如果说大型企业上云之战正在打响，在面对具体企业级的复杂业务IT需求时，在公有云市场占据优势的BAT们就像面对不同“次元”一样无法理解，只能在有限的支付和CRM市场厮杀，而这些需求对于将其视为“常识”的IBM来说则面对任意一个行业都游刃有余。

刚刚过去的5月，一场几乎没有什么悬念的比赛吸引了人们的目光，世界排名第一的围棋选手柯洁三盘负于人工智能AlphaGo。在人们调侃人类战胜AlphaGo只能靠停电时，人工智能的强大已经没人能够否认。但在我们仰视AlphaGo的同时，狗狗的商业化未来依然模糊。几乎在同一时间，IBM宣布已成功构建并测试最强大的通用量子计算处理器，使未来的处理器可以扩展至 50 或更多量子位。尽管量子计算离我们还很遥远，但IBM 在量子计算领域进行的数十年探索和努力都是围绕着将其功能延伸到科学和商业领域。无商业，不成活，互联网企业和百年老店的人工智能玩法也存在着本质不同。

如今，公有云市场没有拔得头筹的IBM，抓住了人工智能这个强大的武器，重装杀入了云计算市场。相比其他竞争对手通过云计算平台引入人工智能，而使其功能更加完善。IBM则是试图通过在人工智能领域竞争优势明显的Watson，以及由其衍生出的Watson物联网、Watson医疗，将开发者、客户吸引到IBM的云平台上来。

“你的同事nick正在向你迎面走来，他在微笑，似乎心情很好。”这是IBM Watson为盲人开发的高精准度导航系统，借助对象识别，情感识别，不仅可以帮助盲人到达想去的地点，还可以帮助盲人重新回归社交生活。而据最新数据显示，Watson已经在中国实际用于糖尿病患者管理，已经有6000多人因此受惠。

已经玩过人工智能下棋游戏的IBM曾经在这个市场声名大噪，之后很快就调转桥头，不再留恋，而是让Watson创始之初就为解决商业问题而生，其方向是商业领域的增强人工智能。

在Onalytica公司刚刚公布的一项排名中，从2017年1月1日到5月18日，IBM Watson成为在英文社交媒体中围绕 AI 话题最具影响力的公司品牌，人们的关注点围绕在Watson地不断改进，及其适用于医疗用途或其他商业领域的可能性上。

Watson即未来

加入云中的认知能力

国人崇尚经验，这才有了“嘴上没毛，办事不牢”这种话。当你去看病，遇到一个白发苍苍的老医生肯定比一个年轻的“小鲜肉”要让你欣慰。有了可以把大量知识存储于云中且能够就其中深意进行分析的高智商助手Watson，你就可以同时集饱读经书、学赋五车、生龙活虎、朝气蓬勃这些美好词汇于一身。

已经作为一项服务被内置在IBM云中，赋予云服务认知和AI能力的Watson可以被称之为IBM云计算中的大招。

Watson在医疗领域中的应用成果是IBM最为骄傲的成就。其实，IBM最具有优势的四大行业是金融、电信、制造和零售，之所以选择不是传统强势行业的医疗行业作为认知商业的切入是由于医疗行业的特殊性。

医生诊疗过程其实就是一个无限接近真相的过程，将医生个人的临床实践和经验与客观的科学研究证据结合起来，作出诊断和治疗。因此，医生不仅要积累自己的临床实践经验，更要消化吸收大量的科学研究成果与最新的临床经典案例。而人工智能最大的价值在于在供给和需求之间提供知识，形成知识供应链或者智商供应链，医疗行业恰巧是对知识需求最大的行业。

医疗行业如此复杂，没有丰富的行业经验无从入手。多年传统行业的耕耘让IBM不仅充分了解医疗行业需求、不同国家政策法规的不同，与客户长期的紧密关系还让IBM在占领市场时拥有独一无二的商机。以Waston在肿瘤方面的研发为例，IBM的合作伙伴是斯隆•凯瑟琳癌症中心与MD安德森癌症中心，这两家拥有美国肿瘤领域90%以上知识产权的合作伙伴也让其他竞争对手很难再杀入这个市场。

如今IBM布局Waston Health已经两年，IBM围绕这一领域的布局投资超过了整整40亿美元。从去年八月开始，IBM Waston Health平均每月发布的新合作及新业务超过5项。但未来，Watson要面临的困难还有很多。即便将研究成果商业化也面临不少阻碍。医疗数据的质和量都不能完全符合人工智能的识别需求。

举例来说，在美国，医疗记录较为完善，检查报告、病人服药后的反应等都会有家庭医生进行跟踪。在人工智能进行机器学习时，能够真正看到病人的全部情况。而在中国，医疗记录不完善与不规范的问题还需要较长的时间去解决。