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在人工智能问世之前，所有机器都是既盲且聋。它们可以拍照或录音，但这只是复制人类感受到的视听环境以供人类解读，机器本身无法理解这些信息。对一台普通的计算机而言，一张照片只不过是它必须储存起来的、没有任何意义的一堆像素；对一部iPhone而言，一首歌曲只不过是它必须播放给人类听的一串0与1的组合。
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感知人工智能的问世改变了这一切，现在算法能够模拟人脑的运作方式，把图片或视频的像素汇集成有意义的集群以辨识其中的对象，如金毛犬、交通信号灯、我们的亲属等。声音数据也是如此，计算机不再只是把音频档案当成字节的集合储存起来，人工智能算法能够提炼出其中的字词，还能解析整个句子的意思。
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第三波浪潮就是把人工智能延伸至我们的生活环境，以大量的传感器及智能型器材，把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据，如小米的智能音箱“小爱同学”和Amazon Echo可以把声音环境数字化；阿里巴巴的“城市大脑”通过摄影机和物体识别，可以把城市交通流量数字化；Face++的技术和软件则可以把面孔数字化，使用感知数据，经过人脸识别来保护我们的手机或数字钱包。
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界限模糊的OMO世界
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感知人工智能开始模糊线上与线下世界之间的界限，大大增加了我们和互联网的互动节点。在感知人工智能问世之前，我们和线上世界的互动必须经过两个关卡：计算机键盘或智能手机屏幕。这些设备是通往储存于互联网上庞大知识的入口。但是这样获取信息很不方便，尤其是在外购物或正在开车时。
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感知人工智能越来越擅长辨识我们的脸孔，听懂我们的声音，观察我们身边的世界，它也将在线上与线下世界之间架起无数无缝衔接的桥梁节点，这些节点会让“上线”这个词变得没有意义。坐在沙发上说一句话，就能订好外卖，那我们究竟有没有在线上？当我们的冰箱告诉商店里的购物车家里已经没有牛奶了，我们到底是在现实世界还是数字世界里？
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我把这个新环境称为“线上线下融合”（Online-Merge-Offline），简称OMO。我们已经从纯粹的电子商务迈入O2O（线上到线下）服务，下一个状态则是OMO。这个过程中，每一步都在数字世界和现实世界之间建立新桥梁。OMO把数字世界和现实世界完全整合起来，把线上世界的便利性带进线下世界里，把在线下世界里感知到的内容带到线上世界里。
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未来，感知人工智能将把购物商场、杂货店、城市街道甚至我们的住所转化成OMO环境，还会产生一些令一般用户真正有未来主义感觉的人工智能应用。有些应用已经存在了。中国的肯德基和支付宝合作，率先在一些店推出“刷脸支付”。顾客在数字终端机上点餐后，快速扫描脸孔，链接至他们的支付宝账户，直接转账付款，而不需要现金、信用卡或借记卡，更不要说扫描手机二维码支付。这些人工智能的点餐机甚至使用“活体算法”（liveness algorithm），确保人脸不会被盗刷。
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刷脸支付只不过是OMO的“冰山一角”。想知道OMO的发展趋势，我们要来展望一下几年后，安装了感知人工智能设备的超市会是什么样的。
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每辆购物车都知道你的姓名
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“开复，您好！欢迎再度光临永辉超市！”
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购物车像老朋友一样迎接我的感觉真不错。我拉出一辆购物车时，购物车把手上的视觉传感器已经完成了对我的面部扫描，同时在巨大的人工智能驱动的数据库里比对，与一份爱美食、爱购物、妻子非常会做中餐的档案联系起来。
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当我正绞尽脑汁回忆家里这星期需要买什么时，购物车把手上的屏幕亮了，上面的信息告诉我：“屏幕上显示的是您每周常买的食品杂货清单。”我们家日常的食物列表出现在了屏幕上：茄子、花椒、希腊酸奶、脱脂牛奶等。这时，我家的冰箱和橱柜已经检查了这周需要什么，自动下单了不易腐坏的食品杂货（米、酱油、食用油等）提前快递到家。这样，永辉超市等商店可以针对用户的习惯、喜好及需要，为用户挑选新鲜农产品、特定品牌的红酒、生鲜海产等，这也能让超市缩小门店面积，在距离多数居民区较近的地方设置较小的门店。
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“如果要从清单上增减任何商品，请告诉我。”购物车继续说，“从购物车里及家中冰箱里的东西来看，您这周的饮食可能缺乏纤维，我是否该增加一包杏仁或者做豌豆汤的食材？”
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“不要豌豆汤，但请快递一大包杏仁到我家，谢谢！”虽然不知道算法需不需要感谢，但我还是习惯性地致谢。浏览清单后，我做出了几项调整：女儿不在家，我可以删除一些商品；冰箱里有牛肉，我决定照我母亲的食谱，为我的太太煮碗牛肉面。
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“去掉希腊酸奶，从现在起，改喝全脂牛奶。还有，我要做牛肉面，把缺的食材加上去。”
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我做出调整后，购物车立刻回答：“没问题。”它说的是普通话，但声音是我喜欢的女星詹妮弗·劳伦斯。这让家务杂事做起来不再那么枯燥乏味。
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购物车在超市里自动前进，一直和我保持着几步的距离。我则在挑选最熟的茄子和味道最浓的花椒，这两样是麻辣牛肉面的关键食材。接着，购物车带我来到超市后方，精确控制的机器人正在制作新鲜面条。我把商品放进购物车里时，购物车边上的深度感知摄像头能识别出商品，而下方的传感器会进行称重。
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购物车里每增加一样商品，屏幕上的列表就勾选掉这一项，并计算出目前的总价。超市里每样商品的摆放位置及陈列方式，都是根据过去收集的顾客购买数据来不断优化的。什么样的陈列方式能吸引顾客的注意力？他们会在哪儿停下看商品？他们最终购买了哪些商品？视觉及商业数据让人工智能超市能像在线零售商那样，对消费者行为有充分的了解。
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转个弯，来到酒品陈列区，一名穿着制服的年轻人走了过来。
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“李先生，您好！”他说，“我们店刚进来一批很棒的纳帕（Napa）红酒。我知道您太太的生日快到了，您初次购买作品一号（Opus One）酒庄2014年份的酒，可以打九折。您太太常喝前奏曲（Overture），Opus One是同一酒庄更高端的酒品，味道香醇，还有咖啡、黑巧克力的气味，您想尝尝吗？”
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他知道我喜欢加州葡萄酒。我接受邀请尝了一点，味道真的很棒。
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“我很喜欢。”我把杯子还给他，“来两瓶吧。”
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“谢谢您。您可以继续采购，我等一下就拿两瓶给您。若您想定期采购，或是想试试其他的推荐，可以在永辉超市的应用里找到，也可以来这里找我。”
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