今年8月，雷鋒網(wǎng)將在深圳舉辦盛況空前的“全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)”，屆時(shí)雷鋒網(wǎng)將發(fā)布“人工智能&機(jī)器人Top25創(chuàng)新企業(yè)榜”榜單。目前，我們正在拜訪人工智能、機(jī)器人領(lǐng)域的相關(guān)公司，從中篩選最終入選榜單的公司名單。

如果你也想加入我們的榜單之中，請(qǐng)聯(lián)系：2020@leiphone.com。

圖片來(lái)源：TechCrunch。

本文作者為微軟開(kāi)發(fā)者部門(mén)前負(fù)責(zé)人、Madrona Venture Group 風(fēng)險(xiǎn)投資合伙人 S. SOMASEGAR 和 Madrona Venture Group 風(fēng)險(xiǎn)投資合伙人 Daniel Li。

應(yīng)用智能指的是使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)發(fā)、使用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，做出預(yù)測(cè)和決策的應(yīng)用的過(guò)程。這些開(kāi)發(fā)出的智能應(yīng)用能夠?yàn)橛脩籼峁┴S富的、自適應(yīng)的、個(gè)性化的體驗(yàn)。

我們相信今天每一個(gè)成功的新應(yīng)用都是智能應(yīng)用.

聊天機(jī)器人大軍、虛擬助手和電子商務(wù)網(wǎng)站在學(xué)習(xí)在正確的時(shí)間展示正確的推薦；最新的交友應(yīng)用能夠?qū)W習(xí)并能不斷提升用戶體驗(yàn)。此外，為了應(yīng)對(duì)新成長(zhǎng)起來(lái)的應(yīng)用，傳統(tǒng)的應(yīng)用也在變得越來(lái)智能。

現(xiàn)在是投資更廣泛的智能應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)（intelligent app ecosystem）的大好時(shí)機(jī)，因?yàn)閼?yīng)用開(kāi)發(fā)中幾個(gè)重要的趨勢(shì)正匯聚到一起：

• 大規(guī)模計(jì)算能力的可用性，和用于支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型的低成本存儲(chǔ)；

• 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的易用性讓開(kāi)發(fā)者可以利用這項(xiàng)技術(shù)；

• 將微服務(wù)（microservice）作為應(yīng)用的開(kāi)發(fā)模式；

• 可用于發(fā)展開(kāi)發(fā)應(yīng)用的平臺(tái)，尤其是基于消息和語(yǔ)音等“自然用戶界面”的平臺(tái)。

我們思考了智能應(yīng)用出現(xiàn)的多種方式，以及它們是如何開(kāi)發(fā)。本篇中的智能應(yīng)用匯集闡釋了對(duì)智能應(yīng)用的創(chuàng)造很關(guān)鍵的多種技術(shù)的層次。

作為投資者，我們喜歡思考主要行業(yè)變化的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。智能應(yīng)用的興起必將為創(chuàng)業(yè)公司和大型科技公司創(chuàng)造很多新機(jī)會(huì)。以下是我們對(duì)經(jīng)營(yíng)不同層次智能應(yīng)用的企業(yè)有關(guān)鍵影響的因素的一些想法：

應(yīng)用層服務(wù)

應(yīng)用將會(huì)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，定義終端用戶的體驗(yàn)。

圖片來(lái)源：TechCrunch。

在應(yīng)用層上存在兩類(lèi)主要的應(yīng)用：由應(yīng)用智能驅(qū)動(dòng)的全新應(yīng)用，和得到應(yīng)用智能改進(jìn)的現(xiàn)有應(yīng)用。

全新的應(yīng)用得解決一些難題：終端用戶愿意為“人工智能”付多少錢(qián)，以及怎么確保它們能獲取交付給用戶的一部分價(jià)值。更廣泛地，這能檢驗(yàn)我們觀點(diǎn)是否會(huì)實(shí)現(xiàn)，即機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)值主張將成為收入的一個(gè)主要來(lái)源。

同時(shí)，因?yàn)楦哔|(zhì)量的相關(guān)性數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性，我們認(rèn)為針對(duì)特定行業(yè)或特定用途的應(yīng)用將成為應(yīng)用層上機(jī)遇的最直接的金錢(qián)袋。

現(xiàn)在已有的針對(duì)特定用途的應(yīng)用的主要領(lǐng)域包括自治系統(tǒng)、安全和異常檢測(cè)、銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化、以及個(gè)人助理。我們也能看到一些有趣的垂直行業(yè)的智能應(yīng)用，尤其是在零售、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、金融服務(wù)和生物技術(shù)行業(yè)。最新一代殺手級(jí)應(yīng)用則是來(lái)自于科技巨頭，比如亞馬遜為電子商務(wù)、谷歌為搜索和廣告、Facebook 為社交、Uber 為交通、Netflix 為娛樂(lè)開(kāi)發(fā)的應(yīng)用。這些公司在機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)和用戶數(shù)據(jù)積累上擁有顯著的領(lǐng)先地位，但我們相信，會(huì)有從零開(kāi)發(fā)的更智能的新應(yīng)用，能在這些應(yīng)用智能驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域內(nèi)獲勝。

