巨头

微软小冰分拆与语音的另一个突破可能。微软去年开始减少在语音助手方面的投入，其影响的产品线包括小娜、小冰，根据最新的信息称，微软将小冰团队分拆，员工可以选择在微软内部转岗，或者加入新公司。

志象网援引信息人士的话称，大多数员工还是希望能够继续留在微软，转岗至其他部门。志象网结合企查查的数据指出，分拆出的新公司由微软小冰团队总负责人李笛任法定代表人，微软前执行副总裁沈向洋任执行董事，这家名为「北京红棉小冰科技有限公司」在今年 5 月 20 日才刚刚成立。

过去几年，语音助手在消费领域的发展遇到一个天花板，既不能给用户带来真正意义的交互提升，也无法在商业变现上走出一条可复制的路线，更多还是停留锦上添花——比如语音控制家电——的阶段，这也决定了整个行业目前令人失望的现实。

不过从另一个角度去看，语音与物联网的结合，对于 2B 领域则是一个具有想象力的事情。上周在上海的「世界人工智能大会」上，阿里云智能 IoT 产品总经理何云飞介绍了阿里云对语音与物联网平台的思考，其中提到一组数字：

目前智能生活飞燕IoT平台已接入将近300多个品类，服务覆盖超200个国家。同时，该平台还能直接对接全球的语音平台，包括天猫精灵、亚马逊Echo以及谷歌Home。

还有一个值得关注的新闻是，7 月 8 日的时候，阿里云宣布将围绕天猫精灵全面建设 AloT 生态成立 AloT 创新中心，并且计划投入百亿资金。

与此同时，医疗领域的语音应用也颇具潜力，「Voice Interface」这个词传达出很多意义。

这是语音在接下来的发展路径，微软小冰（或许还有新的名字）或许也将遵循这个路径。

腾讯 AI 布局与互联网巨头不靠谱的 2B 打法。上周「世界人工智能大会」腾讯论坛上，腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生分享了他对于 AI 的理解，也是腾讯 2B 业务的 AI 方法论。主要包括三个方面：

• AI 优化企业成本结构，挖掘产业新价值；
• AI 让机器有了 「视觉」和「听觉」，催生产业新形态；
• AI 与 5G、云、物联网等技术深度融合，打造产业新动能；

更进一步，汤道生将 AI 定义为「产业互联网的『中央处理器』」。此次大会上，腾讯还公布了自己的 AI 全景布局，官方给出的说明是：「技术-平台-场景」三层AI结构布局，「双引擎+双轮」驱动AI场景落地。

上述这些战略、布局可以总结为一句话：腾讯将构建 AI 平台，向行业输送技术与解决方案。这也是当下国内巨头们的主要战略，一方面不断触达新的行业（横向），另一方面不断将底层 AI 相关技术封装或包装为解决方案（纵向），形成技术、平台与场景的产业网络。

但目前的现实情况是，从腾讯到百度、阿里、华为，这些公司在战略相似、底层 AI 技术水平差距不大的时候，AI 的落地与实践已经不再仅仅是一个技术议题，更涵盖了产品销售（涉及公司文化）、商业生态（产业合作）、地方政府合作能力等多个领域。

另一方面，疫情之下的「新基建」与在线办公，也进一步放大了互联网公司对于 2B 产品的野心。以在线会议为例，这个领域目前已经挤满了 BAT、字节跳动、华为、网易等各大互联网巨头，「免费」成为互联网公司 2B 产品的核心战略，这也是一套在过去互联网流量时代的思维：通过免费的产品获取足够大的用户，然后基于流量与一体化的平台实现高毛利的变现。

但这种打法并不靠谱，人力资源科技公司北森 CEO 纪伟国如是说道：

互联网公司想通过一个标准化的产品驱动用户，无法深入To B领域。To B行业需要大量的定制化开发。这种需求甚至产生在企业级用户使用产品一年后，也就是说真正能够和客户走多远（用户的持续付费），可能要一年以后才看得出来。

从研发周期到回款周期再到低毛利的产品形态，这些都将成为中国互联网巨头投身产业互联网的不确定性，而且疫情终将过去，在线办公与在线会议的需求一定会下降，或许到时候就会看到到底谁在裸泳了。

IBM 收购巴西 RPA 软件公司 WDG Automation。IBM 表示将把 WDG 的相关技术整合到其 Cloud Pak 产品中。WDG 利用自然语言处理、点击率数据分析（clickstream mining）等技术帮助企业实现业务流程自动化，这也是当下企业市场最火热的技术趋势。

