标签： 人工智能商业内参

陆奇辞去百度 COO 的消息震惊业界，而刻意选择在周五下午临近下班时发布此消息，也凸显出百度深知该消息的震撼性，因此需要一个周末的时间，以一种低调的方式稳妥度过舆论关口。

但投资市场却已经嗅到某种味道，百度在美国东部时间周五收盘时，报每股 253.01 美元，较上一交易日下跌了 9.54%，下图或许更能说明问题，这是百度 5 天内的股价表现，请注意那个近乎断崖式的下跌时间点，也正是陆奇宣布辞去百度 COO 的时间。

不过，股价表现始终是一种应激反应，并不足以说明太多问题，真正值得关注的，则是后陆奇时代的百度以及陆奇留给百度的人工智能「遗产」。

根据百度官方透露的消息，陆奇辞去 COO 后，相关工作将由各业务部门负责人直接向李彦宏汇报，其中涉及陆奇的三项：

• 陆奇原来主管的 AIG（AI 技术平台体系），由百度原副总裁王海峰担任，后者也晋升为高级副总裁，向李彦宏汇报；
• 智能驾驶事业群组总经理李震宇向张亚勤汇报；
• 智能生活事业群组总经理由景鲲担任，未来一段时间向李彦宏汇报；

至此，陆奇自上任以来所构建的人工智能技术开放平台和商业输出计划，都已经处在李彦宏的管理之下，无怪乎有媒体指出，这一系列调整也是李彦宏重回一线的重要信号。

同时根据汇报等级的变化，百度智能驾驶事业群组的地位已经下降，这也意味着，2017 年陆奇也力推的自动驾驶平台阿波罗平台已经不再是当下百度的重点项目。与此同时，主导智能家居的智能生活事业群显然成为当下百度人工智能落地的重中之重。

这将成为后陆奇时代的百度最值得关注的战略动向变化。事实上，早在 2017 年陆奇启动自动驾驶和智能家居之时，外界显然看到了百度在人工智能领域的远近布局：

• 智能家居：依托 DuerOS，押注 3- 5 年的语音交互和家庭物联网市场；
• 自动驾驶：依托阿波罗平台，押注 5 -10 年的自动驾驶市场；

尽管自动驾驶平台的发现相当迅速，2018 年 CES 上，陆奇向全球媒体展示了自动驾驶发展的「中国速度」，阿波罗平台从无到有，从代码到解决方案再到合作生态，过去一年百度自动驾驶的发展令人眼前一亮。

但显然，通过这轮调整后，百度内部对于自动驾驶的积极性已经下调了许多，随着整个自动驾驶团队归于新兴业务事业群组管理，其发展前景也增加了诸多不确定性。

从某种意义上说，全球范围内的自动驾驶行业都处在非常早期的阶段，百度作出这样的趋势研判并不奇怪，作为国内最早涉入自动驾驶的巨头，百度先后经历了自助造车、与宝马合作造车，再到去年启动的做「汽车行业的安卓」（陆奇语）但问题的核心是，百度高层摇摆不定的战略选择，会进一步消耗外界对于百度在自动驾驶方面的信心。

二

其次，有媒体指出，百度内部对于陆奇所言「All in AI」并没有达成共识，比如李彦宏就在年初的一次活动上公开表示，自己从来没有说过百度要 All in AI：

我这人说话还是倾向于留有余地，我是非常相信AI的，这个大家都有感受，但是没有这样说，还是希望大家不要把一件事情绝对化。

而在 2017 年 7 月的百度开发者大会上，陆奇的原话是：

AI是百度的机会，百度将All-In AI……百度有能力、有决心成为中国乃至世界的AI标杆企业。

当公司的一把手和二把手在重大战略方向表态上出现偏差时，这背后的潜台词就太多了。我们可以阴谋论第猜测陆奇 2017 年一系列雷厉风行的架构调整得罪了太多利益集团，也可以结合人工智能当下的处境，去推断百度内部对 All in AI 所产生的积极效应的失望。

我当然会选择后者。根据百度 4月底的财报数字，百度交出了一份三年来最靓眼的成绩单，从营收到利润双双超过预期，下图来自华尔街见闻，列举了营业利润的表现¹。

而在其营收结构上，网络营销收入的比重依然非常高，占据了公司总营收的 82% 之多，而其他收入的比重非常少。

这意味着，百度尽管在过去一年进入到转型快车道，但人工智能所带来的新产品、新理念还无法成为公司的核心收入。人工智能之于百度营收的价值更多还是卖出更多的广告，陆奇在 4 月底财报会议上介绍了强化学习与广告平台的结合：

首先说说一季度公司在基础架构方面的投入，机器学习对很多业务的发展都有强大的促进作用，强化学习最重要的特点是不需要读取标签数据，而是直接读取实际活动数据，包括浏览，点击和转化方面的数据，因此强化学习更高效。另外，强化学习技术可以利用更多的数据信号，因此经济收益和广告质量也可以得到进一步提高。第三，强化学习是一种在线学习，意味着不需要走离线训练到发布上线的程序，也就意味着学习的速度更快。业界都知道，阿尔法狗的底层技术就是强化学习，同样，在其他的App中也有应用的实例。我们正在应用强化学习来提高广告效果，相信经过一段时间，会有更好的表现。

第二个问题，通过优化，按点击付费广告性价比将更高，所有的行业都适用。当然，我们的技术将优先应用于市场规模大的行业，但最终将应用于所有行业，在搜索广告和信息流广告业务中都会有应用。

而在自动驾驶的业务上，陆奇这样说道：

我们的商业模式是提供免费开放的平台，但是我们的合作伙伴需要使用我们的一些服务，比如地图，我所说的地图是供传感器使用的高精度地图，而非平时普通用户使用的手机地图，这是我们的商业模式，而且成长非常不错。

至于智能家居，也就是 DuerOS 的商业模式，陆奇认为：

百度开放平台的创收模式是多层次的，第一，各类设备为百度提供了入口，比如我们可以通过这些设备提供信息，服务和内容，加入广告也是自然而然的事情，事实上我们也已经与设备商开始这种合作；第二，我们可以通过授权和收取佣金的方式获得营收，但这些都是远期的目标，短期来看还是专注于产品的开发。

上述这些财报数字、陆奇的发言，都展现出一个事实：人工智能固然对百度有利，但这注定是一个较长时间的转型周期。

但遗憾的是，百度内部已经等不及了。

三

第三，陆奇的「文化革命」或许也将宣告结束。《财经》杂志的一篇报道称，陆奇在内部工程师群体内颇受欢迎。2017 年 7 月，陆奇内部对工程师的演讲被刻意流出，主旨就是如何成为一名优秀的 AI 工程师。

「陆奇离开后，如何进一步收拢人心，让人心不散，也是百度面临的当务之急」，《财经》杂志写道。

我也曾在 2017 年 8 月，详细讨论了陆奇会给百度带来哪些变化，我将定义为「文化革命」：

真正让外界觉得百度能否转型成功的重要因素，则是陆奇究竟能给这家公司带来怎样脱胎换骨的表现，从技术投入到商业模式搭建以及内部文化的重构，特别是文化的重构。

搜索引擎长期以来都是一门躺着就能赚钱的生意，Google 如此，百度也是如此，在 PC 互联网时代，中美两大国网民的绝大多数上网入口都被这两家公司垄断，这种商业模式形成的内部文化，在人工智能时代都面临诸多挑战。

