IBM的发展历程，以及面向未来的制胜之道

包含人工智能和相关技术的认知计算，一直是IBM 公司持续转型的支柱力量。而IBM 致力于为企业提供服务。为此目标，IBM积极运用人工智能技术履行自己的使命。IBM Watson 是该公司知名的人工智能系统，目前应用于医疗健康和金融服务等行业，旨在增强这些领域专业人士的技能。这项技术前景广阔，潜力巨大。

IBM相信人工智能将成为其未来发展的基石之一。下面，简单介绍一下 IBM 的发展历程，以及面向未来的制胜之道。

IBM发展极简史

作为一家科技公司，IBM能够在百余年间历经数个技术时代，不断适应变化，不断发展自我，并且始终在市场中保持重要地位，这样的例子在商业史中实属罕见。IBM成立于 1911 年，最初名为计算-制表-记录公司 (Computing-Tabulating-Recording Company)，随后经历过多次转型，虽然有些转型非常痛苦，但这也考验了IBM持续变革的决心。

在公司成立之初，IBM的主要业务是出售和租赁机械制表机、打字机和其他设备。该公司的第一次重大转型发生在计算机时代初露曙光之际。IBM于1952年推出了第一台基于真空管的大型计算机。基于晶体管的计算机在十年后面市，标志着 IBM大型机业务的诞生。至少在一段时间内，IBM 在个人计算机市场占统治地位。机械制表机业务曾经是IBM的摇钱树，但当IBM发现计算机才是未来发展方向时，它并不惧怕颠覆自我。

IBM 的第二次重大转型发生在上世纪 90 年代。

接下来就是 IBM 目前正经历的转型。在过去 5 年左右的时间里，IBM 经历了又一次经历了数十年的成功之后，随着核心的大型机业务步履维艰，以及个人计算机业务日益商品化，公司几近崩溃。IBM变得组织架构臃肿，看不到这个行业的发展方向。彼时一位外来的首席执行官掌舵 IBM，通过大幅削减成本并押注于服务业务，力挽狂澜。IBM 由此成为集硬件、软件和服务于一身的整合解决方案供应商，这种业务模式使 IBM 在随后的 20 年时间里风光无限。重塑，这次把宝押在云计算和认知计算上，希望籍此在未来几年推动业务发展。原有业务被出售或退居二线，而资源重点投入到人工智能等增长领域。公司建立了云计算业务，实现年营收近 200亿美元，Watson 人工智能系统已广泛应用于各行各业和各种应用之中。

IBM致力于巩固自己在快速发展的人工智能市场中的领导地位，而Watson 则扮演急先锋的角色。

IBM Watson 的诞生

2011 年，IBM 人工智能系统 Watson 在益智游戏节目《危险边缘》中击败两位人类冠军，由此吸引了全世界的目光。Watson的胜利令人印象深刻，但表现并不完美，它能够分析线索并给出正确答案，从而赢得比赛，这代表了人工智能技术的重大突破。

当时，Watson 使用了750台 IBM Power 服务器，总共 16TB 内存和 2880 个 POWER7 CPU 核心。而现在，基于 Watson 的服务可通过 IBM 云环境提供，所需资源要比初始版本少很多。到 2013 年，IBM 将 Waston 的性能提升了近三倍，而硬件需求则减少到一台 Power 服务器。

有一点必须清楚：Watson 并不是绝对的通用型系统。在《危险边缘》节目中大显身手的初始 Watson 系统是为了参加该节目而专门训练的。不同的应用需要使用不同的数据进行训练。例如，IBM提供了由Watson 支持的图像识别云服务；这个版本的 Watson 系统使用带有对象标记的图像进行训练，从而能够识别其他图像中的对象。可将 Watson 看作是应用于不同任务的一系列人工智能技术，而不是“单一的、铁板一块”的人工智能系统。

不仅仅是机器学习

“人工智能”这个术语经常与“机器学习”以及“深度学习”互换使用。但这并不准确。机器学习是能够通过经验不断改进的一系列算法。例如，某种机器学习系统能够识别图像中的对象，随着使用更多数据进行训练，它的识别水平会越来越高。

深度学习是机器学习的子集，与其他算法相比，它提供有助于改进结果的框架。人工神经网络（Artificial neural network）就是一种深度学习架构，它和人类大脑的工作方式大致相同。在过去几年里，我们见证了人工智能领域的诸多进步，例如自动驾驶汽车就是得益于深度学习的进步。

人工智能则要广泛得多，囊括了任何可以模仿人类认知能力的算法。这包括自然语言处理、规划、环境感知、机器学习和深度学习算法等。

Watson 旗下拥有广泛的人工智能技术，包括机器学习、深度学习、语音识别、情感分析和自然语言处理等。最初的 Watson 版本只是一个问答系统。而如今，Watson 提供更广泛的功能，能够消化吸收海量结构化和非结构化数据。

IBM 的人工智能战略

IBM 不是面向消费者的公司，所以我们不会看到任何由 Watson 支持的 IBM “小配件”。相反，IBM 的重点是为企业客户提供解决方案。公司 2017 年年报称：

