最近在北京举行的十三届全国人大二次会议上，政府工作报告中提出了一个非常重要的概念——智能+。在近年的两会上，人工智能已经被提及了三次。2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，表述为“加快培育壮大新兴产业。加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”
2018年的政府工作报告中指出，“发展壮大新动能。做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”
今年“智能+”接棒“互联网+”，也意味着中国人工智能即将开启和互联网一样的规模化落地之路。
从落地到规模化落地：“向电看齐”的AI
规模化落地，其实是一个很有趣的关键词。现如今在高铁站、飞机场随处可见人脸识别闸机，拿起电话联系某个商家，也经常能听到AI客服的声音。总的来说人工智能在我们的生活中并不稀缺。
但“落地”和“规模化落地”之间，却还差了十万八千里。
哪些基础技术能称得上是“规模化落地”呢？往近了说是互联网，往远了说是电力。
只要有WiFi、有4G信号，普通人就能在朋友圈里做微商做得风声水起。只需几步操作，大小企业都能注册微博、公众号、资讯平台向外发声。这是互联网规模化落地后带来的效应。
至于电力，更是插上插头就能获取，几乎为整个世界供能。
可以说规模化落地并不取决于一项基础技术的应用广度和密度，更多的还是获取技术能力的难易程度。
如今我们身边虽然不缺乏人工智能的落地案例，但人工智能能力的获取，还是相对困难的。假如一家小企业想要在某项业务上应用图片识别，先要收集、标注、清晰数据，然后组建自己的计算集群训练模型算法，很可能还需要高薪聘请机器学习方面的专业人才。
这样的获取方式，是很难实现技术基础化，也很难实现规模化落地的。
人工智能本身就是一项底层技术，“智能+”更旨在和“互联网+”一样，与各行各业碰撞出火花。因此人工智能的规模化落地应当与电力看齐，即插即用、一键获取才是最理想的状态。
我们也能看到科技企业确实在这一方向努力，越来越多的技术企业将API与云服务打包提供，甚至还有一些企业推出了硬件化的人脸识别一体机。
在一系列对于人工智能规模化落地的尝试中，智能小程序是个非常有趣的现象。
推导核心原料：AI落地途中的小程序们
自从百度率先提出智能小程序的概念之后，市场上立刻出现了一系列相关的应用案例。
最典型的就是在百度与长隆野生动物园AI-Park的合作中，双方联合开发了“长隆AR动物园”智能小程序。结合百度的图像识别、语音生成、AR渲染等能力，为用户提供步行AR导航、拍照识图解说、AR相机合影等功能。
如此一来，长隆野生动物园作为传统企业，几乎不需要任何学习成本和开发成本，就能够为自己的用户提供智能化的游览体验。
不光百度，腾讯在去年也推出了多媒体AI平台，以小程序的方式将AI技术以“老照片上色”、“智能剪裁”、“粤语翻译”等方式开放给用户。
要说智能小程序是否真的对人工智能规模化落地有所促进，百度去年Q4财报中的数据可见一斑。数据显示，在2018年12月，智能小程序月活用户达到1.47亿，环比增长30%。目前，百度智能小程序的服务已经深入到政策民生、娱乐、资讯等23个大行业，覆盖262个细分领域。
也就是说，在去年有二百余个细分领域通过智能小程序的方式，完成了人工智能能力的获取。毫无疑问，智能小程序正在成为人工智能规模化落地路途上的有力推助。
在这种现象背后，我们可以尝试去推导智能小程序形成强大推助力的核心原料。
第一点是分散化的技术需求。
在中国互联网产业发展相当完善的今天，一项新基础技术的接入一定是后继式的，而不是重新来过。这就意味着AI技术不仅仅要平地起高山，创造出全新的产品模式，也要大量填补那些非核心的、分散化的技术需求。
比如一家农场可能只想利用图像识别来自动检测农产品的成熟程度，又比如一家游乐园只想应用上语音生成技术来进行讲解。这些海量的分散化技术需求既简单又多样化，并不能支撑起完整的开发链条，那种从建服务器和招人开始的AI开发显然是不适用的。