首先是产品落地的挑战，类似百度、Google 这样的公司都是 2B 赚钱的公司，换句话说，他们对于 C 端用户的认知都非常局限的，而像亚马逊、阿里这样的电商企业，时刻都将「用户（顾客）第一」的口号挂在嘴边，这样的差别也就决定了两类公司在人工智能落地场景上的思考，到底是以用户切身需求为切入点还是以技术炫酷为目的，目前百度、Google 离真正理解人工智能落地场景还有不小的距离。

其次，则是合作共赢的理念。人工智能从来不是一门单独技术，这是一个正在成长中的全新基础设施，长长的产业链上布满了各类瞄准利基市场的大小公司，而不管你百度也好、Google 也罢，过往的商业成功，都建立在自己研发的基础之上，但这一切在人工智能时代早已不适用，合作共赢才是时代的主旋律。当 Google 去年开始试图通过云计算笼络行业合作伙伴的时候，彼时的百度，还在埋头钻研核心算法，直到今年开始，依托 DuerOS 以及 Apollo 平台，百度开始了一轮疯狂「交友」计划，效果如何，还待后续的考验。

但这一切判断，随着智能驾驶事业群权重下调和 DuerOS 的不确定性的未来，都让这场「文化革命」戛然而止。我曾经将 2017 年列为百度最关键的一年，「把握不住这一年，或许就真的剩下 AT 了」，但现在来看，2018 年的百度，将遇到更多的压力和挑战。

本周的「人工智能商业内参 」，你会看到：

• Google Duplex 争议背后的产品理念和 AI 伦理；
• 微软发力边缘计算；
• DeepMind 新论文；
• Google 发布第三代 TPU；

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Google Duplex 的两个议题

本周，微软、Google 前后脚召开了年度开发者大会，两家公司向各自平台的开发者以及全球的用户、粉丝们传递了公司最近的技术进展，我在 Google I/O 大会后发了一条推文，或许能代表很多人的心声：

Google I/O 大会上放出的各种黑科技都是以「哇」开始，若干个月后，都是以「唉」结束，一年又一年。

这当然不是 Google 的「专利」，事实上，包括微软、苹果都有过类似的做法。究其原因，一来是很多技术的炫酷功能远大于实用价值；二来则是媒体并不太负责的传播，导致公众期待值很高，但最后去发现和演示 Demo 相距甚远，只能发出一声叹息。

这次 I/O 大会上，Google Duplex 绝对是主角，这个内置在 Google Assistant 里的功能演示视频在过去一周成为全球关注的焦点，如果你还没有看过，我强烈建议你先看看下面的这则视频：

围绕这个视频的讨论还在发酵中，但我觉得有几个讨论框架值得去关注。其一，从产品层面，Google 在此次大会上展现出清晰的产品价值观，科技博客主 Ben Thompson 的分析很到位：

In Google’s view, computers help you get things done — and save you time — by doing things for you. Duplex was the most impressive example — a computer talking on the phone for you — but the general concept applied to many of Google’s other demonstrations, particularly those predicated on AI: Google Photos will not only sort and tag your photos, but now propose specific edits; Google News will find your news for you, and Maps will find you new restaurants and shops in your neighborhood. And, appropriately enough, the keynote closed with a presentation from Waymo, which will drive you.

在 Thompson 看来，Google 与微软是两个几乎完全不同的公司，谈到微软时，Thompson 写道：

This is technology’s second philosophy, and it is orthogonal to the other: the expectation is not that the computer does your work for you, but rather that the computer enables you to do your work better and more efficiently. And, with this philosophy, comes a different take on responsibility. Pichai, in the opening of Google’s keynote, acknowledged that “we feel a deep sense of responsibility to get this right”, but inherent in that statement is the centrality of Google generally and the direct culpability of its managers. Nadella, on the other hand, insists that responsibility lies with the tech industry collectively, and all of us who seek to leverage it individually.

关于哪家公司更有「良心」并非本文讨论范围，这里这涉及到对于 Google 商业模式的认知，作为一家互联网公司，Google 的商业模式都是建立在数据之上，上文中提到的 Google 的各项产品更新，从相册到新闻再到地图以及 Google Duplex，每个产品的「免费升级」，都需要用户用数据来换取。《连线》杂志在大会当天一片欢呼声中也出这个质疑：

All this free personalization comes at a price: these services count on users handing over even more data about themselves and their lives, and on Google mining that data, giving the search giant more influence and control over our daily choices.

其二，从伦理层面，Google Duplex 的隐忧更大。 在该产品发布后，硅谷资深记者 Steven Levy 在 Twitter 上写道：

Is it ethical to have a human-sounding robot interact with someone without informing the other party that he or she is in conversation with an it? Real question.

而在上周新一集的《西部世界》里，有个细节令我印象深刻：一个新出场的妹子在园区被男子搭讪，两人在上床前，女子要用游戏枪来「检验」这个男子到底是不是机器人。

两个场景放在一起来看，一实一虚，却构成了一个宏大的命题：我们还能相信电话那头的声音吗？

Cnet 这个视频的观点颇具代表性。

类似的讨论也让 Google 官方做出了回应，多家媒体都获得了 Google 的同一份声明：

“We understand and value the discussion around Google Duplex — as we’ve said from the beginning, transparency in the technology is important……We are designing this feature with disclosure built-in, and we’ll make sure the system is appropriately identified. What we showed at I/O was an early technology demo, and we look forward to incorporating feedback as we develop this into a product.”

注意这段回应的最后加粗部分，这也部分印证了我之前的吐槽，或许这又是一个以「唉」结尾的产品。

微软的 Build 大会的潜台词

尽管被 Google 开发者大会抢了一定风头，但微软 Build 大会依然有诸多潜台词。

首先必须认识到一点，微软已不再是一家 Windows 公司。这也是不久前微软架构调整所释放出的信号，而在此次 Build 大会上，微软继续向外界释放一个强烈的信号：微软更是一家人工智能公司。

当然，所谓「人工智能公司」更多是个噱头，微软的野心是希望通过构建一个「云—端」的协同产品通道，将人工智能的各项能力输出到各个产品中，比如今年的主旨就是边缘计算。

为此，微软在边缘计算领域持续发力。比如开源了 Azure IoT Edge Runtime，这是一个连接云和物联网设备的开发框架。开发者通过这个框架可以直接在设备端开发拥有机器学习能力的应用，比如第一批合作伙伴里的大疆，就利用这个框架实现无人机本地的图像识别功能。

同时，微软还将高通拉入自己的阵营，合作的主旨也是视觉领域的边缘计算，快速构建移动终端设备上的图像处理能力。

接着，微软也将几乎放弃的 Kinect 项目重新启动，但只面向开发者，希望开发者利用这个工具包中的深度摄像头和边缘计算能力，开发出更多有趣而实用的应用。

微软此举也展现出边缘计算的潜在价值。广义上说，边缘计算不仅是物联网设备增多后的必然趋势同时也是智能手机最近两年进化的表现之一，基于本地的图像处理能力，智能手机在拍照体验和相册体验都在大幅提升，而随着自动驾驶汽车的到来，基于本地的计算需求，也将有大幅增长。

