此時，短板人們又存在一個疑問：蘋果在AI領(lǐng)域的蘋果技術(shù)積累也算深厚，但為何鮮有AI產(chǎn)品？
針對這個問題，人工雷鋒網(wǎng)在硬創(chuàng)公開課中咨詢了業(yè)內(nèi)人士的發(fā)展看法。
經(jīng)過總結(jié)，緩慢業(yè)界人士有以下兩個觀點：
AI只是短板蘋果的工具
蘋果更加注重加強人工智能底層技術(shù)的積累，讓其服務(wù)于現(xiàn)有產(chǎn)品，蘋果而不是人工頻繁推出新的人工智能產(chǎn)品。
10年前喬布斯就帶領(lǐng)蘋果開始涉足人工智能，發(fā)展按照蘋果的緩慢實力，他們能更好、短板更快地執(zhí)行人工智能項目，但他們并沒有。蘋果只是把人工智能看成了一種工具，而不是目的。
從蘋果的收購案例中可以得出，蘋果為了讓Siri更加完善，收購了語音識別公司Novauris和基于深度學(xué)習(xí)提高人機對話智能度的VocalIQ。
此外，為了讓蘋果原有的常用應(yīng)用體驗更佳，蘋果在近年來收購近十家公司把其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在已有應(yīng)用當(dāng)中，如新聞、音樂、餐廳推薦；識別陌生來電；檢測用戶的運動狀態(tài)；手機解鎖后列出最可能使用的應(yīng)用；日程表安排等等。盡管這些功能看似并不起眼，但這就是蘋果應(yīng)用人工智能的方式。
蘋果是利用人工智能技術(shù)服務(wù)已有產(chǎn)品，而其他巨頭則是利用人工智能技術(shù)推出全新的人工智能產(chǎn)品。
- Google：利用AI技術(shù)開發(fā)人工智能手術(shù)機器人；推出無人駕駛汽車；開發(fā)新版聊天機器人；開源第二代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow。
- Facebook：開發(fā)代號為M的人工智能助理；發(fā)布聊天機器人；推出圖片場景回答系統(tǒng)：機器根據(jù)圖片內(nèi)容進行文字描述；開源支持機器學(xué)習(xí)算法的科學(xué)計算框架Torch。
- 百度：推出百度筷搜、DuBike、小度機器人、百度識圖、百度無人駕駛汽車、度秘等產(chǎn)品。
人工智能應(yīng)用可大致分成兩個路徑：第一是覆蓋更多用戶的使用場景，如智能家居、自動駕駛、機器人、智能助手、圖像娛樂等領(lǐng)域，通過人工智能產(chǎn)品抓取更多信息，屬于是信息積累和輸入的過程。
第二個方面是做好底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的算法，增強圖像識別、機器學(xué)習(xí)、語音識別能力，從現(xiàn)有與人工智能聯(lián)系并不大的產(chǎn)品中收集信息進行更好的處理和反饋，屬于信息處理和用戶服務(wù)輸出的過程。
蘋果更偏向于后者。
缺少AI落地產(chǎn)品的原因
蘋果更多在底層技術(shù)層面發(fā)力，是不是意味著蘋果在AI產(chǎn)品創(chuàng)新力不如其他公司？外界認為，蘋果在AI應(yīng)用層面不出彩，是因為數(shù)據(jù)量不夠以及數(shù)據(jù)使用方式保守導(dǎo)致。
針對這個問題，雷鋒網(wǎng)硬創(chuàng)公開課的業(yè)內(nèi)人士給出一個觀點：
AI落地可以很難，也可以很簡單，重點是最終做出的產(chǎn)品質(zhì)量如何。與其期待一個閃亮的AI機器人產(chǎn)品橫空出世，不如擦亮眼睛翻開數(shù)據(jù)堆看程序做出了什么，用更“聰明”的辦法把數(shù)據(jù)利用起來。其實蘋果、小米、華為面對用戶的海量數(shù)據(jù)是件很痛苦的事：需求很多，著手很少，存儲卻成本卻很高。蘋果面對用戶數(shù)據(jù)隱私方面很謹慎，但那些大量使用用戶數(shù)據(jù)的公司似乎也并沒做出非常好的智能應(yīng)用。
AI圈流傳這么一句話“人工智能，得數(shù)據(jù)者得天下”。蘋果較Google、Facebook而言，其在數(shù)據(jù)方面稍顯弱勢。
但我們發(fā)現(xiàn)這句話在當(dāng)下是一個偽命題，數(shù)據(jù)固然重要，可這些數(shù)據(jù)到底能用到多少？
此前，有媒體采訪Facebook人工智能實驗室負責(zé)人Yann LeCun時問到：Facebook在人工智能方向有沒有大的突破。Yann LeCun斬釘截鐵地回答道“沒有任何進展”。后期Yann LeCun指出，他們面臨的問題是數(shù)據(jù)量太大，無法下手。AI需要的是真正有用的數(shù)據(jù)，摒棄無用數(shù)據(jù)，有效利用關(guān)鍵數(shù)據(jù)是一件難度和工程量極大的事情。
前段時間，在雷鋒網(wǎng)承辦的CCF-GAIR大會中，小米副總裁黃江吉、獵豹CEO傅盛、金山軟件CEO張宏江均提到了這個問題：人工智能最大的問題是如何利用好有效數(shù)據(jù)。小米、獵豹、金山每天產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，這既讓人激動，又讓人煩惱。
所以數(shù)據(jù)量決定AI的成敗，目前這句話放在蘋果等一線科技公司身上似乎并不成立。
一直以來，蘋果在用戶數(shù)據(jù)挖掘方面較為保守。據(jù)悉，蘋果只在每個用戶身上抓取200MB緩存數(shù)據(jù)供機器學(xué)習(xí)調(diào)用，并不會利用數(shù)據(jù)直接做創(chuàng)收。因此各方聲音一致認為，如果蘋果繼續(xù)限制用戶數(shù)據(jù)的使用，會嚴重阻礙到蘋果人工智能的研究結(jié)果。
但從現(xiàn)在的研究結(jié)果來看，Google、Facebook以及百度的數(shù)據(jù)量雖優(yōu)于蘋果，人工智能落地產(chǎn)品也更多，但這類有著更龐大數(shù)據(jù)量支撐的產(chǎn)品并不完善，且體驗欠佳，遠遠沒有達到市場的期望值。回到蘋果，與其說蘋果在AI新品推出中沒有動作，不如說只是蘋果沒有開發(fā)出讓自己滿意的產(chǎn)品。
結(jié)合上述業(yè)內(nèi)人士的兩種觀點，蘋果在人工智能領(lǐng)域的發(fā)力緩慢只是表象，蘋果依舊延續(xù)了以往的產(chǎn)品開發(fā)風(fēng)格：先做好底層技術(shù)，提高現(xiàn)有產(chǎn)品體驗，然后在內(nèi)部不斷嘗試新產(chǎn)品的研發(fā)，但為了保證質(zhì)量，研發(fā)周期和內(nèi)部淘汰率明顯要高于Google等公司，因此導(dǎo)致用戶在應(yīng)用層面很少看到蘋果的產(chǎn)品。
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