資料來源：長城證券、資訊站、新智元
如果你也關注人工智能方面的消息，那么你也許跟iot101君一樣，注意到了近日IBM Watson 總經理 David Kenny接受科技新媒體 The Information 采訪的文章——《IBM：谷歌發展人工智能的方向錯了！AI 操作系統不是未來》。
在被問及“如果IBM希望向企業推廣 Watson，那為什么要在超級碗上投放一段針對消費者的廣告？”這個問題時，David Kenny給出了這么一個回答：
我們的論點與另外三大人工智能企業（亞馬遜、谷歌、微軟）有所不同，這方面爭論很大。我們是否應該以面向消費者的方式來塑造 Watson 的品牌形象？如果您認為人工智能將朝著人工智能操作系統的方向發展，那就可以朝這個方向努力。但我們不這么認為。
在與 Watson 的大多數互動中，最終用戶都看不到 Watson。他們只會認為自己在與一家銀行、保險公司、律師或醫生對話。Watson 主要負責延伸企業用戶的個性，所以這更像是一個“白標簽”。我們之所以探討增強智能，而不是人工智能，是因為我們的很多工作是增強企業各種措施的效果。
好吧，從David的回答來看，似乎IBM內部也沒有對自身是否應該像其他科技巨頭那樣著眼于消費者市場有明確的認知。不過，IBM就這么直白的懟了谷歌的人工智能發展思路，卻是事實。
雖然目前全球范圍內已經有很多行業巨頭，甚至初創企業都在積極發展人工智能，但是在很多情況下，人們更愿意將IBM與谷歌拿出來做對比、分析，尤其兩家企業在人工智能發展戰略上存在巨大差異。
IBM
Waston：從最初的一個研究項目，到如今的平臺 應用
人工智能是 IBM在2014 年后的重點關注領域。IBM在人工智能領域無出其右，如80年代的專家系統、1997 年擊敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的深藍計算機、2011 年在美國智力競賽節目《危險邊緣》 中戰勝其人類對手的沃森系統均出自 IBM。
我們知道，6 年前Watson 還只是 IBM 數據中心的一個研究項目。而如今，該研究項目已經發展成為一個以Waston為核心的、同時又與云平臺關聯的 Watson 平臺。目前，IBM 內外部已經基于 Watson 構建了數百個出色的應用。IBM 2016 年第三季度財報顯示，以Watson為代表的認知解決服務實現營收 128.89 億美元 ，營收增長迅速，占比高達 22. 17%，IBM在人工智能領域盈利開始爆發 。并有機構作出預計2016-2018年IBM認知解決服務分別實現營業收入190.39 億元、218.95 億元 、240.84 億元 ，屆時認知解決服務占IBM營收比例將達24.56% 、26.89% 、 28.72%， 成為驅動IBM業績增長的主要業務。
AI發展戰略：轉型成為認知智能解決方案提供商
IBM在人工智能領域布局圍繞Watson和類腦芯片展開，試圖打造人工智能生態系統。
目前，IBM 不再將沃森作為單一系統開展業務，而將其功能分割成不同組成部分，每個部分都可被租用出去以解決特定商業問題。以 IBM沃森為代表的認知技術將商業帶入認知商業時代，幫助各行業挖掘商業價值，重塑產業格局。IBM在替客戶提供創新解決方案，客戶不斷向沃森輸入自己企業數據并對沃森進行訓練。
——摘自 長城證券
正如David Kenny在采訪中所說的，與其他人工智能企業相比，Watson有一個獨特的地方，那就是他們在設計時所圍繞的數據并不在互聯網上。正因為此，IBM才著力發展醫療健康和金融服務，學習稅法和建筑圖紙，并將數據應用于出版領域，為每個垂直領域構建用例。
話是這么說，不過目前為止IBM最突出的還是在健康醫療、金融和稅法幾個領域。下面，讓iot101君帶您回顧一下IBM在這幾個領域幾個比較代表性的事件：
醫療領域
2013年10月，IBM宣布德克薩斯大學癌癥中心MDAnderson正在使用Watson認知計算系統共同消滅癌癥。