从这一点来看，微软这次可谓起了大早，会不会赶个晚集呢？

其他

本周除了 Google DuPlex 争议和微软大会之外，人工智能领域还有众多值得关注的话题。

Google 第三代 TPU 问世。自 2016 年开始，Google 每年升级一代用于云端机器学习的芯片 TPU（Tensor Processing Units），Google 表示，此次发布的第三代产品相较于上一代又有巨大提升，但在具体细节方面并没有透露太多，Extremetech 根据前两代 TPU 的性能和表现做了一番预测，感兴趣的朋友可以研究一下。

DeepMind 又在《自然》杂志上发了篇重磅论文，这篇论文标题为 Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents，在这项研究中，研究团队通过深度学习方法，来训练计算机模拟大鼠在虚拟环境下追踪自己的位置。

你可以在这里阅读该论文。简言之，这篇论文提供了一种用人工智能解决大脑判断方向时的决策难题，或许这并不是揭开大脑运作的重大发现，但已经为大脑研究提供了新的方向。

卡内基梅隆大学计划从今天秋天开始为本科生提供 AI 学位。根据该学校的官方报道，这个阶段的课程主要围绕 AI 伦理和 AI 在社会福祉方面的应用，更多细节可以参见该校网站。

英特尔野心勃勃的投资计划。英特尔在新技术领域的投资一向非常开放和大胆，仅在 2018 年，就已经完成 1.15 亿美元的各种投资。最新的消息称，英特尔将 7200 万美元投入到 12 家创业公司中，包括人工智能、物联网、云等领域，也包括三家中国公司。

白宫 AI 峰会鼓励科技公司发展人工智能。会议上，白宫高级技术顾问Michael Kratsios 向与会者表示，政府对于人工智能发展持鼓励态度，同时呼吁工业界、学术界和政府机构共同努力，并宣布成立人工智能特别委员会（Select Committee on Artificial Intelligence）其成员包括将美国政府各个部门官员，如美国国家科学基金会和国防高级研究计划局等。

MIT 科技评论在一篇文章中指出，此次会议以及新的机构，彰显出白宫对于人工智能的认识开始升级，但相较于其他国家，政府层面的支持依然欠缺。

TL;DR.今天的「人工智能商业内参」，我将挑选本周人工智能领域最值得关注的事件并予以深度剖析，包括：

• F8 大会后，人工智能会成为 FB 的救命稻草吗？
• 语音领域再起波澜，Google、亚马逊和阿里巴巴的小算盘；
• 寒武纪的云端机器学习芯片意味着什么？
• 新一季财报后，阿里云营收与市场份额；

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本周，Facebook 举行了年度开发者大会（F8），为期两天的会议上，正处在舆论漩涡中心的 FB 继续用「技术会让世界变得更好」的话术向开发者、媒体、华尔街分析师以及国会示好，比如桑德伯格在一个闭门演讲中就这样说道：

……
去年在这里，我说，面对科技行业的挑战，我始终会做一个乐观主义者。现在，我们只能说，科技行业面临了更多的挑战，但我却更加乐观，因为是技术让我们的世界更加安全，更加紧密地连接，是技术让美好的事情发生。

正因为技术的存在，我们能够在自然灾害发生的时候，给亲朋好友报上平安，找到彼此，帮助彼此。Facebook 要做的不仅仅是提升社交的体验，更要肩负社会责任。我们承诺，将进我们所能，我从未如此坚定，我知道马克（扎克伯格）也是一样。

不过大会第一天的产品和演讲，并没有令人看到 FB 正在用技术让「世界更加安全」：基于 FB 平台的约会功能聊胜于无；虚拟现实头盔产品 Oculus Go 在 VR 不再流行的背景下也不具备成为大众产品的可能性。

舞台上，Facebook CTO Mike Schroepfer 告诉台下的观众，人工智能将成为保证 Facebook 社区安全运行的重要工具。类似的话，也是扎克伯格上月出席国会听证会时的观点，不过扎克伯格还在上周 FB 财报分析师会议上吐槽当下人工智能的无能：

One of the pieces of criticism we get that I think is fair is we’re much better able to enforce our nudity policies, for example, than we are hate speech,The reason for that is it’s much easier to make an AI system that can detect a nipple than it is to determine what is linguistically hate speech, so this is something I think we will make progress on and we’ll get better at over time. These are not unsolvable problems.

我给这段发言的后半句做了标注，与此同时，Mike Schroepfer 在 F8 大会期间告诉《连线》记者：

If I told you that there was a human reading every single one of your posts before it went up it would change what you would post……

也正是这样的假设，构成了今后 FB 应对舆论质疑的重要观点，这是硅谷对于技术、效率的迷恋，FB 也将自己的未来与人工智能的未来，尤其是自然语言理解的未来捆绑在一起，就像扎克伯格所指，人工智能在图像识别的进步远远超过自然语言理解的发展速度。

会议期间，FB 也展示了自然语言理解上的几个进步，比如该公司的算法可以根据用户发言内容判断用户是否有自残倾向，并发出预警；再比如，今年第一季度，Facebook 的算法自动检测数以十万计涉及到恐怖主义的文字，并自动删除。

然而，摆在 FB 算法面前的，不仅还包括如何检测仇恨言论，还有针对不同语言的理解。根据最新一季的财报，Facebook 月活跃用户已达到 22 亿，如下图所示，但作为主要英语地区的北美用户数量是最少的，特别是亚洲地区，语言更是多种多样，如何理解不同语言就成为一个巨大挑战。

根据联合国针对缅甸国内种族冲突的调查，Facebook 在传播仇恨言论以及虚假新闻中扮演了重要角色，今年 3月，路透社援引联合国独立调查小组主席 Marzuki Darusman 的话：

It has … substantively contributed to the level of acrimony and dissension and conflict, if you will, within the public. Hate speech is certainly of course a part of that. As far as the Myanmar situation is concerned, social media is Facebook, and Facebook is social media……

Facebook 针对多语言理解推出的解决方案是 MUSE，也就是「Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings」，希望利用监督学习和非监督学习的算法，实现不同语言理解中的迁移。换句话说，通过 MUSE，开发者们在面向不同语言环境时，可以直接调用过往在英语环境调试的算法和训练的模型。不过，这个项目到底能有多大的通用价值，到底能让机器在多大程度上适应不同语言，至少在缅甸这件事上，FB 并没有展示出机器学习的能力。

公平地说，今年的 F8 大会并不是像有些媒体所言的「无聊」大会，在减少诸多所谓「黑科技」产品之后，Facebook 展现了在未来愿景里，人工智能尤其是自然语言理解将成为重中之重。如果从纯粹的机器学习角度去看，FB 坐拥 22 亿月活用户、遍布全球各大洲，这可能是机器学习最好的训练场之一，倘若机器能在这个训练过程中攻克假新闻、仇恨言论以及多语言理解的难题，过往 FB 的一切「罪恶」，或许就成了进步的「代价」。

