這是一個很有意思的測試，不信你可以去問問身邊的朋友。反正我的發(fā)現(xiàn)是，大家的回答會呈現(xiàn)明顯的兩極分化：一半人說，很可怕；另一半說，印度有人工智能？

不管怎么說，印度確實是有 AI 的。

去年 3 月，印度巨頭塔塔集團旗下的塔塔咨詢發(fā)布了一份報告，核心觀點是一句很有名的話：未來只有兩種公司，有人工智能的和不賺錢的 ...

不管這句話真還是假，至少從中可以看出印度這個神奇的國度，對人工智能的追逐有多么迫切。

無論中國是否喜歡，印度確實正在憑借移動互聯(lián)網(wǎng)和 AI 技術加快發(fā)展速度。世界范圍內來看，這些領域發(fā)展最快的國家依舊毫無疑問是中國，但是已經(jīng)越來越多的歐美調查報告與戰(zhàn)略評估，開始把印度和中國并列，甚至認為未來可能出現(xiàn)中美印 AI 三強爭霸的局面。

當然了，大多數(shù)中國人估計都跟我一樣，聽見中美對比蠻開心的，聽見印度加進來就有點不是滋味了。但是不管怎么樣，我們在發(fā)展 AI 時還是應該余光看一下這個經(jīng)常 ' 開掛 ' 的鄰居。

原因很簡單，印度跟中國一樣都是擁有龐大用戶基數(shù)和市場規(guī)模的國家、移動互聯(lián)網(wǎng)構成了近幾年科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流、創(chuàng)業(yè)浪潮也在高速發(fā)展中。而另一方面，兩個國家間又有很多不同，比如印度基礎設施更差，但 IT 產(chǎn)業(yè)基礎比中國更完備；印度擁有龐大的青年消費者，但互聯(lián)網(wǎng)基礎卻比中國落后。

有同有異的印度，或許是今年中國 AI 的一面好鏡子。那么今天讓我們來游覽一下，有著宏大抱負卻又困難重重的印度人工智能。

中國 AI 的甜蜜和麻煩，差不多印度都有

我曾經(jīng)問過一位在印度投資科技項目的朋友，哪些科技領域的玩法是中國有而印度沒有的？他想了半天，對我說：該有的都有了，不該有的中國人也試過了…

嗯，真實在…

不過仔細想想確實也是，隨著這幾年印度投創(chuàng)的興起，中國科技領域的資本、項目和產(chǎn)品都開始大量輸入印度。而印度本國也在大力發(fā)展云計算、5G、AI 等新興項目。以移動互聯(lián)網(wǎng)撬動用戶基數(shù)攫取平臺效應的基本玩法，今天在世界發(fā)展最好的就是中國和印度以及東南亞幾個地方。

這種情況下，如何利用本國的移動互聯(lián)網(wǎng)基礎和龐大人口基數(shù)，撬動人工智能的快速場景落地，成為了兩國共同的話題。而投資創(chuàng)業(yè)風潮的興旺，也讓 AI 是風口這個概念，在兩國共同 ' 吹啊出啊 '。

跟中國何其相似？

確實，用戶導向的市場氛圍，讓中印兩國的 AI 產(chǎn)業(yè)基礎結構非常同調。比如中國目前非常流行的移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品植入 AI，也在印度通行無誤。

比如說我們十分熟悉的電商，印度電商領域的巨頭 Flipkart、ShopClues 等等都已經(jīng)開始使用機器學習技術來記錄用戶喜好，生成個性化推薦系統(tǒng)，就像淘寶、京東在做的那樣。并且印度電商還會根據(jù)本國習慣來進行一些 AI 服務，比如 Flipkart 會有一些類似時尚大腦的功能，通過 AI 進行智能搭配，幫助印度女性挑選布料時預先了解可能獲得的成衣風格。

再比如我們引以為傲的移動支付，在印度也已經(jīng)十分興旺。阿里重磅投資的 PayTM 不僅增速喜人，在人工智能方面也開始了布局。比如說跟中國前輩支付寶一樣，PayTM 使用機器學習技術來生成用戶的移動信用，并且基于智能推薦系統(tǒng)向用戶推薦相關產(chǎn)品。而像京東金融等平臺一樣，PayTM 也有自己的 AI 風控和反詐騙技術，運用在信貸、支付安全等幾個領域。

就連我們熟悉的網(wǎng)約車，也已經(jīng)在中印開啟了近乎同頻的 AI 滲透。就像滴滴，印度的 Ola 也開始使用大數(shù)據(jù) +AI 來進行智能拼車計算，規(guī)劃并追蹤行駛路線。不同的是，Ola 還推出了車載娛樂功能 Ola Play，用機器學習技術來記住用戶的娛樂習慣，向乘車用戶推薦電影和音樂，甚至還能讓用戶繼續(xù)看上次沒看完的電影。

有意思的是，有媒體歸納過印度創(chuàng)業(yè)者面臨 AI 時的困境和猶豫，其實仔細想一下和中國創(chuàng)業(yè)者遭遇的也差不多。

比如說，不少印度創(chuàng)業(yè)者都提出，AI 雖然很好，但是對于大多數(shù)人來說技術門檻過高，真的實現(xiàn)起來非常困難，在工程化、產(chǎn)品化時充滿了不盡如人意的地方。而薄弱的研發(fā)能力則反過來限制了創(chuàng)業(yè)者的想象力，很多智能產(chǎn)品有著智障的體驗或者只能停在 PPT 上。