2015年4月，IBM通過成立WatsonHealth部門正式踏入醫療領域。從2015 年 4 月發展至今，該部門擁有的員工已占到Watson總員工的 2/3 。 IBM成立該部門面向醫療健康行業提供數據分析服務，主要通過數千萬蘋果設備收集的用戶健康數據來分析。
2015年5月，IBM聯手軟銀，將Watson帶入全新的企業領域。據了解，沃森在日本市場首批進入的領域包括了教育、銀行、醫療、保險和零售行業。而Watson Developer Cloud也將讓該國的開發者受益，軟銀和IBM則會專門針對日本市場推出新的API。
2015年8月，IBM以10億美元收購了醫學影像軟件公司Merge Healthcare，與旗下Watson健康部門合并。Watson開發許多工具來輔助自動化分析，已經實現自動化的除電子健康記錄數據、實驗室結果記錄、基因組測試之外，還包括了X射線交叉，MRI和其他圖像方面等。
2015年5月，IBM宣布，14家來自美國和加拿大的癌癥治療機構將開始部署沃森（Watston）計算機系統，該套系統將能根據病人腫瘤的基因指紋選擇出適合的治療方案。
2016年10月，IBM 正在和奎斯特診斷公司合作，通過云服務，向周一坐診的腫瘤醫生提供基因測序和沃森診斷分析，幫助治療癌癥患者。
2016年12月，IBM與RSNA達成合作，旨在推進Watson在文本和影像數據中的應用，進一步提高診斷速度和提高效率。后者所鉆研的技能是：利用深度學習來識別解剖結構中的特定位置并檢測出異常，一旦實現，這種技術將會對醫生的臨床診斷有重大的決策支持作用。
近日，IBM中國官微發布消息稱與CNYCC和AtriusHealth合作，這兩家機構均為非盈利醫療機構，是提供價值型醫療服務的行動者。
總之，Watson在醫療領域主要關注腫瘤和癌癥的診斷，通過挖掘非結構化數據尋找深層關系，并制定了一套屬于Watson醫療商業獨特的戰略：
1、深度聚焦腫瘤領域，并向其他領域擴展；
2、通過大規模收購獲取數據資源；
3、通過合作等擴展使用場景，輸出生態能力。
稅務領域
年初，IBM Watson和美國一家為市民提供稅務籌劃、銀行服務等業務的金融公司 H&R Block 召開發布會，宣布雙方正式展開合作，表示此次合作是Watson系統第一次應用在稅收準備工作當中。據發布會消息，H&R Block 公司的專家已經對Watson第一階段的訓練進行了檢驗，并認為該階段的訓練相當有成果。而隨著Watson參與越來越多的報稅季，它的準確性也會隨之增加。預計到今年年底，H&RBlock 將利用Watson惠及全球超過 10 億報稅人。
利用Watson的超強能力，對于IBM公司來說，也是個雙贏的結果。因為這樣的合作強化了自身的人工智能戰略，即讓IBM的技術進入更多的領域。通過自己的合作伙伴，讓Watson接觸到更多的消費者。
金融領域
2015年初，IBM公布了早期區塊鏈項目之一，此后該公司一直致力于整合沃森人工智能技術與分布式賬本技術。
2016年6月，IBM在新加坡濱海灣成立WatsonCentre，致力于以區塊鏈應用為核心，開發人工智能技術。
2016年8月，IBM重組了內部區塊鏈團隊并正式升級為事業部，合并人工智能Watson與云計算開發項目，搭建新的產業平臺。該事業部將推動制定相關進程的標準，實現區塊鏈 人工智能應用在行業市場的落地。
2016年9月，IBM將收購金融咨詢公司鵬睿金融集團，這家計算機制造商表示正成立一個名為Watson金融服務的新部門，該部門會試圖利用其人工智能計算機系統Watson的巨大威力，為客戶提供風險與合規方面的咨詢意見。
2016年10月，IBM已達成協議收購金融公司PromontoryFinancial Group，IBM會將這家公司的服務整合進人工智能平臺Waston，提供金融監管服務。
總的來說，IBM所做這些就是希望實現用人工智能(AI)技術分析監管規定、并為金融機構提供咨詢意見的更大目標。
當然，從“醫療”到“稅務”，再到“金融”，雖然聽上去著這幾個領域有種天壤之別、互不相干的感覺，但它們有著一個共同的特點，即都需要處理海量的數據。從上面的三個領域的合作、收購案例可以看出，IBM無論是收購的對象，還是收購的對象都是緊緊圍繞著某個垂直領域，專注于這個的領域的企業。
