阿里說要投2000億，騰訊轉(zhuǎn)眼就“跟”5000億，當巨頭搶灘新基建紅利，戰(zhàn)況一開始就變得很激烈，而它們都盯上的內(nèi)容——云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等，AI無疑處在其中的C位，成為科技企業(yè)們爭相發(fā)展的對象。

我們看到AI巨頭百度再度高高舉起AI的旗幟，阿里不斷用AI發(fā)展的成果來強調(diào)自己“科技公司”的一面，連一向?qū)夹g似乎不是很感冒的騰訊也高調(diào)宣布要搞一個人工智能超算中心，加上已經(jīng)默默在AI領域耕耘多年的華為等，這波AI熱潮將達到一個擁有更廣泛、更深度玩家參與的新高度。

而在這個過程中，還有一些AI“潛行者”也從暗影中走出，以更清晰的姿態(tài)示人。

極客公園與B站合辦的Rebuild 2020大會上，美團“首席科學家”公開亮相，以技術大咖嘉賓的身份參與分享。大眾心目中的“外賣平臺”如此強調(diào)技術，拿出了很多硬核項目分享，令人意外。但是，這種“意外”在行業(yè)維度上或許恰恰說明了AI發(fā)展存在著路線分歧，超出通常理解的AI發(fā)展方式正嶄露頭角，并伺機“彎道超車”。

在這場AI新基建浪潮中，除了看巨頭們爭搶的熱鬧，AI不同的發(fā)展方式以及它們帶來的結果不同，同樣值得關注。

美團AI“露出”后，AI兩種玩法格局確立

“為什么主要和吃相關的公司要有一個首席科學家？”

這是Rebuild 2020上一個帶著疑惑的彈幕。事實上，很多人可能與這個彈幕有同樣的感受，而這種普遍的疑惑背后，是多數(shù)人對技術發(fā)展類似的、固有的認知——技術就應當從技術開始，它只能是“起點”，美團作為一個與“吃”相關的公司，與技術產(chǎn)生很強的關聯(lián)不符合這種認知。

當美團以場景為起點產(chǎn)生眾多硬核AI技術后，AI兩種玩法的行業(yè)格局已經(jīng)確立：

1、技術為起點：技術“牽線”場景

以傳統(tǒng)BAT等巨頭為主，它們打起技術的旗號，投入大量資源研發(fā)出AI科技，先有技術再有場景。

以技術為起點，這種做法試圖先建立扎實的AI基礎，再去尋找、匹配各種落地場景。在這種玩法下，AI體現(xiàn)出三大特征：

完整的技術規(guī)劃：有一個大的布局，不同巨頭在AI的布局上最終都殊途同歸，語音技術、圖像技術、自然語言、數(shù)據(jù)智能等大類齊備；

深度的技術探索：在各技術領域不斷凸顯優(yōu)勢，例如百度的語音識別、人臉識別等；

典型場景應用：巨頭往往會突出一兩個優(yōu)勢AI場景，像阿里的電商推薦，百度的無人駕駛、語音助手等。

而無論何種特征，技術都是第一位的，有了廣泛且深入的技術布局，再去找落地場景、不斷磨合實現(xiàn)AI的落地。

2、以場景為起點：場景“醞釀”技術

以美團科技為典型，技術“藏在”業(yè)務背后，隨著業(yè)務的開展，不斷開發(fā)新的技術來優(yōu)化解決各種痛點問題。

場景對更好體驗的追求，不斷醞釀出各種AI技術，逐步構建出完整而深刻的AI體系。

這種玩法下，AI的發(fā)展有幾個特點：

布局上，不是“原生”就有一個大的技術規(guī)劃，而是逐步添加的過程，剛開始可能是碰到什么問題，再考慮用什么樣的技術去解決，例如美團利用AI解決外賣小哥接送餐路線問題，后來會有意識利用AI做一些深耕生活服務場景進行長遠布局的前沿創(chuàng)新，例如美團配送的無人車；

深度上，AI技術的加深，是隨著場景服務深耕而加深，例如美團科技利用AI規(guī)劃路線，剛開始業(yè)務量不大時，對AI技術的深度可能要求不算太高，隨著美團每天的外賣訂單逐步達到3000萬，外賣小哥數(shù)量達到70萬，對AI技術的需求無疑更加深入。

