AI，站在生態化反的廢墟上

今天又看到一條關于樂視的新聞。當然，依舊不是什么好消息。

6月12日，樂視網表示收到融創、天津嘉睿所申請，要求樂視網歸還32億人民幣的仲裁。不少分析人士認為，這是融創進一步放棄樂視的跡象。

從當年樂視爆雷時的震驚，到今天估計所有人都已經對樂視網的負面消息習以為常了。關于樂視的感慨確實太多了，這里也感嘆不出什么新意來。

但看到今天的消息，卻讓我想起另一件事來：今天，每家互聯網巨頭都在說AI，都在說產業互聯網。然而可能大部分人已經忘了，其實樂視很早就提了AI，并且也做了不少工作。但是AI卻從頭到尾也沒有變成樂視的救命稻草，甚至在“生態化反”的轟然倒塌中，沒有聽到一丁點碎裂的聲音。

樂視的AI，似乎就從來沒有存在過。

到底是什么原因導致樂視正好在AI爆發的那段時間倒下，卻沒法用AI救自己一手?樂視暴雷前積累的AI技術、產品與生態，最終去了什么地方?

站在一片廢墟重新審視一家公司面對AI時的選擇，是一件很堪玩味的事情。

其實很多“全球首個AI……”，都是樂視喊出來的

回到2016年的秋天。

那時候“硬件免費”的赫赫宣言剛提出了半年;樂視造的車已經能開上發布會，“為夢想窒息”還是一個好詞。

猶記得當時我采訪樂視的員工，每個人都能侃侃而談樂視的七大子生態，但是子生態下面到底有多少個“子子生態”已經沒人能給出準確答案了。當時有人跟我說是31，也有人說是33個，更離譜的說法是45。

那時候，忙著生態化反的樂視已經開始AI了，第一個目標是EUI系統和LeEco手機。其實那時候加入AI話題的樂視，只能說不晚也不早。當時AlphaGo已經戰勝了李世石，AI已經足夠熱門。但是幾個月的時間里，很多企業還沒有搞清楚AI到底怎么加入自己的業務里，但是樂視已經開始了行動。

2016年9月，樂視宣布EUI成為了“全球首個人工智能操作系統”。這個話術今天來看異常兒戲，但是跟當時樂視大量其他話術相比，只能說是平平常常。當時風頭正盛的樂視，在美國開了場面震撼的Bigbang，賈躍亭甚至已經在微博里給未來的手機起了LeAI的名字。

那條微博的內容是：“希望LeEco的生態創新模式能夠為世界經濟的下一輪增長探索出一條道路，期待全球首部LeEco人工智能(LeAI)生態手機盡早面市，不久見!”

是的，樂視當時就要做“全球首部AI手機”，而且之后確實做出來了。就是2017年4月發布的樂Pro3，但當時樂視資金鏈已經斷裂，融創進場。這款呼喚了很久的“全球首個AI”，僅僅是開了寒酸到極點的線上發布會。

其實在UI和手機之外，樂視還在不少業務里加入過AI元素。比如樂視云、樂視電視、樂視汽車，甚至很多“子子生態”里的應用。

然而它們的共同點在于，都很快被遺忘了。

從軟件到硬件的坑，讓AI做不成樂視的菜

對那段狂躁歲月并不了解的朋友，可能會疑惑既然這么多“全球首個”，那到底是樂視不行還是AI不行?今天來看，大部分鍋可能還是要樂視自己來背。

這里面首當其沖的原因在于，樂視的所謂“全球首個AI”基本上是不具備說服力的。比如EUI里加入的AI能力，其實就是在UI層的智能推薦。其能力包括預約視頻、日歷提醒等很有限的幾個。比如說如果你預約了樂視網上含有某明星的電視劇，那么日歷里就會智能提醒你某一天該明星的周邊在樂視商城上線了——沒錯，這個所謂AI能做的事情，就是讓用戶相對簡單的點開其他樂視APP和網頁——這被樂視稱為讓生態主動去找用戶。

