深度解析AI创业的三种模式(3)
坏处则是在新硬件产品（Echo、汽车、机器人、AR等）上很难落地，因为为了在新硬件产品上落地，中间必须加入阵列那一层，否则效果会很差。而一旦无法落地，其技术优势就很容易被突破。语音识别的精度骨子里是数据驱动的，但显然不做阵列等硬件，你没法落地，没法落地就没有数据，也就很难获得数据、技术、精度、场景上的正反馈，也就不容易解决真实环境的语音识别精度问题。云知声等显然认识到了这一点，所以也在积极往这一方向扩展。这时候通常会碰到软件企业跨界做硬件的一般性问题，比如供应链侃价搞不定会导致同样的产品成本会高个百分之几十等。
路线差异起源于对计算架构的认知
上面拿语音语义的企业做了个例子，但事实上在计算机视觉上同样成立，只不过细节会有差异，比如Movidus的芯片可能在端上就把图像识别处理完了，而不需要像麦克风阵列那样自己处理后再把结果传到云端。这种模式选择背后隐含的共通的东西是对计算架构认知和假设。
到现在为止这种假设和认知一共有三种：
一种是为保证体验（速度等）端始终要扮演重要的角色，云用来辅助端完成计算。所有我们用的硬件产品：手机、Pad等基本都是这种模式。
一种是计算应该大部分发生在云上。Google主推的ChromeBook是这种模式，以前银行里的终端也是这种模式。
一种是正在兴起的传感器+Fog computing+云架构。这种可以看成是第一种架构的扩展，比如智能家居里所有的设备都直接连云上计算成本太高，那就不如家里有一个中枢先把能处理的处理了（比如天冷开空调，下雨关窗户就不传到云端了），实在不行的再连云。
前两种架构在现实里经常会发生PK，并且导致很严重的后果，下面说两个例子：
一次PK发生在PC上，那时候Oracle等尝试做的Network Computer骨子里的含义就是把各种计算转移到后端，让前端就变成输入输出设备。这种尝试显然失败的惨不忍睹，但有意思的是20几年后当PC这个品类足够成熟后仍然走这条路线的Chromebook却看到了些成功的曙光。
一次发生在Native APP和HTML5上，当时Facebook是很希望主推HTML5，那时候扎克伯格想用Web App来打破iOS和Anroid的垄断，但实际上Facebook差点死在在这个选择上，因为这选择几乎让它错过移动互联网，后续的Instagram与WhatsApp大额收购很可能与这种错误路线的选择有关。
我个人对此的基本认知是：对于新品类硬件产品刚出现的时候，首先是端要足够强大，把体验做到极致，随着应用、带宽等的逐步发展，那端上的计算量可能会转移到云上，因为那会有成本优势，但这需要一个漫长的过程，PC走了20几年刚看到这可能性。(责任编辑：方向)
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