文娛數據庫（http://www.utelmodem.com） 編者按：BAT三家之間，前者太過激進，后者有些遲疑，而阿里似乎有條不紊，一直走在技術和實用的微妙平衡之間。然而，BAT的人工智能之戰已經升級，IoT才是真正的下半場。
BAT的人工智能之爭正在日漸升溫，過去三家之間的戰略平衡似乎正在逐漸發生新的傾斜。百度大腦的負責人吳恩達、百度無人車負責人王勁先后離職后，騰訊高調迎來了AI科學家張潼。而阿里則是在深圳舉辦云棲大會深圳峰會，介紹云計算和人工智能技術在醫療、制造領域的應用進展。
BAT三家之間，前者太過激進，后者有些遲疑，而阿里似乎有條不紊，一直走在技術和實用的微妙平衡之間。然而，BAT的人工智能之戰已經升級，IoT才是真正的下半場。正如阿里云總裁胡曉明在這次云棲大會上提到的“萬物智能”概念讓人感到頗為精彩，因為與很多不切實際的浮夸概念不同的是，云計算和人工智能技術在醫療、制造領域的應用進展顯然更為值得關注。
之所以說“萬物智能”的真諦是“實用主義”是因為過去我們常常見到哪些炫技的產物，這些產物大多是以單一孤立的身份存在。但這些孤立存在的物品并不能給生活帶來真正的改變。
正如物聯網之父凱文· 艾希頓曾談到的一句話：不是我說，那些智能酒瓶、智能比基尼、智能水杯什么的，都是渣渣！在這位1999年就提出“全球物品信息實時共享的實物互聯網”的老教授眼中，物聯網的真正奧義在于高效化的大數據，而不是這些過家家的玩意兒。
“萬物智能”這個理念恰恰是和IoT一脈相承的。早在去年，阿里王堅博士在《在線》一書中說，互聯網變成基礎設施，數據變成新的生產資料，計算變成公共服務，這三者裂變的結果是新經濟的出現，我把它稱作計算經濟，它是在現時代的經濟……無論是歐洲所說的工業4.0和數字經濟，還是美國所說的各項經濟以及產業互聯網，它們相結合的結果就是以互聯網、數據和計算為基礎的計算經濟。
IoT正在逐漸影響著生產、制造、生活的方方面面。用工信部苗圩在今年3月提到的一句話來看是這樣的——若使用發達國家工業標準來衡量，我國很多企業現在還沒達到2.0，因而在推進我國工業化進程中需要循序漸進，需要補上2.0的課，還要推進3.0，還要向4.0方面發展?；ヂ摼W乃至物聯網恰恰是縮短連接鏈路的最有效手段。
不僅僅是工業層面上，在公共領域也是如此，在醫療、教育、交通等領域，IoT帶來的變化將是翻天覆地的。IoT背后的大數據主要來源于各類傳感器和網絡系統，源數據輸入來自實時的智能手機、汽車、無線基站、建筑物、路由等，傳送位置、時間、正在使用的服務項目等信息。
這些信息被阿里云這樣的云服務所接受之后，還會被用戶公共領域，通過數據改造現實。所以，阿里云ET無論是進入醫療和制造領域，還是機器學習平臺PAI2.0的推出，都是為了讓人工智能這門復雜而前沿的科學變得更加通用，為“萬物智能”提供基礎設施和智能引擎。著恰恰是在給制造業企業乃至學校、醫院等一系列公共服務機構提供智能服務。
智慧城市解決方案公司REDtone IOT此前曾經發布過一份《2016物聯網（IOT）智慧城市報告》這份報告中提到了“物聯網發展的十大趨勢”其中兩條便是：
1、智慧城市以及自動駕駛汽車將成為物聯網科技的重點項目；
2、目前物聯網的關鍵在于大數據，而非實物。
之所以說自動駕駛汽車會是物聯網科技的重點項目其核心原因還是在于，汽車背后所連接的不僅僅是制造業企業，更是人類的出行需求以及出行需求背后的衍生需求，而這些需求背后的數據恰恰又和智慧交通、智慧城市乃至各式各樣的消費、生活、出行數據聯系在一起。
而這也引出了第二條的核心原因，為什么物聯網的關鍵在于大數據，而非實物——據統計，2009年全球數據流達800000 PB，預計2020年將達35 ZB，這其中包括了家庭數據、公共數據、個人數據以及商務數據，但目前80%的數據沒有經過很好的整合和結構化。物聯網的關鍵就在于將數據進行點對點的歸類和邏輯關聯。數據背后的分析才能真正運用在實際生產、生活之中，起到指導作用。恰恰如此，在汽車身上尤其能夠感受到IoT的功效和作用。
