人工智慧的未來一定屬於大公司？

某天，筆者接到一個電話，一個親切悅耳的女聲說：「先生您好，請問您對網路推廣感興趣嗎？」

她的普通話實在太標準了，標準得我忍不住揶揄道：「聲音這麼好聽，請問你是人工智慧嗎？」

沒想到，電話那頭頓了下，接著問：「那您對網路推廣有什麼問題呢，我來解釋下。」

我心裡一咯噔，一股不祥的預感湧上心頭：「我去，真的是人工智慧？」

那邊又頓了下：「先生，那您是有什麼顧慮嗎？」

這不是科幻小說，不發生在遙遠的未來，這是我上個月真實的經歷，而且一連幾次。

在今日頭條和騰訊公關大戰的5-6月，幾乎所有人的目光都集中在娛樂、流量和時間的拉鋸戰。沒有人意識到，這個時代的王者騰訊無論有沒有夢想，在未來風口的人工智慧領域，似乎都可以說是缺乏儲備和建樹，他今天的優勢有多大，人工智慧時代的窘迫就多嚴重。

人工智慧，山雨欲來

與此同時，各家大公司就像約好了一樣，密集行動，圍繞人工智慧頻繁「秀肌肉」。

5月7日，微軟在build開發者大會上發布基於物聯網的AI感測器系統，以及嵌入各個軟體套件中的人工智慧，微軟cortana和亞馬遜alexa兩大語音助手正式整合。

5月9日，谷歌在I/O大會上發布了為機器學習定製的晶元TPU、結合了人工智慧的安卓p系統、檢測視網膜預測心血管疾病的醫療AI產品。充滿戲劇性的是，這家公司的語音助手自己打電話訂餐，接電話的店員居然沒有聽出，真是讓人毛骨悚然。

5月17日，科大訊飛在深圳發布了AI UI3.0開放平台和iFLYOS智能硬體集成方案，向開發者們釋放出了機器人、車載、客服、家居等領域的100多項能力，推出智能家居的入口終端魔飛音箱。6月14日，他們的AI大學未來課棧在成都開幕，中科院上海微系統專家張曉林、開放平台總經理趙艷軍等現場分享計算機視覺和NLP等I技術。

5月23日，騰訊推出超級大腦，圍繞人聯網、物聯網、智聯網展開，對零售、醫療、金融進行升級。30日又向外界展現了最新成果siren數字虛擬人。

5月23日，阿里展示了最新成果AI收銀員，一次性咖啡點單30杯，滿足不同要求只要49秒，果斷碾壓人工咖啡師。

6月8日，他們推出阿里雲et農業大腦，宣布人工智慧被應用於生豬養殖、蘋果及甜瓜種植，人工智慧雲養豬時代正式開始。

5月26日，百度李教主在2018數博會上逼格滿滿地提出了人工智慧四大原則，同時推出基於人工智慧的簡單搜索。想必這也是對陸奇離去、外界質疑的正面回應。6月11日，他們推出小度音箱，以低價策略入侵智能家居市場。

暗戰已經開始，多個領域多條戰線，眼花繚亂的炫技讓人應接不暇。但是毫無疑問，這場戰爭正在白熱化，兵鋒指向了未來。

看不懂的人工智慧

截至目前，人工智慧依然是一個「很玄乎」的概念。

在自媒體領域，大多數的討論都顯得大而化之：人工智慧會不會取代人？人工智慧導致失業怎麼辦？人工智慧有什麼黑科技？國家有什麼大戰略？

畢竟，人工智慧不是頭騰大戰那樣「性感」的領域，可以轉手寫出波浪壯闊、扣人心弦的文字。對於自媒體大咖們來說，第一個問題是「認知屏障」，人工智慧作為選題似乎是抽象晦澀、不接地氣的，真的需要沉下心來去「硬啃」。