這么簡單的能力，卻被樂視在公關層面描述為“全球首部人工智能手機的神經中樞”。整件事確實非常的樂視風。

而到了2017年，姍姍來遲的樂視AI手機，依舊保持著這一風格。樂Pro3雙攝AI版，主打的能力一個是語音助手“樂樂”，再一個是樂視自學習AI生態系統，通過跨終端數據、地理信息、時間作息等信息，為用戶提供AI生態體驗。

沒錯，依舊是基于用戶數據推薦其他樂視生態。而其語音助手卻較比當時競品手機實在沒有什么值得稱道的軟件進步。而即使是UI層面的智能推薦，當時魅族、榮耀等手機都已經進行了不少嘗試，其系統遠比樂視來的要復雜。

如果說，老羅和錘子重新定義了“重新定義”，那么那兩年的賈老板和樂視，是非常喜歡重新定義“全球首個”。這背后當然有公司文化的因素，但更底層的原因在于，擴張速度過快的樂視缺少硬件層面的創新能力。

如今無手機不AI，基本原因在于蘋果、高通和華為都推出了從芯片層開始的AI算力解決能力。進而是各家手機都開始面對高端化，進行軟硬結合的AI創新。

而當時的樂視，堅持的是“硬件免費”，這讓它的硬件始終處在高補貼、高性價比，重點是賣會員的模式里。這種情況下，如果供應鏈同樣被壓榨，一起承擔風險，那么做出符合行業水準的低價硬件是可能的。但是在AI這種技術上想要引領創新，就真的太困難了。

AI硬件上的失當，只是樂視跑馬圈地模式下，犧牲技術深度的一個縮影。其大規模投入的VR設備、穿戴設備沒有做出來，也有同樣的原因。

當然，樂視的資金鏈才是一切技術問題之母。

錯過了AI發力期的樂視云

跟一些技術背景的朋友聊樂視，普遍會為樂視感到惋惜的，是它的視頻云和直播技術。

可能直到現在也有不少球迷記得，樂視是當年高清直播體育比賽的引領者。這一點今天球迷朋友們還是要感念樂視的。

然而可能很少有人會記得，樂視的那七大子生態系統里，其實是有一個叫做“云生態”的。當時都說樂視內容是引擎，造車是夢想。這讓很多人忽略了，樂視云的發展速度其實明顯滯后。

今天公有云行業，正在普遍向產業服務與AI上轉型。然而這個轉型是有準備期的。對比一下BAT的云業務，就會發現節奏是2015至2016年進行產業準備，迎接2017年年初開始的AI爆發，在2018年進入產業互聯網、產業AI的新軌道。

然而在2015、2016年的關鍵時期里，樂視云卻沒有為“多產業服務”做好準備，依舊集中在為樂視網提供視頻支撐服務這一條路上。如果對比一下其他互聯網巨頭，會發現愛奇藝基于百度云、優酷基于阿里云。但是樂視當時已經龐大的生態，卻沒有把云和其他業務掛鉤，進行平臺化，樂視云依舊集中為視頻網站服務。

當然，客觀上來說，這是因為樂視沒有其他互聯網行業殺手級的應用，形成不了電商、游戲、社交這樣的云服務溫床。同時樂視各生態之間牽強的聯系，以及總部強調商業化反，忽視技術打通的策略，都導致樂視云自我成長的動力有限。

而云恰好是輸出AI業務的必備條件，從這個角度看，樂視還沒起步就已經失去了走向產業AI的資格。

如今，樂視云其實就像所有云廠商一樣，是上馬了AI解決方案的。但其能給出的案例和技術十分有限，官網只寫著AI破案、寫稿機器人等應用場景。與其他互聯網+云服務廠商動輒上百的AI能力和大量案例相比，給人的感覺接近停擺。