再例如，印度 AI 創(chuàng)業(yè)中也遭遇了嚴重的巨頭通吃現(xiàn)象。中國有 BAT，印度現(xiàn)在卻有谷歌、Facebook 等跨國公司和國內巨頭的聯(lián)手夾擊。優(yōu)質 AI 項目會被快速收購，巨頭推出同類產(chǎn)品也會給創(chuàng)業(yè)者造成大麻煩。

此外，印度的資本圈似乎也更傾向于投資重用戶、能夠快速變現(xiàn)的項目，很多技術導向型項目拿不到融資。而人才缺失似乎是一切障礙的根源，在印度雖然有大量的 IT 人才，但 AI 領域卻僅有 4% 的人實際擁有相關技術的工作經(jīng)驗。這主要是因為傳統(tǒng) IT 和 AI 之間存在著鴻溝，并且印度工程師在創(chuàng)造力上普遍被評為偏弱。

總之，大體上看去，印度擁有和中國差不多的 AI 產(chǎn)業(yè)化優(yōu)勢以及各種各樣的麻煩。當然了，印度的一些中國沒有的特性也十分值得。

也許 IT 外包轉型會成為印度的變量

很多專家認為，印度假如能夠實現(xiàn)人工智能超車，那么在移動互聯(lián)網(wǎng)時代被落下的傳統(tǒng) IT 外包產(chǎn)業(yè)，可能是一臺隱藏的發(fā)動機。

Infosys、塔塔咨詢、Wipro 這三大巨頭代表的 IT 外包產(chǎn)業(yè)，在印度雇傭了數(shù)百萬技術人員，并且直到今天都在為跨國銀行、制造業(yè)巨頭、跨國科技公司，甚至多國軍方提供者各種各樣的服務。

這些服務的升級和迭代，在今天很大程度都是以 AI 為驅動力的。印度缺少類似谷歌、亞馬遜這樣的廣泛布局、多條業(yè)務線索的互聯(lián)網(wǎng)公司。但是三大 IT 外包巨頭卻在企業(yè)服務領域具有著廣泛布局。

這些利好條件下，IT 外包巨頭們紛紛開始了行動。比如塔塔咨詢在印度布局了全國首個物聯(lián)網(wǎng)體系，并且開始布局無人駕駛技術平臺。Infosys 和 Wipro 也在大量投資和布局全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)，并為企業(yè)客戶提供人工智能化的 IT 業(yè)務轉型與商業(yè)升級服務。

這些坐擁人才、資金和業(yè)務線的老牌企業(yè)，曾經(jīng)一度讓印度沖上過科技發(fā)展高速路，而在 AI 到來之際，他們憑借傳統(tǒng)優(yōu)勢換發(fā)生機，似乎可能成為一個變量。

當然了，我們知道印度是一個兩極分化嚴重的社會。AI 帶給印度的，也不一定都是好事。

AI 給南亞社會結構帶來的潛在沖擊

經(jīng)濟學人智庫不久前發(fā)布了一項研究報告，提出 AI 技術可能給社會勞動力結構帶來三種影響：一是幫助現(xiàn)有勞動者提高效率，緩解勞動強度；二是創(chuàng)造新的勞動崗位；三是智能和自動化代替就業(yè)機會。

顯然，前兩種是正向的，而第三種是負面的。新技術當然是有得有失，一個社會必須要妥善處理好技術變革時的勞動結構轉型，才能不斷向前發(fā)展。

但跟絕大多數(shù)科技強國不同的是，印度社會極端化的差異結構，導致印度可能面臨一個 AI 帶來的潛在風險：幫助就業(yè)一面的影響有限，可能被替代的勞動崗位卻爆棚。

我們知道，種姓制度、爆炸的人口和南亞特有的地緣環(huán)境，導致了印度的中下層人口數(shù)量極多。他們缺乏知識和學習能力，很多工作崗位也無法接納他們。很多時候只能通過復雜的社會需求和臃腫的行政效率來獲得微薄收入。

舉個例子，印度政府近幾年推行農業(yè)保險。但收獲季節(jié)的核保卻成為了一個繁重的工作，為了核實大量農民的耕地狀況，印度政府每年要在收獲季節(jié)雇傭數(shù)百萬臨時勞動力來維持這項工作。

但 AI 技術的到來，卻導致這個沒什么技術難度的工作可以輕易被替代。農民只需要上傳照片，一個 AI 系統(tǒng)就可以通過機器視覺技術輕松完成整個核保工作。

雖然聽起來是好事，但大量這種代替關系產(chǎn)生后，卻可能造成巨大且嚴重的社會影響。由于印度青壯年人口非常多，社會又提供不了那么多的穩(wěn)定就業(yè)機會，因此這類臨時性、無門檻的工作承擔了非常多的社會穩(wěn)定責任。

總的來說，人工智能是印度必爭的戰(zhàn)略要地。IT、生物制藥等領域的優(yōu)勢會給他加分，大規(guī)模的用戶基數(shù)會產(chǎn)生源源不斷的想象，但基礎設施落后和龐大的基層人口又會給 AI 萌芽套上沉重的發(fā)展負擔。

多重矛盾之下，可能很長時間里，看好和看衰印度人工智能的兩極分化觀點還會繼續(xù)存在。而印度的 AI 之路上，中國能夠，或者說必須扮演什么樣的角色，或許是我們更加應該的問題。

作者：腦極體

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