巨头争相布局AI新基建：阿里、腾讯、百度、华为等企业竞逐云计算与人工智能领域

文|曾响铃

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阿里表示要投入 2000 亿，腾讯随即就跟进 5000 亿。当巨头们抢滩新基建的红利时，战况一开始就呈现出激烈的态势。而它们都关注的内容，如云计算、人工智能、物联网、数据中心等，AI 无疑处于其中最为关键的位置，成为科技企业们竞相发展的目标。

我们看到 AI 巨头百度再次高高扬起 AI 的旗帜，阿里持续以 AI 发展的成果来凸显自己“科技公司”的一面，就连向来对技术好像不是特别热衷的腾讯也大肆宣布要建设一个人工智能超算中心，再加上早已在 AI 领域默默耕耘多年的华为等，这波 AI 热潮将会达到一个有着更广泛、更深入玩家参与的新高度。

在这个过程里，有一些 AI“潜行者”从暗影之中走了出来，并且以更清晰的姿态展现在人们面前。

这两天在极客公园与 B 站合办的 Rebuild 2020 大会上，美团的“首席科学家”现身了。他以技术大咖嘉宾的身份参与分享。大众原本以为它只是个“外卖平台”，没想到它如此注重技术，还拿出了很多硬核项目来分享，这让人感到意外。这种“意外”在行业维度上或许意味着 AI 发展存在路线分歧。超出通常理解的 AI 发展方式正在崭露头角，并且正伺机“弯道超车”。

在这场 AI 新基建的浪潮里，一方面要看巨头们争抢的热闹景象。另一方面，AI 有着不同的发展方式，并且这些不同的发展方式所带来的结果也各不相同，这些同样值得我们去关注。

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美团AI“露出”后，AI两种玩法格局确立

“为什么主要和吃相关的公司要有一个首席科学家？”

这是在 Rebuild 2020 上出现的一条带有疑惑的弹幕。实际上，有许多人或许都有着和这条弹幕相同的感受。在这种普遍的疑惑背后，是多数人对于技术发展所具有的类似且固定的认知，即技术应当从技术自身开始，它只能是“起点”。而美团作为一个与“吃”相关的公司，它与技术产生紧密关联是不符合这种认知的。

美团以场景为起点，产生了众多硬核 AI 技术。之后，AI 两种玩法的行业格局得以确立。

1、技术为起点：技术“牵线”场景

传统的 BAT 等巨头占据主导地位，它们凭借技术的名义，投入众多资源去研发 AI 科技，是先有技术而后才有场景。

从技术开始，这种做法意在先构建起稳固的 AI 基础，而后去寻觅并匹配各类落地场景。在这样的玩法当中，AI 展现出了以下三大特征：

有一个大的布局，完整的技术规划体现于此。不同的巨头在 AI 的布局方面，最终都走向了相同的道路。语音技术、图像技术、自然语言以及数据智能等大类都已具备。

在各技术领域持续展现出优势，比如百度在语音识别方面以及人脸识别方面等都有着深入的技术探索。

典型场景的应用情况是，巨头通常会将一两个优势 AI 场景凸显出来，例如阿里的电商推荐，以及百度的无人驾驶和语音助手等。

技术在任何情况下都是首要的。只有具备广泛且深入的技术布局之后，才能够去寻找落地场景，并持续磨合以实现 AI 的落地。

2、以场景为起点：场景“酝酿”技术

美团科技是一个典型例子，技术处于业务背后。随着业务的推进，会持续开发新的技术，以优化并解决各种痛点问题。

场景追求更好的体验，不断酝酿出各种 AI 技术，逐步构建出完整且深刻的 AI 体系。

这种玩法下，AI的发展有几个特点：

在布局方面，并非一开始就有一个宏大的技术规划，而是一个逐步添加的过程。刚开始时，可能是遇到了某些问题，然后才考虑用何种技术去解决。比如美团借助 AI 解决了外卖小哥接送餐的路线问题。之后，美团会有意识地利用 AI 进行一些深耕生活服务场景且具有长远布局意义的前沿创新，像美团配送的无人车就是这样的例子。

从深度方面来看，AI 技术的加深是与场景服务的深耕同步进行的。比如美团科技通过 AI 来规划路线，在刚开始业务量较少的时候，对 AI 技术的深度要求或许不是特别高。然而，随着美团每天的外卖订单逐渐增加到 3000 万，外卖小哥的数量达到 70 万，对 AI 技术的需求无疑变得更加深入了。

