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韬光养晦的Sony AI，凭什么与Google和Facebook平起平坐？

编程日记 2024-12-14 00:10:00

作者 | 藏狐

来源 | 脑极体（ID：unity007）

伴随着感恩节气氛的日渐浓重，面对只剩下最后一个月份额的2019，奋进的、错失的，都已尘埃落定，是时候迎来盘点得失、清理思绪的冬藏时节了。

整体来看，AI过去一年的产业化步伐称得上扎实饱满。在这个县镇老头都能跟家里的智能助手聊上两句的时候，如果有人冒出来大喊一嗓子——我们要做AI啦！你可能会觉得这家公司要么是断网十年，要么就是好饭赶不上热乎的。

但如果对方是索尼，还要跟Google、Facebook掰手腕，这滋味是不是就十分微妙了。恨它来的太晚，怕它被按在地板摩擦，同时又有点暗搓搓的小期待——蓄力时间这么长，是不是憋了什么大招？

AI能否成为2020年新的“索尼大法”，还是值得聊一聊的。

robot，robot，还是robot：

一词读懂新部门Sony AI

关注科技新闻的朋友，可能已经或多或少获悉了索尼人工智能新部门的大致细节，包括在全球成立办事处，让世界充满激情的使命愿景，以及相关的团队配置和人才招揽计划等等。

凡欲探新路，往往先置人事。否则无人可用，无事可干，那创新自然也无从谈起。而Sony AI的人和事，我们用一个词就给大家概括完了，那就是——robot。

先说人员配置。下个月Sony AI就将开始正式运营了，它的全球掌门人是索尼计算机科学实验室公司（Sony Computer Science Laboratories，Inc.）的总裁兼首席执行官北野博彦（Hiroaki Kitano）。美国网站的负责人则是德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学教授彼得·斯通。

(北野博彦和彼得·斯通)

Sony AI基础研发的方向，以及工程师人才的招揽，都将由这两位大将来执掌。而他们的履历也多元化的同时，也有着核心的一致性。

北野宏明是曾是Sony CSL实验室的所长，在1990年中期就开始从事索尼核心业务有关的研究工作。索尼最早的人工智能单品Aibo，就诞生在这个实验室。同时，北野也是机器人世界杯（RoboCup）联合会的创始主席，他希望开发一支完全自主的仿人机器人团队，并在2050年赢得世界杯，以此为目标来加速人工智能和机器人技术的进步。

而美国“分舵”的彼得斯通也是一个机器人信徒。他的研究也主要集中在强化学习和机器人学领域，并被广泛应用，同时也是德克萨斯大学机器人组合项目的副系主任和主席，并担任RoboCup的现任总裁。提升智能agent的适应性和交互等基本能力，是他的兴趣所在。

显然，这两位研究者都不是单纯的象牙塔教授，在基础问题之外，他们的研究目标也很明确——那就是更智慧、更具广泛应用型的人工智能机器人。

这也给Sony AI的研发项目奠定了基调。

海外媒体的报道显示，Sony AI未来将有三个核心领域：一是游戏，利用AI辅助开发者进行设计、测试、分析等工作；一是成像和传感器，将“索尼大法”在硬件市场的传奇再续一秒；最后则是美食，与卡内基梅隆大学共同研发搭载人工智能的烹饪机器人，实现烹饪、上菜、送餐“一条龙”。

总结一下就是，将大众对日本AI的“刻板印象”进行到底。

超前与滞后：从索尼读懂日本AI

说日本在AI领域失声，这个结论显然是偏颇的。日本人和企业一直对智能很有情怀。且不提遥远的第五代计算机、类脑项目等，今日许多AI领域的知名基金与投资项目都是由日本企业主导的，比如软银孙正义的愿景基金，2016年成立的100亿日元规模的“索尼创新基金”（Sony Innovation Fund），今年索尼又和大和证券共同设立了一个专注AI机器人等领域的创新增长基金（IGV），目标筹资200亿日元，投资对象还覆盖了索尼的欧美基地。

索尼内部也历经了数年变革，结束了平井一夫时代。除了资本部署之外，在产品层面，索尼还相继复活了机器小狗Aibo，大举裁撤无力回天的智能手机业务。甚至与老对头微软尽释前嫌，在云、AI技术上达成了战略合作。2018年，索尼还联合5 家日本出租车运营商开发基于AI 的打车系统。

相对于日本企业的精益成本管理，大家可能对这种速度没什么概念。但放在全球产业尺度上来看，就是被同行衬托的“龟速”了。

以索尼对标的Facebook为例，2016年扎克伯格在F8年度开发者大会上宣布了十年规划，奠定了AI战略的基调。紧随其后的2017年度的主题可以用AI基础研究来概括，Facebook人工智能研究部门（FAIR）是当年取得突破性进展最多的组织之一，备受AI毕业生追捧，PyTorch深度学习开源框架上线；2018年，基础研究开始向生产转变，AI成为Facebook几乎所有产品和服务的支撑。

在东方的坐标轴上，中国科技巨头投身AI的速度也堪称迅猛。从2015、2016年相继提出AI战略依赖，中国的科技巨头很快从基础研究、开放服务、产业场景等全方位地布局生态，今天已经形成了立体全面的产业技术格局。