似乎在樂視看來，AI就等于廣告推薦

往更深處再挖兩下的話，個人懷疑當時在樂視內部，有一種AI就完全等于廣告推薦的認知。

比如說樂視其實也推動過幾個面向B端市場的AI服務。在2016年年底，已經暴雷的樂視致新，在有挽尊嫌疑的發布會上，一口氣發布了5款硬件，同時還發布了名為“觀星”的AI智能算法平臺。

這個AI平臺的作用是什么呢，是可以幫助廣告主準確定位用戶習慣。當樂視電視的用戶滿足一定程度觀看行為時，就在電視終端為其精準推送廣告。

姑且不說看電視時還要被廣告主監控行為，這事本身令人相當別扭。觀星系統作為樂視的“AI技術絕唱”，依舊與其更早的方舟廣告系統，甚至EUI中的系統智能一樣，秉承了“無AI不廣告”的樂視特色。

縱觀所有樂視提過的AI產品和AI系統，我們會發現每一條都指向幫樂視推廣告和幫廣告主推廣告。感知智能、認知智能，用AI增強用戶體驗的可能性，樂視從來也沒有提過——可能在樂視看來，“硬件免費”就是最好的用戶體驗了。

缺少對AI基礎研究的關注，對硬件層的創新漠不關心，對AI人才爭奪戰不聞不問，樂視擁抱了一個鏡中花水中月的“讀作AI寫作廣告”。

其實這種對AI的理解，也不是只在樂視一家才有。

局部的AI機會，也被膨脹的生態撕裂了

還要補充的一點，是樂視當時密集孵化、收購和投資了龐大的生態體系。那完全可以被視作一個互聯網與科技公司集群，其中似乎完全可能獨自孵化AI亮點出來。但是結果顯然并沒有。

在2016年10月，我采訪過樂視汽車生態下的汽車分時租賃公司“零派樂享”。這家在今年已經被爆出注銷的公司，當時在樂視生態內部，被視為“汽車生態電動化、智能化、互聯網化、共享化的集大成者”。趕上O2O和共享經濟熱潮尚在，風頭十分強勁。

它的主要模式，就是讓用戶在APP上下單來租賃汽車。然后最大的差異化在于可以支持用戶異地還車。這聽起來非常美好對吧?

為了滿足用戶隨時隨地租車還車的美妙暢想，當時零派樂享團隊進行了不少技術投入。其中包括名為“樂異還”的智能停車管理系統。為了能夠從技術層面調控存取車，技術團隊開發了一種潮汐調度算法 ，用AI來判斷調節不同還租車網點的費率。

講道理，這個技術還是蠻有特色的，在智能停車場景中或許有用武之地。但在分時租賃汽車這門并不容易的生意里，用戶的取環車請求基本是難以用技術實現的，必須大量依賴地面運營人員。否則車輛堆積和車輛損壞的損失分分鐘就會爆棚。

后來我們看到了，過快的發展、過重的成本，和不切實際的商業計劃，最終拖垮了零派樂享。在2017年上半年陷入停止運營之后，下一個消息就是兩年后被曝解散。從寄予厚望跑馬圈地到宣布停運，中間不過幾個月而已。

而大量樂視旗下公司群中，蘊藏的技術發展空間，都在這樣的快跑和快倒中被消耗干凈了。

2016年5月，我到訪過一年后被媒體稱為“鬼城”的北美樂視總部。當時那棟樓在硅谷華人圈里簡直是個傳奇般的存在，內部更是一片欣欣向榮。而我要說的“馬后炮”是，當時據負責人介紹，樂視在硅谷招聘的崗位中，市場人員占據了一半還多——這在硅谷公司中是極其罕見的。

一般來說，中國科技公司需要的是硅谷極客們的技術能力。而當時樂視在硅谷的核心任務，是向北美市場賣自行車。

這或許是一個側影。一個關于樂視那么“努力”，卻沒有擁抱到AI的解釋。