读书笔记N111：未来版图，全球聪明公司的科技创新趋势和商

《麻省理工科技评论》作为世界上历史悠久、影响力极大的技术商业类杂志，每年都会依据公司的科技领军能力和商业敏感度这两个必要条件，从全球范围内选取50家未来可能会成为行业主导的聪明公司。这些公司是“高精尖科技创新”与“能够保证公司利益最大化的商业模式”的完美融合。无论公办私营，无关规模大小，这些遍布全球的公司都有能力创造并抓住新的机遇。

麻省理工科技评论著.--北京：人民邮电出版社，2018.6

本书以2011—2017年的榜单为蓝本，在生物医学、能源材料、计算机与通信、互联网与数字媒体，以及交通运输等行业领域中挑选出在技术创新、商业模式上有亮点的、国内读者比较感兴趣的百余家聪明公司，并以时间为经、行业为纬，梳理这些公司的技术创新和商业沉浮。

在2011年到2017年的7年时间里，共有195家公司入选TR50的榜单，其中有63家公司至少入选了2次，23家公司至少入选了3次。IBM（美国国际商业机器公司）和SpaceX（太空探索技术公司）各入选了7次，7年之间无一缺席。如果把谷歌和Alphabet算作一家公司，它也入选了7次。亚马逊和Facebook各入选了6次，在入选次数排名中并列第四。在中国公司中，入选次数最多的是腾讯（Tencent），一共5次进入榜单，和苹果并列。

《麻省理工科技评论》官方常常把公司分成生物医学、能源材料、计算机与通信（包括量子计算、机器学习、人工智能等）、互联网与数字媒体（包括互联网的商业模式创新），以及交通运输（包括城市交通、太空探索等）。除此之外，还有两家投资机构因为革新了投资理念和模式，也进入了TR50榜单。

自2011年以来，交通运输领域入选的公司数量基本维持在稳定的水平。尼桑、丰田（Toyota）、奥迪（Audi）等汽车制造商，滴滴出行等出行服务公司，甚至是SpaceX这样的航天制造和服务提供商，都曾入选。互联网与数字媒体公司的数量在2014年达到顶峰后迅速下降，这一趋势符合移动互联网红利结束的时间点。取而代之的是计算机与通信类型的公司数量快速增长。大量新兴人工智能技术公司在2016年和2017年出现，而亚马逊、苹果、腾讯和百度等老牌互联网公司也纷纷加入人工智能的浪潮。生物医学领域的公司数量也比较稳定，不过子领域却有明显的变化，从早期的制药和基因测序，到后来的基因治疗，再到最近的基因编辑

在生物医学领域，基因组测序是最为关键的技术之一，所以一直在TR50榜单中稳定地占据份额。基因测序公司大致可以分成两大类，一类公司致力于基础研究，并把全基因组测序的价格压到市场可以接受的范围。这类公司的代表是位于美国加利福尼亚州圣迭戈的著名测序公司Illumina。除了消费基因测序外，基因测序还被用于研发新型诊断技术中。就在2017年12月4日，Counsyl从高盛和Founders Fund等多家机构获得了8000万美元的融资。生物医学领域的另外两条重要的主线是基因疗法和基因编辑技术。这两种技术都旨在修改人类的基因组，从根本上治愈某些复杂的遗传疾病。只不过基因疗法往往通过基因载体（如病毒）来把基因运载到基因组里，而基因编辑则采取更高效精准的方法修改致病基因。

在过去7年间，能源材料领域的热点也发生了很多变化。其中，生物能源的衰落让人叹息。在所有生物能源相关的公司中，Amyris的经历具有一定的代表性。在过去7年中，太阳能一直是TR50榜单持续关注的新能源领域。不过，这一领域的公司也经历了洗牌。相比之下，电池技术的崛起并不让人惊讶。一方面，太阳能、风能等可再生能源一直需要符合自身发电特点的电池储能；另一方面，电动汽车等电能应用场景的快速增长也对电池提出了更高的要求。

