人工智能（ai）已经能够帮助识别人脸，可基于你的心情选择音乐，甚至能够代替我们驾驶汽车，这项技术近年来已经取得长足进步。尽管智能机器的概念自古已有，甚至是希腊神话中的重要组成部分，但直到近几十年，科学界才在ai的实际应用方面取得重大突破。

随着亚马逊在智能扬声器echo中引入人工智能alexa，ai在消费领域的应用在过去几年中急速扩张。商业领域也开始探索ai在大数据分析中的用途，特别是在客户关系管理、市场营销等领域。全球大多数科技巨头都注意到这个趋势，并在通过内部投资研发或收购初创企业的方式涉足ai领域。

随着ai能够在各个领域提供更快、更好、更精确的大数据分析，其企业应用市场价值有望在2025年超过300亿美元。ai进步对生活各个方面和商业领域影响将是不可避免的。为了了解ai在2017年能够带来哪些能力，我们有必要梳理下世界领先的科技公司正在ai领域进行的投资。

1．facebook致力于打造世界上最好的ai实验室

facebook已经宣布计划，将建立“世界上最好的ai实验室”。此外，facebook已经开发出ai支持的个人助理m。facebook未来的ai开发很可能包括对现有ai技术的常规升级，并向ai实验室分配更多资源。这个实验室似乎以智囊团的形式存在，旨在解决某些技术行业存在的最大ai挑战。作为世界上最大的社交媒体平台和世界上利润最丰厚的公司之一，facebook将在ai技术研发中大步前进。

2．谷歌（微博）掀起并购狂潮

近年来，谷歌已经并购了11家不同的ai公司，部分源自这些投资的技术已经被用于帮助改善谷歌的搜索功能。我们还看到其推出了google assistant，即有机器学习技术支持的虚拟助理，可在智能手机google pixel和其他配置有谷歌搜索的设备上为用户提供易于使用、语音控制的帮助。2014年，谷歌斥资4亿美元收购了deepmind，这是迄今为止数额最高的ai收购交易。谷歌团队已经将deepmind的技术推向极限，其最新机器学习系统tensorflow很快将向公众免费发布。在图片和语音识别、翻译领域，tensorflow可模仿人类大脑行为，这使其成为世界上最强大的ai系统之一。

3．苹果瞄准数字标牌应用

苹果也收购了许多小型ai公司，包括针对开发者和数据科学家的机器学习平台turi和机器学习公司tuplejump。或许苹果最值得关注的ai收购发生在2015年中期，当时其收购了vocal iq。这家公司的ai技术不断推动苹果虚拟助理siri改进。此外，在最新ios中引入先进的面部识别技术后，苹果宣布将在未来数月内专注于开发这种技术在数字标牌领域的应用。

4．salesforce软件集成ai能力

salesforce计划将ai集成到其客户关系管理（crm）云系统salesforce einstein中。依赖salesforce软件的公司现在将可以访问和利用salesforce收集到的庞大数据，ai系统正向其获得的所有数据学习。通过salesforce einstein，模式和预测模型可比人类操作创建得更快。这套系统甚至可自动处理某些特定任务，将人类职员解放出来，让他们更多专注于创造性工作和个人关系。salesforce einstein向每家公司的数据学习，然后以比以往更快的速度找到模式和洞见，同时提供更强大的预测性分析，帮助公司在销售漏斗（sales funnel）的任何阶段提供任何客户的下一步行动预测。

5．uber收购ai初创企业

任何无人驾驶汽车的成功都离不开ai系统和深度学习技术的支持。在过去1年中，uber专注于研发无人驾驶汽车，因此对其收购小型ai初创企业geometric intelligence无需感到惊讶。这家公司将成为uber旧金山总部专属ai实验室的重要组成部分。

6．microsoft ventures帮助资助ai初创企业

microsoft ventures最近宣布为支持ai初创企业而成立新的基金会，旨在通过改进机器学习、大数据分析、云计算系统、网络安全以及软件即服务（saas）等，帮助ai企业产生积极的社会影响。微软还制定了内部ai研发计划，最近推出了project oxford，这种ai系统可以利用面部、语音以及情感识别等理解人类之间的交流。

7．ibm投资watson improvements

当超级电脑watson多年前赢得智力游戏《jeopardy！》时，ibm被视为ai先驱。如今，ibm继续致力于提高watson的能力，最近其与英伟达建立了合作关系，促使watson的反应率比以前快了1．7倍。watson能在15秒内读取4000万份文档，并可理解语法和上下文中的细微差别。这种技术将以难以想象的速度更快地帮助企业分析大量数据。

8．英特尔打造新ai平台

英特尔希望ai能够成为整个商业和社会中的基本元素。该公司推出的nervana平台可为深度学习模型提供更快的训练过程。有了强大开发者工具的支持，nervana应该可以鼓励创新，并通过易于使用、交叉兼容的平台最大化ai的社会效益。

随着ai在不同的公司持续进化，并被应用到各行各业中，我们今天看到的ai投资在不久的将来就会带来令人惊叹的成果。开发现有技术和新的应用将帮助弥合大数据以及我们如何利用大数据之间的鸿沟。计算能力已经变得相当廉价，为此对于科技巨头来说，投资于ai应用变得比以往更容易。ai拥有巨大潜力，甚至可重塑商业和科技行业，并最终影响到我们日常生活的方方面面，比如教育、医疗、制造以及农业等领域。

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