中篇：人工智能的第一波商业化浪潮

基于自身转型的需求和庞大的企业经济体量，IBM正在真正拉动全球第一次人工智能商业化浪潮。

尽管人工智能已经有了60年的历史，但是人工智能的规模化商业浪潮却一直迟迟没有到来。之前，尽管有微软、谷歌、Facebook等大公司不断投资人工智能技术，但大多把研究成果用于自身业务的优化与效率提升。因此，可以说2016年IBM在全球范围内倾全力推出的“认知商业”，才是真正意义上的人工智能商业化第一波浪潮。

早在1960年4月25日，在一份给IBM管理者的备忘录中，当时的首席执行官小沃森谈及IBM面临的问题是制造“会思考的机器”。从大型机到小型机、从PC到POWER服务器、从“深蓝”到“IBM Watson”，IBM对“会思考的机器”的思考从未停止过。尤其自20世纪90年代人工智能研究陷入低潮以来，IBM是少数坚持投入人工智能研究的企业。

作为世界上第一家百年IT企业，IBM坚持每年研发经费投入超过60亿美元。自从近年来遭遇转型困境后，人工智能研究成果的商业化自然成为了IBM的首选。

新一代“IBM Watson”

2016年3月1日，IBM大中华区董事长陈黎明在IBM论坛2016上，宣布IBM公司105年的历史上第3个代表商业战略的品牌“认知商业”落地中国。此前早在1997年，IBM就描绘了“电子商务”的愿景；2008年，IBM推出了“智慧的地球”。

IBM大中华区董事长陈黎明宣布IBM认知商业战略在中国正式落地

“认知商业”基于IBM推出的认知计算，其核心为新一代IBM Watson技术及Watson APIs。这个命名实际上来自IBM创始人 Thomas J. Watson 老沃森的姓氏，而IBM Watson则是继“深蓝”之后的下一个超级认知计算平台。提起“深蓝”，可谓无人不知。1997年5月1日，国际象棋大师卡斯帕罗夫最终以25：35的比分输给了IBM RS／6000SP“深蓝”计算机，举世震惊。

由于象棋是高度结构化游戏，实际上“深蓝”并不需要太高的学习能力。有关资料显示，1997年版的“深蓝”每秒钟可以计算2亿步，存储了100多年来优秀棋手对局的200多万棋局。在“深蓝”成功后，IBM研究院进而挑战人工智能的深度问答（Deep Q&A），这是人工智能的一个重要分支，具有极为广阔的应用空间。

IBM Watson最早现身在2011年2月美国老牌益智节目“危险边缘”（Jeopardy!），与节目史上最强的两位答题高手一较高下，并最终以优异的表现打败了人类选手。从2004年提出挑战“Jeopardy!”的构想，到2011年IBM Watson真正打败“Jeopardy!”，中间差不多经历了6年的时间。为什么会这么困难？

Watson并不是简单的机器学习系统，当IBM的研究员开始尝试构造Watson时，发现传统的机器学习算法行不通。传统的机器学习算法先归纳知识，把知识形成规则，再让机器根据规则进行响应。这不足以让Watson在“Jeopardy!”节目中胜出，由于数据量过于庞大，IBM研究员意识到必须让Watson能够自行学习知识而尽量减少人工干预。

经过学习和训练，Watson的Deep Q&A系统能够从原始信息中自动抽取知识，对知识进行分类并且能够分析和理解自然语言。如此，Watson就能够像人类一样学习，并从已经发生的事件进行推理和总结经验。由于这样的任务已经超出了前代超级计算机的能力，IBM的研究员从头设计了IBM Watson系统，包括软件和硬件体系。

2011年打败“Jeopardy!”的时候，IBM Watson是由10台IBM商用服务器Power750组成的计算系统。2014年初的时候，IBM Watson的体积已由1个卧室缩小到3个披萨盒子那么大，运算速度是之前的 24 倍，智能水平是之前的24倍。

IBM Watson的商业化进程

在小沃森的备忘录里，强调“计算机永远不会取代人的主动性，也不会取代人类的创造性思维。”计算机就是要把人类从无意义的、重复性的思维模式中解放出来。因此，在IBM Watson的商业化推广中，IBM提出了“认知计算”，强调的人与机器共存。在认知计算时代，并不是机器取代人类，而是人机协作共同创造更好的结果。

2014年1月12日，IBM宣布将投资逾10亿美元，创建一个新的IBM Watson 业务集团，基于云计算交付模式，实现认知计算技术的商业化，从这一点开始标志着IBM又一次拉开了世纪转型。

位于纽约的IBM Watson大楼

在创建IBM Watson业务集团的同时，IBM公布了几项基于Watson的新功能：IBM Watson Discovery Advisor、IBM Watson Analytics以及IBM Watson Explorer 等，分别用于大数据探索、基于自然语言的数据可视化分析和应用程序开发框架。目前Watson Analytics在全球已经拥有超过100万注册用户，2016年3月在大中华区刚推出就获得了近2万个注册用户。

IBM Watson业务集团总部位于纽约的“硅巷”（Silicon Alley），总部大楼内为创业者提供了相关的孵化器，也为IBM客户提供了客户解决方案中心用于体验认知技术，还有一个设计实验室来帮助IBM客户和合作伙伴持续提升认知应用及服务的用户体验。实际上，在宣布的10亿美元投资中，还包括了1亿美元的风险投资，用于构建IBM Watson生态圈。