可以發(fā)現(xiàn)，從技術出發(fā)和從場景出發(fā)，AI發(fā)展走出了兩條截然不同的道路。

場景服務深耕，讓美團構建起一個完整的AI體系？

2013年，王興找到“首席科學家”夏華夏時，強調(diào)了美團“三高三低”的運營理念——高效率，低成本，高品質(zhì)，低價格，高科技，低毛利。

這說明王興從一開始就把技術、把AI定位到場景服務深耕的要素上，不像從技術出發(fā)那種玩法一樣給出一個大的規(guī)劃然后逐項進行深度研發(fā)，而是圍繞其“三高三低”配套進行技術實現(xiàn)。

不知道當下美團AI的發(fā)展是否超出王興的預料，至少，在多年深耕場景服務的過程中，美團已經(jīng)事實上、客觀上構建起了一個完整的AI體系。

從行業(yè)角度看，這代表著以場景為起點的AI玩法是能夠完全走通的。具體來看，包括四個方面：

1、運營優(yōu)化所衍生的數(shù)據(jù)智能

美團最基本、最有直接價值的AI技術無疑是日常運營優(yōu)化所帶來的數(shù)據(jù)智能。

夏華夏在Rebuild 2020上舉了一個例子，按照基本的數(shù)學理論，如果一個外賣小哥同時接到了5個訂單，需要從5個商家提取，送往5個不同的用戶，這其中的路線組合，高達113400種。

3000萬單、70萬騎手，如果沒有智能化的派單和路線規(guī)劃能力，很難想象這個系統(tǒng)如何有效運轉(zhuǎn)下去。對高效配送、節(jié)省人力、更好用戶體驗的追求，直接催生深度的數(shù)據(jù)智能。

而更進一步看，在包括外賣、到店、酒旅等不同場景下，不同的外賣小哥還有不同的騎行速度，不同的店面還有不同的出餐速度，遍布全國2800個縣市區(qū)騎手所提供的細化的地理信息，線上超過40億的用戶評價數(shù)據(jù)，諸如此類更復雜的變量加入進來，美團數(shù)據(jù)智能不斷往深處走。

提供生活服務這件簡單的事背后，是深度的AI能力支撐——在幾乎所有服務場景，只要愿意往深處探索，一定會遇上類似的智能化需求。

2、與業(yè)務場景天然貼合的無人車技術

無人車是“從技術出發(fā)”的AI巨頭們必備的能力，而到了美團科技這里，場景服務深入的要求也在驅(qū)使無人車技術的發(fā)展。

在疫情的推動下，美團無人車今年2月份已經(jīng)在北京順義的公開測試道路上開始了常規(guī)化運營，目前覆蓋約五六個居民小區(qū)，用戶在美團買菜上點了訂單，無人車將從美團買菜的站點直接把訂單送到用戶手上。

這個路程往返10公里，完全由無人車來完成，而無人車領域有典型的“麻雀雖小、五臟俱全”的說法，雖然運送的物資是生鮮外賣，但是對無人駕駛技術要求的完備性一點也不缺。同時，低速送貨的場景，更是讓美團先人一步在自動駕駛領域?qū)崿F(xiàn)真實的落地。

此外，對美團而言，同樣的無人車技術，在餐廳內(nèi)也有應用的空間，做菜、端菜、送菜都用機器人來實現(xiàn)，這屬于技術的橫向場景自然滲透。

3、“供給端”不同需求下的圖像識別

在生活服務場景中，對圖像的智能化識別已經(jīng)越來越重要，圖像識別AI技術隨之不斷豐富。

例如，在商家端，很多零售店、大型商場有很多貨柜、貨架，需要配備“巡店員”角色去實地查看商品缺貨情況，并及時從倉庫調(diào)配物資補貨，這十分耗費人力。美團為這些商家提供帶有視覺AI技術的終端攝像頭后，缺貨情況可以被自動識別，節(jié)省人力的同時提升運營效率。

此外，在一些非標品售賣的商家（例如自選式快餐店），美團的圖像識別能夠幫助商家通過簡單的掃描即計算商品的價格，有相關購買經(jīng)歷的人都會知道，這將大大提升收銀的效率。

當然，圖像識別同樣少不了人臉識別，在生活服務場景中，美團的人臉識別技術已經(jīng)應用在了外賣騎手的個人身份認證、金融場景的用戶支付等方方面面上，這是保證服務安全和質(zhì)量的必然要求。

