从BAT到BATH(2)

BAT都拥有海量的用户数据，为了支持自家产品，它们对计算能力较早布局，相比之下，华为似乎是个后来者，它缺乏用户数据，但正在通过消费业务追赶，也正在云计算领域加快布局。任正非以前认为华为做的是“管道业务”，目的是让数据流变得更大更通畅，但华为现在也开始在意管道里流的是什么东西，进入一个拥抱“全联接”的时代——不仅做物理上的联接，也做应用、价值和情感的联接。华为的优势，可能会在算法上;相比BAT，华为是一家全球性公司，可能组建全球性的研发团队，投入更加长期的研发创新。

而人工智能在中国的发展，目前面临着几个问题值得关注。

对于AI的理解和追求，中国与其他国家领先的公司处于不同的境界。目前基于深度学习的AI，仍然是一种“窄”的人工智能，即只应用于人为限制的特定的领域，而人类真正的智慧，体现在面对不确定世界的学习、判断和决策能力。DeepMind的创始人DemisHassabis较早提出了从AI到AGI(ArtificialGeneralIntelligence，通用人工智能)，其目标已经不只是战胜围棋世界冠军或者在其他的智力游戏中重复这些胜利，而是使用从中获取的知识应用到真实复杂的世界中，并且试图解决人类面临的难题。纽约大学的心理学家和AI专家GaryMarcus经常给深度学习泼冷水，他强调人类通过小数据产生的学习能力其实更有价值。洪小文博士告诉我，爱因斯坦的相对论和引力波理论，是来自“无数据”。智能真的超过“人工”，其实是基于有限数据的学习能力。

华人在AI领域表现出很强的竞争力，从论文发布以及各大专业论坛上，都可以看到华人科学家和专家活跃的身影，中国本土也有丰富的算法人才。但从另外一个方面来说，中国公司的人工智能人才不够国际化。如DeepMind公司200人团队中，汇聚了来自全球45个国家的顶尖人才。

除了拼脑力和学历，更重要的是如何建立一个优秀的创新体系。中国的互联网公司在产品和业务导向的创新上很成功，进军人工智能领域，中国科技巨头需要建立元创新的能力，在公司内部容纳着眼于长期的研发，并且寻求外部的创新协作。

(作者系第一财经CEO，本文首发于《第一财经周刊》)