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今天又看到一条关于乐视的新闻。当然，依旧不是什么好消息。
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6月12日，乐视网表示收到融创、天津嘉睿所申请，要求乐视网归还32亿人民币的仲裁。不少分析人士认为，这是融创进一步放弃乐视的迹象。
从当年乐视爆雷时的震惊，到今天估计所有人都已经对乐视网的负面消息习以为常了。关于乐视的感慨确实太多了，这里也感叹不出什么新意来。
但看到今天的消息，却让我想起另一件事来：今天，每家互联网巨头都在说AI，都在说产业互联网。然而可能大部分人已经忘了，其实乐视很早就提了AI，并且也做了不少工作。但是AI却从头到尾也没有变成乐视的救命稻草，甚至在“生态化反”的轰然倒塌中，没有听到一丁点碎裂的声音。
乐视的AI，似乎就从来没有存在过。
到底是什么原因导致乐视正好在AI爆发的那段时间倒下，却没法用AI救自己一手?乐视暴雷前积累的AI技术、产品与生态，最终去了什么地方?
站在一片废墟重新审视一家公司面对AI时的选择，是一件很堪玩味的事情。
其实很多“全球首个AI……”，都是乐视喊出来的
回到2016年的秋天。
那时候“硬件免费”的赫赫宣言刚提出了半年;乐视造的车已经能开上发布会，“为梦想窒息”还是一个好词。
犹记得当时我采访乐视的员工，每个人都能侃侃而谈乐视的七大子生态，但是子生态下面到底有多少个“子子生态”已经没人能给出准确答案了。当时有人跟我说是31，也有人说是33个，更离谱的说法是45。
那时候，忙着生态化反的乐视已经开始AI了，第一个目标是EUI系统和LeEco手机。其实那时候加入AI话题的乐视，只能说不晚也不早。当时AlphaGo已经战胜了李世石，AI已经足够热门。但是几个月的时间里，很多企业还没有搞清楚AI到底怎么加入自己的业务里，但是乐视已经开始了行动。
2016年9月，乐视宣布EUI成为了“全球首个人工智能操作系统”。这个话术今天来看异常儿戏，但是跟当时乐视大量其他话术相比，只能说是平平常常。当时风头正盛的乐视，在美国开了场面震撼的Bigbang，贾跃亭甚至已经在微博里给未来的手机起了LeAI的名字。
那条微博的内容是：“希望LeEco的生态创新模式能够为世界经济的下一轮增长探索出一条道路，期待全球首部LeEco人工智能(LeAI)生态手机尽早面市，不久见!”
是的，乐视当时就要做“全球首部AI手机”，而且之后确实做出来了。就是2017年4月发布的乐Pro3，但当时乐视资金链已经断裂，融创进场。这款呼唤了很久的“全球首个AI”，仅仅是开了寒酸到极点的线上发布会。
其实在UI和手机之外，乐视还在不少业务里加入过AI元素。比如乐视云、乐视电视、乐视汽车，甚至很多“子子生态”里的应用。
然而它们的共同点在于，都很快被遗忘了。
从软件到硬件的坑，让AI做不成乐视的菜
对那段狂躁岁月并不了解的朋友，可能会疑惑既然这么多“全球首个”，那到底是乐视不行还是AI不行?今天来看，大部分锅可能还是要乐视自己来背。
这里面首当其冲的原因在于，乐视的所谓“全球首个AI”基本上是不具备说服力的。比如EUI里加入的AI能力，其实就是在UI层的智能推荐。其能力包括预约视频、日历提醒等很有限的几个。比如说如果你预约了乐视网上含有某明星的电视剧，那么日历里就会智能提醒你某一天该明星的周边在乐视商城上线了——没错，这个所谓AI能做的事情，就是让用户相对简单的点开其他乐视APP和网页——这被乐视称为让生态主动去找用户。
这么简单的能力，却被乐视在公关层面描述为“全球首部人工智能手机的神经中枢”。整件事确实非常的乐视风。
而到了2017年，姗姗来迟的乐视AI手机，依旧保持着这一风格。乐Pro3双摄AI版，主打的能力一个是语音助手“乐乐”，再一个是乐视自学习AI生态系统，通过跨终端数据、地理信息、时间作息等信息，为用户提供AI生态体验。
没错，依旧是基于用户数据推荐其他乐视生态。而其语音助手却较比当时竞品手机实在没有什么值得称道的软件进步。而即使是UI层面的智能推荐，当时魅族、荣耀等手机都已经进行了不少尝试，其系统远比乐视来的要复杂。
如果说，老罗和锤子重新定义了“重新定义”，那么那两年的贾老板和乐视，是非常喜欢重新定义“全球首个”。这背后当然有公司文化的因素，但更底层的原因在于，扩张速度过快的乐视缺少硬件层面的创新能力。
如今无手机不AI，基本原因在于苹果、高通和华为都推出了从芯片层开始的AI算力解决能力。进而是各家手机都开始面对高端化，进行软硬结合的AI创新。
而当时的乐视，坚持的是“硬件免费”，这让它的硬件始终处在高补贴、高性价比，重点是卖会员的模式里。这种情况下，如果供应链同样被压榨，一起承担风险，那么做出符合行业水准的低价硬件是可能的。但是在AI这种技术上想要引领创新，就真的太困难了。
AI硬件上的失当，只是乐视跑马圈地模式下，牺牲技术深度的一个缩影。其大规模投入的VR设备、穿戴设备没有做出来，也有同样的原因。
