今天迎来五一假期，不过鉴于本周有太多值得探讨的重要新闻，因此「人工智能商业内参」将继续更新。
本周，亚马逊、微软、Google 相继发布财报，无论是营收还是利润，都有不同程度的增长，人工智能和云，成为这三家财报里一个有趣的看点。
Facebook 本周也发布了新财报，由于数据滥用事件并未算入本次财报统计，使得 FB 这一季的营收和利润都有大幅增长，但不可忽视的一点，广告几乎占据了 FB 全部收入的 99%，如果说这是 FB 内部推动人工智能所带来的巨大效益，那么人工智能能否在内容过滤上扮演重要角色？
本周，在国内移动互联网一年一度的 GMIC 大会上，人工智能成为众多演讲和圆桌讨论的议题，其中，作为企业家的李开复和两位学者 Yann LeCun、Michael Jordan 的讨论几乎就是当下被撕裂的人工智能讨论的缩影。
云端三巨头财报背后的三大看点
亚马逊、微软、Google 作为当下云计算领域最具代表性的公司，其每一季度财报中，关于云计算的数字也是我关注的重点。
不过，长期以来，微软和 Google 都没有将公有云业务单独列入财报。比如微软，就把公有云业务 Azure 放在智能云的业务体系里，这个业务体系还包括面向企业的 Office 365 等产品。根据微软的财报数字，智能云业务收入为 79 亿美元，其中 Azure 云收入的增长速度为 93%。
而 Google 对云服务的数字披露更保守。虽然其 CEO Ruth Porat 透露云计算、硬件等非广告收入贡献越来越大，但并没有触及核心数字。
Google 的云服务体系，包括云计算平台（也就是 Google Cloud）和 Google 办公套件（G Suite）。按照上一财季 Google CEO 皮查伊的说法，这两块业务已经变成了一个高达每季度 10 亿美元收入的业务。再结合本季财报分析师会议上的说法，Google 云计算的整个营收应该在 10-15 亿美元之间。
但不管是微软还是 Google，还难以撼动亚马逊在云计算领域的霸主地位。根据本周亚马逊公布的财报数字：AWS云服务第一季度净销售额为 54.42亿美元，比上年同期的36.61亿美元增长49%；运营利润为14亿美元，高于上年同期的8.90亿美元。
AWS 在 2017 年也曾遭遇一系列挑战，其整体增速开始放缓，但这个财季的强势回归，也让外界继续认可了 AWS 在云计算的领先地位。
从上述财报数字可以进一步引申出几个观察云计算未来走向的要点。
其一，云服务市场的基本格局在短期内不会出现变动，亚马逊、微软构成了第一集团，谁是第三呢？在 Google 不公布云计算营收之前，这个位置或许还是很多媒体所传的阿里云。
另一个被媒体广泛报道的事件是，美国或许将依据 1974 年贸易法 301 条款，研究发起新的 301 调查，以反制中国在云计算与其他高科技服务领域的所谓「不公平限制」，换句话说，美国可能要「封杀」阿里云在美业务。
但该事件对阿里云或者云服务市场格局几乎不产生多大影响，原因就在于美国市场早已被 AWS 和 Azure 瓜分，阿里云的市场份额几乎可以忽略不计。
更值得关注的云计算战场应该是东南亚、南亚、中东等正在快速增长的区域，这些新兴区域的云计算份额或许能左右未来的格局。
其二，三大云计算公司营收、利润同时增长，也进一步凸显了云计算市场正在变得更大，正如上文所提到东南亚、南亚和中东市场，这是一个还在高速增长的市场，也因此，该市场里的大小参与者，都会在这一个大市场里分得一杯羹。
上月底，微软作出重大战略调整，微软智能云业务将 Azure 和人工智能结合在一起，尤其是强调人工智能在云端的落地实践，这不仅意味着微软战略重心的转移，也再次引领了人工智能与云计算结合后的行业趋势。
其三，云+端正在成为新的业务增长点。不管是阿里云高调进军物联网还是微软投巨资加码物联网，都是将边缘智能作为云服务的重要延伸，不管是家庭物联网还是智能驾驶抑或是智能工厂，边缘智能或者中端智能所带来的想象空间，会非常非常大。
这一切的收益，都会在未来一段时间内体现出来。
扎克伯格的苦水与分裂的讨论议题
在 FB 财报分析师会议上，扎克伯格说出了这样一番话：
One of the pieces of criticism we get that I think is fair is we’re much better able to enforce our nudity policies, for example, than we are hate speech,The reason for that is it’s much easier to make an AI system that can detect a nipple than it is to determine what is linguistically hate speech, so this is something I think we will make progress on and we’ll get better at over time. These are not unsolvable problems.