与之相比，索尼乃至日本科技公司使出了浑身解数，似乎依然没有架设起受瞩目的AI军团。花费了这么长的时间才推出了一个专门进行AI基础研究的独立部门，而诸多原本散落着技术光辉的优势领域，也陆续被追赶乃至超越。

比如索尼计划将AI算法与游戏相结合并催生出新业务的规划，育碧早在2017年就开始利用Commit Assistant研究AI对传统游戏的渲染、动作、动作捕捉等的结合。其名为Sam的AI语音助手也比索尼的PlayStation语音帮助系统更早上线，来帮为玩家提升游戏体验。

而在“索尼大法”占据强品牌优势的硬件消费市场，索尼也接连在智能音箱、智能耳机等细分场景上慢人一步。

尽管索尼难得地告别了惯有的封闭姿态，在第二代Aibo上开放了API，鼓励众多开发者在机器狗平台上创建新的应用程序，但这款沉淀了近20年索尼技术能力（第一代Aibo是1999年推出的）的机器人宠物，更适应于老龄化、独居文化与单身主义盛行的日本社会，感情抚慰意义要大于智能机器人技术的实用价值，在全球消费市场上难以掀起波澜。

Sony AI，乃至Japan AI想要走进全球产业的第一阵营，其难度恐怕不比智能手机翻身仗来的小。目前看来，错过移动互联网的索尼，在“长安米贵”的AI江湖恐怕不小心踩到了类似的坑。

Sony AI的“逆袭”机遇

从移动互联网，到人工智能，我们看到的是索尼这只“巨象”一次次身躯缓慢地触碰救命稻草，又一次次地身不由己。

捆绑住它的那些锁链，或许有三个名字：

一个是“精益运营”。相较于欧美企业在战略上的敢为人先，日本企业则以成本控制、精益管理著称。这也使其在科技进步上更多地注重实用性与商业性。早在1999年，索尼就开始布局人工智能，机器狗Aibo全称是Artificial Intelligence Robot，这只能走能打滚的狗曾经引发了全球性轰动，但因为业绩不佳，2006年Aibo宣布停产。与之同样命运的还有索尼的人形机器人QRIO，仅推出了三年就因为销量而停售了。像Deepmind这种三年血亏10亿、谷歌依然“供养”的故事，很难在日本企业身上发生。

第二是“过度超前”。索尼坚持认为自己绝不是AI界的后起之秀，只是因为没有得到充分宣传，自家真正的AI能力可以与Google和Facebook“平起平坐”——很大程度上，指的是其在人工智能机器人上的软硬件优势。

尽管其商业智能机器人产品相继推出了历史舞台，但索尼并没有停止在人工智能和机器人上的研究。2016年，索尼还投资了发人工智能技术的初创企业Cogital，来强化下一代智能产品的技术。

但AI走进大众生活的真实节点，是由机器神经网络与大数据等共同撬开的效率之门，即使今天我们身处如火如荼的AI改造过程中，机器本身依然处于“弱智能”阶段。而索尼引以为豪的高智能机器人距离真正为人类提供多元服务，还需要解锁一系列高难度的技术锁链。难以向消费市场输出真实的使用价值，这也使其依靠AI挽救亏损的梦想，在很长一段时间内都只能是一个问号。

第三则是“孤立开发”。在研发方面，索尼对工程师的态度毋庸置疑是诚恳的。为了抢夺AI人才，索尼2019年给新人开出了第一年税后工资730万日元（约46万元人民币）的优厚待遇，比过去增加了4成。还计划扩大股票期权(新股认购权)激励制度，给予股票期权的对象也纳入了研发部门的年轻人。与此同时，还会为工程师们提供人工智能课程培训，来保持技术与多个部门的同步进展。

但索尼内部隔离山头的封闭机制，却使得本应开放协同的AI战略，在碎片化的绩效考核与部门割裂之间，让创造力变得枯竭。举个例子，此前索尼的手机相机传感器被苹果、三星等厂商纷纷采用，但索尼的CMOS却并未加强其手机的摄影摄像功能，原因是相机部门担心手机拍照能力超过自己的微单会影响本部门的业绩，所以拒绝为手机部门优化相关功能。

这种各自为政的研发模式，显然无法为AI提供数据、模型、创新场景等发展必备的养料，也与主张跨部门交流、坚持兴趣与目标导向的硅谷创新文化，显得尤为泾渭分明。

那么，被索尼赋以基础赋能角色的Sony AI，它的出现能够破解这种创新局面吗？

从短期路线来看，无论是人才资源优势，还是技术的全面领先，亦或是产业链综合实力上，我们几乎可以判索尼AI一个“死缓”。

但人工智能对于社会的变革意义，并不是一件两三年就能宣告结束战斗的快速游戏。如果将其看做是一场需要多人多年经营的MMORPG，索尼或许不能成为碾压全场的PVP之王，却是一支值得争取的盟军。

比如伴随着AI产业化的极速发展，技术商业化与性价比越来越被重视，AI企业的盈利能力也成为资本市场关注的头号焦点之一。日本科技企业在管理、经营层面的经验（错误）能帮助文化相近的中国企业少走弯路。

同时，在智能机器上的工程优势，尤其是软硬件协同、机器情感算法、泛智能技能等的知识沉淀，将在接下来AIOT的细分赛道上释放出新的产业光辉也未可知。

总体而言，索尼大法能否再续辉煌，恐怕依赖的不是韬光养晦，而是一场破釜沉舟。

（*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系作者）

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