当提到印度人工智能的时候，大家会想到什么？

这是一个很有意思的测试，不信你可以去问问身边的朋友。反正我的发现是，大家的回答会呈现明显的两极分化：一半人说，很可怕；另一半说，印度有人工智能？

不管怎么说，印度确实是有AI的。

去年3月，印度巨头塔塔集团旗下的塔塔咨询发布了一份报告，核心观点是一句很有名的话：未来只有两种公司，有人工智能的和不赚钱的...

不管这句话真还是假，至少从中可以看出印度这个神奇的国度，对人工智能的追逐有多么迫切。

无论中国是否喜欢，印度确实正在凭借移动互联网和AI技术加快发展速度。世界范围内来看，这些领域发展最快的国家依旧毫无疑问是中国，但是已经越来越多的欧美调查报告与战略评估，开始把印度和中国并列，甚至认为未来可能出现中美印AI三强争霸的局面。

（全球人工智能人才分布图，印度仅次于美英）

当然了，大多数中国人估计都跟我一样，听见中美对比蛮开心的，听见印度加进来就有点不是滋味了。但是不管怎么样，我们在发展AI时还是应该余光看一下这个经常“开挂”的邻居。

原因很简单，印度跟中国一样都是拥有庞大用户基数和市场规模的国家、移动互联网构成了近几年科技产业发展的主流、创业浪潮也在高速发展中。而另一方面，两个国家间又有很多不同，比如印度基础设施更差，但IT产业基础比中国更完备；印度拥有庞大的青年消费者，但互联网基础却比中国落后。

有同有异的印度，或许是今年中国AI的一面好镜子。那么今天让我们来游览一下，有着宏大抱负却又困难重重的印度人工智能。

我曾经问过一位在印度投资科技项目的朋友，哪些科技领域的玩法是中国有而印度没有的？他想了半天，对我说：该有的都有了，不该有的中国人也试过了…

嗯，真实在…

不过仔细想想确实也是，随着这几年印度投创的兴起，中国科技领域的资本、项目和产品都开始大量输入印度。而印度本国也在大力发展云计算、5G、AI等新兴项目。以移动互联网撬动用户基数攫取平台效应的基本玩法，今天在世界发展最好的就是中国和印度以及东南亚几个地方。

这种情况下，如何利用本国的移动互联网基础和庞大人口基数，撬动人工智能的快速场景落地，成为了两国共同的话题。而投资创业风潮的兴旺，也让AI是风口这个概念，在两国共同“吹啊出啊”。

埃哲森印度去年做过一个调查，有88%的受访印度企业认为，会在未来5年之内投资、研发或者使用人工智能技术。我那位在印度投资的朋友也说，印度创业者现在讲PPT的时候，AI是一个必须出现的单词..

跟中国何其相似？

确实，用户导向的市场氛围，让中印两国的AI产业基础结构非常同调。比如中国目前非常流行的移动互联网产品植入AI，也在印度通行无误。

比如说我们十分熟悉的电商，印度电商领域的巨头Flipkart、ShopClues等等都已经开始使用机器学习技术来记录用户喜好，生成个性化推荐系统，就像淘宝、京东在做的那样。并且印度电商还会根据本国习惯来进行一些AI服务，比如Flipkart会有一些类似时尚大脑的功能，通过AI进行智能搭配，帮助印度女性挑选布料时预先了解可能获得的成衣风格。

再比如我们引以为傲的移动支付，在印度也已经十分兴旺。阿里重磅投资的PayTM不仅增速喜人，在人工智能方面也开始了布局。比如说跟中国前辈支付宝一样，PayTM使用机器学习技术来生成用户的移动信用，并且基于智能推荐系统向用户推荐相关产品。而像京东金融等平台一样，PayTM也有自己的AI风控和反诈骗技术，运用在信贷、支付安全等几个领域。

就连我们熟悉的网约车，也已经在中印开启了近乎同频的AI渗透。就像滴滴，印度的Ola也开始使用大数据+AI来进行智能拼车计算，规划并追踪行驶路线。不同的是，Ola还推出了车载娱乐功能Ola Play，用机器学习技术来记住用户的娱乐习惯，向乘车用户推荐电影和音乐，甚至还能让用户继续看上次没看完的电影。

不难看出，在移动互联网这个更容易接受AI的领域，中印两国都开始想法设法利用AI快速摘取一部分果实。

有意思的是，有媒体归纳过印度创业者面临AI时的困境和犹豫，其实仔细想一下和中国创业者遭遇的也差不多。

比如说，不少印度创业者都提出，AI虽然很好，但是对于大多数人来说技术门槛过高，真的实现起来非常困难，在工程化、产品化时充满了不尽如人意的地方。而薄弱的研发能力则反过来限制了创业者的想象力，很多智能产品有着智障的体验或者只能停在PPT上。

