簡介：每一個記者：卓立每一個實習記者：王玉彪每一個編輯：王麗娜1950年，人工智能之父艾倫圖靈在他的論文《計算機器與智能》中提出了一個劃時代的問題：機器會思考嗎？六年后，人工智能誕生了。經過幾次時空的轉折，沉浸在科幻和電影創造的虛構和事實中，我們也.

每個記者：卓立每個實習記者：王玉璽每個編輯：王麗娜

1950年，人工智能之父艾倫圖靈在他的論文《計算機器與智能》中提出了一個劃時代的問題：機器會思考嗎？六年后，“人工智能”誕生了。經過幾次時空旋轉，沉浸在科幻電影創造的虛構與事實中，我們常常會問：機器人會占領世界嗎？

“所謂的“AI威脅論”，就實事求是而言，并沒有想象中那么可怕。只要合理運用，就不會威脅到我們。”京東數字智能機器人事業部總經理姚秀軍在接受《每日經濟新聞》記者采訪時說。

即使在艱難探索的初始階段，巨頭們依然渴望AI。

記者注意到，今年京東數碼分公司開發的機房巡檢、室內交通等AI機器人產品陸續落地。即將上市的JD.COM衛生的AI分診和AI輔助診療系統，也為未來承載了無限的想象。

JD.COM號碼部運輸的人工智能機器人向北京市第三中級人民法院提出申請

圖片來源：京東數碼分公司提供

不僅是JD.COM，還有阿里花了三年時間重金打造的阿里達摩學院，其AI技術也覆蓋了阿里經濟的各個場景。今年6月，百度AI新的基礎設施地圖出現，包括百度大腦在內的新AI技術成為百度走向b的重要起點。

巨人“全在AI”的背后，是它不斷走出自己的“舒適區”，逐漸延伸到To B業務，加速走向工業互聯網的輪廓。更多的還是嘗試，還沒定下來，但是弓已滿，箭在弦上。

先開，再談規模

從京東數碼分公司的招股書來看，其服務行業和客戶類型已經實現了To F、To B、TO G的全覆蓋，不難看出京東數碼分公司已經完全轉型為一家新型的工業數字服務公司。此外，記者還注意到，京東數字分公司政府等客戶的數字解決方案復合年增長率達到239.05%，創新業務正成為推動京東數字分公司快速增長的關鍵因素。

在此背景下，除了智能城市、農業、零售業等一系列工業服務實踐之外。JD.com也將其“朋友圈”擴大到了司法領域。

今年6月，JD.COM多個部門運輸的AI機器人申請到北京市第三中級人民法院進行文件運輸，并與VR大廳、智能大門一起進行人臉識別，加快了智能法院的建設。記者了解到，機器人可以自動在歸檔窗口和收發材料窗口之間來回移動，文件柜上設有密碼鎖，保證取送文件的安全。

而室內文件投遞機器人只是AI機器人在京東數碼分公司應用的一個角落。至于不同AI機器人在不同場景下的應用差異，姚秀軍告訴記者，為了解決機器人在不同場景下的適應和功能開發，京東數碼分公司的實踐與JD.COM集團的整體開放戰略保持協同作用。

“現在京東數碼分公司的整個機器人產品已經實現了各個領域的廣泛覆蓋，合作伙伴也逐漸增多。在此基礎上，我們開放了所有的功能，如SDK、硬件接口、電機接口等。讓合作伙伴能夠適應更復雜、更個性化的場景，而京東數碼事業部則是生態化、平臺化。”姚秀軍說。

對此，京東數字科技副總裁曹鵬進一步解釋說，在AI機器人層面，京東數字科技專注于兩個發展方向。一是縱向研發維度，采用云腦、機腦、人腦“三腦”集成系統。進一步固化底層技術；第二，開放機器人在橫向產業維度的底層能力，

