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全球科技巨头“血战”ai 资本布局大戏愈演愈烈
2024-06-12 09:19    6771    中华厨具网

导读: 当前,ai领域创业融资已达到历史新高,一场ai领域的巨头血拼大戏愈演愈烈。ai已经是无法躲避的风口,那么,当前全球各科技巨头都是如何布局ai领域的?

当前,ai领域创业融资已达到历史新高,一场ai领域的巨头血拼大戏愈演愈烈。ai已经是无法躲避的风口,那么,当前全球各科技巨头都是如何布局ai领域的?

据cb insights统计,ai的初创企业在2011年只有70家,在2015年就已经超过了400家,增长近6倍。2016年第一季度风投资金显示,超过200家ai相关的初创公司已经融资超过15亿美元,达到新高,一场ai领域的巨头血拼大戏愈演愈烈。ai已经是无法躲避的风口,那么,当前全球各科技巨头都是如何布局ai领域的?

国内巨头布局战略解析

百度:ai是发展战略的重中之重

ai目前是百度产业布局的重中之重,主要涉及领域有语音、视觉、自然语言与智能语义、自动驾驶、深度学习等内容,而且百度也在把实验室中的一些技术投入产品进行实践。这其中大概分成了四个领域。第一是基础业务功能,第二是o2o业务,第三是传统产业,第四则是高新技术产业。

阿里:三方面布局ai

目前阿里布局人工智能主要集中在云计算、物联网、vr/ar这三主要方面。阿里的人工智能是在阿里的dt和赋能话术体系下展开的。et基于阿里云强大的计算能力,目前已具备智能语音交互、图像视频识别、交通预测、情感分析等技能,能够在交通、工业生产、健康等领域输出决策。

搜狗:以搜索引擎“知音”打入ai战场

搜狗从2012年开始研发智能语音技术,并在2013年开始进行深度学习。目前搜狗的智能语音技术已经成功应用到搜狗的全线产品中,随着搜狗在自然交互与知识计算方面的不断完善,加之与行业内其他领先企业的深度合作,搜狗“知音”将会布局到更多的终端入口,在物联网、车联网、人工智能等各个方面以“任务应用”的形式在特定场景上发力,如汽车和智能家居。

腾讯:ai布局才刚刚开始

对腾讯而言,人工智能是非常遥远的存在。腾讯的内在基因里主要是游戏和社交,这两块业务可以说是腾讯的核心业务,而人工智能相对涉及较少。以腾讯目前的实力来看,在人工智能领域最大的底牌还是腾讯云的积累,今年5月,腾讯云在中国大数据产业峰会的展台上就展示了其人工智能、互联网金融、互联网医疗、云存储和流媒体等技术应用。

国外巨头布局战略解析

谷歌:致力打造ai产业闭环效应

据统计,从2011年底至今谷歌已经收购了9家ai公司,并且这9家ai公司属性都不太相同,主要涵盖了机器学习、语音识别、计算机视觉、语言理解、数据分析等领域。谷歌的基础很扎实,产品发展越来越向闭环效应靠拢,软硬件相互支撑发展,环环相套,步步为营。

苹果:构建可用文字搜索照片的新系统

从去年开始苹果就开始收购ai企业,包括语音智能初创企业vocaliq和perceptio。在收购ai初创公司之后,苹果发布的新系统ios10就开始将ai运用在新的照片搜索方式上,可以用文字来搜索图像。还有消息称,苹果在给imessage添加新功能,可以将文字转化成emoji表情,这个功能今年秋季就可能会更新。

twitter:以ai打造产品新形象

到目前为止,twitter已经买下了madbits、tellapart、whetlab和magicpony四家ai公司,主要涉及领域有图像识别、机器学习、网络神经等。其中twitter对madbits的收购可谓意义重大,因为社交网站一直都在建设自己的形象。比如说它最近上线了一个新功能,支持添加标签。这个功能是instagram的核心特征,现在twitter也加入了该功能以对抗facebook。此外,还允许每个推文能附加多张图片和gif动图。

雅虎:以ai技术优化图像处理

雅虎的三个主要收购发生在2011年后半年,收购的项目包括iqengines、lookflow、skyphrase。主要涉及领域有图像识别、深度学习等。据外媒报道,这是三家公司大概花费了1.6亿美元。雅虎自己有一个图像团队,叫flickr,是一个网络相片管理和分享的工具。这次收购的两个公司图像公司便是加入了flickr团队。

英特尔:以ai为梯发力pc芯片

英特尔生产的芯片一直占领着pc芯片市场第一的位置,但近年来pc市场的下滑让英特尔不得不考虑开辟新的业务。从2013年开始英特尔陆续收购了indisys、saffron、itseez和近期的nirvanasystems,从自然语言处理、认知计算、计算机视觉模式识别上提升了计算机的处理能力。

从上面这些越来越多的投资收购案来看,ai的未来应用一定是十分光明的。但要让这份光明的前景落到实处,ai企业还需注意以下四大问题。

首先,要避免人工智能“狭隘”化。其次,要避免用挖掘独特的数据作为训练数据。再次,设计一个能综合新数据的灵活的数据模型。最后,ai产业发展需要集合一群有出色能力的专家。

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