在计算机与通信领域的公司中，最引人注目的变化是人工智能自2015年开始崛起。在人工智能领域中，自然语言处理、计算机视觉、语音识别等相关技术都在蓬勃发展。不过，在2016—2017年，增长最迅猛的是无人驾驶领域的技术，这一趋势很可能会延续到未来几年。所以，为人工智能（特别是深度学习）提供计算设备的英伟达公司自2015年起就没有缺席过TR50榜单。互联网巨头也在向人工智能转型。我们以入选TR50榜单次数最多的亚马逊公司为例，通过2011年至2017年亚马逊公司的入选理由，可以清楚地发现，这家电商公司已经在彻底地拥抱人工智能技术。2013—2017年，中国公司25次入选TR50榜单，其中23次入选公司开展的业务都和人工智能有关。在这些公司中，百度、腾讯、蚂蚁金服（Ant Financial）、滴滴出行等公司已经公开宣布要重仓支持人工智能技术，而大疆、旷视科技等初创公司则以开发人工智能技术作为主营业务。

未来，每个公司可能都会有自己的人工智能、大数据、云计算，在新生态下知识、经验、数据和利益的分享变得更加重要；彼此正交的不同公司通过混合的方式建立新生态下的共赢合作，则是成功的关键。

在计算技术类的公司中，人工智能相关的公司也很明显地成为了最近的主流。人工智能的三大支柱是算法（Algorithm）、大数据（Big data）和计算能力（Computation），代表着人工智能的ABC。这三者之间形成了相互促进的正反馈——更多、更复杂的数据能推动新算法的发明；而新的算法通常会需要更强更好的硬件架构来提升计算能力；新的硬件架构又能促进更多、更复杂的数据的获取。这个紧密的正循环关系，使得最近几年上榜的不少公司都加强了对人工智能硬件架构的重视。

20世纪的几大经济定律之一就是：一个国家的国民工资收入在全国收入中所占的比例是稳定的。随着经济的发展，国民的工资收入也会按比例提高。但是在过去的几十年里，国民工资收入所占的比例却越来越小。这一趋势存在于许多国家，甚至是2000年之后的美国也变得异常明显。

2013年，“人工智能”这个曾经晦涩的名词已经成为技术领域最热门的趋势之一，《麻省理工科技评论》将其选为当年“10大全球突破性技术”。大型互联网公司正在使用它来推出理解图像和语音的在线服务，基于深度学习算法的芯片也正在被设计成无人机、无人驾驶汽车等产品。其中，语音识别技术因为Siri在消费者超级应用界面之一——苹果手机上令人印象深刻的表现，在商业上展现出巨大的可能。Siri（Speech Interpretation and Recognition Interface）是一款内置在苹果iOS系统中的人工智能助理软件。此软件使用自然语言处理技术，让用户可以使用自然的对话与手机进行交互，完成搜索数据、查询天气、设置手机日历、设置闹铃等服务。

苹果收购Siri后，选择Nuance来作Siri的技术服务商。一方面，Nuance在语音识别技术上的创新积累可以大大加快苹果需要在大众消费者面前展示这项技术给用户体验带来的跃升；另一方面，合作开发意味着分担研发风险，分享研发收益。

谷歌在2004年从Nuance挖角，把谷歌语音识别技术的开发部门交给Nuance前联合创始人Mike Cohen执掌。2008年，在Nuance工作4年的Hugo Barra跳到谷歌的移动部门，后进入安卓系统开发核心部门，同时也回到他2000年在麻省理工学院与同学创办的第一家公司的核心业务——手机语音辨识，参与开发谷歌语音搜寻项目。

Facebook在2013年收购了语音识别公司Mobile Technologies。Mobile Technologies创建于2001年，在2009年推出了Jibbigo应用。2013年，亚马逊收购了Nuance的竞争对手、语音技术公司Ivona Software。Ivona Software主要做文本语音转换，被收购时支持17种语言以及44种不同的声音类型。当时，亚马逊已经有了2011年收购的语音识别公司Yap，以及2012年收购的语音技术公司Evi。

2017年，英伟达跑赢了高通（Qualcomm）。三年前的2014年，高通跑赢了英特尔（Intel）。它们都是在人工智能上赌对方向的赢家。2017年的今天，谷歌在人工智能上的成就，也与三年前击败Facebook、成功收购DeepMind Technologies（以下简称DeepMind）紧密相连。