「此人工智慧非彼人工智慧」，這是當前的現狀。人工智慧是一個非常籠統的大概念，你會看到很多公司都在說做人工智慧，但做的卻是完全不同的事情，他們所謂的人工智慧、完全沿著不同的邏輯展開。

搶佔未來，第一步是搶佔認知。搶佔認知，第一步是釐清概念。人工智慧現在分明是概念都混沌不清。

粗略地一分，人工智慧可以分為運算智能、感知智能、認知智能、運動智能。

1、運算智能，就是人工智慧最底層最基礎的算力問題。阿爾法狗一個晚上可以跟自己下100萬盤棋，這就叫運算智能。

2、感知智能，就是人工智慧怎麼獲得外界信息的問題。鎚子發布會上，老羅今天講一段話，訊飛立刻給他識別成文字，你在攝像頭下走一遭，商湯立刻給你人臉識別。

3、認知智能，人工智慧不僅要能識別信息，還得理解、思考和處理信息，你和叮咚音箱講句話，他能「聽得懂」，無人汽車跑在路上，可以自主分析前方路況。

4、運動智能，前三個都具備了，下面就可以「無人」和「自動」了，各種機器人、無人設備應運而生。

今天討論人工智慧，先得搞清楚，講的究竟是什麼智能。

然後是應用，人工智慧的應用大概可以分三塊：

基礎級應用，也就是人工智慧的基礎設施，各種演算法、識別、大數據、雲計算等等。

行業級應用，政府領域、行業領域的解決方案們，基本都是「一戶一案」，比如政府領域的城市大腦，行業領域的智能安防、交通、醫療等等。

大眾消費級應用，人工智慧進入尋常百姓家，比如智能推薦、語音輸入、機器人、智能音箱、無人車等等。

有趣的是，不同領域的人工智慧，呈現出完全不同的傾向：有的擬人，越來越像人，語氣表情惟妙惟肖；有的助人，給各種產品「賦能」使之智能，內容消費的智能推薦，智能家居、安防等等都是這樣；有的則強調無人，全方面取代人力崗位，比如無人汽車、無人收銀員。

四大類型、三大應用、三個傾向，人工智慧給人的感覺就是全面開花、一團亂麻。大公司們則是「硬著頭皮一起上，你做什麼我也做」。

你做音箱，我也做音箱。

你做智能推薦，我也做智能推薦。

你做城市大腦，我也做城市大腦。

你做人機對話，我也做人機對話。

你做醫療，我也做醫療。

你做開放平台os，我也做os。

……

可是視線又迷了，人工智慧哪家強呢？

互聯網時代的隱喻

歷史是一本教科書。以史為鑒，推測人工智慧的未來，當下的「互聯網時代」就是最好借鑒。

互聯網的發展是一波又一波的浪潮，每一波浪潮都產生超級大公司，這些大公司的成功在於卡位，他們佔領了互聯網浪潮的的「核心要衝」：

互聯網的硬體底層、傳輸網路，給中國電信這樣的通信運營商帶來了紅利。

互聯網的軟體底層、操作系統和瀏覽器，誕生了微軟這樣的怪物。

當搜索成為「信息聯網」的入口，谷歌崛起。

當互聯網從連接信息到連接人、商品，騰訊、阿里、亞馬遜、臉書的時代到來。

當互聯網開始移動化，移動互聯網的軟硬體底層，蘋果、谷歌的智能機興起。

移動互聯網進一步開始連接「線下本地」，美團、滴滴起來了。信息進一步爆炸和碎片，智能篩選的頭條起來了。

每一波浪潮的「卡位」都誕生了新的大公司，但幾乎沒有哪個大公司同時卡住幾波浪潮，畢竟每個公司都有其「基因的局限」。

商業的歷史，基本就是一次次「換卷考試」。第一次考試，a君特別聰明努力，拿到了99分，得到了一筆豐厚的獎學金。

過了段時間，第二次考試來了，但是考的內容完全變了，適應新考題的b、c君開始迎頭趕上。那麼問題來了，a君從沒學過新考卷的內容，要不要從頭開始從0到1學一遍？

這時候，a君覺得我的獎學金已經夠了，考來考去不就為了獎學金嘛，不如去買房置業過過小資生活。a君哪裡想到，他就這樣悄悄落伍了，因為後面還會有第三、四、五……次考試。