接口

新接口將會(huì)將應(yīng)用轉(zhuǎn)變成跨平臺(tái)的“宏服務(wù)（macro-service）”。

圖片來(lái)源：華納兄弟影業(yè)

當(dāng)我們思考新智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)方式時(shí)，一種明顯的做法是將“應(yīng)用”轉(zhuǎn)變成一項(xiàng)可以通過(guò)任意數(shù)量的接口提供的服務(wù)或體驗(yàn)。比如，我們將看到 Uber 這樣的公司通過(guò)應(yīng)用、網(wǎng)頁(yè)和/或語(yǔ)音接口開(kāi)發(fā)其提供的“服務(wù)”。

對(duì)公司而言，如果它們使用微服務(wù)模式設(shè)計(jì)它們的應(yīng)用，那么將自己的服務(wù)進(jìn)行跨平臺(tái)擴(kuò)展就要簡(jiǎn)單得多——整合一個(gè)新平臺(tái)只需要簡(jiǎn)單地增加一個(gè)新的 API 層，就能連接所有已有的微服務(wù)：認(rèn)證、產(chǎn)品目錄、庫(kù)存、推薦以及其它功能。

Slack、Facebook Messenger、Alexa 和虛擬現(xiàn)實(shí)商店等新平臺(tái)的增長(zhǎng)對(duì)開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)也是有利的，因?yàn)槠脚_(tái)會(huì)越來(lái)越開(kāi)放、會(huì)增加讓開(kāi)發(fā)者生活更簡(jiǎn)單的應(yīng)用、還會(huì)通過(guò)投資基金等手段互相競(jìng)爭(zhēng)以獲得開(kāi)發(fā)者的關(guān)注。

最終，在接口層上，我們將看到文本、語(yǔ)音和視覺(jué)的“自然接口”將解鎖會(huì)話商務(wù)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)等新型類(lèi)別的接口。我們對(duì)這些接口的未來(lái)是非常樂(lè)觀的，因?yàn)樗鼈兪侨祟?lèi)互相之間、人類(lèi)與世界之間互動(dòng)的方式。

構(gòu)建模塊和學(xué)習(xí)服務(wù)

智能構(gòu)建模塊和學(xué)習(xí)服務(wù)將會(huì)成為應(yīng)用背后的大腦。

圖片來(lái)源：TechCrunch。

隨著企業(yè)們對(duì)微服務(wù)開(kāi)發(fā)模式的采用，即插即用不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型和服務(wù)以實(shí)現(xiàn)特定功能的能力將變得越來(lái)越有價(jià)值。在這一層面上，我們能看到兩種類(lèi)型的企業(yè)：一類(lèi)是原始機(jī)器智能提供商，另一類(lèi)是訓(xùn)練模型（即“模型即服務(wù)”）提供商。

第一類(lèi)提供商為智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)者提供“原始的”或核心構(gòu)建模塊，如算法和部署過(guò)程。第二類(lèi)提供商則為企業(yè)提供中間服務(wù)，讓企業(yè)可以即插即用地使用預(yù)訓(xùn)練模型處理圖像標(biāo)記、自然語(yǔ)言處理或產(chǎn)品推薦等任務(wù)。這兩類(lèi)智能應(yīng)用背后的企業(yè)為智能應(yīng)用提供了很大一部分價(jià)值，但這一層的關(guān)鍵問(wèn)題是如何確保這些構(gòu)建模塊能獲取它們提供給終端用戶的一部分價(jià)值。

IBM 沃森的方法是免費(fèi)為開(kāi)發(fā)者提供其 API 的使用權(quán)，但在開(kāi)發(fā)者的應(yīng)用被發(fā)布給消費(fèi)者時(shí)會(huì)收取其 30% 的收入。其它一些提供商則基于 API 調(diào)用、計(jì)算時(shí)間或虛擬機(jī)進(jìn)行收費(fèi)。

這一層的企業(yè)的關(guān)鍵不同在于：為開(kāi)發(fā)者提供優(yōu)質(zhì)用戶體驗(yàn)的能力，以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型的準(zhǔn)確度和性能。

對(duì)于自然語(yǔ)言理解等復(fù)雜而又通用的問(wèn)題，如果供應(yīng)商具有最好的數(shù)據(jù)、模型和流程，預(yù)構(gòu)建的模型很可能會(huì)更簡(jiǎn)單、性能更高。但是，對(duì)于特殊的特定業(yè)務(wù)，創(chuàng)業(yè)公司和企業(yè)得開(kāi)發(fā)他們自己的模型和數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備