这里姑且不谈这句话的表述是否令人不适，只谈反映出的现实困境，或者说人工智能在产业界的困境：计算机视觉的发展速度远远快速自然语言理解。
当然，这里并非否认计算机视觉技术发展所带来的巨大进步，毕竟，让计算机理解静态、动态影像所引发的行业变革意义重大，从安防、智能手机到医疗影像，全球众多行业正经历一次全新的变革。
但还是要承认一点，当下人工智能「魔力」还有巨大局限性。但在概念炒作与媒体盲目的追捧之下，这种局限性往往会被有意无意地忽略掉，在本周的 GMIC 大会上，有一场圆桌讨论很有代表性，作为企业家的李开复和两位人工智能学者展开了所谓的「对话」，更像是一场自说自话的演讲，比如李开复的「宣言」：
从应用的角度来看，我会把人工智能的应用归纳成为四波浪潮，这四波浪潮它应用的方式不太一样。其实在座的每一位每天都在用人工智能。
所谓四波人工智能浪潮的具体说法，你可以在这里查看官方新闻稿。而李开复对于中国的「数据优势」表达技巧，要远远高过李彦宏：
这四波浪潮也给中国带来更多的机会，尤其在互联网上，我们已经占了世界的半壁江山。在视觉方面和传感器方面的应用，我们也发展的非常快。因为我们有海量的数据。在那些比较深入的科技，像无人驾驶方面还是美国领先的。但是中国有数据的优势和强大的政策推动，所以中美两国在未来会保持人工智能领域领先的状况。
但这番讲话所渲染的气氛被 Yann LeCun 「破坏」了，作为 FB 人工智能实验室的负责人以及深度学习领域的专家，LeCun 表达了学术界的基本看法：
……从学术性的到实际的应用，也有很多路要走。
Facebook 有一些应用的初步尝试，我们希望机器有真正的智能，并搭建起这样一个体系架构。我们希望人工智能可以很好地实时的做相关的事情，很多技术现在还没有到位。很多研究工作实际上已经进行了几十年，但有些目标还没有达成。因为机器要获取大量的知识，它才能够真正实现像人类那样的智能和智慧，并做出很多的预测和判断来做很多的事情。
事实上，这场所谓的「讨论」到这个阶段已经可以结束了，产业界和学术界的不同认知，媒体与公众的信息不对称，都将继续贯穿在人工智能接下来的每一个阶段，一个例子是，《西部世界》第二季已经回归，又有一波媒体将人工智能与《西部世界》结合在一起讨论了……
其他
本周，人工智能领域还有众多值得关注的话题。
在 Google 创始人之一的谢尔盖·布林写的 2018 公开信里，布林用了《双城记》的开头来表达自己对这个时代的定义：
We’re in an era of great inspiration and possibility, but with this opportunity comes the need for tremendous thoughtfulness and responsibility as technology is deeply and irrevocably interwoven into our societies.
这封公开信一方面展示了 Google 或者 Alphabet 这一年的发展状况，还进一步指出了人工智能的隐忧：
However, such powerful tools also bring with them new questions and responsibilities. How will they affect employment across different sectors? How can we understand what they are doing under the hood? What about measures of fairness? How might they manipulate people? Are they safe?
There is serious thought and research going into all of these issues. Most notably, safety spans a wide range of concerns from the fears of sci-fi style sentience to the more near-term questions such as validating the performance of self-driving cars. A few of our noteworthy initiatives on AI safety are as follows:
I expect machine learning technology to continue to evolve rapidly and for Alphabet to continue to be a leader — in both the technological and ethical evolution of the field.
不过，布林或者 Google 管理层的反思，并没有涉及 Google 是否应该参与军方人工智能项目，这个事件在 Google 内部一度引发巨大争议，我曾在 3 月份的一期会员计划里做过详细讨论。
本周另一个重大新闻是英特尔招募了负责特斯拉自动驾驶的副总裁 Jim Keller，他是前 AMD 的架构师，参与设计了 Zen 架构，随后加盟特斯拉，负责该公司的芯片研发，用于特斯拉的自动驾驶系统。
根据 Slashgear 的预测，Keller 在英特尔的工作将围绕云端和终端芯片的研发，也正如上文所言，英特尔同样将云计算与边缘计算的结合作为未来重要发展方向：
Intel has been betting considerably on so-called edge computing as vital for future AI applications in autonomous driving and more. That will involve positioning greater processing power at more local points, rather than relying solely on a centralized cloud, and giving individual nodes in the process – such as the vehicles themselves – greater capacity to filter only the data most essential to be passed up the chain.
最后来看两个人工智能的研究项目，IBM 利用 Watson 在气候变化与清洁能源方面做一些尝试，不过这篇文章更像是 IBM 的新闻稿。
Mashable 报道了微软和 Kyoto 大学所合作的一个人工智能项目，该项目里的机器可以「写诗」，这篇报道的价值在于没有停留在项目本身，而是发出了新的质疑：
Mashable spoke to AI-expert Professor Barry O’Sullivan of University College Cork about the significance of such experiments with machine-lyricism.
……
O’Sullivan said that AI systems writing poetry has long been examined, but the focus of the discussion should be on how we measure creativity. “What is art?” he asked, “How do we recognise something that is of artistic value? Who defines what the ground truth that determines whether one poem is more poetic than another?”
以上就是本期人工智能商业内参的全部内容，也再次祝大家假期愉快。