如此一来，智能小程序自身拥有丰富而成熟的API接口，以及充足的技术产品化能力，可以让企业用户直接零成本应用上一些轻量级的AI技术，恰好填补了AI开发链以外的空白。
第二点是不同企业间的能力互补。
我们可以看到应用智能小程序的不仅有长隆野生动物园这样的传统企业，同样也有携程这样的科技互联网企业。
我们知道携程自身也是拥有AI技术能力的，但携程的AI技术大多集中在智能推荐、兴趣探知等方面。与百度智能小程序合作后，百度却可以利用语音识别技术实现App内对携程智能小程序的语音唤起，帮助携程打开了更大的流量入口。
人工智能规模化落地的另一个重点，就是术业有专攻。企业必然要重点关注与自身业务关联最密切的技术，至于其他AI能力的获取，就可以以智能小程序为桥梁。何况像百度这样将智能小程序入口嵌入自身产品之中的模式，也能放大AI技术对于用户流量的吸引能力，给予企业更多支持。
最后一点是智能小程序的敏捷特性。
AI技术和其他技术之间有一点不同，那就是AI技术有着极强的成长性。几个月前人们还在说谷歌的BERT模型将改变NLP发展，很快BERT就又被OpenAI的新模型挤下王座了。
在现实场景，解决问题所需的技术也在不断变化。就拿嘈杂环境中的语音识别来说，也许今天需要利用唇语识别，明天就发现多模态识别可以实现更好的效果。对于大多数企业来说，在AI技术上不断试错就已经是不能承受之重，更别提紧跟技术发展的潮流了。
但智能小程序背后的科技巨头，尤其是百度这样企业，恰好有保持AI技术不断创新的能力。这种能力结合上智能小程序敏捷、轻量可拓展的特性，可以降低企业的试错成本，也有利于企业可以更快享受最新的AI技术成果。
总体来说，智能小程序对于人工智能规模化落地的最大帮助就在于，将“分工”这件事做到了极致。通过对自身AI技术底蕴的产品化输出，去满足那些浅层却普遍的技术需求。
其实“规模化落地”的关键就在于此，那些有充足技术认知和资本的企业可以很容易接入AI，也必将接入AI。但更多企业对于AI的了解并不多，也没有足够的能力去进行所谓的“AI转型”，给这些企业一次尝试的机会，他们便能擦出智能+的火花，可如果没有智能小程序这样的模式，这些企业可能最终会落后于时代。
模式与科技创新的更迭前夜：与人工智能互相成就
其实不仅智能小程序在帮助人工智能更加快速的落地和普及，人工智能和小程序之间也是一种“互相成就”的关系。
小程序、轻应用的概念从2016年就开始推广于市场，从业者高度期待不说，甚至还一早就出现了“小程序开发培训”的产业链。可几年之间小程序一直没有激起太大浪花，甚至有些高高举起的意思。
直到近年来在小程序中引入智能技术，推出了类似爱奇艺说唱这样的智能小程序，才再次吸引了用户和行业双重参与。
产业化应用之外，智能小程序还有很高的普适工具属性，可以被用来改造市政、医疗、教育等等很多领域。例如百度与北大国际医院联合推出的AI分诊助手，结合了百度自己的自然语言理解能力、知识图谱构建能力和北大国际医院的专业医疗知识，帮助用户们更清楚的认知自己的病情。还有被百度CEO李彦宏分享过的AI寻人，也是利用人脸比对技术来快速实现失踪人口对比找寻。
这些小程序之所以有价值，就是因为承担了AI技术下达应用场景的作用。
这种现象，或许预示了中国科技企业“模式创新”和“科技创新”之间的更迭。同样的服务从PC移植到App，开启了一个激荡宏大的移动互联网时代。可再将同样的服务从App移植到H5，却并没有那么诱人。所谓的无需下载、不被打扰，也不能触碰到用户的核心需求。
唯有像智能小程序这样，新的模式伴随新的技术一齐出现时，才能给行业和用户提供足够的应用价值。
相信在这种现象之下，未来会有越来越多的小程序去实现自己的“智能+”，以及未来可能会出现的，替代小程序的全新应用模式，同样将结合新的技术手段一起进入市场。
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