为了扩展可用的Watson数据源，IBM Watson Content Marketplace结合了各种独特且多样化的第三方数据，其中的数据和信息可被IBM客户、合作伙伴、开发者和其它机构用于Watson支持的应用和服务中。迄今为止，该市场接入了Wikivoyage、疾病控制中心、Cancer.gov、美国临床肿瘤学会等多家医疗机构的合作内容，以及美联社、Barchart.com、晨星机构（Morningstar）、RxWiki和WAND等新闻报道档案、健康管理、金融服务、肿瘤学、医药、工程及其它领域的知识库。IBM还与Twitter、Facebook、苹果等公司建立战略联盟，以便能够存取相关的数据。

IBM专门推出了AlchemyData，通过聚合超过7.5万个来源的新闻和博客内容，利用自然语言处理（NLP）加以强化，让Watson应用能够采集市场信号、实现业务流程自动化和趋势分析。IBM后来收购的AlchemyAPI，就是一家提供人工智能文本和图像分析服务的前沿公司。

2015年3月，IBM宣布将向物联网投资超过30亿美元。利用这一投资，在2015年10月IBM公司透露了收购The Weather Channel的B2B、移动和云业务的计划，并于2016年1月完成收购，IBM将向包括中国、印度、巴西、墨西哥和日本在内的5大新兴市场扩展weather.com。气象数据在业务运营、市场营销、风险管理等商业领域，有着广泛的价值。

2015年4月IBM成立Watson Health，加强在医疗和健康行业的布局，先后收购了包括Explorys（一家可以查看5000万份美国患者病例的分析公司）、Phytel（处理各类健康数据及提供数据分析的云软件公司）、医疗影像公司Merge Healthcare 公司。其中，Merge的技术平台普遍应用在7500余家美国医院及全球众多著名临床研究机构和制药公司。

2016年刚开年，IBM就宣布进行了郭士纳以来一次大型的组织调整。这次调整涉及了IBM的三大部门——全球行业事业部门、整合认知解决方案部门以及云计算部门，笔者认为其中的商业逻辑将会是全球行业事业部门梳理行业用户需求、整合认知解决方案部门根据需求开发认知解决方案、云计算部门提供平台支持。

2016年3月1日，IBM向中国市场推出“认知商业”品牌，在中国市场展开了铺天盖地的宣传推广活动。3月15日，IBM宣布基于认知计算的IBM营销云落地中国，特别加入了对于微信的支持。

算法经济时代的到来

IBM正在转型为一家认知计算公司，其背后的大逻辑是全球正在进入一个算法经济时代。自去年以来，Gartner就在多份报告中强调，算法连通了人、事物、业务及信息，将创造全新的商业价值。在未来，算法将成为企业的核心资产，代替企业把大数据转化为商业洞察、自动化业务流程以及差异化产品与服务。一句话，算法将统治世界。

IBM正在拉动全球第一次人工智能商业化浪潮

在一个算法经济时代，人工智能算法仅是众多算法中的一种。IBM董事长Ginni Rometty在去年10月的Gartner全球峰会上说，Watson并不仅仅是人工智能，人工智能算法是Watson背后32个引擎中的一个。实际上在过去的几年间，除了推动Watson认知计算的商业化之外，IBM一直在不余遗力的收购商业算法公司，纳入到IBM整体的算法体系。

IBM于2011年花费近4亿美元收购了一家叫做Algorithmics的公司，其业务就是用商业算法来计量金融交易的风险。Algorithmics参与了国际巴寒尔协议的咨询与建议，不断跟踪巴寒尔协议进展并把新的规范编入算法中，再把算法卖给各国的银行用于金融风险监控。据有关统计，在收购Algorithmics之前，IBM就已经花费了140亿美元用于收购25家分析公司。

当然，在整个IBM算法体系中，Watson认知计算是“皇冠上的明珠”。IBM Watson业务集团高级副总裁Michael Rhodin说：“在IBM 100年的历史上，Watson是我们最重要的创新之一。” IBM 董事长 Ginni Rometty在去年10月的Gartner全球峰会上说，推动全球迈向“认知商业”时代，“这是我们的登月工程。”

在已经推出的Watson API中，包括：文本转语音API，历经12年的研发，最新加入的情商功能让文本转语音的时候能适应语境与情绪；语调分析器API，可对文本中的语调进行分析，获得更好的观察；情绪分析API，通过复杂的自然语言处理，感知外部环境中用户情绪的变化；视觉识别API，可以定制化适应不同企业的图像识别需求等等。据统计，Watson API每月被调用高达13亿次，并且还在快速增长。

目前已经有36个国家、17个行业的企业在使用Watson的认知技术，全球超过7.7万名开发者在使用Watson Developer Cloud平台，超过350家生态系统中合作伙伴及企业内部创新团队正在构建基于认知技术的应用、产品和服务，其中100家企业已将产品推向市场。

可以说，基于自身转型的需求和庞大的企业经济体量，IBM正在真正拉动全球第一次人工智能商业化浪潮。而在这次大浪潮之下，首先受益的将是商业智能算法公司，包括IBM、SAS、QLIK、Tableau等商业智能软件公司将迎来黄金时代。