在不久之前的二季度财报季，BAT各自所发布的财报已经表明，中国*的三家互联网巨头已在AI上展开紧锣密鼓的布局，其中百度将AI当做核心驱动力、阿里注重AI在商业场景中的应用，向来谋定而后动的腾讯则将AI当做具备战略意义的长远投资，一边投资基础设施一边应用到业务场景。近日高盛发布《中国人工智能崛起》AI调研报告，则让BAT之外的更多企业的AI布局浮出水面。
互联网小巨头的AI布局浮出水面
在BAT之外，中国互联网形成了以美团点评、滴滴等公司为主的小巨头阵营，他们正逐渐通过业务扩张和投资并购的方式构建自己的生态帝国，对于AI这个互联网未来的必杀技自然也不会缺席。高盛的报告中，在“小巨头”章节中，详解地介绍了美团和滴滴的AI布局，其主要从业务、数据、技术基础设施和团队四个维度来体现企业的AI布局。
美团点评：AI+大数据智能调度订单、提升用户体验。
美团点评2016年GMV达350亿美元，总订单数34亿，覆盖200个电商服务和产品类别，以及约2800万POI和301万活跃商家，在中国2800个城市提供服务。海量吃喝玩乐类交易每日为美团产生1.5PB的数据，现已存储200PB的数据，这些数据让美团点评可以更好地开展业务，提升平台用户体验。
美团点评AI应用最典型的便是“O2O实时物流调度系统”，它调度着美团外卖每日2000万笔订单。外卖订单生命周期平均在1个小时，同时受到较多动态因素制约如交通、天气、商家履约能力等，但高效率却将直接决定用户体验以及平台运营效率。基于海量大数据（订单、路线、客户和商户）的这个系统能够在100毫秒内生成最有效的快递路线规划，让美团能在平均28分钟内完成快递订单，配送时效性已精确到秒级。其主要在数据处理和预测建模中应用机器学习技术，可以在5秒内完成上亿次运算后进行实时化的调度，同时可以预测相关变化给出更加智能的调度结果。
还有新闻报道指出美团点评正在攻坚无人配送，招募人才进行无人车、无人机的技术研发。其*愿景是实现外卖等服务的无人配送到家。无人配送比无人车更加复杂——不只是要在道路上安全运行，还要防止货物被盗窃、被破坏、被拦截，需要应用到高精地图、现实感知和人工智能等技术。
滴滴出行：通过AI技术更好地匹配司机和乘客，平衡运力与出行需求。
滴滴每天需要处理的数据量级，同样在2000万个，它一共处理了4500TB、200多亿的出行线路。滴滴的调度同样十分依赖于大数据，采取派代模式的专车业务需要基于司机和乘客所处位置，目的地，城市交通状况、天气和早晚高峰等因素进行智能派代；采取抢单模式的出租车、快车等业务，同样涉及到订单分发等云端决策。2016年，为解决运力不足问题，滴滴启动了动态调价模式，更需要精准地预测客户需求和周边运力。
早在2015年，滴滴就已成立滴滴机器学习研究院，其专注于深度学习、人机交互、计算机视觉和智能驾驶技术等底层AI技术的研究；2016年“机器学习研究院”升级为“滴滴研究院”，并在全球范围内猎取高端技术人才，研究范畴引入了大数据建模等技术范畴，从雅虎研究院挖来研究员何晓飞任院长；2017年滴滴又在美国建立了研究院。
高盛报告中并未单独介绍今日头条，然而今日头条的AI布局却也不容小觑。
今日头条：算法起家的独角兽，彻底颠覆了中国的内容生态。
2012年，今日头条从诞生*天起便应用AI算法进行内容分发，在中国普及了“千人千面”的个性化资讯获取方式，眼下通过AI算法进行资讯分发已成为传统新闻客户端、搜索引擎、浏览器以及微博的共同选择。在引入“头条号”模式之后，今日头条构建了一个人人可参与的内容创作平台，随着不断进入到短视频、直播、问答、碎片化内容分享等领域，今日头条已构建起一个庞大的内容体系，与BAT等巨头直接交锋，2017年3月今日头条DAU为7478万，头条号数量超过50万，没有一个编辑却成为*的资讯客户端之一。
现在，今日头条每天处理数据量为7.8 PB、训练样本量 200 亿条、服务器总量 40000 台、Hadoop 节点 3000台。AI算法主要被今日头条用于学习用户的内容消费行为习惯，进而获取其兴趣进行更好的内容推荐以及广告分发，个性化阅读和信息流广告也是AI最经典的应用场景之一。除此之外，在内容生态上的文章审核、防止抄袭、视频鉴黄等技术也在陆陆续续应用AI技术。
2016年，今日头条成立AI实验室，先后挖来原百度美国深度学习实验室少帅科学家李磊、微软研究院副院长马维英等大牛，其现对于其他AI实验室更注重实际应用，将AI算法应用到内容产品中。
小巨头AI应用思路有何异同？
美团点评、滴滴等公司对于AI都已进行各自投入。不过，我们能够看到三者在AI应用上还是有不同思路的：