“IBM Watson 的企业级人工智能正在改变几乎所有行业的人员工作方式。它帮助企业从复杂的非结构化信息中获得洞察。它帮助专业人员扩充自己的专业知识，并将精力集中在更高价值的工作上。”

虽然其他一些大型科技公司将其人工智能的奋斗方向瞄准智能扬声器和自动驾驶汽车等领域，但 IBM一直致力于为自己所服务的广泛行业和企业提供人工智能解决方案。IBM 的客户包括全球最大银行中的 97%，全球最大零售商中的 80% 以及全球最大通信服务供应商中的 83%。随着各行各业的企业纷纷投资人工智能，IBM 希望成为他们的首选和最佳的选择。

IBM 将人工智能视为增强人类智力的一种方式，而不是用来取代人类。在医疗健康和金融服务等领域，Watson已经部署于各种应用，作为专业人员的工具，帮助他们更好地完成工作。

小托马斯·沃森（Thomas Watson Jr.） 在 1956 年至 1971 年间担任 IBM 的首席执行官，期间公司将命运之宝押在计算机上。他的一句名言总结了 IBM 对人工智能的看法：“我们的机器只是工具，用来增强使用它们的人类的能力。”

IBM 的人工智能产品之所以明显有别于竞争对手，一个主要因素是数据所有权。IBM 希望成为人工智能领域最值得信赖的公司。正如公司 2017 年年报中所说：

“我们还相信数据及其产生的洞察属于它们的创造者。所有人都不该放弃对自己数据的所有权或控制权，不该放弃从人工智能和云计算中获益的权利。我们正是本着这种精神构建并部署 Watson 系统。”

IBM 的战略可总结为三点

专注于服务企业客户。

将人工智能应用于有助于增强人类智力、提高效率或降低成本的领域。

为客户提供数据和洞察的控制权和所有权。

人工智能仍属于早期技术，但IBM已经将其广泛应用于各行各业。

医疗健康

2017 年美国医疗健康支出总额达 3.5 万亿美元，预计到 2026 年，美国医疗保险和医疗补助服务中心各项目的支出将达到 5.7 万亿美元。如果AI实现的更高效率和更低成本能让某个行业获益，那么非医疗健康行业莫属。

IBM 将 Watson Health 视为该公司的 "Moonshot"，该业务部门旨在将 Watson AI 技术应用于医疗健康行业。这是一项雄心勃勃的计划，虽然获利缓慢，但拥有几乎无限的潜能。Watson Health 目前有效服务于 100,000 多名患者和消费者，并且随着 AI 在医疗健康行业的应用进一步扩展，这一数字在未来几年可能呈指数级增长。

Watson 在医疗健康行业到底有何作用？事实证明它有诸多用途。以下是 Watson 如何改变医疗健康行业的一些示例：

IBM Watson Care Manager可以创建个性化的护理方案和建议的最佳护理方法；它处理大量的结构化和非结构化数据，包括基于证据的研究资料、质量标准和法规要求。IBM Watson Health 总经理Deborah DiSanzo表示，约20％ 的患者使用了医疗费用总额的 80％。为这些患者使用 Watson不但能降低成本，还能实现更好的治疗效果。

约 147,000 名患者现在借助 IBM Watson Care Manager 来管理其护理计划，该 AI 系统被证明对行为健康和社会护理管理最有用。

IBM Watson for Drug Discovery 旨在加速向市场推出新药的过程，这一过程对生物技术和制药公司而言平均需要十年。IBM于2016年底宣布与辉瑞公司进行合作，使用 Watson for Drug Discovery 来确定新药物靶标，值得研究的联合疗法以及免疫肿瘤学方面的患者选择策略。

在另一项合作中，IBM 和巴罗神经病学研究所利用 Watson for Drug Discovery 探索可能与肌萎缩性脊髓侧索硬化症有关的未识别基因和蛋白质。该研究在几个月内就发现了 5 个与 ALS 有关的基因，之前人们从未发现这种联系；巴罗科学家表示，如果没有 Watson，需要数年才能获得这些成果。

IBM Watson for Oncology 可以根据数百万个数据点为患者提供个性化的、基于证据的癌症护理，目的在于提高癌症护理的一致性和护理质量。Watson作为医生的一种工具，能够考虑大量的数据和信息，并为治疗提供建议。该系统已部署在 155 家医院和医疗健康机构，并接受过各种不同癌症类型的训练。

IBM Watson for Clinical Trial Matching 让您无需手动比较登记标准与患者的医疗数据，因此可以减少临床医生为患者寻找临床试验选项所花的时间。据 DiSanzo 介绍，该 AI 系统在 16 周的试验期内将预筛检等待时间缩短了 78％，并自动排除了 94％ 不符合临床试验资格的患者。

Watson Health及一般所讲的AI不是医疗健康行业的万能解决方案。Watson不会取代医生。相反，Watson Health是为医疗健康专业人士提供的一系列工具，可以提高流程效率，降低成本，以及潜在地改善患者的治疗效果。

