。奧巴馬在任時的白宮科技政策辦公室在特朗普上臺後，到底還有多少政策持續性，更是值得懷疑。
《人工智慧時代》的作者傑瑞·卡普蘭就完全不相信美國政府釋出的所謂戰略規劃能有多大的約束力。傑瑞·卡普蘭介紹說，許多年以前，美國啟動了一個叫作“第五代計算機”的專案。日本政府也認為他們需要做類似的事情。政府認為他們可以主持建造所謂的第五代計算機——擁有大量CPU單元以提高效能的計算機。美國政府一度大力推動計劃的實施，但這個計劃從未變成現實。日本政府所做的類似努力讓日本經濟倒退了好幾年，因為他們投入了數十億美元卻收效甚微。2009年，奧巴馬總統啟動了一個投資太陽能的專案。政府決定去做投資，我認為這是一件好事情。政府在不同公司投入了資金。在這些公司裡，有一家叫Solyndra的公司拿到了5億美元的投資，其中大多數來自政府。但這家公司在2011年倒閉了。當時，政府和民主黨飽受批評。奧巴馬總統的聲譽遭受嚴重打擊，因為是他推動設立了這個專案。能源工業在這些公司身上投入巨資，卻因此而損失了數億美元。141
傑瑞·卡普蘭認為，當我們看到美國政府的類似計劃時，我們必須持一種懷疑的態度。美國所謂的政策，很多時候不過是一群擁有美好願望的人召開了一次政府會議，併發布了一些相關檔案。這些東西通常並不具有約束力。白宮能做的事情非常有限。他們必須勸說工業界，勸說人們去做這件事。中國的公眾看到美國公佈了什麼人工智慧國家戰略，也許會很焦慮。中國公眾會想，我們也需要在這個領域做些什麼，因為美國政府認為這很重要。但是，這種報告和政府宣告在美國和中國的意義截然不同。中國政府擁有比美國政府強大得多的能力來將計劃付諸行動。
顯然，在討論所謂“國家科技戰略”的時候，我們需要認清不同國家在制定、實施相關政策時不同的角色和行動能力。對中國來說，政府和整個社會一向注重科技發展。今天是一個最好的將AI提升到科技發展戰略層面，加強全社會協作與資源共享，發揮人才優勢，快速佔領AI產業制高點的機會。
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從谷歌的“AI先行”看科技企業的AI戰略</h3>
假如在網際網路公司裡找一家總是引領科技潮流的“前沿標杆”，那很多人都會想到谷歌。這絕不是因為谷歌有免費的美食和樂園一般的辦公環境。谷歌之所以為谷歌，最重要的是，無論在哪一次重大的技術變革中，谷歌幾乎都能敏銳地捕捉到先機，早早建立起領先競爭對手一兩年乃至三五年的巨大技術優勢。
當年，在移動網際網路還在襁褓之中的時候，谷歌高層就極為重視，連續透過自研與收購相結合，為移動網際網路打造了Android作業系統和Chrome瀏覽器兩大基礎平臺。2009年前後，當i Phone手機和Android手機剛剛出現在普通人視野之中的時候，谷歌內部就要求大家按照“移動先行”（Mobile First）的戰略來安排產品設計和技術佈局，包括最核心的搜尋引擎、地圖、You Tube等在內的全系列產品早早就與移動應用場景接軌。拿產品使用者介面來說，早在移動使用者佔比還不足全部流量的40%時，谷歌內部就要求所有產品的使用者介面必須重點適配當時還特別狹小的手機螢幕——這一決策對谷歌產品的全面“移動化”至關重要。
要知道，在移動網際網路時代，評論者經常嘲笑谷歌錯失社交網路的絕好機遇，也經常揶揄谷歌連續關停Google Reader等人氣產品。如果只看具體的應用級產品，谷歌在移動網際網路時代的表現確實譭譽參半。但如果上升到戰略層面，那麼，谷歌對網際網路技術大格局的認知之早、把握之準，實在是傲視同儕，比競爭對手高明太多。這就是谷歌能夠順利跨越網際網路到移動網際網路的轉型關口，始終保持全球領先優勢的原因所在。
同樣地，這一次人工智慧熱潮到來之前，谷歌早早就做好了技術積累與鋪墊。早在我剛加入谷歌、開始創立谷歌中國的2005年，谷歌研究部門的總監彼得·諾維格（他也是《人工智慧：一種現代的方法》的作者）就在谷歌中心園區的43號樓舉辦了一個每週一次的機器學習課程。那時，在谷歌內部的研究團隊和工程團隊裡，依賴機器學習技術解決實際問題的場景還不算多。但彼得·諾維格的課程已經吸引了包括大牛傑夫·迪恩在內的許多工程師，每次講課都濟濟一堂，課程還被錄成影片，在谷歌全世界的幾十個辦公室傳播。
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圖54 深度學習在谷歌內部專案中的應用呈現迅速遞增的態勢142