当然，乐视的资金链才是一切技术问题之母。
错过了AI发力期的乐视云
跟一些技术背景的朋友聊乐视，普遍会为乐视感到惋惜的，是它的视频云和直播技术。
可能直到现在也有不少球迷记得，乐视是当年高清直播体育比赛的引领者。这一点今天球迷朋友们还是要感念乐视的。
然而可能很少有人会记得，乐视的那七大子生态系统里，其实是有一个叫做“云生态”的。当时都说乐视内容是引擎，造车是梦想。这让很多人忽略了，乐视云的发展速度其实明显滞后。
今天公有云行业，正在普遍向产业服务与AI上转型。然而这个转型是有准备期的。对比一下BAT的云业务，就会发现节奏是2015至2016年进行产业准备，迎接2017年年初开始的AI爆发，在2018年进入产业互联网、产业AI的新轨道。
然而在2015、2016年的关键时期里，乐视云却没有为“多产业服务”做好准备，依旧集中在为乐视网提供视频支撑服务这一条路上。如果对比一下其他互联网巨头，会发现爱奇艺基于百度云、优酷基于阿里云。但是乐视当时已经庞大的生态，却没有把云和其他业务挂钩，进行平台化，乐视云依旧集中为视频网站服务。
当然，客观上来说，这是因为乐视没有其他互联网行业杀手级的应用，形成不了电商、游戏、社交这样的云服务温床。同时乐视各生态之间牵强的联系，以及总部强调商业化反，忽视技术打通的策略，都导致乐视云自我成长的动力有限。
而云恰好是输出AI业务的必备条件，从这个角度看，乐视还没起步就已经失去了走向产业AI的资格。
如今，乐视云其实就像所有云厂商一样，是上马了AI解决方案的。但其能给出的案例和技术十分有限，官网只写着AI破案、写稿机器人等应用场景。与其他互联网+云服务厂商动辄上百的AI能力和大量案例相比，给人的感觉接近停摆。
似乎在乐视看来，AI就等于广告推荐
往更深处再挖两下的话，个人怀疑当时在乐视内部，有一种AI就完全等于广告推荐的认知。
比如说乐视其实也推动过几个面向B端市场的AI服务。在2016年年底，已经暴雷的乐视致新，在有挽尊嫌疑的发布会上，一口气发布了5款硬件，同时还发布了名为“观星”的AI智能算法平台。
这个AI平台的作用是什么呢，是可以帮助广告主准确定位用户习惯。当乐视电视的用户满足一定程度观看行为时，就在电视终端为其精准推送广告。
姑且不说看电视时还要被广告主监控行为，这事本身令人相当别扭。观星系统作为乐视的“AI技术绝唱”，依旧与其更早的方舟广告系统，甚至EUI中的系统智能一样，秉承了“无AI不广告”的乐视特色。
纵观所有乐视提过的AI产品和AI系统，我们会发现每一条都指向帮乐视推广告和帮广告主推广告。感知智能、认知智能，用AI增强用户体验的可能性，乐视从来也没有提过——可能在乐视看来，“硬件免费”就是最好的用户体验了。
缺少对AI基础研究的关注，对硬件层的创新漠不关心，对AI人才争夺战不闻不问，乐视拥抱了一个镜中花水中月的“读作AI写作广告”。
其实这种对AI的理解，也不是只在乐视一家才有。
局部的AI机会，也被膨胀的生态撕裂了
还要补充的一点，是乐视当时密集孵化、收购和投资了庞大的生态体系。那完全可以被视作一个互联网与科技公司集群，其中似乎完全可能独自孵化AI亮点出来。但是结果显然并没有。
在2016年10月，我采访过乐视汽车生态下的汽车分时租赁公司“零派乐享”。这家在今年已经被爆出注销的公司，当时在乐视生态内部，被视为“汽车生态电动化、智能化、互联网化、共享化的集大成者”。赶上O2O和共享经济热潮尚在，风头十分强劲。
它的主要模式，就是让用户在APP上下单来租赁汽车。然后最大的差异化在于可以支持用户异地还车。这听起来非常美好对吧?
为了满足用户随时随地租车还车的美妙畅想，当时零派乐享团队进行了不少技术投入。其中包括名为“乐异还”的智能停车管理系统。为了能够从技术层面调控存取车，技术团队开发了一种潮汐调度算法 ，用AI来判断调节不同还租车网点的费率。
讲道理，这个技术还是蛮有特色的，在智能停车场景中或许有用武之地。但在分时租赁汽车这门并不容易的生意里，用户的取环车请求基本是难以用技术实现的，必须大量依赖地面运营人员。否则车辆堆积和车辆损坏的损失分分钟就会爆棚。
后来我们看到了，过快的发展、过重的成本，和不切实际的商业计划，最终拖垮了零派乐享。在2017年上半年陷入停止运营之后，下一个消息就是两年后被曝解散。从寄予厚望跑马圈地到宣布停运，中间不过几个月而已。
而大量乐视旗下公司群中，蕴藏的技术发展空间，都在这样的快跑和快倒中被消耗干净了。
2016年5月，我到访过一年后被媒体称为“鬼城”的北美乐视总部。当时那栋楼在硅谷华人圈里简直是个传奇般的存在，内部更是一片欣欣向荣。而我要说的“马后炮”是，当时据负责人介绍，乐视在硅谷招聘的岗位中，市场人员占据了一半还多——这在硅谷公司中是极其罕见的。
一般来说，中国科技公司需要的是硅谷极客们的技术能力。而当时乐视在硅谷的核心任务，是向北美市场卖自行车。
这或许是一个侧影。一个关于乐视那么“努力”，却没有拥抱到AI的解释。
