本文來自微信公眾號腦極體（unity007），36氪經授權發布。
當提到印度人工智慧的時候，大家會想到什麼？
這是一個很有意思的測試，不信你可以去問問身邊的朋友。反正我的發現是，大家的回答會呈現明顯的兩極分化：一半人說，很可怕；另一半說，印度有人工智慧？
不管怎麼說，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，有人工智慧的和不賺錢的...
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，對人工智慧的追逐有多麼迫切。
無論中國是否喜歡，印度確實正在憑借移動互聯網和AI技術加快發展速度。世界範圍內來看，這些領域發展最快的國家依舊毫無疑問是中國，但是已經越來越多的歐美調查報告與戰略評估，開始把印度和中國並列，甚至認為未來可能出現中美印AI三強爭霸的局面。
（全球人工智慧人才分佈圖，印度僅次於美英）
當然了，大多數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。但是不管怎麼樣，我們在發展AI時還是應該餘光看一下這個經常「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和市場規模的國家、移動互聯網構成了近幾年科技產業發展的主流、創業浪潮也在高速發展中。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產業基礎比中國更完備；印度擁有龐大的青年消費者，但互聯網基礎卻比中國落後。
有同有異的印度，或許是今年中國AI的一面好鏡子。那麼今天讓我們來遊覽一下，有著宏大抱負卻又困難重重的印度人工智慧。
中國AI的甜蜜和麻煩，差不多印度都有
我曾經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的興起，中國科技領域的資本、項目和產品都開始大量輸入印度。而印度本國也在大力發展雲計算、5G、AI等新興項目。以移動互聯網撬動用戶基數攫取平台效應的基本玩法，今天在世界發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網基礎和龐大人口基數，撬動人工智慧的快速場景落地，成為了兩國共同的話題。而投資創業風潮的興旺，也讓AI是風口這個概念，在兩國共同「吹啊出啊」。
埃哲森印度去年做過一個調查，有88%的受訪印度企業認為，會在未來5年之內投資、研發或者使用人工智慧技術。我那位在印度投資的朋友也說，印度創業者現在講PPT的時候，AI是一個必須出現的單詞..
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產業基礎結構非常同調。比如中國目前非常流行的移動互聯網產品植入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，就像淘寶、京東在做的那樣。並且印度電商還會根據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，在印度也已經十分興旺。阿里重磅投資的PayTM不僅增速喜人，在人工智慧方面也開始了布局。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，並且基於智能推薦系統向用戶推薦相關產品。而像京東金融等平台一樣，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。
就連我們熟悉的網約車，也已經在中印開啟了近乎同頻的AI滲透。就像滴滴，印度的Ola也開始使用大數據+AI來進行智能拼車計算，規劃並追蹤行駛路線。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看上次沒看完的電影。
有意思的是，有媒體歸納過印度創業者面臨AI時的困境和猶豫，其實仔細想一下和中國創業者遭遇的也差不多。
比如說，不少印度創業者都提出，AI雖然很好，但是對於大多數人來說技術門檻過高，真的實現起來非常困難，在工程化、產品化時充滿了不盡如人意的地方。而薄弱的研發能力則反過來限制了創業者的想象力，很多智能產品有著智障的體驗或者只能停在PPT上。
再例如，印度AI創業中也遭遇了嚴重的巨頭通吃現象。中國有BAT，印度現在卻有Google、Facebook等跨國公司和國內巨頭的聯手夾擊。優質AI項目會被快速收購，巨頭推出同類產品也會給創業者造成大麻煩。
此外，印度的資本圈似乎也更傾向於投資重用戶、能夠快速變現的項目，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驗。這主要是因為傳統IT和AI之間存在著鴻溝，並且印度工程師在創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產業化優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關注。
也許IT外包轉型會成為印度的變數
很多專家認為，印度假如能夠實現人工智慧超車，那麼在移動互聯網時代被落下的傳統IT外包產業，可能是一台隱藏的發動機。
Infosys、塔塔咨詢、Wipro這三大巨頭代表的IT外包產業，在印度雇傭了數百萬技術人員，並且直到今天都在為跨國銀行、製造業巨頭、跨國科技公司，甚至多國軍方提供者各種各樣的服務。
這些服務的升級和疊代，在今天很大程度都是以AI為驅動力的。印度缺少類似Google、亞馬遜這樣的廣泛布局、多條業務線索的互聯網公司。但是三大IT外包巨頭卻在企業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網體系，並且開始布局無人駕駛技術平台。Infosys和Wipro也在大量投資和布局全球人工智慧初創企業，併為企業客戶提供人工智慧化的IT業務轉型與商業升級服務。
這些坐擁人才、資金和業務線的老牌企業，曾經一度讓印度衝上過科技發展高速路，而在AI到來之際，他們憑借傳統優勢換髮生機，似乎可能成為一個變數。
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衝擊
經濟學人智庫不久前發布了一項研究報告，提出AI技術可能給社會勞動力結構帶來三種影響：一是幫助現有勞動者提高效率，緩解勞動強度；二是創造新的勞動崗位；三是智能和自動化代替就業機會。
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，才能不斷向前發展。
但跟絕大多數科技強國不同的是，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境，導致了印度的中下層人口數量極多。他們缺乏知識和學習能力，很多工作崗位也無法接納他們。很多時候只能通過複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保險。但收穫季節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穫季節雇傭數百萬臨時勞動力來維持這項工作。
但AI技術的到來，卻導致這個沒什麼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系統就可以通過機器視覺技術輕鬆完成整個核保工作。
雖然聽起來是好事，但大量這種代替關係產生后，卻可能造成巨大且嚴重的社會影響。由於印度青壯年人口非常多，社會又提供不了那麼多的穩定就業機會，因此這類臨時性、無門檻的工作承擔了非常多的社會穩定責任。
在AI、物聯網、自動駕駛等技術持續普及后，更多的基礎性工作將變得意義不大。這對於印度來說可能不完全是好消息。
總的來說，人工智慧是印度必爭的戰略要地。IT、生物製藥等領域的優勢會給他加分，大規模的用戶基數會產生源源不斷的想象，但基礎設施落後和龐大的基層人口又會給AI萌芽套上沉重的發展負擔。
多重矛盾之下，可能很長時間里，看好和看衰印度人工智慧的兩極分化觀點還會繼續存在。而印度的AI之路上，中國能夠，或者說必須扮演什麼樣的角色，或許是我們更加應該關注的問題。