继语音识别技术之后，人工智能下游的消费应用场景也逐渐丰富起来。随着微软发布语音助理 Cortana，越来越多的超级应用界面公司意识到，基于人工智能的语音技术不仅是推动用户原有应用界面的背后力量，更可能成为下一代超级应用界面。

语音个人助理研发、应用与市场在2015年持续成长。之前，苹果有了Siri，谷歌有了Google Now，微软有了Cortana。2015年，Facebook 收购了语音识别公司Wit.ai 。Wit.ai 是孵化器Y Combinator 旗下的创业公司。

2016年，在人工智能领域有4家公司登上“全球50大最聪明公司”榜单。上榜公司的总市值接近9000亿美元。名列2016年“全球50大最聪明公司”榜单第30位的是一家叫Movidius的初创公司。Movidius的主要业务是为计算机视觉应用开发专用芯片，以及全新的增强现实与虚拟现实专用芯片。这对增强现实与虚拟现实设备，以及下一代智能手机和无人机，都具有重要意义。

竞争对手英伟达建立了先发优势。当英特尔犹豫不定时，百度从英伟达购进的深度学习芯片的数量已经是向英特尔采购的4倍。不过，英特尔在这方面的财务损失有限。市场研究公司Tractica表示，亚马逊、谷歌和其他云服务巨头购买了价值1.33亿美元的芯片来运行深度学习系统。

拥有吴恩达的百度发力人工智能，在硅谷加速扩张。2015年，百度开发了语音识别系统“深度语音2”（Deep Speech 2）。深度语音2可以进行深度学习，它的语音识别能力甚至比人还强。深度语音2作为百度硅谷人工智能实验室（SVAIL）的研究成果，吴恩达认为，这证明了端对端深度学习方法可以被用于识别差别很大的语言。采用高性能计算技术导致了7倍的加速。

科大讯飞排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单的第6位，其上榜理由为，该公司旗下的语音助理技术是中国版的Siri。科大讯飞的实时翻译技术则是杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音等困难，可将汉语精准地翻译成十几种语言。有超过16万名开发者使用科大讯飞的软件，超过4亿消费者使用其产品。

2017年，“全球50大最聪明公司”榜单中的12家公司的上榜理由的关键词是“人工智能”，上榜公司的总市值超过1.1万亿美元。人工智能的市场边界和竞争格局已经远远超出了科技公司和互联网公司，那些经历了多次技术革命和人类全球战争的传统公司也积极赶了上来。

排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第40位的是通用电气（General Electric，GE）。通用电气的目标是，到2020年之前成为世界顶级的软件供应商；那一年，将有60000台喷气式发动机的数据会接入互联网，成为人工智能的分析对象。通用电气利用机器传感器收集的信息，辅以基于物理的模型、人工智能、数据分析以及科学家和工程师的知识，建立了“数字双胞胎”。虽然数字双胞胎主要是一行行软件代码，但是最精细的版本看起来像3D计算机辅助设计图，图中充满了交互式表格、图表和数据点。它们使通用电气能够利用传感器数据而非假设或估算数据来跟踪其飞机发动机、机车、燃气轮机和风力涡轮机的磨损，从而更容易预测何时需要维修。

2017年1月，百度与合作伙伴推出了一款与亚马逊的Alexa类似的、搭载了Duer OS的智能语音助手。百度在人工智能研究上投入了大量成本，能否将这些项目商业化还有待时间的检验，但中国政府选择了百度来领导中国的第一个国家级人工智能研究实验室。现在，百度有1700名专职从事与人工智能相关工作的员工——只是，吴恩达离开了。

和在单个商业应用领域投入的公司相比，把人工智能当成未来基础设施的一部分这一战略，使谷歌的母公司Alphabet成功地将下属一系列子公司打造成自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域的技术领先企业；人工智能的应用渗透到了所有这些公司，甚至还可以节能。通过使用旗下公司Deep Mind的机器学习算法来进行控制优化，数据中心的冷却系统节省了40%的能耗。Alphabet排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单的第5位。