美团点评：更注重AI在复杂业务场景中的落地。
美团SVP陈少辉在接受高盛采访时指出：
“美团的AI研发离不开具体的场景和业务规模，而且会是一个长期的创新投入。美团平台上的订单非常高频且涉及众多碎片化的SKU。所以服务行业的订单完成比电子商务更复杂，只有通过技术+运营的方式，公司才能扩大业务、更好的服务客户。”
美团点评更注重AI在场景中的应用。相对于今日头条和滴滴而言，美团点评业务更加复杂，涉足餐饮、外卖、酒店、旅游、电影、门票、出行诸多领域，这意味着它有更多的应用场景——且都属于大的电商类场景，效率的提升将直接体现出经济效益，相对于实物电商而言，服务行业的订单完成复杂度更高，技术发挥空间更大，但挑战也更大。
对于美团点评而言，AI的应用不只是可以让平台运营效率更高、用户服务体验更好，还有一个机会在于商家赋能——这是美团点评主张的战略方向，通过互联网技术帮助商家提高业务效率，要做到这一点，AI技术是不可或缺的一环。
滴滴出行：更强调大数据在单一场景中的应用。
滴滴相对于美团点评而言更专注，它每天要处理的2000万订单均属于出行领域，相对于美团点评涵盖“吃喝玩乐”多个领域的2000万个订单而言，更加简单。滴滴一直很注重对大数据的应用，未来将大力发展人工智能，滴滴出行CEO程维曾表示：
“滴滴的发展已经积累了大量的数据，在大数据收集处理计算方面已经有了相当的经验。接下来，滴滴要取得长足发展必须依靠人工智能。”
由于目标更加单一，因此滴滴的AI布局也很专注，就是围绕提高出行效率来做技术创新，成立研究院而不是实验室，在美国成立分院，表明滴滴对于基础技术、前沿技术相对于另外两家更加重视。其研究院研究的机器学习、计算机视觉、人工智能、数据挖掘、*化理论、分布式计算都属于基础AI技术，值得注意的是，滴滴是小巨头中*战略布局无人车的公司，去年CTO张博称“无人车是滴滴重大战略布局，很快会有无人车上路”。不过滴滴同样注重AI在场景中的应用，智能派单技术，已经让司机接载客人的平均行驶距离从3公里降低到0.5公里。
今日头条：只做好内容分发，一个场景做到*。
相对于美团点评广泛的交易类场景、滴滴七八个出行场景而言，今日头条的AI应用场景最为单一：内容分发。尽管引入了短视频、问答等新的内容形态，但万变不离其宗，用户画像技术、兴趣引擎等等技术是不变的。今日头条的业务场景全部基于线上，用户每天与平台产生超过1个小时的连接，且高频与平台交互贡献大量数据（比滴滴、美团的数据都多），同时今日头条应用AI算法不断试错也没有什么风险，可以进行更多测试，美团和滴滴则需要考虑到商家、骑士团队、司机们的压力，对于新的AI算法应用到业务场景中更加谨慎。
可以说，美团点评业务场景最广泛，复杂度最高，AI技术挑战对但也有更多作为；滴滴业务场景相对单一，它更希望通过AI前沿技术投入来不断优化出行效率，*目标是构建无人车队；今日头条AI应用场景最为单一，但由于是纯线上模式可以肆无忌惮地进行大量的测试，将AI在内容分发上的应用做到*，同时不断训练AI算法的进步，以及靠智能信息流广告赚钱。
美团点评们的AI战略布局更值得一般公司学习
相对于BAT动辄数千人的投入、高举高打的做法不同，美团点评等小巨头对于AI的投入更多是抱着“实用主义者”的心态。
像百度那样提前三五年布局深度学习，投入1300+人的团队做底层AI技术并通过DuerOS、阿波罗计划开放给行业，或者像阿里巴巴那样启动NASA计划为未来20年储备前沿技术，对于小巨头来说，即没有这样做的必要，也没有这样做的能力。美团点评们更强调“物尽其用”，AI投入都的出发点都是业务，且不是20年后用得上的技术而是2年后、2月后用得上的技术。它们做AI的出发点就是要改善业务，与业务场景结合，将钱花在刀刃上，甚至可以马上带来更多收入，比如滴滴是更多订单，美团是更少骑手、头条是更多广告。
显而易见，BAT的AI战略布局思路，并不适合一般公司——不论是传统行业巨头，或者一般互联网公司学习。因为AI对于这些公司而言只是一个工具，发展成熟之后再拿过应用是最适合的方式。百度、阿里、腾讯都在通过种种平台和方式将AI能力开放出来，正是瞄准了各行各业的这个诉求。不过，对于互联网公司或者高科技公司而言，小巨头的思路或许更值得借鉴。在应用成熟的AI技术进行业务的改进和创新的同时，也尝试自行研发一些与核心业务密切相关的底层AI技术。毕竟，互联网或者高科技公司还是需要核心底层技术能力的，AI在未来更是不可或缺的基础技术，这也是华为等公司不断强化AI技术自主研发的原因所在。
