底层技术决定人工智能“跑速”

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从DeepMind的人工智能围棋高手AlphaGo到基因测序高手AlphaFold，再到近期Google AI放出了一种叫做MorphNet神经网络模型优化技术，谷歌总在技术的最前沿不断挑战人工智能的边界。而这一切能力都源于谷歌强大的人工智能底层能力——开源机器学习框架TensorFlow。

早在2015年底，谷歌就将TensorFlow开放给全世界。这种人工智能的底层技术的重要性就好比芯片，它是一切运算的基础，对硬件的发展形成了底层的制约，如果没有底层技术，那么再过人的想法都无法实现，因为AI开发者不能每开发一个模型就从最底层重新来过，要想进行算法训练、模型开发、应用部署，都必须在一定的开发平台上来完成。

在美国，各大科技公司都非常重视对于深度学习框架的开发。比如谷歌在云计算、硬件、语音助手、AI教学等业务中，全都以“TensorFlow优先”为主导，用尽各种办法将开发者引导至自己的开发平台上，并且坚决不兼容其他开发框架。

这种封闭的做法也引来其他美国巨头的不满。Facebook、微软就形成了以caffe、Python结盟形式的“反谷歌联盟”，希望打破谷歌一家独大的垄断格局。

在中国，目前已经开发出深度学习框架的大型互联网公司屈指可数。百度从2013年开始研发自己的深度学习框架PaddlePaddle，经过长期内部应用后，在2016年正式将其进行开源，从而在人工智能基础设施的争夺战中，占据了一定的话语权和产业壁垒。此后，百度提出All In AI战略，推出百度大脑、DuerOS、Apollo等涵盖智能生活、自动驾驶等领域的技术平台，积极向谷歌靠拢。

BAT中的另外两家则将更多的资源押注在新技术产业。阿里巴巴就在过去几年里发布神经网络芯片“Ali-NPU”、全资收购中天微、成立半导体公司，并布局了量子计算等技术。而腾讯也在自动驾驶、智慧医疗、云服务，研究量子计算、虚拟人等一些前沿技术方面开始布局。

但是必须承认，在硬件和底层技术方面，BAT与谷歌等全球科技巨头仍有差距，但中国的开发者和企业从未停止过奔跑，尤其是大量中国人工智能初创公司，它们在AI底层技术的开放方面投入更多。

这也与近年来来自BAT等公司的巨量投资不断涌入这些AI初创公司有关。根据研究机构CB Insights发布的2019年全球Top 100 AI创业公司年度榜单，中国有6家公司上榜，其中估值10亿美元以上的公司多达5家。

不仅如此，2018年年度融资最多的AI公司前三名有两家来自中国，商汤以16.3亿美元的年度融资额高居榜首，旷视以6.08亿美元融资额位列第二。

全球私人资本仍在不断流入人工智能领域。根据美国新创公司数据挖掘平台Crunchbase发布的最新数据，私人资本对于AI领域的初创企业投资增幅明显，投资主要来源于美国和中国。

2019年全球Top 100AI创业公司中排名前三位的中国公司分别是商汤、依图和第四范式，最高估值依次为45亿美元、24亿美元和12亿美元。另一家入榜企业地平线机器人在榜单发布时尚未入选，不过今年年初，地平线宣布了新一轮6亿美元融资，估值超过30亿美元。

值得注意的是，入选2019年Top 100AI初创公司相比2018年有了较大的变化。2018年入选的企业出门问问、今日头条、英语流利说、优必选、寒武纪这5家公司落选，取而代之的是依图、第四范式和地平线。巧合的是这些公司都聚焦人工智能底层技术。

截至目前，商汤、依图、第四范式和地平线可以说分别成为了各自的领域的头部公司，商汤和依图占据了安防领域的大部分市场份额；第四范式在金融反欺诈领域独占鳌头，而且集齐了中国五大银行的投资；地平线则是专注于人工智能将芯片和算法结合的企业。

以目前估值最高的AI初创公司商汤为例，与大多数搭建在已有底层系统的AI公司不同，商汤自成立以来，就致力于AI底层框架搭建，自主搭建了深度学习算法平台和深度学习超算中心，为原创AI算法与技术的迭代升级提供支持，这将为商汤带来更多的时间窗口，形成技术壁垒。

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