领导了TensorFlow设计工作的谷歌人工智能核心研究团队负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean）表示，一旦程序员使用TensorFlow开发出新产品，他就可以在任何地方运行它；此外，将其转移到谷歌的云平台也非常容易。当前，云平台基础设施的市场份额约为400亿美元（且持续增长），亚马逊和微软占据了大半江山；谷歌目前位居第三，但与前两者还有很大的差距。

2018年2月1日，麻省理工学院正式宣布启动一项雄心勃勃的项目——MIT Intelligence Quest （MIT IQ）项目，该项目旨在了解人类智力，并利用研究成果开发智能机器，这是该校有史以来最大的人工智能项目，也被视为学术界发起的一场旨在人工智能领域赢回主动权、意义深远的努力，麻省理工学院更是动员了所有的五大学院，共同投入到这个项目中。

不论以哪一种研发理念和路径进步的无人驾驶 [1] 技术，汽车，准确地说是其配置的先进传感器和强大的芯片，以及背后的云数据中心，都在解放驾驶者。能够控制转向、制动和加速的自驾系统已经出现在新型汽车中，而这并不是终局。马上，可能不到5年，曾经不厌其烦地提示你更多数据和更多责任的汽车将不耐烦地接手一切。在这方面，无人驾驶充分体现了人工智能异于常人的优点——不会因为学习曲线和责任压力而逃避自由。

优步、通用和Waymo是加利福尼亚州最常见的无人驾驶原型车。最近，也有人看到过苹果的原型车。此外，还有三星、梅赛德斯-奔驰、百度和Auto X……不少于39家公司在加利福尼亚州的道路上获准测试无人驾驶原型车。

谷歌的选择是不相信人类驾驶员时刻警惕与及时介入的能力。它选择了另一条技术路线——用计算机系统完全取代方向盘后的人类，并设计了一种新的测试车辆：没有方向盘、刹车踏板和加速器，且只能以时速25英里（约40.23千米）的速度行驶。

谷歌看到了优步在未来交通市场的潜在价值，2013年通过母公司Alphabet旗下的GV向其投资了2.58亿美元，成为优步的股东之一。双方没有预料到，不到5年，它们就要为了无人驾驶而兵戎相见。

2014年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第7位的是德国宝马公司。这家传统汽车制造厂商通过在汽车上增加无人驾驶技术，走在了最前沿。宝马无人驾驶项目负责人维尔纳·胡伯（Werner Huber）表示，公司的目标是在2020年成为世界第一家在高速公路上引入无人驾驶技术的汽车制造商。此时，德国、美国、日本的汽车厂商都决定规划以自动驾驶为方向的时间表。宝马、奥迪、梅赛德斯—奔驰和大众都忙着试图将自主驾驶从实验室里的研究转化为最新车型上的可选模式。

排在2014年“全球50大最聪明公司”榜单第28位的百度在硅谷的研究室离谷歌只有8英里（约12.87千米）。百度准备用一些传感器包括激光雷达、GPS 结合的定位系统来采集数据，制作三维地图，这个三维地图最后存成一个特定的格式，将成为无人驾驶的基础。一个月后，中国数字地图服务商高德也向公众展示了其面向无人驾驶环境的高级驾驶辅助系统（ADAS），利用汽车上的多种传感器与高精度地图数据，辅助驾驶者更安全舒适、高效经济地驾驶。

2015年2月，年度“全球50大最聪明公司”之一的英伟达宣布推出2款新产品，旨在为汽车提供更多的计算能力。一个能够同时在3个不同的车载显示器渲染并呈现3D图案；另一个可以收集和处理汽车周围多达12个摄像头的数据，并且具有可以帮助防撞系统甚至自动驾驶系统识别某些道路障碍的机器学习软件。这两个系统意味着先进的汽车传感器和计算机系统为软件制造商提供的巨大机会。

谷歌和苹果的意图是通过Car Play和Android Auto渗透到汽车的人机交互界面，深入控制汽车系统的车载计算机，进而重新设计转向或防撞这样的功能，最后为汽车全盘设计操作系统。那时，汽车制造商改称为“汽车零部件和内饰的总承包商”可能更为合适。