腾讯发布 AI 药物研发平台。AI 用于药物研发是目前 AI 的应用领域之一，但也无需拔高这个产品的意义，AI 在药物发现实践过程里也面临诸多困难，而且这是一个需要长期投入的「苦力活」。

雷诺与 Google Cloud 合作。双方的合作将包括部署 Google 云计算的分析服务以及 AI 服务，帮助雷诺提升汽车制造与供应链的效率等。

AWS 工业物联网产品 IoT SiteWise 可用。这个产品面向工业物联网领域的数据收集与分析，目前已经在美国和欧洲多个区域上线，相关的产品介绍详见这里。

关于软银如何「处理」 ARM 的传闻。就目前来看，软银需要「做一些事情」，以证明自己目前的资产价值，可能是出售 ARM 或者让 ARM 上市，但所有这些目前还处在非常早期的阶段。 WSJ 也注意到一个事实，ARM 近期将物联网服务「卖给」软银，并表示将专注芯片领域。

自动驾驶·汽车

中国自动驾驶创业公司文远知行开始在广州进行 L4 级别的道路测试。L4 级别意味着无需安全员干预的自动驾驶等级，36Kr 的报道指出，文远知行将成为中国第一家获准开展全无人驾驶路测（不需要配备安全员）的自动驾驶公司，将在广州路测范围内，进行开放道路的全无人驾驶路测。

路透社称，文远行得到包括尼桑、雷诺以及三菱的支持。截至目前，美国只有 Waymo 和 Nuro 获得全自动驾驶（无人类安全员）的资格，Waymo 可以载人，而 Nuro 只能载货。

马斯克谈自动驾驶。马斯克在一段发给「世界人工智能大会」的视频里谈到，特斯拉「非常接近」实现 L5 级别自动驾驶，视频在这里。

按照 SAE 的标准，L5 是完全自动驾驶，车辆可以应对一切道路与一切路况。

这里姑且不谈马斯克的说法是否有夸大成分，但就驾驶这个特定场景而言，一辆 L5 级别车辆更多只是象征意义，整个产业的发展，需要从道路到绝大多数车辆的自动驾驶化，才能实现自动驾驶的未来愿景。

市场·调查

来看几份最新的调查报告。

德勤本周发布了最新一版的「State of AI in the Enterprise」，这也是德勤连续第三年发布该报告，报告通过对全球 2737 位企业 C 级别高管的调查汇总，勾勒出企业应用与适应 AI 技术方面的图景。

其中的几个数据值得关注。其一，在回答 AI 带给企业的价值时，「效率」成为企业管管们关注的焦点议题，而减少人员招聘并不是 AI 现阶段的焦点。

其二，对于 AI 之于企业以及行业的改变，受访者表示 1–3 年的概率最大。

其三，对于自建还是购买 AI 服务，受访者给出了这样的回答。

你可以在这里免费查看或下载这份报告。

WSJ 披露了一份来自摩根斯坦利的 CIO 调查报告，报告称，企业 IT 负责人预计 2020 年 AI、机器学习领域的投资将增长 7%，与第一个季度相比，这个数字下降了 4%。

这份报告收集了 100 位来自欧美国家的 CIO 反馈。报告进一步指出，随着欧美疫情的反复以及巨大的不确定性，未来 AI 的预算还将下降。

IDC 本周发布了《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》，其中提到了一个数字：2019年，中国 AI 公有云服务占 AI 软件市场规模约10.3%，而美国的这个数字为 15.6%，这意味着，中国 AI 云服务还有较大增长空间。

这个报告分别从公有云上开放的 AI 产品能力、在各细分技术领域的活跃用户数量、2019 年全年以及 2020 年第一季度的 API调用量、SDK 下载量、营收规模等角度进行统计分析。下图展示的 AI 公有云服务产品数量。

值得一提的是，中国的 BAT 三大巨头在人脸、图像/视频领域拥有巨大优势（产品数量），也凸显出当下中国开发者与企业的现实需求：利用这些 AI 服务接口，快速将其集成到自己的产品里。而在涉及到模型训练的「机器学习」范畴里，中国公司可以提供的产品非常少。结合 2019 年 IDC 的另一份调查报告提供的数字，如下图。

阿里云 Pai 和百度的 EasyDL 位于前两位，AWS 旗下的机器学习平台 SageMaker 也能得到如此多认可令人吃惊，这也从另一个侧面展现出 AWS 在机器学习领域的强大之处。