在大談人工智能的時代，幾乎所有的科技企業和互聯網公司都在AI上有所布局。

BAT三家中，技術起家的百度是公認的AI優等生，不久前結束的“2019百度AI開發者大會”上，“百度大腦”已經升級到5.0，由百度大腦核心能力支持的Apollo和DuerOS兩大AI開放平臺的生態體系越來越豐滿，成為各自領域的AI標桿；阿里的達摩院名號響亮，馬云公開承諾，達摩院“活得至少要比阿里巴巴長”，并且要在三年內投入超過1000億，砸下大量的資源，達摩院的成長“肉眼可見”。

相比之下，騰訊AI布局的動作顯得較為遲緩，至今靠進入國家人工智能創新平臺的醫療AI“騰訊覓影”撐著臺面，內部力量也分散為騰訊AI Lab、優圖實驗室、WeChat AI實驗室三個部門，其在AI上還沒樹立起與騰訊地位相符的標桿。

騰訊顯然也認識到AI對于未來的重要性，因而很早之前就提出要“All in AI”，馬化騰也多次在公開場合表示騰訊要大力發展AI，在“通往‘大社交’的時代，騰訊要發揮好‘連接器’和‘生態共建者’的角色”。

可是，起步就已落后的騰訊，該如何追趕呢？

做AI的基礎能力，BAT三家各有各的強

在討論騰訊AI之前，我們可以先分析一下BAT三家做AI的基礎能力，只有這樣才能更好判斷騰訊能否追上百度、阿里兩位競爭對手，以及在AI的路上，騰訊到底能走多遠。

1、數據來源

數據是AI研究的關鍵要素之一，有了數據才能建立模型和算法。在數據來源上，BAT三家都有自己的“張良計”和“過墻梯”，這也是BAT區別于其他AI研發公司的最大優勢。

百度和阿里分別利用自己在搜索和電商上的業務生態，構建了體量巨大的流量池。像百度在2010年時，其網頁搜索每天的響應次數就超過了6億；阿里在2012年時，其淘寶網和淘寶商城（天貓）每天的包裹量就超過了800萬，占到整個快遞行業總包裹的近6成，在交易中產生的搜索、API調用等數據更是難以統計。百度、阿里自身生態產生的海量數據足以滿足AI研究的數據“投喂”需求。

同樣，在騰訊的社交帝國中，騰訊已經構筑了一個由10.4億微信用戶、8.05億QQ用戶、8億微信支付用戶組成的流量池。在這個流量池中，光全球定位請求每天就產生600億次的數據量。從這方面來看，騰訊在數據來源的基礎能力上并不弱于百度和阿里，相反，基于社交關系產生的數據會有更多的社會性需求特征，在AI研究成果在多場景的應用實踐上具有獨到的優勢。

2、支持長期AI研究的財力

AI研究需要長期投入，從人才招募，到測試實驗，每一項都要花錢，由于很多研究項目在短時間內并不能產生營收，用“無底洞”來形容也不足為過，這就需要有強大的現金流來支持。

根據財報顯示，騰訊2018財年經營活動產生的現金流量凈額高達1064.43億元，投資活動產生的現金流量凈額達1519.13億元，賬上的期末現金為978.14億元。在社交和游戲兩大主營業務的支持下，騰訊的現金流非常充足。

與騰訊類似，阿里在這方面的儲備也比較豐富，其2018財年年度自由現金流總計達到158億美元。相比之下，百度的現金流就比較吃緊了，2018財年中經營活動產生的現金流量凈額只有359.67億元，投資活動產生的現金流量凈額也只有344.60億元，與騰訊和阿里并不在一個量級。這也意味著，雖然目前百度在AI研究上暫時領先，但在財力上存在差距，騰訊和阿里的潛力更大。

3、吸引人才的能力

AI研究是前沿科學，優秀的人才對明確研究方向、方法，縮短研究時間等方面能夠起到關鍵作用，吸引人才除了提供豐厚的薪酬福利，正向的企業價值觀外，公司的地理坐標和學術氛圍也非常重要。在吸引人才的能力上，BAT三家可以說打了個平手。

首先，薪酬方面，三家的標準在業內都是頂級標桿，相信很少有其他AI研究公司能夠超越。

其次，在地理位置上，三家各有千秋。

百度之于北京，阿里之于杭州，騰訊之于深圳。BAT三家總部所在城市都處于中國互聯網和科技產業的頭部陣營。北京的中關村自不用說，杭州則是在阿里的帶動下，以“特色小鎮”的模式形成了一批AI產業集群。深圳作為中國改革開放的“排頭兵”，地理位置又比鄰香港，相比內地更具開放創新的氣質，國家也明確要把珠三角建設成中國的硅谷，因而深圳在吸引人才方面也有著獨特的優勢。

總的來說，AI研究的基礎能力BAT三家基本處于同一水平線，百度、阿里雖然暫時領先，但騰訊并不是沒有趕超的機會，特別是充足現金流的支持，在未來，百度的壓力或將更大。

