进入到 2020 年，AI 在行业中的发展已经超脱了单纯技术创新和突破的范畴，而是走向产品和产业融合，并由此体现出商业回报价值。由此，AI 的商业化落地，越来越成为衡量一家科技巨头在技术战略、产品规划、生态构建等方面综合实力的关键指标。
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在这一大背景下，《哈佛商业评论》中文版近日在其《人工智能专项调研报告》（后文简称《报告》）中选出了全球 AI 公司五强，分别是 Google、苹果、微软、百度和亚马逊。
在这五家巨头中，Google 不出意外地当选第一名。
的确，无论是从 AI 本身的技术进展和开源生态，还是 AI 在具体产品上的应用来看，Google 都是 AI 领域独一无二的巨擘，也是龙头老大。
体现在产品上，Google 的 AI 覆盖了操作系统、应用 App，AI 芯片等多个方面；实际上，Google AI 的布局可以说是非常全面，涵盖了底层硬件+操作系统+核心算法+上层应用，而且在自动驾驶、医疗、企业服务等领域都有落地，在开发者生态方面也是首屈一指——Google AI 位居第一，可以说是实至名归。
相对于 Google 在 AI 方面的多线布局和开放性，苹果在 AI 方面的表现其实更重要地体现在最终的产品中——这样的打法让行业实际上很难看清楚苹果的整体 AI 战略，但是从消费者感知的角度，却能呈现出具体可感的效果。这是由苹果自身的封闭性决定的，而且加上苹果产品在全球的受欢迎程度，实际上苹果已经在 AI 商用落地层面有了很好的表现。
与苹果相比，微软的 AI 可以说是以 Azure 云计算为载体，构建出了一个全栈式的 AI 布局，正如《报告》所言，微软的 AI 更像是一个 AI 基础设施及生态系统；其在技术层面与 Google 有某种相通之处，但在具体的应用场景中，微软瞄准了企业数字化转型的重大机遇，面向 B 端推出了 “混合云” 和 “智能云” 的完整解决方案，包括公有云 Azure、混合云 Azure Stack、物联网 Azure IoT 和 Azure Sphere。
整体来看，与 Google 和苹果相比，微软的 AI 呈现出了浓浓的 To B 色彩。
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在 Google、苹果和微软之后，排名第四的是中国互联网公司——百度，百度也由此成为五强中唯一的一家中国公司。百度在中国 AI 领域的投入最早，布局全面，成果覆盖了软硬件和算法等多个层面，与 Google 有某种相通之处，是典型的平台型 AI 企业。
而在 AI 落地层面，百度借助了中国智能产业化的大趋势，通过云计算将 AI 应用在金融、客服、城市、医疗、自动驾驶等领域。
除去四者之外，亚马逊也成功入选全球 AI 五强，这并不难令人理解。
亚马逊是全球最大的云计算厂商，占据全球云计算市场 40% 的市场份额，也是最早洞见云计算未来发展趋势的厂商，2006 年就推出了云服务功能。因此，亚马逊在 AI 方面的布局主要面向企业。
但同时，基于在智能音箱和人工智能助手 Alexa 的产品结合，亚马逊也成功实现了 AI 面向消费者的商业化，并且打造了一个庞大的消费硬件接入平台和语音技能开发平台，这也是亚马逊在近两年的 CES 上大放异彩的原因。
按照《报告》的说法，上述五家公司之所以入选，是因为它们引领了这一波 AI 技术在全球范围内的商业落地、发展和变革，这种变革主要分为三个层次：
第一层是企业变革，当人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用；
第二层是行业变革，人工智能技术带来的变革引发传统产业链上下游关系的根本性改变；
第三层是人力变革，人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，把人类从简单重复的岗位中解放出来，聚焦更多具有创意性的工作。
当然，除了入选的五家巨头企业，实际上在全球范围内还有 Facebook、阿里巴巴、IBM、腾讯、华为等巨头也在 AI 领域有着重大进展，但相对来说，AI 是一个竞争无比激烈的领域，强中更有强中手，这些巨头的落选并不令人感到难以接受。
