苹果人工智能不行？你被它的表象骗了

外界一直存在这样一个认知，苹果在人工智能领域似乎落后于谷歌、Facebook、甚至百度等公司。

直至雷锋网发出《苹果人工智能最完整解密，iBrain早已无处不在》一文中对苹果人工智能进行深入剖析后人们才反应过来苹果原来一直在AI路上低调前行，而且它在近5年内，收购了十几家人工智能公司。

此时，人们又存在一个疑问：苹果在AI领域的技术积累也算深厚，但为何鲜有AI产品？

针对这个问题，雷锋网在硬创公开课中咨询了业内人士的看法。

经过总结，业界人士有以下两个观点：

  AI只是苹果的工具

苹果更加注重加强人工智能底层技术的积累，让其服务于现有产品，而不是频繁推出新的人工智能产品。

10年前乔布斯就带领苹果开始涉足人工智能，按照苹果的实力，他们能更好、更快地执行人工智能项目，但他们并没有。苹果只是把人工智能看成了一种工具，而不是目的。

从苹果的收购案例中可以得出，苹果为了让Siri更加完善，收购了语音识别公司Novauris和基于深度学习提高人机对话智能度的VocalIQ。

此外，为了让苹果原有的常用应用体验更佳，苹果在近年来收购近十家公司把其神经网络和机器学习技术应用在已有应用当中，如新闻、音乐、餐厅推荐；识别陌生来电；检测用户的运动状态；手机解锁后列出最可能使用的应用；日程表安排等等。尽管这些功能看似并不起眼，但这就是苹果应用人工智能的方式。

苹果是利用人工智能技术服务已有产品，而其他巨头则是利用人工智能技术推出全新的人工智能产品。

• Google：利用AI技术开发人工智能手术机器人；推出无人驾驶汽车；开发新版聊天机器人；开源第二代深度学习系统TensorFlow。

• Facebook：开发代号为M的人工智能助理；发布聊天机器人；推出图片场景回答系统：机器根据图片内容进行文字描述；开源支持机器学习算法的科学计算框架Torch。

• 百度：推出百度筷搜、DuBike、小度机器人、百度识图、百度无人驾驶汽车、度秘等产品。

人工智能应用可大致分成两个路径：第一是覆盖更多用户的使用场景，如智能家居、自动驾驶、机器人、智能助手、图像娱乐等领域，通过人工智能产品抓取更多信息，属于是信息积累和输入的过程。

第二个方面是做好底层人工智能技术的积累，研发更加高级的算法，增强图像识别、机器学习、语音识别能力，从现有与人工智能联系并不大的产品中收集信息进行更好的处理和反馈，属于信息处理和用户服务输出的过程。

苹果更偏向于后者。

  缺少AI落地产品的原因

苹果更多在底层技术层面发力，是不是意味着苹果在AI产品创新力不如其他公司？外界认为，苹果在AI应用层面不出彩，是因为数据量不够以及数据使用方式保守导致。

针对这个问题，雷锋网硬创公开课的业内人士给出一个观点：

AI落地可以很难，也可以很简单，重点是最终做出的产品质量如何。与其期待一个闪亮的AI机器人产品横空出世，不如擦亮眼睛翻开数据堆看程序做出了什么，用更“聪明”的办法把数据利用起来。其实苹果、小米、华为面对用户的海量数据是件很痛苦的事：需求很多，着手很少，存储却成本却很高。苹果面对用户数据隐私方面很谨慎，但那些大量使用用户数据的公司似乎也并没做出非常好的智能应用。

AI圈流传这么一句话“人工智能，得数据者得天下”。苹果较Google、Facebook而言，其在数据方面稍显弱势。

但我们发现这句话在当下是一个伪命题，数据固然重要，可这些数据到底能用到多少？

此前，有媒体采访Facebook人工智能实验室负责人Yann LeCun时问到：Facebook在人工智能方向有没有大的突破。Yann LeCun斩钉截铁地回答道“没有任何进展”。后期Yann LeCun指出，他们面临的问题是数据量太大，无法下手。AI需要的是真正有用的数据，摒弃无用数据，有效利用关键数据是一件难度和工程量极大的事情。

前段时间，在雷锋网承办的CCF-GAIR大会中，小米副总裁黄江吉、猎豹CEO傅盛、金山软件CEO张宏江均提到了这个问题：人工智能最大的问题是如何利用好有效数据。小米、猎豹、金山每天产生海量数据，这既让人激动，又让人烦恼。

所以数据量决定AI的成败，目前这句话放在苹果等一线科技公司身上似乎并不成立。

一直以来，苹果在用户数据挖掘方面较为保守。据悉，苹果只在每个用户身上抓取200MB缓存数据供机器学习调用，并不会利用数据直接做创收。因此各方声音一致认为，如果苹果继续限制用户数据的使用，会严重阻碍到苹果人工智能的研究结果。

但从现在的研究结果来看，Google、Facebook以及百度的数据量虽优于苹果，人工智能落地产品也更多，但这类有着更庞大数据量支撑的产品并不完善，且体验欠佳，远远没有达到市场的期望值。回到苹果，与其说苹果在AI新品推出中没有动作，不如说只是苹果没有开发出让自己满意的产品。

结合上述业内人士的两种观点，苹果在人工智能领域的发力缓慢只是表象，苹果依旧延续了以往的产品开发风格：先做好底层技术，提高现有产品体验，然后在内部不断尝试新产品的研发，但为了保证质量，研发周期和内部淘汰率明显要高于Google等公司，因此导致用户在应用层面很少看到苹果的产品。

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