但问题是，这个代价是不是有点太大？

语音领域再起波澜，Google、亚马逊和阿里的小算盘

本周，围绕语音领域有几个大事件。

Google 针对语音领域设置了一项专门投资基金，面向所有早期的语音创业公司或开发者，当然，这些创业公司和开发者必须是 Google Home 智能音箱外部技能的重要贡献者。

第一批 Google 投资的公司里，GoMoment 公司提供面向酒店的语音交互工具，客人可以在客房里，通过智能音箱和酒店前台直接对话；Pulse Labs 则是帮助开发者测试语音服务的产品；BotSociety 则是一个帮助开发者涉及语音界面的工具。

Google 不仅将在资金方面予以投入，还将在技术、工具和人才培养上提供帮助。

这是一项十分类似亚马逊 Alexa 基金的项目，其目的都是通过资金和技术来打造围绕智能音箱或语音助手的外围生态，Alexa 基金目前孵化出 13 家企业，而 Google 此次宣布的几家公司，显示出 Google 在旅游、教育等领域的野心。

当 Google 紧追不舍的时候，亚马逊的 Alexa 又快了一步。本周，亚马逊宣布将向所有开发者们开放技能付费和收款功能，这意味着，Alexa 的开发者们可以将开发的技能直接售卖，并会得到整个收入的 70%。

事实上，上述两个功能早在 2017 年年底就已经开始小范围测试，但此次全面开放意义重大。这意味着，Alexa 平台正在成为类「App Store」的应用商店。如果说 iPhone 的成功得益于 App Store 海量的应用以及良好的生态环境，那么，亚马逊希望自己成为下一个「App Store」。

就目前来看，亚马逊 Alexa 的先发优势明显，根据 Voicebot.ai 的数据，Alexa 上的技能数量已经接近 25000 个：

同时，配备 Alexa 系统的 Echo 系列市场份额占据美国市场的一大半：

这些技能、设备的先发优势，再加上此次的技能付费、收款功能，也进一步完善了 Alexa 的生态体系，所谓的闭环效应已经初步显现出来。

另一个关于语音领域的大事件来自国内。多方的消息源称，阿里巴巴全资收购了北京先声互联科技有限公司，该公司从事语音增强和远场语音交互技术的研发，曾和阿里巴巴、百度、小米进行过合作。

此次收购并没有涉及到具体金额，但正如阿里巴巴的说法，收购主要是针对人才和技术。比如先声互联创始人、中科院声学所前研究员付强博士以及该团队的多位专家，都悉数加入阿里达摩院的机器智能技术实验室，从事语音交互前端技术和方案的研发。

有媒体指出，阿里此次收购也和 4 月份高调进军物联网相关。在物联网长长的产业链条上，阿里巴巴已经拥有云端的强大处理能力和品牌号召力，但在连接、终端交互层面并没有直接的优势，付强也透露了他们接下来的目标：

特别地，针对IoT化的智能家居的需求，我们正在研发基于小阵列语音增强技术的低功耗、低成本、高集成的端云一体语音交互技术和硬件方案。随着阿里在芯片上的战略布局，我们也会在语音专用芯片上有更多进展。

不过值得注意的是，阿里巴巴体系内还有一个针对家庭语音技术的部门，阿里巴巴人工智能实验室。对标 Echo 系列的天猫精灵正是出自这个部门，上月，该部门和戴姆勒、奥迪、沃尔沃三大车企达成合作，未来将把天猫精灵的底层系统 Ali Genie 植入到这些汽车的中控系统中，根据官方的说法：「……来监测汽油量、行驶里程数以及引擎与电池的状态，同时也能从家中透过语音指令控制车门、车窗与车内空调。」

这也让两个语音实验室的未来走向充满看点。同时，鉴于天猫精灵的重要性，阿里巴巴接下来会不会将智能家居的落地与天猫精灵打通等等，这些都会成为左右中国智能音箱以及语音交互市场的重要因素。

其他

本周在人工智能领域，还有众多值得关注的新闻。周三，寒武纪发布了一款面向云端机器学习的芯片，某种意义上也正式向英伟达、英特尔等公司宣战。深科技的记者写道：

本次发布的首款云端AI处理器—“MLU100”——这正是寒武纪科技在2017年底预告的其中一款云端高性能智能处理器，支持服务器端的推理和训练需求，尤其是侧重推理，另有一款MLU200偏重训练。在发布会现场，陈天石称MLU100的功耗仅为是英伟达同类产品的几分之一，将树立新的行业标杆。

加上此前基于终端的神经网络处理器，寒武纪正在打造一个从云到端的机器学习生态体系：

• 云：面向超算领域，为发布会站台的还有浪潮和联想；
• 端：面向手机，比如华为海思麒麟 970 处理器就采用了寒武纪的神经网络处理器；

目前来看，寒武纪在人工智能芯片领域的技术优势和产业生态已经初具规模，也是我最看好的中国人工智能创业公司之一。

周六，阿里巴巴新一季财报公布，其中阿里云的营收再创新高，季度收入达到 43.85 亿人民币，整个 2018 财年（2017 年 4 月至 2018 年 3 月底）营收为 133.9亿元。

现在，阿里巴巴的云服务也成了一个年度百亿收入的业务，但阿里云的收入还是低于 Google，如果放在这个季度对比，阿里云的收入换算成美元大概在 6 亿美元左右，我曾在上周的会员通讯里分析了 Google 云服务结构和收入预测：

Google 的云服务体系，包括云计算平台（也就是 Google Cloud）和 Google 办公套件（G Suite）。按照上一财季 Google CEO 皮查伊的说法，这两块业务已经变成了一个高达每季度 10 亿美元收入的业务。再结合本季财报分析师会议上的说法，Google 云计算的整个营收应该在 10-15 亿美元之间。

另外根据一份来自市场研究公司 synergy research 的数据显示，阿里云的市场份额，依然有不小的增长空间：

不过，这份数据在国内也被解读为阿里云、微软、Google 营收速度远超亚马逊，这当然不能算说谎，不过是呈现真相的一部分罢了。

最后，补充一个小新闻，Twitter 在本周宣布将部分数据平台业务迁移到 Google 云服务上。Twitter CTO 在官方博客里介绍道：

……we are excited to announce that we are working with Google Cloud to move cold data storage and our flexible compute Hadoop clusters to Google Cloud Platform. This will enable us to enhance the experience and productivity of our engineering teams working with our data platform.

