底層技術決定人工智慧“跑速” | 科技心語
從DeepMind的人工智慧圍棋高手AlphaGo到基因測序高手AlphaFold，再到近期Google AI放出了一種叫做MorphNet神經網路模型優化技術，谷歌總在技術的最前沿不斷挑戰人工智慧的邊界。而這一切能力都源於谷歌強大的人工智慧底層能力——開源機器學習框架TensorFlow。
早在2015年底，谷歌就將TensorFlow開放給全世界。這種人工智慧的底層技術的重要性就好比晶片，它是一切運算的基礎，對硬體的發展形成了底層的制約，如果沒有底層技術，那麼再過人的想法都無法實現，因為AI開發者不能每開發一個模型就從最底層重新來過，要想進行演算法訓練、模型開發、應用部署，都必須在一定的開發平臺上來完成。
在美國，各大科技公司都非常重視對於深度學習框架的開發。比如谷歌在雲端計算、硬體、語音助手、AI教學等業務中，全都以“TensorFlow優先”為主導，用盡各種辦法將開發者引導至自己的開發平臺上，並且堅決不相容其他開發框架。
這種封閉的做法也引來其他美國巨頭的不滿。Facebook、微軟就形成了以caffe、Python結盟形式的“反谷歌聯盟”，希望打破谷歌一家獨大的壟斷格局。
在中國，目前已經開發出深度學習框架的大型網際網路公司屈指可數。百度從2013年開始研發自己的深度學習框架PaddlePaddle，經過長期內部應用後，在2016年正式將其進行開源，從而在人工智慧基礎設施的爭奪戰中，佔據了一定的話語權和產業壁壘。此後，百度提出All In AI戰略，推出百度大腦、DuerOS、Apollo等涵蓋智慧生活、自動駕駛等領域的技術平臺，積極向谷歌靠攏。
BAT中的另外兩家則將更多的資源押注在新技術產業。阿里巴巴就在過去幾年裡釋出神經網路晶片“Ali-NPU”、全資收購中天微、成立半導體公司，並佈局了量子計算等技術。而騰訊也在自動駕駛、智慧醫療、雲服務，研究量子計算、虛擬人等一些前沿技術方面開始佈局。
但是必須承認，在硬體和底層技術方面，BAT與谷歌等全球科技巨頭仍有差距，但中國的開發者和企業從未停止過奔跑，尤其是大量中國人工智慧初創公司，它們在AI底層技術的開放方面投入更多。
這也與近年來來自BAT等公司的巨量投資不斷湧入這些AI初創公司有關。根據研究機構CB Insights釋出的2019年全球Top 100 AI創業公司年度榜單，中國有6家公司上榜，其中估值10億美元以上的公司多達5家。
不僅如此，2018年年度融資最多的AI公司前三名有兩家來自中國，商湯以16.3億美元的年度融資額高居榜首，曠視以6.08億美元融資額位列第二。
全球私人資本仍在不斷流入人工智慧領域。根據美國新創公司資料探勘平臺Crunchbase釋出的最新資料，私人資本對於AI領域的初創企業投資增幅明顯，投資主要來源於美國和中國。
2019年全球Top 100AI創業公司中排名前三位的中國公司分別是商湯、依圖和第四正規化，最高估值依次為45億美元、24億美元和12億美元。另一家入榜企業地平線機器人在榜單釋出時尚未入選，不過今年年初，地平線宣佈了新一輪6億美元融資，估值超過30億美元。
值得注意的是，入選2019年Top 100AI初創公司相比2018年有了較大的變化。2018年入選的企業出門問問、今日頭條、英語流利說、優必選、寒武紀這5家公司落選，取而代之的是依圖、第四正規化和地平線。巧合的是這些公司都聚焦人工智慧底層技術。
截至目前，商湯、依圖、第四正規化和地平線可以說分別成為了各自的領域的頭部公司，商湯和依圖佔據了安防領域的大部分市場份額；第四正規化在金融反欺詐領域獨佔鰲頭，而且集齊了中國五大銀行的投資；地平線則是專注於人工智慧將晶片和演算法結合的企業。
以目前估值最高的AI初創公司商湯為例，與大多數搭建在已有底層系統的AI公司不同，商湯自成立以來，就致力於AI底層框架搭建，自主搭建了深度學習演算法平臺和深度學習超算中心，為原創AI演算法與技術的迭代升級提供支援，這將為商湯帶來更多的時間視窗，形成技術壁壘。
責編：胡軍華
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