相對BAT的土豪式押注，美團點評和滴滴們的AI布局更值得借鑒？

在不久之前的二季度財報季，BAT各自所發(fā)布的財報已經(jīng)表明，中國最大的三家互聯(lián)網(wǎng)巨頭已在AI上展開緊鑼密鼓的布局，其中百度將AI當做核心驅(qū)動力、阿里注重AI在商業(yè)場景中的應(yīng)用，向來謀定而后動的騰訊則將AI當做具備戰(zhàn)略意義的長遠投資，一邊投資基礎(chǔ)設(shè)施一邊應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景。近日高盛發(fā)布《中國人工智能崛起》AI調(diào)研報告，則讓BAT之外的更多企業(yè)的AI布局浮出水面。

高盛《中國人工智能崛起》報告

互聯(lián)網(wǎng)小巨頭的AI布局浮出水面

在BAT之外，中國互聯(lián)網(wǎng)形成了以美團點評、滴滴等公司為主的小巨頭陣營，他們正逐漸通過業(yè)務(wù)擴張和投資并購的方式構(gòu)建自己的生態(tài)帝國，對于AI這個互聯(lián)網(wǎng)未來的必殺技自然也不會缺席。高盛的報告中，在“小巨頭”章節(jié)中，詳解地介紹了美團和滴滴的AI布局，其主要從業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和團隊四個維度來體現(xiàn)企業(yè)的AI布局。

美團點評：AI+大數(shù)據(jù)智能調(diào)度訂單、提升用戶體驗。

美團點評2016年GMV達350億美元，總訂單數(shù)34億，覆蓋200個電商服務(wù)和產(chǎn)品類別，以及約2800萬POI和301萬活躍商家，在中國2800個城市提供服務(wù)。海量吃喝玩樂類交易每日為美團產(chǎn)生1.5PB的數(shù)據(jù)，現(xiàn)已存儲200PB的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)讓美團點評可以更好地開展業(yè)務(wù)，提升平臺用戶體驗。

美團點評CEO王興

美團點評AI應(yīng)用最典型的便是“O2O實時物流調(diào)度系統(tǒng)”，它調(diào)度著美團外賣每日2000萬筆訂單。外賣訂單生命周期平均在1個小時，同時受到較多動態(tài)因素制約如交通、天氣、商家履約能力等，但高效率卻將直接決定用戶體驗以及平臺運營效率。基于海量大數(shù)據(jù)（訂單、路線、客戶和商戶）的這個系統(tǒng)能夠在100毫秒內(nèi)生成最有效的快遞路線規(guī)劃，讓美團能在平均28分鐘內(nèi)完成快遞訂單，配送時效性已精確到秒級。其主要在數(shù)據(jù)處理和預(yù)測建模中應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以在5秒內(nèi)完成上億次運算后進行實時化的調(diào)度，同時可以預(yù)測相關(guān)變化給出更加智能的調(diào)度結(jié)果。

還有新聞報道指出美團點評正在攻堅無人配送，招募人才進行無人車、無人機的技術(shù)研發(fā)。其終極愿景是實現(xiàn)外賣等服務(wù)的無人配送到家。無人配送比無人車更加復(fù)雜——不只是要在道路上安全運行，還要防止貨物被盜竊、被破壞、被攔截，需要應(yīng)用到高精地圖、現(xiàn)實感知和人工智能等技術(shù)。

滴滴出行：通過AI技術(shù)更好地匹配司機和乘客，平衡運力與出行需求。

滴滴每天需要處理的數(shù)據(jù)量級，同樣在2000萬個，它一共處理了4500TB、200多億的出行線路。滴滴的調(diào)度同樣十分依賴于大數(shù)據(jù)，采取派代模式的專車業(yè)務(wù)需要基于司機和乘客所處位置，目的地，城市交通狀況、天氣和早晚高峰等因素進行智能派代；采取搶單模式的出租車、快車等業(yè)務(wù)，同樣涉及到訂單分發(fā)等云端決策。2016年，為解決運力不足問題，滴滴啟動了動態(tài)調(diào)價模式，更需要精準地預(yù)測客戶需求和周邊運力。

滴滴出行

早在2015年，滴滴就已成立滴滴機器學(xué)習(xí)研究院，其專注于深度學(xué)習(xí)、人機交互、計算機視覺和智能駕駛技術(shù)等底層AI技術(shù)的研究；2016年“機器學(xué)習(xí)研究院”升級為“滴滴研究院”，并在全球范圍內(nèi)獵取高端技術(shù)人才，研究范疇引入了大數(shù)據(jù)建模等技術(shù)范疇，從雅虎研究院挖來研究員何曉飛任院長；2017年滴滴又在美國建立了研究院。

