路線差異起源于對計算架構的認知

上面拿語音語義的企業(yè)做了個例子，但事實上在計算機視覺上同樣成立，只不過細節(jié)會有差異，比如Movidus的芯片可能在端上就把圖像識別處理完了，而不需要像麥克風陣列那樣自己處理后再把結果傳到云端。這種模式選擇背后隱含的共通的東西是對計算架構認知和假設。

到現(xiàn)在為止這種假設和認知一共有三種：

一種是為保證體驗（速度等）端始終要扮演重要的角色，云用來輔助端完成計算。所有我們用的硬件產(chǎn)品：手機、Pad等基本都是這種模式。

一種是計算應該大部分發(fā)生在云上。Google主推的ChromeBook是這種模式，以前銀行里的終端也是這種模式。

一種是正在興起的傳感器+Fog computing+云架構。這種可以看成是第一種架構的擴展，比如智能家居里所有的設備都直接連云上計算成本太高，那就不如家里有一個中樞先把能處理的處理了（比如天冷開空調(diào)，下雨關窗戶就不傳到云端了），實在不行的再連云。

前兩種架構在現(xiàn)實里經(jīng)常會發(fā)生PK，并且導致很嚴重的后果，下面說兩個例子：

一次PK發(fā)生在PC上，那時候Oracle等嘗試做的Network Computer骨子里的含義就是把各種計算轉(zhuǎn)移到后端，讓前端就變成輸入輸出設備。這種嘗試顯然失敗的慘不忍睹，但有意思的是20幾年后當PC這個品類足夠成熟后仍然走這條路線的Chromebook卻看到了些成功的曙光。

一次發(fā)生在Native APP和HTML5上，當時Facebook是很希望主推HTML5，那時候扎克伯格想用Web App來打破iOS和Anroid的壟斷，但實際上Facebook差點死在在這個選擇上，因為這選擇幾乎讓它錯過移動互聯(lián)網(wǎng)，后續(xù)的Instagram與WhatsApp大額收購很可能與這種錯誤路線的選擇有關。

我個人對此的基本認知是：對于新品類硬件產(chǎn)品剛出現(xiàn)的時候，首先是端要足夠強大，把體驗做到極致，隨著應用、帶寬等的逐步發(fā)展，那端上的計算量可能會轉(zhuǎn)移到云上，因為那會有成本優(yōu)勢，但這需要一個漫長的過程，PC走了20幾年剛看到這可能性。

如果這是對的，那意味著在新硬件產(chǎn)品上，首先成立的會是從硬到軟的模式，而不是從軟到硬。AR、自動駕駛等都和前面說的語音交互一樣要先解決終端上的問題，讓產(chǎn)品能夠快速準確的進行實時響應，確保用戶體驗，之后再談其它。也可以換個角度來考慮這問題，在新產(chǎn)品上更可能是先有iPhone才有Android手機，而不是掉過來，因為iPhone給用戶的沖擊更強，更容易樹立起一個新的品類，但iPhone不可能用HTML做出來的。

但確實從硬到軟的模式對創(chuàng)始人提出更復雜的要求，比如聲智科技的陳孝良首先是聲學專家，同時也是語音識別專家所以才會選擇這種從前端開始，結合后端的路線。而云知聲的CTO是計算機科學家，更擅長的是算法，深度學習，所以先天上就會傾向于用數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡算法和大幅增長的計算能力（從云計算到HPC）來解決問題。轉(zhuǎn)到重視端的這條路上來同時需要跨越思維和技術壁壘，也許不太容易。