2015年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第1位的特斯拉正以软件创新的形式接管汽车。虽然在互联网和汽车制造这两方面都没有光荣传统，但特斯拉却拥有自己品牌的汽车可供尽情编程。

2016年，7家公司因在无人驾驶领域的成绩而上榜，占全部上榜公司的14%。人工智能在无人驾驶汽车上的应用显露出未来控制市场的能力。这时，各类人工智能算法公司因其具有相对更大的价值和相对较小的规模而成为大公司收购的更好的猎物。

英特尔忙碌地投资和并购，是因为它感觉到英伟达正从背后逼近。大量的芯片制造商都瞄准了无人驾驶市场，但排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第12位的英伟达独树一帜。英伟达提供了一整套系统，包括了整个硬件平台以及配套软件系统。这套系统将为汽车提供一个360°无死角的感知系统。英伟达说，已经有超过50家汽车制造商（包括奥迪、宝马、福特和特斯拉）、供货商、开发商以及相关研究所正在使用它们的平台进行各种试验。英伟达还致力于将显卡芯片应用到虚拟现实系统中。

百度的无人驾驶汽车项目起步于 2013年。2015年，百度无人驾驶汽车在国内首次实现城市、环路以及高速公路混合路况下的全自动驾驶。百度并不自行造车，而是与第三方汽车厂商进行合作——百度已经与宝马等汽车厂商签订了合作协议。百度预计在3～5年内和厂商合作量产无人驾驶汽车。百度的无人驾驶车也是中国国内唯一通过 ISO26262（《汽车安全完整性水平》）的全自动驾驶研究项目。

排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第4位的特斯拉的上榜理由之一，是发布了自动领航技术。该技术通过整合车载摄像头、雷达、超声波感知机以及GPS的反馈信息，在高速公路上初步实现无人驾驶，同时还具有辅助驾驶员避开拥堵路段、协助停车等功能。这家电动汽车制造商快速商用的无人驾驶技术成为2016年“10大突破性技术”。

丰田每年都会在研发上投入100亿美元，超过了除大众汽车以外的任何其他汽车制造商。从锂电池到安全带设计，这些投入给产品的各个方面都带来了无尽的改进。但丰田知道，要想保持世界第一的排名，这样的改进还不够。在无人驾驶技术的开发竞赛中，丰田落后于谷歌和特斯拉公司。新的丰田研究院用10亿美元来缩短与竞争对手的差距。研究院在密歇根州、硅谷和马萨诸塞州的剑桥都设有办公室，专注于自动驾驶汽车和机器人的研发。丰田也正在与斯坦福大学、密歇根大学和麻省理工学院建立合作伙伴关系，重新定义汽车的功能。

随着汽车厂商进一步把无人驾驶汽车量产上市的时间表定在2020年或2021年，为之提供决定无人驾驶智力和视力的部件——芯片和传感器技术，成为所有潜在供应商决胜的目标。位居2017年“全球50大最聪明公司”榜单第1位的英伟达，其新芯片正在为无人驾驶提供强大的运算能力，包括利用自身人工智能计算的优势与“全球50大最聪明公司”榜单中排名第46位的戴姆勒致力于汽车互联和自动驾驶技术的合作研发。

位居2017年“全球50大最聪明公司”榜单第13位的英特尔在2017年3月宣布收购Mobileye，总价约为153亿美元。Mobileye于2014年在纽交所上市，市值达到50亿美元。交易完成后，Mobileye与英特尔的自动驾驶事业部（ADG）合并，形成新的自动驾驶部门。收购辅助驱动系统供应商Mobileye后，英特尔打开了与宝马和德尔福在无人驾驶方向上的合作关系。

激光雷达是一种通过激光束反射将物体映射成3D图像的装置。谷歌母公司Alphabet、优步和丰田等公司测试的自动驾驶车辆都严重依赖激光雷达在地图上定位，并识别行人和其他车辆。最好的传感器可以看到100米远处只有几厘米大小的细节。激光雷达也很昂贵，每个需要花费几千甚至上万美元。而大多数测试车都需要配置多个激光雷达。