此举，既是 Google 云服务获得越来越多青睐的重要证据，也凸显了混合云服务的市场需求，类似的案例，会在 2018 年越来越多。

今天迎来五一假期，不过鉴于本周有太多值得探讨的重要新闻，因此「人工智能商业内参」将继续更新。

本周，亚马逊、微软、Google 相继发布财报，无论是营收还是利润，都有不同程度的增长，人工智能和云，成为这三家财报里一个有趣的看点。

Facebook 本周也发布了新财报，由于数据滥用事件并未算入本次财报统计，使得 FB 这一季的营收和利润都有大幅增长，但不可忽视的一点，广告几乎占据了 FB 全部收入的 99%，如果说这是 FB 内部推动人工智能所带来的巨大效益，那么人工智能能否在内容过滤上扮演重要角色？

本周，在国内移动互联网一年一度的 GMIC 大会上，人工智能成为众多演讲和圆桌讨论的议题，其中，作为企业家的李开复和两位学者 Yann LeCun、Michael Jordan 的讨论几乎就是当下被撕裂的人工智能讨论的缩影。

云端三巨头财报背后的三大看点

亚马逊、微软、Google 作为当下云计算领域最具代表性的公司，其每一季度财报中，关于云计算的数字也是我关注的重点。

不过，长期以来，微软和 Google 都没有将公有云业务单独列入财报。比如微软，就把公有云业务 Azure 放在智能云的业务体系里，这个业务体系还包括面向企业的 Office 365 等产品。根据微软的财报数字，智能云业务收入为 79 亿美元，其中 Azure 云收入的增长速度为 93%。

而 Google 对云服务的数字披露更保守。虽然其 CEO Ruth Porat 透露云计算、硬件等非广告收入贡献越来越大，但并没有触及核心数字。

Google 的云服务体系，包括云计算平台（也就是 Google Cloud）和 Google 办公套件（G Suite）。按照上一财季 Google CEO 皮查伊的说法，这两块业务已经变成了一个高达每季度 10 亿美元收入的业务。再结合本季财报分析师会议上的说法，Google 云计算的整个营收应该在 10-15 亿美元之间。

但不管是微软还是 Google，还难以撼动亚马逊在云计算领域的霸主地位。根据本周亚马逊公布的财报数字：AWS云服务第一季度净销售额为 54.42亿美元，比上年同期的36.61亿美元增长49%；运营利润为14亿美元，高于上年同期的8.90亿美元。

AWS 在 2017 年也曾遭遇一系列挑战，其整体增速开始放缓，但这个财季的强势回归，也让外界继续认可了 AWS 在云计算的领先地位。

从上述财报数字可以进一步引申出几个观察云计算未来走向的要点。

其一，云服务市场的基本格局在短期内不会出现变动，亚马逊、微软构成了第一集团，谁是第三呢？在 Google 不公布云计算营收之前，这个位置或许还是很多媒体所传的阿里云。

另一个被媒体广泛报道的事件是，美国或许将依据 1974 年贸易法 301 条款，研究发起新的 301 调查，以反制中国在云计算与其他高科技服务领域的所谓「不公平限制」，换句话说，美国可能要「封杀」阿里云在美业务。

但该事件对阿里云或者云服务市场格局几乎不产生多大影响，原因就在于美国市场早已被 AWS 和 Azure 瓜分，阿里云的市场份额几乎可以忽略不计。

更值得关注的云计算战场应该是东南亚、南亚、中东等正在快速增长的区域，这些新兴区域的云计算份额或许能左右未来的格局。

其二，三大云计算公司营收、利润同时增长，也进一步凸显了云计算市场正在变得更大，正如上文所提到东南亚、南亚和中东市场，这是一个还在高速增长的市场，也因此，该市场里的大小参与者，都会在这一个大市场里分得一杯羹。

上月底，微软作出重大战略调整，微软智能云业务将 Azure 和人工智能结合在一起，尤其是强调人工智能在云端的落地实践，这不仅意味着微软战略重心的转移，也再次引领了人工智能与云计算结合后的行业趋势。

其三，云+端正在成为新的业务增长点。不管是阿里云高调进军物联网还是微软投巨资加码物联网，都是将边缘智能作为云服务的重要延伸，不管是家庭物联网还是智能驾驶抑或是智能工厂，边缘智能或者中端智能所带来的想象空间，会非常非常大。

这一切的收益，都会在未来一段时间内体现出来。

扎克伯格的苦水与分裂的讨论议题

在 FB 财报分析师会议上，扎克伯格说出了这样一番话：

One of the pieces of criticism we get that I think is fair is we’re much better able to enforce our nudity policies, for example, than we are hate speech,The reason for that is it’s much easier to make an AI system that can detect a nipple than it is to determine what is linguistically hate speech, so this is something I think we will make progress on and we’ll get better at over time. These are not unsolvable problems.

这里姑且不谈这句话的表述是否令人不适，只谈反映出的现实困境，或者说人工智能在产业界的困境：计算机视觉的发展速度远远快速自然语言理解。

当然，这里并非否认计算机视觉技术发展所带来的巨大进步，毕竟，让计算机理解静态、动态影像所引发的行业变革意义重大，从安防、智能手机到医疗影像，全球众多行业正经历一次全新的变革。

但还是要承认一点，当下人工智能「魔力」还有巨大局限性。但在概念炒作与媒体盲目的追捧之下，这种局限性往往会被有意无意地忽略掉，在本周的 GMIC 大会上，有一场圆桌讨论很有代表性，作为企业家的李开复和两位人工智能学者展开了所谓的「对话」，更像是一场自说自话的演讲，比如李开复的「宣言」：

从应用的角度来看，我会把人工智能的应用归纳成为四波浪潮，这四波浪潮它应用的方式不太一样。其实在座的每一位每天都在用人工智能。

所谓四波人工智能浪潮的具体说法，你可以在这里查看官方新闻稿。而李开复对于中国的「数据优势」表达技巧，要远远高过李彦宏：

这四波浪潮也给中国带来更多的机会，尤其在互联网上，我们已经占了世界的半壁江山。在视觉方面和传感器方面的应用，我们也发展的非常快。因为我们有海量的数据。在那些比较深入的科技，像无人驾驶方面还是美国领先的。但是中国有数据的优势和强大的政策推动，所以中美两国在未来会保持人工智能领域领先的状况。

但这番讲话所渲染的气氛被 Yann LeCun 「破坏」了，作为 FB 人工智能实验室的负责人以及深度学习领域的专家，LeCun 表达了学术界的基本看法：

……从学术性的到实际的应用，也有很多路要走。

Facebook 有一些应用的初步尝试，我们希望机器有真正的智能，并搭建起这样一个体系架构。我们希望人工智能可以很好地实时的做相关的事情，很多技术现在还没有到位。很多研究工作实际上已经进行了几十年，但有些目标还没有达成。因为机器要获取大量的知识，它才能够真正实现像人类那样的智能和智慧，并做出很多的预测和判断来做很多的事情。

事实上，这场所谓的「讨论」到这个阶段已经可以结束了，产业界和学术界的不同认知，媒体与公众的信息不对称，都将继续贯穿在人工智能接下来的每一个阶段，一个例子是，《西部世界》第二季已经回归，又有一波媒体将人工智能与《西部世界》结合在一起讨论了……

其他

本周，人工智能领域还有众多值得关注的话题。

在 Google 创始人之一的谢尔盖·布林写的 2018 公开信里，布林用了《双城记》的开头来表达自己对这个时代的定义：

We’re in an era of great inspiration and possibility, but with this opportunity comes the need for tremendous thoughtfulness and responsibility as technology is deeply and irrevocably interwoven into our societies.

这封公开信一方面展示了 Google 或者 Alphabet 这一年的发展状况，还进一步指出了人工智能的隐忧：

However, such powerful tools also bring with them new questions and responsibilities. How will they affect employment across different sectors? How can we understand what they are doing under the hood? What about measures of fairness? How might they manipulate people? Are they safe?