从入选五强的企业可以观察到，尽管中国已经在 AI 领域有了巨大进展，但是与美国相比还有很大的差距。正如《报告》所言，全球前五中只有一家是中国公司，中美两国是人工智能的全球两级，两国的人工智能龙头企业在人工智能的能力部署上均位于全球前列，但具体到基础技术能力有所不同。最大的不同是，中国公司在基础技术的研究开发能力上，整体不如美国。
不过，根据《报告》的说法，包括上述 AI 五强在内，甚至包括国内的阿里巴巴、腾讯等巨头，在 AI 商业化的路径方面都会有一些共性。比如说：
一是通过开放平台来控制入口。利用自身技术和资源优势建设基础平台，和中小型企业达到共赢的效果，后者为前者的生态繁荣添砖加瓦，前者为后者节省基础技术上的投入，专注做应用。
二是公司基因决定 AI 发展方向。Google 具备更为全面的技术优势，主打通用化，适配全行业；亚马逊围绕电商 + 云紧紧围绕产品化思维；Facebook 成长于开放的新一代互联网环境中，AI 路径是开放、开源，一直坚持对外开源研究代码、数据集和工具；百度则是基于自身的技术积累和中国在产品应用生态的优势，在开放开源方面也颇有作为；苹果自身的商业模式是 “软+硬” 的相对封闭体系，AI 路径既围绕产品化，也相对封闭。
进入到 2020 年，商业化落地更加成为 AI 发展的核心关键词。一位来自中国某大型平台公司的技术高层管理人员在结合搜采访时表示，2019 年，所有公司对于 AI 的关注点都在求精和场景化，大家都有不少新的落地场景，但没有明显的核心技术突破，“说的都是更快更强更好用的话，但核心技术和前两年基本一致。”
这并不令人感到意外，毕竟无论技术本身如何发展，最终也是要为社会和人来服务的，而其中的核心手段莫过于商业化。
不过，在强调 AI 商业化的同时，并不意味着 AI 技术不会继续向前发展了；在《报告》中也谈到了人工智能技术的几个未来发展方向，举例来看：
有研究机构认为，人工智能将从感知智能的 1.0 时代向认知智能的 2.0 时代演进，如何保持大数据智能优势的同时，赋予机器常识和因果逻辑推理能力，实现认知智能。
计算存储一体化的趋势有望突破 AI 算力瓶颈，使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点。
IBM 的预判是，人工智能的理解能力提高，又将扩大应用范围。明年,更多人工智能系统会开始依赖集学习能力和逻辑性于一身的 “神经符号 (neuro-symbolic) ” 技术。
另外不可忽视的是 5G 对 AI 发展的影响——5G 不仅能够促成人工智能技术往前一步，也能够为它的商业化更深一步的积极变量。
按照《报告》说法，5G 本质是更强的数据传输能力，IoT 设备也会采集更多数据，借助于 5G 传输到边缘侧和云端供 AI 学习，AI 将拥有更多原材料，即“数据”。而随着 2020 年 5G 的全面商用，将会进一步加速 AI 的发展。
同时，5G 具有低延时、高带宽和大容量三大特性，给智能家居、自动驾驶、可穿戴、VR/AR 等 AI 强相关的应用创造了网络条件，将给 AI 创造更多落地场景。边缘计算、云端协同和分布式计算会具备更好的网络基础，给 AI 创造完善的底层计算基础。
另外，《报告》在调研后认为，下一个阶段中人工智能的最具潜力的落地场景有三个，分别是医疗、手机和互联网，因为这三个场景天然具备数据属性，是人工智能首先落地的最佳行业之一。
除此之外，金融证券、工业、消费和政府行业，也是目前巨头开发较多，落地前景可期的领域。这些行业的共同特点有三：一是数据基础良好；二是需求旺盛，技术可复制能力强；三是较为容易找到可落地的丰富场景。
总体而言，AI 商业化落地还有很大的可拓展空间。
2020 年，AI 如何实现商业化落地，已经不仅仅是巨头们要考虑的问题，同时也是一大波 AI 创业公司所面临的生死攸关的问题——但在雷锋网看来，对于 AI 本身而言，它毕竟更加深入到人们的生活场景和社会发展的行业场景中区，从而不再显得那么高大上，越来越成为社会生活的一部分。
毕竟，技术永远是为人服务的。
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余快