可以发现，AI 发展从技术出发走出了一条道路，从场景出发又走出了一条道路，且这两条道路截然不同。

02

场景服务深耕，让美团构建起一个完整的AI体系？

2013 年，王兴找到“首席科学家”夏华夏。他强调了美团的运营理念，即高效率、低成本、高品质、低价格、高科技、低毛利。

这表明王兴从最初就将技术以及 AI 定位为场景服务深耕的要素。他不像那种从技术出发给出一个大规划然后逐项深度研发的玩法，而是围绕其“三高三低”进行配套的技术实现。

不知道当下美团 AI 的发展有没有超出王兴的预料。至少在多年深耕场景服务的时候，美团已经构建起了一个完整的 AI 体系，这是事实且是客观存在的。

从行业的视角来看，这意味着以场景作为起始点的 AI 玩法是可以完全行得通的。具体而言，包含以下四个方面：

1、运营优化所衍生的数据智能

美团最基本的 AI 技术是数据智能，它在日常运营优化中带来了直接价值。 美团有直接价值的 AI 技术是数据智能，且在日常运营优化中发挥作用。 日常运营优化所带来的数据智能是美团最基本且有直接价值的 AI 技术。

夏华夏在 Rebuild 2020 上举了个例子，从基本的数学理论来看，若一个外卖小哥同时接到 5 个订单，要从 5 个商家提取物品，再送往 5 个不同的用户，那么这里面的路线组合数量高达 113400 种。

3000 万单和 70 万骑手。如果没有智能化的派单能力，很难想象这个系统如何有效运转下去。如果没有智能化的路线规划能力，也很难想象这个系统如何有效运转下去。对高效配送有着追求，对节省人力有着追求，对更好用户体验有着追求，这些追求直接催生了深度的数据智能。

更进一步来看，在不同场景如外卖、到店、酒旅等情况下，不同的外卖小哥有着不同的骑行速度，不同的店面有着不同的出餐速度，遍布全国 2800 个县市区的骑手所提供的细致地理信息，以及线上超过 40 亿的用户评价数据等更复杂的变量被加入进来，美团数据智能在不断往深处发展。

提供生活服务看似简单，但其背后是深度的 AI 能力在支撑。在几乎所有的服务场景中，只要愿意深入探索，就一定会遇到类似的智能化需求。

2、与业务场景天然贴合的无人车技术

无人车是 AI 巨头们必须具备的能力，这些巨头们是从技术出发的。而对于美团科技来说，场景服务深入的要求正在推动无人车技术的发展。

疫情推动之下，美团无人车于今年 2 月份在北京市顺义的公开测试道路上开始了常规化运营。目前，其覆盖了约五六个居民小区。当用户在美团买菜上下了订单后，无人车会从美团买菜的站点直接把订单送到用户手中。

这个路程是 10 公里且往返，全部由无人车完成。无人车领域有“麻雀虽小、五脏俱全”的说法。尽管运送的物资是生鲜外卖，但对无人驾驶技术要求的完备性并未缺失。并且，低速送货的场景使美团在自动驾驶领域实现了真实的落地，且走在了前面。

此外，对于美团来说，相同的无人车技术在餐厅内是有应用空间的。可以用机器人来做菜、端菜以及送菜，这属于技术在横向场景上的自然渗透。

3、“供给端”不同需求下的图像识别

在生活服务的场景里，图像的智能化识别变得越来越重要了。并且，图像识别 AI 技术也在不断地丰富起来。

在商家端，很多零售店和大型商场拥有众多货柜与货架，需要安排“巡店员”这一角色前往实地查看商品缺货状况，并及时从仓库调配物资进行补货，此过程耗费大量人力。美团给这些商家提供带有视觉 AI 技术的终端摄像头后，缺货情况能够被自动识别，既节省了人力，又提升了运营效率。

此外，在一些售卖非标品的商家那里，比如自选式快餐店。美团的图像识别可以帮助商家，通过简单的扫描就能计算商品的价格。有过相关购买经历的人都清楚，这会大大提高收银的效率。

当然，图像识别离不开人脸识别。在生活服务场景里，美团的人脸识别技术被应用于外卖骑手的个人身份认证，也被应用于金融场景的用户支付等方面，这是保证服务安全和质量的必然需求。

4、“需求端”特定需求倒逼的深刻语音交互

美团科技的工程师了解到盲人群体在盲人按摩店点餐很不方便这一现实。之后，他们开发了一种技术，这种技术能够让盲人与美团 APP 通过语音技术进行交互，从而实现语音点餐。