百度在2017年“全球50大最聪明公司”榜单上排名第50位。为了加强无人驾驶汽车的研发，百度一方面宣布计划发布其自主研发的软件和硬件作为开源技术，另一方面也加快了合作和收购节奏。除了投资Verodyne，百度还与零部件制造商博世（Bosch）和马牌（Continental）建立了合作伙伴关系。

按照美国机动工程师协会（SAE）对于无人驾驶的阶段性划分，传统的汽车制造业更倾向于在 5年内完成由部分自动驾驶（等级2）向高度自动驾驶（等级4）的过渡，但并不急于交出方向盘的控制权（等级5）。但对于谷歌这类公司来说，不会止步于此。

如同过去世界的运行是通过对智力和资本的分配，不同权属的资产的转换与流通，以及对规范公权与私利的制度网络的构建，未来世界的运行在很大程度上取决于对计算权力和能力的分配，不同权属的信息与数据的流通，以及对存取开源或私有软件的硬体网络的构建。以上基础设施显然不宜全部由私人拥有的商业公司来建设，有的甚至不应被任何一个国家或组织所控制，但创新技术在这些领域的率先应用却往往由私人商业公司驱动。

摩尔定律已经开始放缓，主要是经济原因。晶体管可以进一步缩小，但其代价变得越来越昂贵。正如摩尔第二定律所述，当芯片尺寸缩小到0.1微米时，芯片生产厂的成本将增至100亿美元，比建一座核电站的投资还大。由于花不起这笔钱，越来越多的公司退出了芯片行业。

2013年，IBM入选“全球50大最聪明公司”榜单的上榜理由是用包含光传输数据的电路技术推动计算的物理边界的扩展。这表明，延长摩尔定律生命周期的另一个研发方向——仍以硅芯片为基础，用光通路取代电路在芯片之间传输数据，可能更快地商业化。另一家始终大力度投入研发下一代芯片技术，包括硅芯片光学信号传输技术的是英特尔。2013年9月，英特尔、康宁（Corning）宣布共同研发了新的光纤传输技术，在300米之内可以达到1.6Tbit/s（200GB/s）的速度。

移动处理器市场真正的王者是同在“全球50大最聪明公司”榜单上的芯片设计厂商ARM Holdings（以下简称ARM）。这家总部设在英国的公司设计高性能、廉价、低耗能的处理器方案，并将其授权给第三方合作伙伴；第三方合作伙伴生产基于ARM架构的芯片，ARM则按芯片的价格与出货量获得一次性授权费与版税提成。2006年，ARM全球芯片出货量为20亿片。2007年，总出货量已突破100亿片。2012年，基于ARM设计的芯片在全球智能手机市场上的份额超过95%，ARM的股价上涨近40%。ARM还侵入了服务器和PC市场，持续给英特尔施加压力。

2014年，“全球50大最聪明公司”榜单中有6家与云、物联网或量子计算的基础服务有关。

马克·贝尼奥夫长期推广SaaS（Software As A Service，软件即服务）的观念，后来又提出PaaS（Platform As A Service，平台即服务）。1999年，当时37岁的他创办了企业云计算公司Salesforce。他将Salesforce的市场定位为“软件终结者”。

到2014年，位居“全球50大最聪明公司”榜单第5位的Salesforce的在线市场中，商业应用的数量达到2150个。Salesforce提供了一个平台，使客户无须拥有自己的软件，也无须花费大量资金和人力用于记录的维护、储存和管理，所有的记录和数据都储存在Salesforce上面。不同于购买软件，Salesforce用户随时可以根据需要去增加新的功能或删除一些不必要的功能，按需使用。

排在2014年“全球50大最聪明公司”榜单第29位的是Git Hub。Git Hub是一个通过Git进行版本控制的软件源代码托管服务，由Git Hub（曾称Logical Awesome）的开发者Chris Wanstrath、P.J.Hyett和Tom Preston-Werner使用Ruby on Rails编写而成。这个共享计算机代码的网站一半是生产力工具，一半是社交网络。上榜时，网站上存储的共享软件数有1070万。截至2015年，Git Hub已经有超过900万名注册用户和2110万个代码库，成为世界上最大的代码存放网站和开源社区。