這裡的a君可以類比很多，互聯網公司中的新浪、百度，商幫中的徽商、晉商，城市中的上海，國家中的歐洲。

歷史是殘酷的，上一個時代的紅利，可能就是下一個時代的枷鎖。

每一波浪潮的卡位，都因為出現了一個「殺手級」應用，軟體時代的win95，智能機時代的蘋果手機，移動互聯網大發展時期的微信。不同浪潮中出現的公司，又會有上下游之分，利潤水平和行業控制能力完全不同。

互聯網的核心是連接，所以浪潮的發生順序一定是：連接靠什麼（基礎設施軟硬體）、連接什麼（信息、人、錢、本地服務）、怎麼連接（門戶、搜索、社交、智能推薦）。

四個大膽預言

回溯互聯網，我們可以對人工智慧作出四個預測：

人工智慧的發展會經歷多波浪潮，每一波浪潮的「卡位」，都會催生新的超級公司。然而幾乎沒有哪個公司可以同時拿下多波浪潮。

每一波浪潮的卡位，都會因為某個殺手級應用的出現。

浪潮之間有上下游的關係，其控制力和利潤水平完全不同，人工智慧賦能的公司，終將代表新的商業邏輯，降維打擊洗劫今的一切。

人工智慧的浪潮，會有一個先後順序，後文再詳細展開。

每一個時代，都會有所謂的「核心稀缺資源」，在你意識到之前，他已經成為大公司重兵絞殺的修羅場。

互聯網時代的核心，是把握信息流、人流、資金流，三個流催生了百度、騰訊、阿里。

移動互聯網時代的核心，是在「三流」基礎上，加上了信息碎片化和solomo（社交、位置、移動）的元素。

信息流，進化成了智能篩選信息流，催生了頭條。人流，進一步結成了關係鏈，鞏固了騰訊帝國。資金流，從線上電商向線下服務延伸，美團、滴滴起來了。

那麼，人工智慧時代的兵家必爭之地是什麼呢？

一般的說法是，對決的核心是演算法、數據和頂尖科學家。

不過這樣就很坑爹了，你說IBAT誰的演算法更好？誰的數據更豐富？誰的科學家更牛逼？這統統都不可量化。無怪乎今天的人工智慧發布會都是在「炫技」，量上的東西難分高下，只有造新聞博眼球了。

換一個思路，這些公司的「基因」如何呢，他們的重心、制度和文化更適合做什麼呢？

似乎有了眉目。

訊飛：聚焦人機交互，酒香也怕巷子深

整個互聯網時代，「偏安一隅」的科大訊飛都是被主流媒體忽略的存在，人們對訊飛的印象主要集中在「語音」、「政府關係」、「科大」上，於是就有了一個刻板印象：訊飛是一家有很多科學家、專門往政府口跑大單、做人機語音對話的公司。