高盛報告中并未單獨介紹今日頭條，然而今日頭條的AI布局卻也不容小覷。

今日頭條：算法起家的獨角獸，徹底顛覆了中國的內(nèi)容生態(tài)。

2012年，今日頭條從誕生第一天起便應(yīng)用AI算法進行內(nèi)容分發(fā)，在中國普及了“千人千面”的個性化資訊獲取方式，眼下通過AI算法進行資訊分發(fā)已成為傳統(tǒng)新聞客戶端、搜索引擎、瀏覽器以及微博的共同選擇。在引入“頭條號”模式之后，今日頭條構(gòu)建了一個人人可參與的內(nèi)容創(chuàng)作平臺，隨著不斷進入到短視頻、直播、問答、碎片化內(nèi)容分享等領(lǐng)域，今日頭條已構(gòu)建起一個龐大的內(nèi)容體系，與BAT等巨頭直接交鋒，2017年3月今日頭條DAU為7478萬，頭條號數(shù)量超過50萬，沒有一個編輯卻成為最大的資訊客戶端之一。

現(xiàn)在，今日頭條每天處理數(shù)據(jù)量為7.8 PB、訓(xùn)練樣本量 200 億條、服務(wù)器總量 40000 臺、Hadoop 節(jié)點 3000臺。AI算法主要被今日頭條用于學(xué)習(xí)用戶的內(nèi)容消費行為習(xí)慣，進而獲取其興趣進行更好的內(nèi)容推薦以及廣告分發(fā)，個性化閱讀和信息流廣告也是AI最經(jīng)典的應(yīng)用場景之一。除此之外，在內(nèi)容生態(tài)上的文章審核、防止抄襲、視頻鑒黃等技術(shù)也在陸陸續(xù)續(xù)應(yīng)用AI技術(shù)。

今日頭條AI實驗室主任馬維英

2016年，今日頭條成立AI實驗室，先后挖來原百度美國深度學(xué)習(xí)實驗室少帥科學(xué)家李磊、微軟研究院副院長馬維英等大牛，其現(xiàn)對于其他AI實驗室更注重實際應(yīng)用，將AI算法應(yīng)用到內(nèi)容產(chǎn)品中。

小巨頭AI應(yīng)用思路有何異同？

美團點評、滴滴等公司對于AI都已進行各自投入。不過，我們能夠看到三者在AI應(yīng)用上還是有不同思路的：

美團點評：更注重AI在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中的落地。

美團SVP陳少輝在接受高盛采訪時指出：

“美團的AI研發(fā)離不開具體的場景和業(yè)務(wù)規(guī)模，而且會是一個長期的創(chuàng)新投入。美團平臺上的訂單非常高頻且涉及眾多碎片化的SKU。所以服務(wù)行業(yè)的訂單完成比電子商務(wù)更復(fù)雜，只有通過技術(shù)+運營的方式，公司才能擴大業(yè)務(wù)、更好的服務(wù)客戶?！?/p>

美團點評更注重AI在場景中的應(yīng)用。相對于今日頭條和滴滴而言，美團點評業(yè)務(wù)更加復(fù)雜，涉足餐飲、外賣、酒店、旅游、電影、門票、出行諸多領(lǐng)域，這意味著它有更多的應(yīng)用場景——且都屬于大的電商類場景，效率的提升將直接體現(xiàn)出經(jīng)濟效益，相對于實物電商而言，服務(wù)行業(yè)的訂單完成復(fù)雜度更高，技術(shù)發(fā)揮空間更大，但挑戰(zhàn)也更大。

對于美團點評而言，AI的應(yīng)用不只是可以讓平臺運營效率更高、用戶服務(wù)體驗更好，還有一個機會在于商家賦能——這是美團點評主張的戰(zhàn)略方向，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)幫助商家提高業(yè)務(wù)效率，要做到這一點，AI技術(shù)是不可或缺的一環(huán)。

滴滴出行：更強調(diào)大數(shù)據(jù)在單一場景中的應(yīng)用。

滴滴相對于美團點評而言更專注，它每天要處理的2000萬訂單均屬于出行領(lǐng)域，相對于美團點評涵蓋“吃喝玩樂”多個領(lǐng)域的2000萬個訂單而言，更加簡單。滴滴一直很注重對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，未來將大力發(fā)展人工智能，滴滴出行CEO程維曾表示：

“滴滴的發(fā)展已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)收集處理計算方面已經(jīng)有了相當?shù)慕?jīng)驗。接下來，滴滴要取得長足發(fā)展必須依靠人工智能。”