盲人师傅能够更便捷地订购各类餐品，拥有了更多的选择权。我们不仅要看到这一点，更要看到场景服务深耕所创造出的 AI 技术。这种技术有时因能满足独特需求，而被某一群体迫切需要。此时，这种技术是最务实、最有价值、最落地的技术。而盲人辅助功能只是美团语音技术在社会价值层面的一个切入点。用户只需动动嘴就能获取服务的日子不会太遥远。这体现了一种发展路径，这种路径以场景为起点，而非以技术为起点，并且非常典型。

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最强的“场景”能力三路出击，美团AI弯道超车？

AI 以场景为起点，过去声量不大。以美团为代表，其发展历程已有七八年，甚至比某些传统巨头的发展历程还要长。当“潜行者”走出暗影后，场景能力成为最大的杀手锏，同时也是弯道超车的机会所在。

至少目前，以场景为起点的玩法，表现出三个特征或优势：

1、技术完备性和深度，逐步“追平”

美团的 AI 一开始只是零零散散地存在着。与那些从技术出发并且有宏观规划的 AI 巨头相比，在完备性和深度方面，它肯定是有所不足的。

但是，随着场景的深入耕耘，美团在没有“AI 设计图纸”的状况下，通过一块砖一块砖地累积，建起了自己的 AI 大厦。它在场景的基础上构建了一个完整且深刻的 AI 体系，其中包含数据智能，有语音智能，有图像识别，甚至还有集成了前沿技术的无人车。美团 AI 已经逐渐“追平”了我们一般所认为的 AI 应具备的体系。

2、场景原生AI，没有落地痛点

在商业落地方面，场景原生 AI 技术本身不存在那些以技术为起点的 AI 所面临的最大痛点，也就是落地问题。

在美团举办的盲人语音定制应用发布现场，盲人点餐案例中，美团联合创始人王慧文曾表达过这样的意思：新的科技由于不成熟等各种原因，不一定能被大部分用户所喜爱。然而，有些用户的需求非常强烈，只有这种技术能够满足。这种需求就成为了这个技术能够最好地实现价值的地方。从场景开始，科技往往能够获得更好的实际应用（即便仅仅是满足一部分人的特定需求），而不会如同以技术作为起始点那般容易遭遇“悬浮在空中”的状况。

事实上，场景 AI 就是已经落地的 AI，AI 技术能够与价值实现实现无缝对接。更进一步来看，倘若 AI 一开始就找到了最需要它去落地解决的问题，那么技术本身的迭代速度肯定会更快，因为没有什么比实战更能对技术起到磨砺作用。

3、场景里的AI，更能推进商业重构

美团的技术可以根据用户需求进行智能化推荐，这是大家都知道的。实际上，在这类场景中，大数据加持的 AI 技术还具有推进商业重构的价值。

在更宏观的层面，因为美团对不同地方的用户喜好了解更深，所以能够轻易察觉到某个区域范围内用户的需求情况，能判断出已有的店面是过分饱和还是数量不足，这里存在着一个商业机会。这套系统能够给予想自主创业的个人或企业关于如何开店的指导，这种指导甚至能依据用户消费水平的真实情况深入到定价上。

这能显著提升商业的效率，能降低商业风险，还能鼓励更多人去“当老板”，进而激发社会活力。实际上，美团的业务除了外卖之外，还有餐饮、酒店、打车、门票、电影票等。每一个行业的商业逻辑都有被 AI 重构的机会。与传统巨头 AI 对单一产品或服务的改变相比，这无疑更加深刻。

美团科技让人看到了 AI 发展的别样方式，也展现出独特的相对优势。然而，无论怎么说，“不走寻常路”的美团 AI 在这条路上能否实现对传统巨头的弯道超车，都需要时间去检验。

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【完】

曾响铃

钛媒体是多家创投、科技网站年度十大作者；品途是多家创投、科技网站年度十大作者；人人都是产品经理是多家创投、科技网站年度十大作者。

2虎啸奖评委；

3作家：【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者；

《中国经营报》是特约评论员，《商界》是特约评论员，《商界评论》是特约评论员，《销售与市场》是特约评论员，还有近十家报刊、杂志也有特约评论员。

钛媒体有近 80 家专栏作者；36kr 有近 80 家专栏作者；虎嗅有近 80 家专栏作者；界面有近 80 家专栏作者；澎湃新闻有近 80 家专栏作者。

“脑艺人”（脑力手艺人）这一概念的提出者，如今演变成了“自媒体”，并且形成了一个行业。

7 腾讯全媒派荣誉导师、多家科技智能公司传播顾问。