中国科技巨擘竞逐人工智能

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在各方对人工智能(AI)的探索日益白热化之际，中国科技三巨头百度(Baidu)、阿里巴巴(Alibaba)和腾讯(Tencent)比硅谷竞争对手拥有一项明显优势——数据。
正如百度董事长兼首席执行官李彦宏(Robin Li)所说的那样：“百度（比你自己）更懂你。”
百度、阿里巴巴和腾讯均已欣然接受AI：在国内和海外建立专家实验室，聘请顶级工程师。和谷歌(Google)等美国同行一样，他们利用机器学习进入了一些较新的领域，包括自主驾驶、医疗诊断、用于支付验证的面部识别，以及可用语音操作的AI功能硬件。
“去年我们把AI视为我们的优先项目之一，把它当作一个战略重点，”腾讯首席运营官任宇昕(Mark Ren)上月表示。

阿里巴巴持有类似观点，称AI渗透进了“我们业务的方方面面……我们不把它看作独立的业务部门。”

咨询机构Forrester高级分析师王小峰（音）表示，如今的差别在于企业所掌握的数据规模以及机器处理数据的速度。“你可以轻松地对一群顾客进行个性化分析，但如果要分析数百万顾客就会非常难，这里的关键在于你可能多快得出结果，”他表示。
阿里巴巴在今年的盈利报表中开始介绍AI推动的改进。首席技术官张建锋(Jeff Zhang)今年早些时候向分析师们表示，最大的变化是该公司如今能够处理的数据规模（1000PB），相当于大约5800亿册书。
“我们产生并收集所有不同类型的数据，”他称，“我们希望利用这些数据来实现个性化，通过我们的数据产品在我们提供支持的所有领域推动搜索、安全、客户服务。”
11月11日的“光棍节”展现了AI的一部分威力，阿里巴巴在这个购物节之前的一个月利用AI制作了4亿个定制横幅广告。在预售期，该公司还利用聊天机器人每天回答350万个简单询问，比如“我的包裹在哪？”
这一切在过去也可以通过麦克风和摄像头实现，但是达不到如此庞大的规模以及AI技术带来的高速度。
奥纬咨询(Oliver Wyman)亚太区数据和分析主管爱德华•德梅泽拉克(Edouard de Mezerac)介绍了阿里巴巴的第三方电商平台淘宝网(Taobao)正在经历的另一个变化。它允许用户通过图片进行搜索，利用深度学习（一种旨在模拟人类大脑运作方式的技术）找到相同或类似的商品。比如，这可以让购物者搜索某个名人穿的裙子。“现在这种技术在亚马逊(Amazon)的平台上还不存在，”他表示。
分析师们表示，该行业在利用AI方面仍处于起步阶段，但是这类应用暗示了中国如何可能居于全球领先地位，特别是随着企业加快利用相关技术。
咨询公司麦肯锡(McKinsey)高级合伙人阿南德•斯瓦米纳坦(Anand Swaminathan)列举了让中国跑赢硅谷的另外两个因素。“他们的消费者测试场比世界上其他任何地方都大，”他表示，“他们在这里能够借助10亿以上人口进行测试，因此美国在这方面先天不足。而且中国的投资速度和规模从根本上高于美国。”
中国还产生在规模和易于获取程度上远超其他地区的数据。苹果(Apple)和谷歌都试图顶住政府的压力来保护用户数据，最突出的例子是去年苹果拒绝帮助美国联邦调查局(FBI)解锁圣贝纳迪诺(San Bernardino)枪击者的iPhone。中国企业没那么不配合。
本月在广州参加《财富》全球论坛的代表们，不同寻常地得以访问谷歌、Facebook和Twitter这些正常情况下在中国被屏蔽的服务。“我在这里听到很多人说，‘他们提供免费WiFi多好啊，这样我能访问一切服务’，”斯瓦米纳坦表示，“但是这意味着（这些公司）可以获得你所有的信息。”
至于中国科技巨头未来可能推出什么新颖产品和服务，从他们在通信和医疗行业可能如何利用AI可见一斑。
阿里巴巴目前采用的语音激活个人助手概念比苹果的Siri和亚马逊的Alexa领先一步，该公司计划在地铁站推出可以过滤掉背景杂音、只听订票者说话的售票机。

阿里巴巴语音交互研究主管鄢志杰表示，该技术本身——本质上是结合麦克风和摄像头来识别说话人——“的研发历史很长”。

他表示，新颖之处在于，在不断改进的技术的帮助下，把它应用于实际产品，这意味着个人助手可能进入公共场所：机场、火车站、餐厅和前台。

智能程度更高的AI和更庞大的数据规模也适用于医疗应用场合。腾讯是打算把该技术应用于检测早期肺癌的公司之一。

推动这方面进展的是由高校研究员牵头的跨境合作，比如某个项目让香港的研究员能够访问美国数据库，以便让计算机可以学习恶性结节的特征。

香港大学(University of Hong Kong)助理教授、呼吸内科专家大卫•林(David Lam)表示，项目得出初步结果将需要5年时间。

其中一个原因是，由于不同民族有不同的特征，数据共享比较复杂。肺癌就是这方面的一个例子：在美国、英国以及世界大部分地区，肺癌的主要病因是吸烟。但在香港、台湾以及中国南方不是这样，这些地区女性的发病率高得多。

一些早期努力因为缺乏实用性而招致批评，包括打败围棋和国际象棋世界冠军的程序。

但是腾讯AI实验室的高级战略经理陈思（音）表示，赢得这些游戏所必需的感知和决策学习将具有借鉴价值。

“在现实世界中，这就跟自动驾驶一样，”她表示，“基于你的传感器或者你能看见的情况，你对环境有一个了解，据此可以作决定和采取行动，比如向左打方向盘或是刹车。”

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