由于目標更加單一，因此滴滴的AI布局也很專注，就是圍繞提高出行效率來做技術(shù)創(chuàng)新，成立研究院而不是實驗室，在美國成立分院，表明滴滴對于基礎(chǔ)技術(shù)、前沿技術(shù)相對于另外兩家更加重視。其研究院研究的機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、最優(yōu)化理論、分布式計算都屬于基礎(chǔ)AI技術(shù)，值得注意的是，滴滴是小巨頭中唯一戰(zhàn)略布局無人車的公司，去年CTO張博稱“無人車是滴滴重大戰(zhàn)略布局，很快會有無人車上路”。不過滴滴同樣注重AI在場景中的應(yīng)用，智能派單技術(shù)，已經(jīng)讓司機接載客人的平均行駛距離從3公里降低到0.5公里。

今日頭條：只做好內(nèi)容分發(fā)，一個場景做到極致。

相對于美團點評廣泛的交易類場景、滴滴七八個出行場景而言，今日頭條的AI應(yīng)用場景最為單一：內(nèi)容分發(fā)。盡管引入了短視頻、問答等新的內(nèi)容形態(tài)，但萬變不離其宗，用戶畫像技術(shù)、興趣引擎等等技術(shù)是不變的。今日頭條的業(yè)務(wù)場景全部基于線上，用戶每天與平臺產(chǎn)生超過1個小時的連接，且高頻與平臺交互貢獻大量數(shù)據(jù)（比滴滴、美團的數(shù)據(jù)都多），同時今日頭條應(yīng)用AI算法不斷試錯也沒有什么風(fēng)險，可以進行更多測試，美團和滴滴則需要考慮到商家、騎士團隊、司機們的壓力，對于新的AI算法應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景中更加謹慎。

可以說，美團點評業(yè)務(wù)場景最廣泛，復(fù)雜度最高，AI技術(shù)挑戰(zhàn)對但也有更多作為；滴滴業(yè)務(wù)場景相對單一，它更希望通過AI前沿技術(shù)投入來不斷優(yōu)化出行效率，終極目標是構(gòu)建無人車隊；今日頭條AI應(yīng)用場景最為單一，但由于是純線上模式可以肆無忌憚地進行大量的測試，將AI在內(nèi)容分發(fā)上的應(yīng)用做到極致，同時不斷訓(xùn)練AI算法的進步，以及靠智能信息流廣告賺錢。

美團點評們做AI的思路更值得學(xué)習(xí)？

相對于BAT動輒數(shù)千人的投入、高舉高打的做法不同，美團點評等小巨頭對于AI的投入更多是抱著“實用主義者”的心態(tài)。

像百度那樣提前三五年布局深度學(xué)習(xí)，投入1300+人的團隊做底層AI技術(shù)并通過DuerOS、阿波羅計劃開放給行業(yè)，或者像阿里巴巴那樣啟動NASA計劃為未來20年儲備前沿技術(shù)，對于小巨頭來說，即沒有這樣做的必要，也沒有這樣做的能力。美團點評們更強調(diào)“物盡其用”，AI投入都的出發(fā)點都是業(yè)務(wù)，且不是20年后用得上的技術(shù)而是2年后、2月后用得上的技術(shù)。它們做AI的出發(fā)點就是要改善業(yè)務(wù)，與業(yè)務(wù)場景結(jié)合，將錢花在刀刃上，甚至可以馬上帶來更多收入，比如滴滴是更多訂單，美團是更少騎手、頭條是更多廣告。

顯而易見，BAT的AI戰(zhàn)略布局思路，并不適合一般公司——不論是傳統(tǒng)行業(yè)巨頭，或者一般互聯(lián)網(wǎng)公司學(xué)習(xí)。因為AI對于這些公司而言只是一個工具，發(fā)展成熟之后再拿過應(yīng)用是最適合的方式。百度、阿里、騰訊都在通過種種平臺和方式將AI能力開放出來，正是瞄準了各行各業(yè)的這個訴求。不過，對于互聯(lián)網(wǎng)公司或者高科技公司而言，小巨頭的思路或許更值得借鑒。在應(yīng)用成熟的AI技術(shù)進行業(yè)務(wù)的改進和創(chuàng)新的同時，也嘗試自行研發(fā)一些與核心業(yè)務(wù)密切相關(guān)的底層AI技術(shù)。畢竟，互聯(lián)網(wǎng)或者高科技公司還是需要核心底層技術(shù)能力的，AI在未來更是不可或缺的基礎(chǔ)技術(shù)，這也是華為等公司不斷強化AI技術(shù)自主研發(fā)的原因所在。

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