量子位22项冠军的科大讯飞“拍了拍”你( 三 )
即降低成本、提高效率 。
而变硬变强的原因 ， 或许也与AI的降本增效追求密不可分 。
从发展视角来看 ， AI的降本增效经历了两个阶段 。
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第一种 ， 过去的几年中 ， 以打磨技术为主要导向的AI行业 ， 在探索商业化的过程中 ， 也都以算法模型、软件为核心——对外输出的大多是各种API接口 ， 或者是打包好的解决方案 。
边界清晰 ， 模式（To B）也清晰 。
因为AI作为一项通用普及性技术 ， 最先买单和红利最大的市场 ， 属于一个个“基础设施”项目 ， 大到一个社会和国家 ， 小到一家企业和工厂 ， 这些“基础设施”类的降本增效 ， 最优先得到了满足 。
好比在电力的普及中 ， 最初的应用和落地 ， 也不是马上就是登泡进入千家万户的 。
但历经数年、技术也进一步发展成熟后 ， 第二种——直接面向消费者的降本增效 ， 就变得呼之欲出了 。
将AI软件装到特定的硬件载体中 ， 走软硬件一体化的路径 ， 正被越来越多的玩家实践 。
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一方面 ， 软硬件一体化使AI技术进入C端市场成为可能 ， 从而开辟了更大的市场空间 。
根据第三方机构iiMedia Research数据显示 ， 中国智能硬件市场规模在2020年预计达到10767亿元 。
另一方面 ， 特定的硬件载体也能将AI技术得到更加极致的发挥 。
如讯飞等AI技术玩家展示 ， 其数年积累的语音、语义技术实力 ， 与翻译机、录音机、学习机等产品结合 ， 最终打造的就是AI重新定义的新硬件品类 。
之前图灵奖得主Alan Kay有名言：
真正重视软件的人应该自己做硬件 。
虽然显得“绝对” ， 但这句话在一项新技术发展初期 ， 却似乎难以逾越 。
比如将此名言奉为至理的乔布斯 ， 先后在PC和智能手机两个时代 ， 先后因为「真正重视软件」而「自己做硬件」 。
在生前的多次采访中 ， 乔布斯不厌其烦地强调 ， 外界把苹果当做一家硬件公司 ， 但其实他们自己的定义是软件公司 ， 只不过为了最好的软件和用户体验 ， 专门为软件打造了精美的硬件 。
所以这也算是目前AI To C硬件的写照 。
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所谓软硬一体化 ， 不仅仅是把软件放入硬件就行 。 先要软件算法过硬 ， 然后设计打造相匹配的硬件 ， 最后还要走完供应链把控、产能和成本等一系列环节 ， 最终才能实现软件对硬件的重新定义 。
这个层面来说 ， 当前AI的软硬件一体化 ， 软件算法一方 ， 还得占据主导地位 。
所以这也是目前AI玩家纷纷下场自己“造硬件”的核心原因 。
一般来说 ， 硬件对于软件公司来说 ， 是一场不小的赌注 ， 但目前发展阶段而言 ， 他们不是想做 ， 而是不得不这样做 。
当然 ， 依然就目前阶段而言 ， 这些软件基础的公司也有当仁不让的实力 ， 比如讯飞 ， 在发展的21年里 ， 软件和算法方面的实力 ， 是一个个全球冠军累积而来的 。
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从2015年 ， 让机器的语音识别全球首次超过人类速记员开始 ， 几乎每年都有大的技术突破出现：
2016年 ， 机器的中英文口语作文评测全球首次达到人类专家水平；
2017年 ， 机器的全科医生能力全球首次通过国家执业医师资格考试；
2018年 ， 机器的口译翻译能力全球首次通过CATTI翻译资格考试；
2019年 ， 机器的阅读理解能力全球首次超过人类平均水平；
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