而訊飛第一次在c端大眾視野的強傳播，居然是因為老羅的鎚子發布會，這是很有意味的一件事。

到了人工智慧時代，訊飛顯然不再滿足於做幕後和做配角，劉慶峰和胡郁終於等來了千載難逢的窗口，實驗室里的各種黑科技終於有了施展拳腳的機會。

有人檢測到17年訊飛利潤水平的波動，因而議論紛紛，對此訊飛淡淡解釋：那是因為我們一下子多雇了幾千人。

至於幾千人是要幹什麼，不言自明，低調了那麼久，大仗要開始了。

訊飛的優點很清晰：

第一是背靠中科大，技術長期積累，人工智慧實驗室里積累了很多黑科技，在最基礎的科技領域走在了前面。

第二是人機對話領域長期深耕，特別是語音領域。無論語音識別還是語義分析，人工智慧要聽懂漢語，甚至廣東話和上海話，這要求的是語料數據和交互數據的極大豐富，這些都是競爭對手短期內不可能追上的。過去一年，訊飛又在tts語音合成技術領域取得重要突破，合成的語音可以以假亂真模擬人的語氣。從某種意義上說，訊飛對語音已經近乎壟斷，其他大公司在這個領域的突進很容易變成「重複發明輪子」。

第三是開放平台，對智能硬體、終端的廣泛支持，與bat相比他們無疑更加謙遜，直接的結果是140家機器人公司，超過九成都使用了訊飛的技術，訊飛AI大學成了黃埔軍校，「未來課棧」等AI課程體系半年多吸引了20多萬人入學。

第四是資源整合能力。一方面是和其他人工智慧企業的協同，比如訊飛推出的能力星雲計劃，已經整合了商湯的人臉活體檢測能力、合合的多語言證件識別能力、小牛的小語種機器翻譯等，不斷地豐富AI產品線。另一方面是政府關係，合肥特有的氛圍使訊飛在跑大單上特別「有感覺」。

但是，訊飛這家公司的問題也同樣明顯：

第一是2c基因的缺失，他們更擅長走上層路線，而對市場和用戶的基礎需求不夠敏感，這從經營財報的收入結構中可以看出，訊飛並不善於向市場講故事，結果可能是酒香也怕巷子深，對外發布很容易變成高大上的政府工作報告，效果可能不及老羅的一次戲劇性露出。

第二是公司本身的路徑依賴，習慣了談大單、做大項目的商業化方式，使得從外界看來總覺得這是一家慢公司，而面向由80後90 後組成的新興市場，這家公司的野心還不夠明顯。

百度：聚焦無人駕駛，禍起蕭牆之內

作為bat中第一家allin人工智慧的公司，百度充分享受了人工智慧的「概念紅利」。在移動互聯網基礎應用和o2o接連慘敗之後，百度引入神兵天降的陸奇，在一系列大手筆的推進和收購之後，其市值也一度逼近1000億美金。

可惜好景不長，陸奇的離去給百度的人工智慧前景蒙上了陰影，甚至有人認為，這是人工智慧最終不敵大搜索現金流的象徵。

外界對百度的印象一直是「技術」、「高冷」、「急功近利」，因而具備招黑體質，以至陸奇的出現讓世人耳目一新。

這場戰爭中，百度瞄準的靶心似乎是「自動駕駛」，基於阿波羅系統的無人車據說已經研發成熟、可以量產。

百度的優勢主要體現在兩翼：

第一是演算法領域的長期積累，百度畢竟是做搜索出身，積累了大量精通演算法的精英。

第二是用戶信息獲取數據的積累。手機百度依然是用戶獲取信息的重要入口，而基於演算法的信息流推出後，手百的日活和使用時長均有明顯提升。和頭條一樣，手百會是一個越來越懂用戶興趣偏好的應用。

第三，自動駕駛的專註。長期經營地圖導航服務的經驗，讓百度在定位導航領域有更多的優勢，他們積累了複雜的地理數據基礎，也不是對手可以短期追趕的。

但是，百度的問題也非常明顯。

第一是「太遠」，無人汽車即便可以量產，真正的大規模商用可能也需要時間，使用範圍也非常可能受限。

第二是「概念化色彩」比較明顯，更像是精心包裝的炫技，比如智能家居領域收購渡鴉、號稱人工智慧安卓平台的dueros、人機對話的度秘，相比於競爭對手都沒有體現出明顯優勢。