今年年初，IBM發布了首份汽車行業報告《2025汽車展望：大業無疆》對 175 位高管進行 了調研，包括來自OEM和供應商的高管。該報告提出了未來十年汽車行業的三大顛覆性因素：日益精明的消費者、不斷變化的移動模式以及變革中的生態系統。
這份新報告中分析了全球 16000 多位消費者對汽車行業的看法，尤其是他們個人在未來十年中希望如何使用汽車。隨著消費者與汽車之間關系的不斷變化，“開車”的含義不再僅僅是“駕駛車輛”。未來，汽車可以知道乘坐人員是誰，為他們作出決策，甚至可以成為可信的伙伴。消費者非?？释嚦蔀槲锫摼W (IoT) 中的另一種智能設備，盡管它是重量以噸計的“大家伙”。
如果說IBM這份報道還僅僅只是預測的話，那么阿里云總裁胡曉明在云棲大會的這個表述則早已成為現實——他說，2017年將有70萬輛搭載YunOSAuto的互聯網汽車推向市場。而且自去年8月正式上市以來，互聯網汽車在7個月內累計軌跡點超過117億個，這些路線軌跡繪制出的中國地圖定位越來越精準。同時，上路的互聯網汽車還在不斷地收集PM2.5數據和道路情況數據。”
這些數據是非?？膳碌?，因為當數據在線、當服務連接的時候，重要的是如何發揮數據的價值，并用于提升用戶生活品質、工作效率。當數據沉淀、分析之后，未來還可以用于改善用戶的駕駛習慣、補充道路數據、幫助產品功能改善等，甚至是如果這種數據和相關部門合作之后，很可能會帶來更大的效果——在智慧交通以及城市規劃甚至是用戶衍生需求上會產生更大的作用。
IoT中大數據固然重要，當然還需要系統性的連接。所謂系統性的連接，很大一部分原因則在于在芯片、操作系統層面上統一協議。
因為萬物互聯生態系統發展的真正障礙并不在技術，而在于系統的互操作性，實現互操作性的關鍵是實現標準化，尤其是協議的標準化。只有遵循統一的標準協議，不同終端才能彼此發現、連接和對話。消費者真正需要的是不同品牌、不同類型的各種終端之間的無縫連接，大量互相競爭的不同協議對消費者毫無益處。
目前我們所看到的問題恰恰正是如此，百度、阿里、騰訊、華為、小米等一系列企業都像在IoT的概念上有所作為，但我們看到更多的企業僅僅只是在終端上大費周章，但終端恰恰是最不可控的一環。
打一個不恰當的比方，這就好比是安卓系統誕生的前夜，你不斷生產各式各樣的基于自家系統研發的智能手機，但這些手機用著自家封閉的操作系統，與安卓毫無關系，最終只會在生態的緊逼之下陷入閉門造車的困境。當年的諾基亞恰恰是死在這個點上。如今在IoT中沉迷于硬件的廠商很可能也會面臨這個問題。
所以你會看到，不同格局和思路的企業，他們的行為也各不相同。馬云前段時間宣布啟動“NASA”計劃，其中很大層面的思考便在于面向機器學習、芯片、IoT、操作系統、生物識別這些核心技術上展開突破。
這種突破恰恰是真正底層規則的突破。就像是谷歌在當年推出安卓、高通在當年掏出驍龍一樣，會影響未來的游戲規則。其實去看在云計算領域，阿里云自主研發的服務全球的超大規模通用計算操作系統飛天系統，這讓其服務了全球超過70萬的企業客戶；而在物聯網領域，阿里推出的YunOS已經成為國內第三大操作系統，在智能手機、電視、汽車、IoT物聯網領域已得以廣泛的使用。
IoT產業鏈中的參與者，可以從四個方向進行自我定位，尋找合適的商業模式：分別是設備提供商、網絡提供商、平臺提供商、以及應用開發者。但真正構建起這四個參與者的平臺的人，恐怕才是最具有生態能力的人。
巨頭們需要長期投入，把IoT真正構建起一套規則的做法。BAT的人工智能之戰已經升級，萬物互聯恐怕才是真正的下半場。