IBM在推动Watson进入医疗健康行业时立意深远。目前 Watson Health 可能对公司的财务业绩贡献不大。但这一情况可能在未来几年或几十年内发生改变。

金融服务

IBM 于 2016 年末宣布收购 Promontory Financial Group，并认为Watson可能在金融服务行业的海量相关法规中掀起一次有利的风波。Promontory 是一家全球风险管理和法规合规性咨询公司，在收购时拥有 600 名专业人员。IBM 计划让 Promontory 训练有素的专业人员对 Watson 进行法规信息训练，最终将该 AI 系统运用到实际应用中。

金融服务行业的法规合规性对 AI 而言是一种近乎完美的应用。相关的数据量极为庞大。仅在 2015 年就制定了 20,000 多项新的法规要求，IBM 预计到 2020 年，整个法规目录将超过 3 亿页。据 IBM 称，主要银行运营支出中的 10％ 以上与法规以及合规性有关，每年总计 2,700 亿美元。Watson 不需要大动干戈就能产生重大影响：即使削减几个百分点的成本也会为金融公司节省数十亿美元。

Watson 在税务筹划方面大显身手。H&R; Block在上一个税季开始使用 Watson，帮助其税务专员确保客户收到每一笔税收减免。截至 2017 年初，美国联邦税法包含 74,000页内容，而且每年都会更改数千处。2017 年末通过的税收改革法案让情况变得更为复杂。

海量的数据和低效的流程使金融服务成为一个为IBM Watson量身定制的行业。

其他应用

除了医疗健康和金融服务，IBM Watson 还用于各种其他应用中。2017 年，使用 Watson 的机构数量增长了 70％ 以上，随着 AI 的普及，这一增长趋势应该会持续下去。

IBM Watson：

被管道工程师用于预测和预防管道故障：Watson 最多能提前 6 天预测故障，将效率提升 24 倍。

被通用汽车公司用在其OnStar Go系统中：这个由Watson驱动的系统，将学习驾驶者的喜好并进行基于位置的个性化互动。

被律师用于每秒筛查超过 100 万份法律文件并查找案件的相关信息：根据 IBM引用的一项调查，新员工只需花 1/3 的时间来查看法律、以前的案件和法律期刊。

被工作场所即时消息公司 Slack 用于支持其客户服务机器人。开发人员也可使用 Watson 服务为该平台构建机器人和其他工具。

被期望打造特定于行业、品牌化且个性化的虚拟助理的公司使用：IBM 今年初发布了 Watson Assistant，这个助理由各种基于云的 API 提供支持。基于 Watson Assistant 来构建应用的公司拥有并控制相关数据。

用于精简并加快客户支持工作：例如，IBM 在 2017 年赢得了纽约市一份价值 2400 万美元的合同，用一个由 Watson 支持的新系统对其 311 系统进行大修。

这些只是 IBM AI 技术的少数用例。IBM公司董事长、总裁兼首席执行官罗睿兰(Ginni Rometty) 在 2016 年表示，该公司预计到 2017 年底，Watson 直接或间接造福的消费者数量将超过 10 亿。尽管如此，IBM 仍然处于其 AI 之旅的开始阶段。

一根银线

IBM 并未透露 Watson 创造了多少收入，因此很难估计其财务影响。回到 2013 年，Rometty 据报道为 Watson 设定了一个宏伟的目标：10 年内收入达到 100 亿美元，到 2018 年收入达到 10 亿美元。我们还不清楚IBM是否正在向正确的方向发展。

IBM不透露 Watson相关收入的一个原因在于，Watson 牵涉到 IBM 的许多产品和服务。高管们过去曾将 Watson 描述为贯穿IBM的一根“银线”，意味着它涉及许多不同的领域。当集成 Watson的产品和服务创造收入后，将该收入归功于Watson可能没有多大意义。尽管如此，考虑到 Watson是IBM转型的前沿，没有透露收入可能表明该公司可能未实现其目标。

由于 Watson 是一个AI系统，采用了机器学习和其他需要大量数据训练的技术，所以该系统可能需要很长时间才能在特定的应用方面发挥作用。您已预料到最初的创收会很慢或完全没有收入，一旦该系统证明了自己的能力，收入就会迅速增加。即使 Watson 现在创造的收入并不多，但随着该技术被采用，收入也会迅速增加。

这个时代的大好机会

在Think 2018大会上的演讲中，Rometty讨论了AI技术在未来的重要性：

它是 25 年一遇的重大时刻。它是业务和技术架构同时改变的结果。它很可能会改变一切。

她补充道：“AI是这个时代的大好机会。”

AI 改变和颠覆行业的潜力不可估量。我们可以精简并加速低效的流程，降低成本。由AI 系统支持的全新业务模式可能出现。就像互联网和移动设备的激增引发创新技术的井喷，AI 也会如此。

IBM 希望成为服务于大型企业的 AI 公司。该公司庞大的现有客户群都依赖于 IBM 技术，这为它提供了巨大的竞争优势。而且与竞争对手不同的是，IBM坚持认为数据和洞察属于客户。

很难指出AI领域的赢家和输家，因为这项技术的发展将经历许多年。但是 IBM 的出色定位无疑让它能从AI革命中获益良多。