4、“需求端”特定需求倒逼的深刻語音交互

美團科技的工程師，在盲人按摩店了解到盲人群體點餐很不方便的現(xiàn)實后，開發(fā)了通過語音技術讓盲人與美團APP交互、實現(xiàn)語音點餐的技術。

我們看到的是，盲人師傅可以更加方便地定購多樣化的餐品，有了更大的選擇權，而我們更應該看到的是，場景服務的深耕所創(chuàng)造出的AI技術，有些時候因為獨特的需求滿足，而被某個群體所迫切地需求，這時候，這種技術，就是最務實、最有價值、最落地的技術。盲人輔助功能只是美團語音技術在社會價值層面的一個切入。美團在2019年成立了語音交互應用平臺，基于生活服務領域的海量語音數(shù)據(jù)，深化語音識別與交互能力，已經(jīng)開始為每個用戶都提供語音獲取生活服務的便捷功能。相信在龐大的生活服務垂類數(shù)據(jù)支撐與豐富的自有場景支持下，美團很快能夠?qū)崿F(xiàn)語音完成服務閉環(huán)，用戶動動嘴就能獲取服務的日子不久將會到來。這非常典型地體現(xiàn)了以場景為起點而非以技術為起點的AI發(fā)展路徑。

最強的“場景”能力三路出擊，美團AI彎道超車？

以場景為起點的AI雖然過去聲量不大，但以美團為代表，發(fā)展歷程也有七八年之久，甚至超過某些傳統(tǒng)巨頭。當“潛行者”走出暗影，場景能力是最大的殺手锏，也是彎道超車的機會所在。

至少目前，以場景為起點的玩法，表現(xiàn)出三個特征或優(yōu)勢：

1、技術完備性和深度，逐步“追平”

在一開始，美團的AI只能說是零零散散存在，相對那些從技術出發(fā)、有宏觀規(guī)劃的AI巨頭，在完備性和深度方面肯定是不足的。

但是，隨著場景深耕，美團在沒有 “AI設計圖紙”的情況下，一塊磚一塊磚壘起了自己的AI大廈，在場景基礎上建立了一個完整而深刻的AI體系，有數(shù)據(jù)智能、有語音智能、有圖像識別，甚至還有集成前沿技術的無人車。美團AI已經(jīng)逐步“追平”了我們通常認為的AI應有的體系。

2、場景原生AI，沒有落地痛點

在商業(yè)落地上，場景原生AI技術天生沒有那些以技術為起點的AI最大的痛點——落地問題。

盲人點餐案例，在美團曾經(jīng)舉辦的盲人語音定制應用發(fā)布現(xiàn)場，美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文曾表達過類似的意思：新的科技出現(xiàn)因為不成熟等種種原因未必為大部分用戶所青睞，但有些用戶需求十分強烈、只有這個技術能夠滿足，這種需求就成為這個技術最好實現(xiàn)價值的地方。從場景出發(fā)，科技總能得到更好的落地（哪怕只是滿足一部分人的特定需求），而不會像以技術為起點那樣容易遇到“在空中飄著”的問題。

事實上，場景AI即是落地的AI，AI技術與價值實現(xiàn)無縫對接。而更進一步看，如果AI一開始就找到了最需要它來落地解決的問題，那么技術本身的迭代也肯定會更快速，畢竟，沒有什么比實戰(zhàn)更能磨礪技術。

3、場景里的AI，更能推進商業(yè)重構

都知道美團的技術能夠根據(jù)用戶需求進行智能化推薦，而事實上，這類場景大數(shù)據(jù)加持的AI技術，還有著推進商業(yè)重構的價值。

在更宏觀的層面，由于美團對不同地方的用戶喜好有更深的了解，就能夠輕易探查到某個區(qū)域范圍內(nèi)用戶的需求情況，已經(jīng)存在的店面是過分飽和，還是數(shù)量不足？這就存在著一個商業(yè)機會。這套系統(tǒng)就能夠給予想自主創(chuàng)業(yè)的個人或企業(yè)如何開店的指導，這種指導甚至可以深入到定價上（依據(jù)用戶消費水平的真實情況）。

這無疑能大大提升商業(yè)的效率，降低商業(yè)風險，鼓勵更多人“當老板”，激發(fā)社會活力。事實上，美團的業(yè)務不僅有外賣，餐飲、酒店、打車、門票、電影票……每一個行業(yè)的商業(yè)邏輯都有機會被AI所重構，相對于傳統(tǒng)巨頭AI對單一產(chǎn)品或服務的改變，這無疑要更為深刻。

總而言之，美團科技讓人看到了AI發(fā)展不一樣的方式，也表露出獨特的相對優(yōu)勢，但說一千道一萬，“不走尋常路”的美團AI能否在這條路上實現(xiàn)對傳統(tǒng)巨頭的彎道超車，還需要時間來檢驗。常路”的美團AI能否在這條路上實現(xiàn)對傳統(tǒng)巨頭的彎道超車，還需要時間來檢驗。
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