但是最根本的質疑，在百度的內部，為什麼吳恩達和陸奇先後離去？李彥宏是不是有什麼問題，根本留不住人？

大搜廣告依然是核心收入來源，第二戰場始終無法有效展開。

輕應用、o2o……每一次百度都集結重兵、煞有介事，可最終卻總是不了了之、鎩羽而歸。這家公司內部的機體，是不是出了什麼問題？

阿里：聚焦行業大腦，步步為營有章法

國家對阿里人工智慧的定位集中在「城市大腦」，馬雲的et城市大腦已經在杭州落地。

阿里運營導向、執行力強，核心一直是2b，在人工智慧時代提出的理念也是「產業AI」，代表作是et大腦開放生態。

et工業大腦已經走進車間，為製造業賦能（提升良品率、預測故障率）。et金融大腦和南京銀行深度合作，構建了智能風控、智能客服等應用。同樣應用的還有et醫療大腦，et農業大腦則被應用於養豬。

馬雲善於製造大手筆大新聞，成立達摩院，號稱3年投入千億，服務於人工智慧和物聯網的基礎研究。重兵集結物聯網，將其視為新的主賽道。接著，投資上億元建設國家智能物流骨幹網。阿里也非常擅於炫技，除了最近面世的ai收銀員，aliwood可以自動生成帶有情感計算的短視頻，設計了4.1億張海報的魯班設計師，更是讓人擔心設計師失業。

阿里的優勢體現在其布局上：

第一是人工智慧基礎設施的布局很有章法，從阿里雲到物聯網，每一個落子都指向明確。

第二是2b的能力，阿里無疑比競爭對手更懂企業，特別是傳統企業和中小企業。

第三是消費數據的積累，就像馬雲說的，阿里已經不再是一個簡單的電商平台，而成為一家數據公司，對人們消費數據、消費偏好的把握將成為最值錢的利器，這些數據在手，有的是辦法讓你買買買。

第四是新零售的布局，這是阿里和騰訊一直跑馬圈地、流血拚殺的主戰場，一旦成功擁有的不止是更多的支付場景，也包括對人們線下消費習慣數據更深層次的掌控。

阿里的問題有以下幾點：

第一是過於2b導向，局限了攻擊的範圍，一旦人工智慧進入家用化時代可能難有大為。

第二是不善於投資打造生態，過於強調對被投企業的強控制，可能導致很多不想被吃掉的公司敬而遠之。

第三是在基礎科學領域的積累優勢並不突出，畢竟人工智慧的核心突破不是靠錢砸出來的。

騰訊：聚焦醫療影像，撲朔迷離看不懂

作為移動互聯網時代最成功的公司，騰訊的人工智慧布局在IBAT中反而最撲朔迷離。國家對騰訊的定位是「醫療影像」智能處理，這一點很有意思。或許騰訊的態度是人工智慧蛋糕太大，我只取一小塊就好，而醫療大健康無疑是暴利行業，是奶油最多的那一塊了。

即便如此，騰訊在智慧醫療領域真的具有明顯優勢？要知道，訊飛機器人已經通過了國家醫師綜合筆試，而阿里的醫療大腦也已經投入應用、枕戈待旦。

在《騰訊沒有夢想》一文中，潘亂指出騰訊的問題在於過於依賴投資＋流量的打法，失去了當年從0到1自創微信打硬仗的氣度。但是這反而可能是騰訊在人工智慧時代的優勢：

第一是買買買，自己搞不定的就用投資解決，在人工智慧領域收穫一幫小弟，事實上這種打法的價值已經在移動互聯網時期獲得了證明。

第二是給流量，騰訊可以用qq離線消息給微信導流，可以用微信給遊戲和拼多多導流，那麼握有最穩定關係鏈護城河的騰訊，就完全可以在新的時代給未來自己的殺手級應用導流。

而騰訊的問題，則在於上個時代的優勢在這個時代可能都不是優勢。

第一是理念問題，騰訊善做產品，具體來說就是抓住大眾的通用需求（最大公約數）做體驗最優的通用產品，但是不好意思，人工智慧時代的產品很可能是千人千面。近期騰訊與頭條屢屢撕逼，微視打不過抖音，天天快報打不過頭條，都說明在智能推薦領域，騰訊的表現簡直像新生兒。