AI突圍戰，騰訊手中的兩張王牌和兩場硬戰

知己知彼，才能百戰百勝。面對百度和阿里的合圍，騰訊如何才能在這場AI研究競賽中突圍，根據騰訊在AI上的戰略布局以及騰訊在產品能力上優勢，騰訊手中握有兩大王牌。

第一張是用科技向善的力量，完成AI技術的單點突破與普世教育，并以此形成具有“騰訊印記”的AI標簽，即一提到某項技術，公眾的第一反應就是：哦，這是騰訊的。

事實上也是如此，騰訊在AI的落地應用上特別注意如何體現技術的溫度，將更多的精力用于解決社會問題，關懷弱勢群體。目前，騰訊在醫療、圖像識別等領域已經顯示出高人一等的優勢。

比如，騰訊AI Lab的當家產品“騰訊覓影”，篩查一個內鏡檢查用時不到4秒，對早期食道癌的檢出率高達90%；在顯微鏡中加入AI和AR技術，提高醫生的診斷效率和準確度。去年，騰訊AI Lab還將“圖片語音即時描述”技術落地應用，讓機器充分理解圖像內容后，將其“翻譯”成語句，讓視障者使用QQ空間時，能聽到對圖片的描述，實時了解朋友動態。這一技術獲得了聯合國教科文組織頒發的“數字技術增強殘疾人權能獎”。

優圖實驗室則通過“跨年齡人臉識別技術”推出了“優圖天眼尋人解決方案”，2年時間幫助福建省公安廳找回失蹤人口1000多人。

實際上，自2017年騰訊內部提出“科技向善”的概念以來，一直在修正和充實對這個概念的認識。張小龍說過“善良比聰明更重要”；馬化騰在《經濟學人》特刊《The World in 2019》上發表《科技向善》同名文章，當時還僅僅停留在對慈善的討論層面；直到今年5月4日，馬化騰在朋友圈就優圖實驗室用AI技術助力尋找被拐兒童發表評論：科技向善，我們的新愿景與使命。這也成為騰訊在這場AI突圍戰中的最大內推力量。

圖片來自網絡

騰訊的第二張王牌是它出色的產品能力。互聯網時代，騰訊開發了國民級應用QQ；移動互聯網時代，騰訊開發了另一個國民級應用微信。此外，在騰訊另一個核心業務領域游戲中，騰訊也表現出強大的產品能力，從王者榮耀到“吃雞大戰”，騰訊游戲也算是經歷過真刀真槍的實戰考驗。

對于AI研發來說，“賽馬機制”，產品經理文化同樣重要。無論什么樣的技術，最終都要以產品的形式實現落地應用，技術能力或者可以分出高低，但對于用戶來說，體驗才是關鍵。就像山寨手機用堆料的方式，在性能測試上可以跑出高分，但在使用體驗方面總有各種不盡人意，更多用戶寧愿高價也會選擇品牌手機。在很多時候，產品能力可以抹平技術差距，這也是騰訊優于百度阿里的長處。

騰訊AI研究有自己的長處和突圍的方向，其短板同樣也不容忽視。

首先，是技術生態的形成。

由于騰訊實行的是單點突破的AI研發戰略，目前主要集中在AI醫療、影像識別等少數幾個領域，因而其技術生態比較單一，相比百度的Apollo、DuerOS這兩大技術平臺，騰訊能夠串聯起來的上下游產業鏈有限，從長遠來看，將影響到騰訊在行業中的領導力和話語權。這也要求著，騰訊需要盡快實現由點到面擴張，進行更為廣泛的布局，在更多的優勢領域形成面和網，構成一張層次分明，內容豐富的AI生態網。

其次，是產業互聯網大潮下的2B能力。

去年9月30日，騰訊進行了第三次自我組織進化，將原有七大事業群整合為六大事業群，其中新成立的云與智慧產業事業群（CSIG）被視為騰訊要加大2B的力度，當時CSIG總裁湯道生在接受媒體采訪時也表示，架構調整后，將使騰訊的技術力量更聚焦，能為產業客戶提供更完整的解決方案。

騰訊看的也很明白，AI的價值要在產業中體現，AI的大規模落地應用要在B端實現。可是，由于騰訊在“流量、產品、運營”這個三角關系中，長期以來重產品，輕運營，這使得騰訊一直生活在“舒適區”內，依靠著優秀產品（社交、游戲）的自然引流就能實現流量變現，在以C端為主的泛文娛領域左右逢源。但在以B端為主的運營方面，騰訊與對標的阿里就差了不止一個量級。

如今，騰訊希望通過架構調整的方式來修補自己的短板，就是要利用產品能力的強項討好C端用戶的同時，加強運營管理，兼顧到B端用戶的需求，以及還能給自己留下利潤空間。如何平衡這三者間的關系，將決定著騰訊在AI時代的位置。

文 | 魏啟揚

來源 | 智能相對論

【完】

智能相對論：AI新媒體，今日頭條青云計劃獲獎者TOP10，著有《人工智能 十萬個為什么》，重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背后的芯片、算法、人機交互等。