事實上，以AI機器人為代表的AI行業整體上還處于比較早期的階段，底層基礎能力不足。在應用具體場景時，每個細分都需要從頭開始“造輪子”。此外，龐大的R&D投資與細分市場的小規模收益之間的矛盾，也制約著AI技術和產品的大規模商業落地。

曹鵬認為，“單單解決某個特定場景的痛點，對于提高整個行業的效率意義有限，AI機器人等技術還需要搭建完善的基礎能力平臺。在這個開放的平臺上，逐步構建底層的技術能力，如底盤、機械臂、路徑規劃、空間定位等。”

“機器人不是網絡游戲”

毫無疑問，AI是未來互聯網巨頭非常重要的話題，但也是他們“不太擅長”的領域。另外，巨頭們在消費互聯網上浸淫多年后，在服務C端消費者方面已經形成了一定的壁壘，但他們要真正為B端出口解決方案和能力，似乎并不容易。

姚秀軍以AI機器人為例告訴記者，機器人不是網絡游戲。從資本層面來說，需要上游更強的資本投入。另外，整個產業鏈極其漫長。在機器人發展的整個過程中，技術研發、生產投資、落地操作和維護的建設需要較長時間的沉淀和積累。

“不像C端游戲玩法：首先目標用戶被精準定位，然后通過操作手段實現最終轉化。嚴格來說，利用互聯網分流流量，或者依靠良好的精準營銷將AI商業化、產業化都是不可行的。人工智能需要深入場景，形成對實際需求的系統理解。”姚秀軍接著說道。換句話說，面對AI等技術的大規模商業落地，現在的巨頭們有必要堅持下去，屏息以待。

但“黑天鵝”的爆發也加速了AI等技術應用的市場教育，整個行業現在面臨爆發期。在姚秀軍看來，按照資本和行業的走勢，未來五年將是一個關鍵的時間節點。

挑戰依然存在。在姚秀軍看來，主要有兩個挑戰，一個方面是如何有效壓低上層供應鏈的成本。以機器人為例，現階段，其大規模的核心零部件，像激光雷達、驅動器、主板等，近兩年成本下降趨勢非常明顯。未來這樣的趨勢能否延續，一定程度上也將影響AI等技術設備的市場化應用。

另一方面，受限于整體技術的發展以及適應政策法規等。

“無人駕駛汽車一定程度上可以看作是一個大的機器人，其大規模推廣不僅難在技術本身的成熟度，也會受到外部條件的限制，如路權、市政法規等。”姚秀軍進一步補充道，“所以目前還是圍繞偏線性的發展，從最基礎的室內運送機器人，低速機器人，逐步向室外、中高速機器人方向邁進，這樣會更符合發展常規的路徑。”

不過，即便“沒那么簡單”，“AI To B”依然攪動“一池春水”。

百度智能云2020年第一季度內部會上，百度CTO王海峰提出了新的發展戰略：“以云計算為基礎，以AI為抓手，聚焦重要賽道”。緊接著，6月百度的AI新基建版圖中，其一系列新型AI技術基礎設施，正逐漸覆蓋智能交通、智慧城市等多個關鍵領域。

無獨有偶，12月4日，阿里云正式推出AIoT邊緣計算產品家族以及基于邊緣計算+AI的場景方案，覆蓋城市、工業、農業、零售、園區、交通等6個領域。

啟信寶顯示，騰訊近日申請了“一種基于AI的車輛控制方法、相關裝置及存儲介質”專利。摘要顯示，本申請公開了一種基于人工智能的車輛控制方法，應用于自動駕駛領域。

在看似并不聚焦主營業務的“外行”領域里，同樣充斥著巨頭們咬緊不放的較量。科技是不是互聯網巨頭們的“更高理想”？似乎并不重要。只不過，在將時間線加速撥向未來的某個節點，勝者在高舉獎杯時發表獲獎感言之時，他們一定不會忘了感謝AI。

每日經濟新聞