在這個風口上有多少打著人工智能旗號的“李鬼“?筆者認為，中國的人工智能消費者類產品還處在初級的系統集成階段，仍然需要進一步加大對于市場和人工智能的技術認知。
眾所周知，數據、計算力、算法模型會在很大程度上決定人工智能的效果。作為AI智能C端設備的代表，亞馬遜的Echo和谷歌的Google Home一個是美國最大的電商壟斷者、在生態和市場方面都具有得天獨厚的優勢，一個在算法模型和語音搜索方面遙遙領先。
盡管兩者由于在中國大陸缺乏相應的應用場景和硬件支持很難打開市場。但這股智能設備的熱潮卻自去年以來燒到了中國，京東、阿里、小米等相繼推出了智能音箱，而騰訊、喜馬拉雅等則相繼推出了小Q機器人以及科大訊飛的阿爾法蛋機器人，定位為陪伴型機器人，主打早教市場。
打開京東，搜索智能機器人有8萬多條產品信息，智能音箱也有近2萬條產品信息。然而，這些打著人工智能旗號的產品，很多卻并不智能。
在產品評價中，我們看到有些智能音箱，怎樣都無法語音喚醒，卻在半夜自己喚醒;有些名為陪伴機器人的智能設備，僅僅是一個智能故事機，大部分中小企業所生產的智能設備內容單一、功能雷同，完全談不上能夠進行自我學習的“人工智能”。
人工智能，最重要的是通過一定的算法實現機器的自我學習。而筆者發現現在世面上各種C端的人工智能的產品，更多是系統的集成商，集成了語音技術、視覺識別技術以及算法。
這種沒有自己原生技術和算法調教的產品，只是憑著先發制人和渠道優勢迅速占領市場，但無論是在內容更新還是算法更新上都很難持續。
“數據量豐富、商業化迅速、資金充足是中國人工智能行業迅速發展的得天獨厚的條件，”來自英國的Meet AI聯盟的發起人、Emotech創始人陳希說，“但是如何更為精準的運用數據，如何用先進的算法讓人工智能更有效率，這個是很多中國企業尤其是中小型企業需要了解的。在英國，人工智能在消費者端的應用十分廣泛，涵蓋了醫療、教育、養老等相關的范疇，雖然大企業并不多，但是很多中小企業憑借其獨特的算法優勢也取得了不錯的成績。”
據陳希介紹，以開發AlphaGo聞名的Deepmind，實際上是歐洲人工智能企業的縮影，“歐洲人工智能的研究相對中國和美國而言，更為學術化。歐洲很多國家，如英國、瑞典、芬蘭都有很多人工智能前沿的研究，但是由于市場容量，商業環境等原因，商業化速度比較慢。”
目前，華為、科大訊飛等企業都設立了歐洲研究院，目的就是通過進一步的交流和雇傭國際化人才提高自身的科研水平。而MeetingAI設立的初衷也是希望建立一個中立的平臺促進中國和歐洲在人工智能行業在學術、商業化方面進行交流。
實際上，中國在人工智能的行業應用方面由于數據積累和商業化機會眾多發展十分迅速。然而，落實到C端產品，不僅商業應用場景更為豐富，還要求企業對于某一應用場景深入挖掘、了解用戶需求。歸根到底，消費類產品用戶體驗才是最重要的，沒有人希望和一個需要100次才能喚醒的AlphaGo下棋。
“中國太多企業家，卻缺少好的工程師。”一位業內人士評價說，“大家都在趕風口，沒有人踏實的去研究怎樣做好一個功能，當然這也和很多中小企業的研發能力欠缺就著急上馬產品有關。畢竟不是每個企業都可以像阿里京東一樣，擁有豐富的數據和人力資源，或者如龍泉寺般有一幫志同道合的工程師。”
對于人工智能C端相關產品企業來說，前有阿里、京東以海量電商數據為基礎，后有諸如小米等硬件生態鏈的支持，如果不是這兩類，對于大多數主打人工智能C端產品來說算法就是他們的核心競爭力。
確切的說，他們不僅做一個集成商，還要在自身產品的商業場景中不斷優化算法、提高用戶體驗。以常見的智能設備喚醒為例，MeetingAI的嘉賓科學家Raymond引用最新的歐洲科學研究成果表示，基于聲紋語音識別可以不受到語言種類的影響，這也就意味著無論客戶是說中文還是英文，甚至是客戶感冒了，機器都可以基于聲紋而迅速喚醒，可以讓語音喚醒和交互的時間大大減少。
“中國的人工智能在B端發展的十分迅速，由于大數據和互聯網行業良好的基礎，在一些行業應用場景諸如銀行業，中國的人工智能技術是相對領先的。但是對于其他一些場景比如智能家居設備、陪伴機器人以及自動駕駛等，包含了語音、視覺以及文本之類的多維度的模式能夠更好的重構人與周邊環境的關系。”Raymond告訴筆者，“歐盟今年的Flagship人工智能的研究項目就是關于人工智能與情感的互動。”
Emotech機器學習專家Rory Beard告訴筆者：“將各種模態建立鏈接，能夠讓機器更加智能的了解和學習人類的習慣，貼近人腦的思維方式是目前歐洲人工智能的熱點。”陳希則表示MeetingAI希望能夠將更多的歐洲人工智能的技術帶到中國的泛科技領域，“中國的商業化場景如此豐富，給歐洲的前沿的科學研究提供了舞臺，例如對于陪伴來說僅僅是各種功能的累加是不夠的，看到主人疲倦了，可以放首音樂，將空調調到合適溫度，提醒主人睡個好覺，根據對象習慣進行學習和適應，才是真正的人工智能。”
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