第二是強於軟體，不善硬體，對新終端缺乏敏感和布局。

第三是不善2b，也許政府還可以馬化騰強勢公關做幾個樣板，但一向傲嬌的騰訊不懂企業需求，除了投資，似乎並沒有很好的合作模式。

第四是缺乏數據積累。移動互聯網時代最核心的資源是關係鏈，但是這在人工智慧時代可能並不重要，而關鍵已經變成了數據，騰訊在這個時代的優勢無法在下個時代復用。當然騰訊或許可以去抓取人們的社交對話數據，但這又絕對侵犯了隱私。

第五是收入結構，騰訊對遊戲和文化娛樂過於依賴，這到了下一個時代可能成為歷史包袱和路徑依賴。

似乎這次，騰訊缺了一張有力的船票。

比較以上四家公司，可以想像這場戰爭會如何激烈：

在政府城市治理的領域，訊飛和阿里的行業團隊將短兵相接。

在車聯網領域，百度的無人車將和其他家的車載系統全面開戰。

在智能醫療領域，騰訊的醫療影像將也面臨來自訊飛突破世界紀錄的同類技術的現實挑戰。

在開放生態領域，各家爭相投資賦能新公司，剛剛巨額融資的商湯成為幾家爭相拉攏的香餑餑。

……

每個大公司都需要明確自己的重心和邊界。

誰都不可能吃下人工智慧的整個領域，關鍵在於專註和剋制，關鍵在於認清，何為有限遊戲，何為無限遊戲？

在錯誤的戰場打錯誤的消耗戰會是一場災難，人工智慧的每一次戰略投入可能都是百億千億級的。

號角早已吹響，大時代如何開幕？

人工智慧的浪潮

很遺憾，人工智慧的浪潮不可能和互聯網簡單類比。

互聯網是一個中心化的整體，浪潮的推進先行後續，連接的基礎、連接什麼、怎麼連接。

但是人工智慧是一個高度分散、去中心化的存在，像水一樣滲透各行業，因而我們只能預測會出現哪些浪潮，卻難以預測先後順序，這些浪潮可能同時發生、並行不悖。

人工智慧，基本就是四波浪潮：

第一波，後移動互聯網浪潮，關鍵詞是「賦能」。

「後移動互聯網時代」就是當下，高度成熟的移動互聯網已經很難出現新的機會，此時人工智慧作為一種「競爭優勢」，開始植入各家公司的網站、app、微信（公眾號、群、小程序）類應用中，這就是賦能。

此時的人工智慧依然是配角，核心是對現有產品業務的強化，智能化和個性化。

一個代表應用是今日頭條，利用「智能推薦」把用戶感興趣的內容篩選出來，分發給用戶，再根據用戶的反饋進一步理解和智能。另一個代表是訊飛，通過開放sdk，語音能力釋放給地圖、聽書、遊戲、筆記輸入。

賦能是人工智慧的「積累時代」，不需要狂飆突進、跑馬圈地，要的是耐心和胸懷，你要做好開放、潤物細無聲地融入各個現成應用中，廣積糧、高築牆、緩稱王。

這是人工智慧的開端，積累用戶數據訓練演算法、培養用戶習慣，更深層的用意是「人和」，是和足夠多的中小企業合作，去形成一個開放的應用生態，為未來打大仗做準備。

第二波，基礎設施搭建浪潮，關鍵詞是「數據」。

和互聯網一樣，人工智慧的發展也一定以軟硬體基礎設施的完善為前提，其核心就是海量數據的獲取、存儲和分析（演算法也是數據「喂出來」的），那麼雲計算、大數據、知識圖譜、物聯網IOT都是必備的基礎設施。