困難又枯燥的數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備任務(wù)將變得更智能。

在數(shù)據(jù)被準(zhǔn)備好送入機(jī)器智能的工作流程或模型之前，還需要進(jìn)行收集、聚集、清理和準(zhǔn)備。消費(fèi)者和企業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)來(lái)源包括照片和視頻、網(wǎng)站和文本、客戶行為數(shù)據(jù)、IT 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)和網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)。

當(dāng)應(yīng)用儀器收集到原始的數(shù)據(jù)之后，還需要將其轉(zhuǎn)換成機(jī)器支持的格式。比如，企業(yè)需要將文本文件和照片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成機(jī)器可以審查的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這一步中，必須認(rèn)識(shí)到模型的質(zhì)量高度依賴于其輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。沒(méi)有高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)而開(kāi)發(fā)的 bot 或“人工智能”可能會(huì)導(dǎo)致意想不到的后果（參考微軟的 Tay），而這種訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集往往依賴于半手動(dòng)的過(guò)程，比如眾包或查找歷史數(shù)據(jù)集。

這一領(lǐng)域中其它值得關(guān)注的部分是傳統(tǒng)上作為數(shù)據(jù)源（如點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)或應(yīng)用性能日志）的“笨”管道的公司。它們不僅將嘗試構(gòu)建預(yù)測(cè)性和適應(yīng)性的功能，還將面臨來(lái)自希望從相同的數(shù)據(jù)源中提取觀點(diǎn)的智能服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)。

這將成為金融、客戶關(guān)系管理、IT 運(yùn)維、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、人力資源等傳統(tǒng)上收集數(shù)據(jù)但不即時(shí)提取觀點(diǎn)的行業(yè)的一個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)域。比如，HR 軟件將基于之前招聘的歷史數(shù)據(jù)，在提供面試反饋和關(guān)鍵崗位最佳候選者方面，表現(xiàn)得越來(lái)越好。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

智能應(yīng)用將構(gòu)建于大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上。

圖片來(lái)源：Flickr/Marius B under a CC by 2.0 license

全世界的數(shù)據(jù)量每 18 個(gè)月翻一番，而且因?yàn)檫@種大數(shù)據(jù)爆炸，企業(yè)已經(jīng)在存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析上投入了巨資。

Hadoop 和 Spark 這樣的項(xiàng)目已經(jīng)成為了較大型的應(yīng)用智能生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵推動(dòng)者，而且它們也將繼續(xù)在智能應(yīng)用各個(gè)層次中充當(dāng)關(guān)鍵角色。在選擇分析基礎(chǔ)設(shè)施上，開(kāi)源仍將是一個(gè)重要的特性，因?yàn)榭蛻粝Ｍ吹健耙嫔w下”是什么，以及避免在他們選擇數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置和方式時(shí)被供應(yīng)商限制。

在 IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）領(lǐng)域內(nèi)，每一家主要的云提供商都將爭(zhēng)取支持智能應(yīng)用的工作負(fù)載。我們已經(jīng)看到一些公司開(kāi)源了自己 IP（知識(shí)產(chǎn)權(quán)）的關(guān)鍵領(lǐng)域（如谷歌的 TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)），從而將企業(yè)和開(kāi)發(fā)者吸引到它們的平臺(tái)。尤其是谷歌，未來(lái)將成為一家值得關(guān)注的公司，因?yàn)楣緸樵鲩L(zhǎng)核心 IaaS 業(yè)務(wù)，而將自己通過(guò)世界上最大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)放給用戶。

最終，專注于存儲(chǔ)和管理大規(guī)模照片、視頻、日志、交易和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的硬件公司，將成為企業(yè)客戶緊跟智能應(yīng)用生成的新數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能生態(tài)系統(tǒng)市場(chǎng)各層分布

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的騰飛，我們認(rèn)為這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中各個(gè)層次上都存在價(jià)值，以及有機(jī)會(huì)建立贏家通吃的成功業(yè)務(wù)。在智能應(yīng)用的世界里，數(shù)據(jù)為王；可以帶來(lái)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的服務(wù)將在它們的數(shù)據(jù)騰飛中取得不公平的優(yōu)勢(shì)——更多的數(shù)據(jù)能帶來(lái)更好的模型，又帶來(lái)更好的用戶體驗(yàn)，接著又是更多用戶，產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)。

十年之后，絕大多數(shù)應(yīng)用將會(huì)是智能的，機(jī)器學(xué)習(xí)將變得和過(guò)去十年中的云一樣重要。現(xiàn)在進(jìn)入并擁抱智能應(yīng)用的企業(yè)將在構(gòu)建最優(yōu)秀的用戶體驗(yàn)和最有價(jià)值的業(yè)務(wù)上取得顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

via TechCrunch  

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。