再例如，印度AI创业中也遭遇了严重的巨头通吃现象。中国有BAT，印度现在却有谷歌、Facebook等跨国公司和国内巨头的联手夹击。优质AI项目会被快速收购，巨头推出同类产品也会给创业者造成大麻烦。

此外，印度的资本圈似乎也更倾向于投资重用户、能够快速变现的项目，很多技术导向型项目拿不到融资。而人才缺失似乎是一切障碍的根源，在印度虽然有大量的IT人才，但AI领域却仅有4%的人实际拥有相关技术的工作经验。这主要是因为传统IT和AI之间存在着鸿沟，并且印度工程师在创造力上普遍被评为偏弱。

总之，大体上看去，印度拥有和中国差不多的AI产业化优势以及各种各样的麻烦。当然了，印度的一些中国没有的特性也十分值得关注。

很多专家认为，印度假如能够实现人工智能超车，那么在移动互联网时代被落下的传统IT外包产业，可能是一台隐藏的发动机。

Infosys、塔塔咨询、Wipro这三大巨头代表的IT外包产业，在印度雇佣了数百万技术人员，并且直到今天都在为跨国银行、制造业巨头、跨国科技公司，甚至多国军方提供者各种各样的服务。

这些服务的升级和迭代，在今天很大程度都是以AI为驱动力的。印度缺少类似谷歌、亚马逊这样的广泛布局、多条业务线索的互联网公司。但是三大IT外包巨头却在企业服务领域具有着广泛布局。

今天AI的特性，也是适用企业服务多过消费者服务。并且从IT外包的产业线切入人工智能，还可能绕过跨国科技巨头对印度AI市场的抢夺。

这些利好条件下，IT外包巨头们纷纷开始了行动。比如塔塔咨询在印度布局了全国首个物联网体系，并且开始布局无人驾驶技术平台。Infosys和Wipro也在大量投资和布局全球人工智能初创企业，并为企业客户提供人工智能化的IT业务转型与商业升级服务。

这些坐拥人才、资金和业务线的老牌企业，曾经一度让印度冲上过科技发展高速路，而在AI到来之际，他们凭借传统优势换发生机，似乎可能成为一个变量。

当然了，我们知道印度是一个两极分化严重的社会。AI带给印度的，也不一定都是好事。

经济学人智库不久前发布了一项研究报告，提出AI技术可能给社会劳动力结构带来三种影响：一是帮助现有劳动者提高效率，缓解劳动强度；二是创造新的劳动岗位；三是智能和自动化代替就业机会。

显然，前两种是正向的，而第三种是负面的。新技术当然是有得有失，一个社会必须要妥善处理好技术变革时的劳动结构转型，才能不断向前发展。

但跟绝大多数科技强国不同的是，印度社会极端化的差异结构，导致印度可能面临一个AI带来的潜在风险：帮助就业一面的影响有限，可能被替代的劳动岗位却爆棚。

我们知道，种姓制度、爆炸的人口和南亚特有的地缘环境，导致了印度的中下层人口数量极多。他们缺乏知识和学习能力，很多工作岗位也无法接纳他们。很多时候只能通过复杂的社会需求和臃肿的行政效率来获得微薄收入。

举个例子，印度政府近几年推行农业保险。但收获季节的核保却成为了一个繁重的工作，为了核实大量农民的耕地状况，印度政府每年要在收获季节雇佣数百万临时劳动力来维持这项工作。

但AI技术的到来，却导致这个没什么技术难度的工作可以轻易被替代。农民只需要上传照片，一个AI系统就可以通过机器视觉技术轻松完成整个核保工作。

虽然听起来是好事，但大量这种代替关系产生后，却可能造成巨大且严重的社会影响。由于印度青壮年人口非常多，社会又提供不了那么多的稳定就业机会，因此这类临时性、无门槛的工作承担了非常多的社会稳定责任。

在AI、物联网、自动驾驶等技术持续普及后，更多的基础性工作将变得意义不大。这对于印度来说可能不完全是好消息。

总的来说，人工智能是印度必争的战略要地。IT、生物制药等领域的优势会给他加分，大规模的用户基数会产生源源不断的想象，但基础设施落后和庞大的基层人口又会给AI萌芽套上沉重的发展负担。

多重矛盾之下，可能很长时间里，看好和看衰印度人工智能的两极分化观点还会继续存在。而印度的AI之路上，中国能够，或者说必须扮演什么样的角色，或许是我们更加应该关注的问题。