IOT時代一定會首先到來，這個概念已經被熱炒了十年卻遲遲沒有建樹。如果物聯網沒有建立起來，如果獲取各種數據的感測器體系沒有建立起來，那還談什麼智能家居、智能安防、智慧交通、智慧城市……？

基礎設施的搭建會催生出一些大公司，阿里正在行動，這也可能是傳統設備商、運營商的又一春。

第三波，大型行業應用浪潮，關鍵詞是「銷售」和「深耕」。

這一波的核心是2B和2G，與2C時代的病毒擴散不同，我們看到的會是一個又一個大單，一個又一個巨型工程。

城市大腦、智慧交通、智慧醫療、智能金融、智能安防……這些工程的龐大複雜、數據量和專業化要求之高，恐怕不是一般的創業公司可以吃得下的。

IBAT並不會在技術上非常明顯地拉開差距，於是「銷售」成為驅動。誰有更多的資源和關係，誰有更強悍的銷售執行力，誰就能拿大單。

這個階段可能並不會出現幾何級數的爆發，而更多是硬碰硬的線性增長。

另一個方面，無論城市治理、交通、醫療、金融……都會是專業性極高的領域，一般的通用方案根本hold不住，需要的是在行業長期的深耕、深入的理解。畢竟，每個行業都有無數的坑等著你。

一個公司長期的深耕會積累足夠的「經驗曲線」，成為對手進入時的壁壘。

對於大公司來說，或許集中火力聚焦一兩個領域，已經可以取得足夠的利潤。

而每一個專業細分的領域，可能都需要專業的夥伴去協同，這為創業公司的崛起帶來了巨大的機會。就像移動互聯網時代後期，僅僅出行、住宿、本地服務就可以誕生滴滴、愛必應、美團這樣的獨角獸公司，未來人工智慧的每個專業領域，都可能出現與IBAT協同的獨角獸。

第四波，新終端和大眾化浪潮，關鍵詞是「人機交互」和「應用生態」。

最終，人工智慧一定從高大上的行業尖端，滲透到普通大眾的日常生活中，這一點的實現關鍵在於「大眾消費級」人工智慧終端的出現。當下階段的智能手機，功能和交互都比較局限，人工智慧的進一步普及需要更成熟強悍的終端。

可能是智能音箱，可能是vr操控設備，可能是更加酷炫輕薄的智能眼鏡，可能是無人車、無人機，可能是真正的家用級機器人，這個機器人已經不僅僅是一個玩具。

無論可能是什麼，新型終端會對人們的生活產生翻天覆地的改變，它的「人機交互對話」效率遠遠超過低頭玩手機，同時功能足夠豐富，應用生態足夠強大，那些很早開始就經營開發者生態的公司將會獲益。

未來一定屬於大公司？

互聯網時代剛剛開始的時候，第一篇啟蒙的文章，是比爾蓋茨激情澎湃的《通往信息高速公路之路》。

可是後來我們知道，整個漫長的互聯網時代，基本與比爾蓋茨無關。

今天本文的預測都是圍繞今天所做的線性分析和概率判斷。但是人類的歷史從來都是非線性不連續的，黑天鵝總會出現。

人工智慧時代也未必就一定是大公司的夢想，在IBAT之外或許就存在著不為我們所知的新興力量。就像互聯網時代剛起來的時候，我們根本看不見臉書、谷歌一樣。

大公司擁有數據、演算法、人才方面不可比擬的優勢，但或許你就有可能找到方法去打破壟斷。

好吧，就讓我們在這裡立一個flag，往後看十年，一切自見分曉。（本文首發鈦媒體）

【鈦媒體作者：張俊，上海帥醒創始人，專註社交傳播、事件營銷、商業預測分析和產品開發，公眾號阿辯論（ID：bianlunlove），個人微信13385698365。】

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