There is serious thought and research going into all of these issues. Most notably, safety spans a wide range of concerns from the fears of sci-fi style sentience to the more near-term questions such as validating the performance of self-driving cars. A few of our noteworthy initiatives on AI safety are as follows:

I expect machine learning technology to continue to evolve rapidly and for Alphabet to continue to be a leader — in both the technological and ethical evolution of the field.

不过，布林或者 Google 管理层的反思，并没有涉及 Google 是否应该参与军方人工智能项目，这个事件在 Google 内部一度引发巨大争议，我曾在 3 月份的一期会员计划里做过详细讨论。

本周另一个重大新闻是英特尔招募了负责特斯拉自动驾驶的副总裁 Jim Keller，他是前 AMD 的架构师，参与设计了 Zen 架构，随后加盟特斯拉，负责该公司的芯片研发，用于特斯拉的自动驾驶系统。

根据 Slashgear 的预测，Keller 在英特尔的工作将围绕云端和终端芯片的研发，也正如上文所言，英特尔同样将云计算与边缘计算的结合作为未来重要发展方向：

Intel has been betting considerably on so-called edge computing as vital for future AI applications in autonomous driving and more. That will involve positioning greater processing power at more local points, rather than relying solely on a centralized cloud, and giving individual nodes in the process – such as the vehicles themselves – greater capacity to filter only the data most essential to be passed up the chain.

最后来看两个人工智能的研究项目，IBM 利用 Watson 在气候变化与清洁能源方面做一些尝试，不过这篇文章更像是 IBM 的新闻稿。

Mashable 报道了微软和 Kyoto 大学所合作的一个人工智能项目，该项目里的机器可以「写诗」，这篇报道的价值在于没有停留在项目本身，而是发出了新的质疑：

Mashable spoke to AI-expert Professor Barry O’Sullivan of University College Cork about the significance of such experiments with machine-lyricism.

……

O'Sullivan said that AI systems writing poetry has long been examined, but the focus of the discussion should be on how we measure creativity. “What is art?” he asked, “How do we recognise something that is of artistic value? Who defines what the ground truth that determines whether one poem is more poetic than another?”

以上就是本期人工智能商业内参的全部内容，也再次祝大家假期愉快。

TL;DR。 本周的「人工智能商业内参」，你会看到：

• 华为 P20 如何成为 AI 与智能手机结合的样本产品？
• FB 的人工智能自救措施为何没人买账？
• 人工智能在银行业的现实与梦想；
• TED 2018 上的人工智能；

号外：以拍照来看，华为 P20 是 AI 与智能手机结合的样本

根据 Canalys 的中国智能手机市场报告，2017 年中国智能手机销售额出现历史上首次下滑，同比 2016 年下滑了 4%。

而自 2017 年下半年以来，人工智能与智能手机的结合，成为整个手机行业的一剂强心针。2017 年 9 月初，华为率先发布一款集成神经网络处理能力的麒麟 970 处理器；9 月中旬，苹果推出的新一代 iPhone 里，也加入了神经网络引擎；10 月，搭载麒麟 970 的 Mate 10 全球发布，由此也开启了人工智能驱动智能手机变革的全新故事章节。

不过值得注意的是，撇开市场宣传的各种话术，人工智能带给智能手机的变化还非常局限。一方面，受限于手机硬件的性能和功耗，不可能完成大规模的机器学习处理。另一方面，则是如何将机器学习和手机应用场景结合起来。

目前来看，手机拍照依然是各家的重点领域。

本周，华为在国内正式发布了 P20 系列手机，在这场名为「眼界大开」、长达两个小时的发布会上，智能手机部分的介绍至少有一个半小时，而介绍 P20 的拍照，又占据了其中的一个小时。

事实上，在上月海外发布之后，社交媒体上对于 P20 拍照性能有了诸多讨论，很多人会关注 P20 的三个摄像头，并以「底大一级压死人」的行话来凸显 P20 此次相机的硬件提升，但有一点却被忽略了，那就是去年那颗麒麟 970 处理器给拍照带来的算法优势。

我曾在麒麟 970 发布现场体验到这款处理器的拍照算法，他们给出的测试环境也是一个密闭的房间，模拟城市夜景环境，用一台搭载麒麟 970 的工程机（看不出型号）和一台 iPhone 8P（那时 iPhone X 还未发货）来对比夜拍效果，其结果如下图显示，麒麟 970 完胜。

由于当时外界还在期待 Mate 10 系列手机，现场很多人，也包括我，误以为这是 Mate 系列的特性。不过随后的 Mate 10 系列尽管拍照有了较大提升，但在硬件层面——无论是镜头还是感光器件——都没有真正意义的更新。直到 P20 发布，华为将硬件（三镜头加手机行业目前最大的感光元件）与软件（麒麟 970 里的图像处理能力）结合起来，最终成就了这款或许是目前为止可应对各个场景的拍照手机，

有评论指出华为 P20 的最大成绩其实是做成了手机拍照的标杆，我更愿意将其作为智能手机与人工智能结合的样本——只有实现软硬件的结合，才能真正释放人工智能在移动设备上的各项能力。类似地，在本周另一场围绕人工智能与智能手机结合的沟通会上，高通和 Vivo 也表达了类似的看法，在目前高通的产品线中，「AI Engine」被加入到多个处理器里，比如骁龙 660，爱范儿的报道：

虽然架构没有变化，但基于芯片中的 CPU、GPU 以及一系列 SDK ，高通选择将 AI 应用中的任务分配给芯片中的不同部分，以有效帮助开发者对自己的 AI 程序进行优化。
……
有了高通这套方案，哪怕去年的骁龙 835 和 660 这一批芯片均没有真正意义上的人工智能协处理器，但现在第三方开发者和手机厂商都可以在这些芯片上运行 AI 应用了。

高通这种做法，对于 Android 开放生态来说更加取巧，也可以更灵活地处理多家手机品牌的弹性需求。

高通的 AIE 的软件（算法）之外，Android 厂商则全力研发硬件，或在感光元件或在镜头上作出更多创新，这也会成为 2018 年 Android 市场的特有图景。

那么问题来了，下半年新 iPhone 会带来怎样的软硬件结合后的拍照体验呢？

业界：FB 与今日头条的自救、Open AI 新纲领

本周 Facebook 和今日头条都迎来一个「艰难时刻」，当大洋彼岸的扎克伯格坐到美国参议院听证会时，张一鸣的那一夜一定难熬，就像他在「道歉信」里所言的「一夜难眠」。

作为都是依托算法的内容平台，FB 和今日头条所做的自救措施则有些许不同。扎克伯格在听证会上表示会持续推进人工智能应对仇恨言论的研发工作：

Zuckerberg said that the company is increasingly developing AI tools to flag hate speech proactively, rather than relying on reactions from users and employees to flag offensive content. But according to the CEO, because flagging hate speech is so complex, he estimates it could take five to 10 years to create adequate A.I. “Today we’re just not there on that,” he said.

但对于当下，扎克伯格承认，还需要大量人类员工来解决这类问题：

For now, Zuckerberg said, it’s still on users to flag offensive content. “We have people look at it, we have policies to try and make it as not subjective as possible, but until we get it more automated there is a higher error rate than I’m happy with,” he said.

