阿里說要投2000億，騰訊轉眼就“跟”5000億，當巨頭搶灘新基建紅利，戰況一開始就變得很激烈，而它們都盯上的內容——云計算、人工智能、物聯網、數據中心等，AI無疑處在其中的C位，成為科技企業們爭相發展的對象。

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發展的成果來強調自己“科技公司”的一面，連一向對技術似乎不是很感冒的騰訊也高調宣布要搞一個人工智能超算中心，加上已經默默在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”在行業維度上或許恰恰說明了AI發展存在著路線分歧，超出通常理解的AI發展方式正嶄露頭角，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，是多數人對技術發展類似的、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，與技術產生很強的關聯不符合這種認知。

當美團以場景為起點產生眾多硬核AI技術后，AI兩種玩法的行業格局已經確立：

1、技術為起點：技術“牽線”場景

以傳統BAT等巨頭為主，它們打起技術的旗號，投入大量資源研發出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體現出三大特征：

完整的技術規劃：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、數據智能等大類齊備；

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”業務背后，隨著業務的開展，不斷開發新的技術來優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的發展有幾個特點：

布局上，不是“原生”就有一個大的技術規劃，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規劃路線，剛開始業務量不大時，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，外賣小哥數量達到70萬，對AI技術的需求無疑更加深入。

可以發現，從技術出發和從場景出發，AI發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，強調了美團“三高三低”的運營理念——高效率，低成本，高品質，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，不像從技術出發那種玩法一樣給出一個大的規劃然后逐項進行深度研發，而是圍繞其“三高三低”配套進行技術實現。

不知道當下美團AI的發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，美團已經事實上、客觀上構建起了一個完整的AI體系。

從行業角度看，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、運營優化所衍生的數據智能

美團最基本、最有直接價值的AI技術無疑是日常運營優化所帶來的數據智能。

夏華夏在Rebuild 2020上舉了一個例子，按照基本的數學理論，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劃能力，很難想象這個系統如何有效運轉下去。對高效配送、節省人力、更好用戶體驗的追求，直接催生深度的數據智能。

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40億的用戶評價數據，諸如此類更復雜的變量加入進來，美團數據智能不斷往深處走。

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、與業務場景天然貼合的無人車技術

無人車是“從技術出發”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使無人車技術的發展。

在疫情的推動下，美團無人車今年2月份已經在北京順義的公開測試道路上開始了常規化運營，目前覆蓋約五六個居民小區，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實現真實的落地。

此外，對美團而言，同樣的無人車技術，在餐廳內也有應用的空間，做菜、端菜、送菜都用機器人來實現，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實后，開發了通過語音技術讓盲人與美團APP交互、實現語音點餐的技術。

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據，深化語音識別與交互能力，已經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據支撐與豐富的自有場景支持下，美團很快能夠實現語音完成服務閉環，用戶動動嘴就能獲取服務的日子不久將會到來。這非常典型地體現了以場景為起點而非以技術為起點的AI發展路徑。

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，發展歷程也有七八年之久，甚至超過某些傳統巨頭。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，表現出三個特征或優勢：

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、有宏觀規劃的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，有數據智能、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，在美團曾經舉辦的盲人語音定制應用發布現場，美團聯合創始人王慧文曾表達過類似的意思：新的科技出現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價值的地方。從場景出發，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，沒有什么比實戰更能磨礪技術。

3、場景里的AI，更能推進商業重構

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

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域范圍內用戶的需求情況，已經存在的店面是過分飽和，還是數量不足？這就存在著一個商業機會。這套系統就能夠給予想自主創業的個人或企業如何開店的指導，這種指導甚至可以深入到定價上（依據用戶消費水平的真實情況）。

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

總而言之，美團科技讓人看到了AI發展不一樣的方式，也表露出獨特的相對優勢，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對傳統巨頭的彎道超車，還需要時間來檢驗。常路”的美團AI能否在這條路上實現對傳統巨頭的彎道超車，還需要時間來檢驗。
責任編輯：tzh