同樣是發展人工智能，同樣是人工智能巨頭，谷歌的設計思路則與IBM截然不同！如果說，IBM發展人工智能是一種基于垂直方向的設計思路，先扎根于某個垂直領域，再從在這個領域進行暈開。那么谷歌發展人工智能則有自己的一個很明顯的特點——基于自身的操作系統在水平方向上不斷進取，然后輻射到各行各業。
谷歌
AI戰略：從基礎技術到產品的全產業鏈布局
谷歌在2011年成立人工智能部門，目前已經有100多個團隊用上了機器學習技術，包括谷歌搜索、Google Now、 Gmail等， 并往其開源 Android 手機系統中注入大量機器學習功能（如用卷積神經網絡開發Android手機語音識別系統） 。
谷歌目前產品和服務依靠主要人工智能技術驅動，如谷歌使用深度學習技術改善搜索引擎、識別Android 手機指令、鑒別其Google 社交網絡的圖像。積累底層人工智能技術，研發更高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力，對信息進行更深層加工、處理。谷歌試圖將AI滲透到了旗下各產品，為用戶帶來更多使用場景及更智能化功能。
通過研發與并購坐擁兩套人工智能系統
Tensorflow
2015年11月，谷歌開源第二代深度學習系統 Tensorflow。Tensorflow 可編寫并編譯執行機器學習算法代碼，并將機器學習算法變成符號表達的各類圖表，縮短重新寫代碼時間。TensorFlow 可模仿人類大腦工作的方式并識別出模式，被用于語音識別或照片識別等多領域。另外，使TensorFlow 編寫的運算幾乎不用更改就能在多種異質系統上運行。在開放源代碼后，所有工 程師都將幫助谷歌修改和完善這項技術，谷歌收到反饋以后，可推出更好地服務和產品，進而推動整個人工智能產業發展。
Deepmind
2014年1 月，谷歌耗資 2.63 億美元收購 Deepmind，這家創立于創立于2010年的公司將機器學習和系統神經科學最先進技術結合，建立強大通用機器學習算法。同年12月，谷歌通過DeepMind與牛津大學的兩支AI研究隊伍建立了合作關系。 2015 年 2 月，Deepmind系統學會了 49 款雅達利經典游戲。2016年3月，由 Deepmind 研發AlphaGo以 4:1 嘉績擊敗世界圍棋冠軍李世石，激發全世界對人 工智能的關注。當前 AlphaGo 專注于棋賽發展，但其未來還將應用于醫療診斷，或投入無人駕駛等領域，以加速人工智能商業化進程。
——摘自 長城證券
比起的IBM更專注某個領域的做法，谷歌的人工智能發展的目標確實可以理解成在其人工智能操作系統之上深耕某項技術，然后將該技術應用于各行各業。
就拿人臉識別技術來說，2015年，谷歌推出號稱最精確的人臉識別技術，并將其命名為FaceNet。面對一個名為“人面數據庫”(Labeled Faces in theWild)的常用人臉識別數據庫時，FaceNet識別的準確率近乎百分之百。這個數據庫容納了網上搜集的一萬三千多張人臉照片，而在面對一個含有2.6億張人臉照片的龐大數據庫時，這個系統的準確率也超86%。這套系統還能將人名和臉匹配,經典的人臉識別技術，甚至能把看起來最像或最不像的臉歸集在一起。雖然并未完全實現，但這也預示著，在不遠的將來，我們經常在網上視頻或大片里看到的那種能懲治犯罪、加強監控的電腦將更加觸手可及。
在谷歌看來，智能家居領域將是未來 AI 應用的 一個重要市場， 目前世界各國的智能家居滲透率均較低，為此谷歌正加速以Google Assistant等為基礎智能家居生態系統建設，將谷歌虛擬助力融合進智能家居中，通過一系列并購、開放平臺的建立、軟件硬件一體化來打造這個生態系統。
結語
人工智能決戰時代，無論是巨頭還是初創企業都在極盡所能的分搶“蛋糕”，想在這一片巨大的領域中占有一席之地。至于開頭提到的文章題目“IBM：谷歌發展人工智能的方向錯了！AI 操作系統不是未來” ，iot101君的還是想持保守態度，都是基于自己的特長所設計出來的最適合發展的思路而已，并沒有什么對錯之分，至少目前還沒有辦法證明出來。