为此，FB 将在今年年底将内容审核人员扩充到 20000 人。这同样也是今日头条本周所承诺的改进计划，张一鸣表示，「强化总编辑责任制，全面纠正算法和机器审核的缺陷，不断强化人工运营和审核，将现有6000人的运营审核队伍，扩大到10000人。」

不过，针对 FB 的人工智能优化计划，并没有多少人买账，Quartz 的报道指出，扎克伯格的承诺并不靠谱：

“Mark Zuckerberg is being realistic when he says ‘we will have A.I. tools that can get into some of the nuances’ in 5-10 years, but there are a lot of nuances and not all of them will be able to be automated away,” Babakar says.

Other researchers disagree on Zuckerberg’s timeline, with the disclaimer that technological predictions are always difficult to make.

而在 MIT 科技评论看来，这项计划面临三项难题，其中谈到，这本身就是一个军备竞赛：

Even if progress is made in natural-language understanding, the purveyors of hate and misinformation could well adopt some of the same tools in order to evade detection.

同样在本周，OpenAI 发布新的研究纲领，这份并不算太长的宣言，包括人工智能研究的出发点、长远研究的安全措施以及开发合作的基调，其核心是再一次强调，人工智能是一项全人类的福祉：

OpenAI’s mission is to ensure that artificial general intelligence (AGI) — by which we mean highly autonomous systems that outperform humans at most economically valuable work — benefits all of humanity. We will attempt to directly build safe and beneficial AGI, but will also consider our mission fulfilled if our work aids others to achieve this outcome.

尾巴：Google 利用深度学习分离声音、阿里继续「买赛道」、AI 与银行

Google 两位工程师本周发布了基于视觉、声音识别模型的论文，通过利用深度学习结合人脸动作识别，可以将两个同时说话的声音提取出来。这项研究的落地场景非常多，比如应对多人同时发言时的语音识别和自动翻译。

商汤科技本周完成一笔 6 亿美元的融资。此次融资中，阿里巴巴集团领投，新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投。目前商汤科技在人脸识别、图像识别、医疗影像以及深度学习算法上拥有不小的影响力。外界普遍认为，投资商汤科技，将是阿里巴巴又一次「买赛道」的战略部署，要知道，阿里巴巴系的蚂蚁金服也投资了商汤科技的竞争对手旷视科技。

人工智能与银行。《金融时报》报道了人工智能在银行的应用前景，这句话可以说是点睛之笔：「The industry is taking a cautious approach in spite of excitement about new technology。」

TED 2018，人工智能成了与会者的消极论据。本周的 TED 2018 上，面向人类未来的几个重大议题都少不了人工智能的身影，《人类简史》作者 Yuval Noah Harari 描述了人工智能带给政府和大企业的无穷能力：

The greatest danger that now faces liberal democracy is that the revolution in information technology will make dictatorships more efficient than democracies,” Harari says. With the rise of AI, centralized data processing could give dictatorships a critical advantage over relatively decentralized democracies. So what can we do to prevent this possibility?

而今年人工智能畅销书《Life 3.0》的作者 Max Tegmark 也进一步强调了人类需要认真面对人工智能：

As he sees it, humanity has two options as we move closer to a world where artificially intelligent machines can do everything better and cheaper than we can. Option #1: We could be complacent and not worry about the consequences as we build our technology. Or, Option #2: We could be ambitious and envision a truly inspiring future, then figure out how to steer towards it.

颇为遗憾的是，没有一位演讲者拥有人工智能从业背景，他们的很多观点并不新鲜，而论据的选择，也有点「心机」，其最终传递出来的结论，或许并不足以证明人工智能的对与错。

tl;dr，本周的「人工智能商业内参」，你会看到：43 岁的微软如何定义自己的未来、李彦宏的争议言论反映了互联网行业怎样的分裂现实、法国政府人工智能规划、阿里进军物联网后，华为的欢迎词是什么以及 Waymo 定义的自动驾驶未来……

微软重组的野心

本周，43 岁的微软迎来近年来一次重要的架构调整，根据其 CEO Satya Nadella 的内部邮件，微软重新调整了三个主要部门，包括：

1. 体验和设备部门，负责 Windows、Office、硬件等；
2. 云和 AI 部门，负责 Azure 云服务、企业服务，并将 Windows 一些涉及到企业服务的产品以及微软应用商店整合进来，还包括 AI 和虚拟现实等新技术应用落地项目；
3. AI 与研究部门，更侧重人工智能的基础研究；

这个重组计划意义重大。一方面，重组后，过去 40 多年来微软核心项目—— Windows 和 Office ——正在被「边缘化」，作为调整的一部分，Windows业务主管、微软元老特里·迈尔森(Terry Myerson)也会离职。

不过，正如 The Verge 一篇评论所言，Windows 并非「死亡」（dead），而是不再重要，这个变化的背后，是行业变化的大趋势，比如软件订阅的兴起，比如云端服务的火热：

Windows is being adapted for new devices and scenarios, but it’s not the core of Microsoft’s business anymore and hasn’t been for years. Nadella says “the future of Windows is bright,” but in the same sentence he says Microsoft will “more deeply” connect Windows to its Microsoft 365 offering. Microsoft 365 lets companies purchase Office and Windows together in a single subscription.

此次重组的另一意义，则是微软将人工智能的基础研究和应用落地分成了两大部门，并将云计算与人工智能落地牢牢绑定在一起，这成为微软未来的重要战略方向。

与之遥相呼应的，则是今年 2 月份微软最新一季财报里的数字，包括 Azure、Windows Server 和SQL Server 在内的智能云业务部门营收增长 15% 至 78亿美元，其中，Azure 智能云业务当季收入 70.8亿 美元，增幅高达 98%。

包括 Windows、设备、游戏和搜索广告在内的个人电脑部门营收为 121.7 亿美元，增长幅度仅为 2%。

市场的变化也体现在微软的「座次表」里，2017 年的 Build 大会上，微软 CEO Satya Nadella 演讲之后，当时负责 Azure 和企业服务的微软执行副总裁 Scott Guthrie 上台演讲了一个多小时，随后上台的是负责微软人工智能的沈向洋。

所有这些，也让我们更期待即将到来的 2018 Build 大会。

言论争议：数据隐私以及中国特色的人工智能

百度本周发布的智能音箱差点被李彦宏的言论抢了头条，在参加中国发展高峰论坛时，李彦宏说了这么一番话：

我想中国人可以更加开放，对隐私问题没有那么敏感，如果他们愿意用隐私交换便捷性，很多情况下他们是愿意的，那我们就可以用数据做一些事情。但我们要遵循一定的原则，如果数据会使用者受益，他也愿意，我们就会去做，这是我们的基本原则，这就是什么该做的，什么不该做。

这番言论被众多媒体以「隐私交换便捷」为关键词进行了大量报道，引发众多讨论，且不说这些讨论有多少是被友商的公关带节奏，至少有三点值得去深思。

其一，国人对于自己在互联网的数据隐私认知已经有了较大提升。正因为这样的认知提升，才会促使讨论者发出诸如「我的数据资料被谁使用」、「我的数据被用到哪里」的疑问。

其二，在李彦宏这番话的后半部分，他提到了百度在使用用户数据时，会遵循「一定的原则」，这是一个颇为有趣的表态，意味着当下各个互联网公司对于用户数据的使用标准是完全主观的，而这一切在「不作恶就无法生存」的中文互联网语境下，更显得可怕。

