點綴了財報，搜狗的人工智慧卻仍是鏡中花、水中月？

搜狗公司24日下午對外公布了截止3月31日的2017財年第一季度財報。財報顯示，第一季度，搜狗收入達到1.62億美元，較上年同期增長10%，環比下降5%。

在這份成績單中，「人工智慧」是搜狗最為強調的內容。但亮麗的成績單背後，卻仍舊掩蓋不了搜狗在人工智慧領域的迷茫。

看似光鮮的財報，規避了笨的人工智慧？

搜狗方面稱，人工智慧在此次推動搜狗營收增16%中的核心驅動力角色，並助力搜狗Q1移動搜索流量增長50%。但財報中提及的幾個小細節，或將搜狗在人工智慧上面的能力問題再次推向了被審視的角度：

人工智慧問答機器人「汪仔」在《一站到底》PK掉挑戰真人選手的案例再次在財報中提及。但這項被稱為4000萬自導自演的「人機大戰」早已被指毫無技術含量。

時間倒回至兩個多月前，在與人類選手在《一站到底》的較量中，搜狗汪仔以9：7取得勝利，其中答對了比如「具有明目功效的中藥『白丁香』是哪種動物的糞便？」「世界上面積最大的內陸國是哪個國家？」等問題。這項貌似人工智慧的技術，事實上至多是機械式互聯網智能搜索，通過搜狗資料庫信息儲備和關鍵詞檢索功能，直接反饋後台資料庫后得出答案。所謂的「智能」，基本不涉及到來自的機器思考與深度學習。

而財報中另一個小細節是，搜狗交出了人工智慧重要分支——語音識別的一份成績單：搜狗手機輸入法目前的語音輸入日頻次已突破2.4億次，成為了國內第一大語音輸入應用。語音識別方面，作為國內第一大語音輸入應用，搜狗手機輸入法目前的語音輸入日頻次已突破2.4億次，比一年前增長一倍以上。

搜狗一味強調用戶增長與日頻次，但遺憾是，至關重要的語音識別準確率卻未在財報中得以呈現。雖然近年來語音技術門檻逐漸降低，但不可否認的是，語音技術在人機交互中的尷尬局面：比如語音識別的正確率，其在實際應用中依然不夠「聽話」。比如，人說話時單個字母或詞、字的語音特性受上下文的影響，以致改變了重音、音調、音量和發音速度等；比如環境雜訊和干擾對語音識別有嚴重影響，致使識別率低。

對此，搜狗財報此番是疏漏還是有意為之？我們不得而知。

跑偏的方向，篤信或成妄念

當人工智慧被各路大佬認定為產業洗牌的戰略級窗口時，每一家企業自然而然的動作便是——抓緊罅隙、猛插一腳。

這項在上世紀50年代和80年代掀起過兩次高潮的技術，正在重新熱浪滾滾，從矽谷到北京：谷歌設有TensorFlow資料庫、IBM架構Watson、Facebook建立實驗室、微軟搭建Project Malmo平台，包括亞馬遜、因特爾、蘋果、特斯拉在內的更多團隊也磨刀霍霍，國內我們也看到BAT、科大訊飛的殺入，以及趕了個晚集的搜狗。

對於搜狗而言，入局人工智慧領域有些姍姍來遲。雖然「輸入法-瀏覽器-搜索」曾讓王小川的「三級火箭「戰略跑出了火箭般的速度。

但這似乎只限於PC端時代。尤其是移動互聯網時代，「三級火箭」模式已凸顯後方彈藥不足，移動中的搜狗在前進速度放緩，從搜狗的幾個大的轉型思路中總能窺探到可能束縛其發展的「框」：

早前進入移動時代時，搜狗試圖再通過輸入法獲取用戶，未來再帶動瀏覽器、搜索等其他業務的發展模式實。但與電腦中的電腦中的軟體可以彼此牽連不同，移動互聯網時代智能手機中的每一個APP均是一座孤島，唯一的鏈接是彼此的授權登陸，並不能容易地形成導流，每一個細分的戰線都需要獨立競爭。而且相比PC時代，移動端用戶的需求非常多元化，地圖、應用商店、一系列細分O2O應用等都在對搜索的流量進行分流。顯然，通過一個輸入法來「框「住用戶的做法已然終結。

熱門風口上的人工智慧，於是也成為搜狗轉型路上新的押注。與主流大玩家的切入姿勢相比，可以看出搜狗在人工智慧上依然不夠膽大與激進，一直篤信人工智慧的搜狗，可能打偏了方向：

從總體思路方向看，像同樣是搜索引擎出身的谷歌、百度等的方式是希望可以繞開在輸入法上的缺憾，借力搜索引擎背後的巨大用戶數和龐大的數據採集體系結合各種應用場景實現智能顛覆；而搜狗的做法還是圍繞輸入法，希望藉助輸入法的巨大體量+語音交互的方式，繞過搜索引擎、應用商店，直接給出用戶所需要的答案。

說白了，搜狗在人工智慧問題上一直強調藉助「框」后的知識計算和自然交互，而體量級玩家則希望去除框，更看重之後與深度學習、圖像識別、自動駕駛等相關技術與產品結合后的落地。

多元場景與生態決定未來

人工智慧的發展，需要依賴幾個基本要素，分別是海量數據、雲計算、深度學習、交互技術，而更進一步，「強人工智慧」抑或「超級人工智慧」的發展——一個必要的大前提還有，不囿於單一應用場景，覆蓋信息知識搜索、無人駕駛、機器翻譯、生活服務等諸多場景並與之化反。

從上文提及的搜狗問答機器人汪仔可以看到，搜狗目前依然停留在搜索和知識問答的場景上——輸入關鍵詞或一句話，反饋給用戶準確的結果，相比較輸入法，只是在語音交互基礎上有了一個硬體實物載體。

知乎上曾介紹了弱人工智慧與強人工智慧的區別：戰勝李世石的谷歌AlphaGo是弱人工智慧，僅在單個領域比較厲害；而強人工智慧具有自我學習、理解複雜理念等多種能力，不僅僅只是下下圍棋，寫寫財報報道，而是可以達到人類級別的人工智慧程序。

從搜狗的發力方向看，其側重於單一領域。從最近幾次王小川在各個場合對搜狗人工智慧的表態其實也可以看出，搜狗的人工智慧剛剛起步，還停留在發展初期的試錯階段，無論是技術研發投入還是成果產出，與很多大玩家相比相差甚遠。

應用場景或只是其一。體量級的玩家事實上旨在建立生態，從AI技術、整體解決方案、雲平台，到硬體和產業都有完整的布局，更有在硬體開源方面進行嘗試，以利於業內更多的企業和工程師參與人工智慧領域的研發，產生更多有價值的研究成果。同時，開放、覆蓋完善的生態體系的支持將利於具備上下游的協同效應。

這也是為什麼越來越多的企業選擇殺入人工智慧領域之時，李開復曾說目前的市場環境其實像BAT這樣的科技巨頭最適合做人工智慧。

科技巨頭像人工智慧的黑洞一樣，主要基於產業生態的協同能力。趕了晚集的搜狗業務作為後來者，不是沒有機會，但從目前應用形態單一且狹窄的布局來看，巨頭吃天下的大形勢下，吃力前行的搜狗可能還要更努力了！

王小琉（個人微信wangxiaoliu203406），微信公號「王小琉」。科技專欄作者，前中央媒體人。

智能硬體體驗者；IT＆科技領域觀察者、記錄者、評論者。