其三，如果把视野放在全球市场，当 FB 被数据滥用遭受美英以及欧盟的调查时，当 Google 等公司重新修正用户数据保护规则时，百度这样的中文互联网巨头的表态，令人无法想象其未来还会有怎样的全球化思考。

还有一个月的时间，有史以来最严格的数据保护法律将首先出现在欧盟地区。这个名叫《常规数据保护条例》（General Data Protection Regulation，以下简称 GDPR）的法律，将成为全球其他地区制定相关法律的重要参考。深科技这样介绍 GDPR：

理论上来说，GDPR 的适用区仅限欧洲，然而互联网本身的全球性使得 GDPR 变成了一项覆盖全球的法案。

GDPR 第 3 条强调，无论数据处理的活动是否发生在欧盟境内，都统一遵循 GDPR。对于设立在欧盟外的机构来说，则适用属人因素。只要其在提供产品或者服务的过程中处理了欧盟境内个体的个人数据，那么该企业将同样受制于 GDPR。这也正是上文提到的那些美国公司转变的理由。

然而这其实很难理解，进一步翻译 GDPR 第 3 条的话就是“任何网站甚至 APP 只要能够被欧盟境内的个人消费者访问、使用的语言是英语或者欧盟成员国语言、服务或者产品价格为欧元标准”，则都可以被理解为服务于欧盟境内用户，因此受到 GDPR 管辖。当然，如果互联网企业选择放弃 5 亿发达人口市场的欧盟国家，那么他们将不用理会 GDPR。

当然，考虑到中国市场巨大的潜力，绝大多数的中国互联网公司，尤其是人工智能公司可以「战略性」放弃欧盟市场，我在上周会员计划的「人工智能商业内参」里有过详细讨论，在此不再赘述。

以百度目前的两大核心业务为例，自动驾驶平台 Apollo 和人机交互平台 DuerOS 都有着巨大的数据使用隐患。相对而言，由于自动驾驶是和汽车厂商进行合作，其数据使用、保护会有一定保障，而 DuerOS 瞄准的是家庭物联网，或者说是智能家居市场，其数据隐私的问题也更大。

这是因为，DuerOS 是一个基于语音的交互系统，已经被广泛地应用在多个品牌的家电之中，用户当然可以用语音直接唤醒这些设备，但这意味着，你的声音会在云端被存储、被分析，这些远程存储的音频文件，到底所有权归属于谁？

更重要的一点，则是物联网潜在的网络攻击风险，由于家庭物联网数据更具私密性，其被黑客攻击后的收益也更大。比如在百度此次发布的智能视频音箱里，「一键呼通」的功能可以在「强制」打开家庭里的智能音箱摄像头，想象一下，这个功能被黑掉会有怎样的严重后果？

与百度智能视频音箱高调发布所不同，Facebook 已经推迟了其智能视频音频的发布日期，这可能是中美在互联网领域的最大不同吧。

其他

本周，人工智能领域还有其他值得关注的事件。

法国政府公布全新的人工智能战略规划。预计到 2022 年，政府会投入 15 亿欧元用于该行业，同时要发挥法国高等教育的优势，吸引全球人才到法国接受相关教育。

与此同时，根据 TechCrunch 的报道，目前全球范围的互联网巨头都在法国有了分公司：

many private companies have opened or plan to open AI research centers in France. Facebook and Google already work with hundreds of researchers in Paris. Today, Samsung, Fujitsu, DeepMind, IBM and Microsoft all announced plans to open offices in France to focus on AI research.

阿里巴巴进军物联网，或提前遭遇华为阻击战。本周的云栖大会深圳峰会上，阿里巴巴宣布进军物联网领域，物联网成为电商、金融、物流和云计算后的「新赛道」。

阿里云掌舵者胡晓明这样介绍物联网的重要性：

互联网的上半场是将人类活动数字化，比如电商、社交、文化娱乐等，催生了今天蓬勃发展的互联网市场，背后是全球40亿网民。互联网的下半场是将整个物理世界数字化，道路、汽车、森林、河流、厂房……抽象到数字世界，连到互联网上，实现物物交流，人物交互，这会是一场全新的生产力革命

具体的战术层面，包括：

• 支持 2/3/4G、LoRa、NB-IoT、eMTC等 95% 的通信协议；
• 提供人工智能的多项核心技术，包括视频识别、自然语言理解、声纹识别、人脸识别等；
• 打通云、边、端，整合包括物联网操作系统 AliOS Things、IoT 边缘计算产品、通用物联网平台，实现物的实时决策和自主协作；

胡晓明还提了一个「小目标」，阿里云计划在未来 5 年内连接 100 亿台设备。

事实上，物联网提了这么多年，早已成为一个拥挤的战场，腾讯、百度、华为已经在不同细分领域耕耘多年。今年 AWE 上，华为发布了家居物联网 HiLink，官方数字透露，截止至 2018 年华为 HiLink 的注册数量达到了 1500 万台，设备激活数达到了 70%。

而在阿里云发布物联网计划之后，华为的 PR 发布了一个意味深长的图片：

Waymo 结盟捷豹，自动驾驶的竞争进一步升级。本周，Google 旗下的自动驾驶公司 Waymo 宣布和捷豹正式合作，双方将在未来几年打造 2 万辆基于捷豹 I-PACE 纯电动汽车平台的自动驾驶汽车。

这次合作有几个要点和细节：

1. 到 2020 年，20000 辆I-PACE自动驾驶汽车将加入到 Waymo 自动驾驶车队正式运营；
2. Waymo 的自动驾驶的落地方式将是共享出行；
3. Waymo 运营的自动驾驶汽车出行服务频次有机会达到 100万次/天；
4. Waymo 宣称未来的自动驾驶汽车将支持用户在上下班途中远程办公、与朋友一起用餐甚至午睡。这也就意味着，Waymo 所指为 SAE Level 4级别的自动驾驶汽车^1。

与此同时，Waymo 曾经最大的竞争对手 Uber，则自本周宣布暂停向加州汽车管理部门申请自动驾驶测试许可，同时也暂停了多个地区的公共道路测试。

另据多家媒体的报道称，Uber 自动驾驶做合作伙伴之一的英伟达，也暂停全球范围内的自动驾驶汽车测试。受此影响，英伟达股价周二大跌7.8%，报225.52美元，市值蒸发超110亿美元。

在国内，工信部27日公布了《2018年智能网联汽车标准化工作要点》。《要点》提出，尽快启动汽车网联标准的研究与制定。

工信部要求，2018年将积极开展自动驾驶相关标准的研究与制定。尽快完成驾驶自动化分级标准立项及研究工作，启动自动驾驶测试场景、横纵向组合控制等2项测试评价类关键标准及自动驾驶记录、报警信号优先度、人机交互失效保护等3项自动驾驶通用标准的预研，并根据预研进度提出标准立项。

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