國(guó)外科技巨頭的AI戰(zhàn)略布局及技術(shù)現(xiàn)狀

　　谷歌：軟硬件結(jié)合，開(kāi)源系統(tǒng)構(gòu)建AI生態(tài)

　　谷歌大數(shù)據(jù)檢索核心技術(shù)領(lǐng)先于全世界，并建立了全球最大的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。廣告盈利是谷歌的主要盈利模式，目前九成以上營(yíng)收來(lái)自其廣告系統(tǒng)。2015年8月，谷歌宣布架構(gòu)重組，設(shè)立母公司 Alphabet，谷歌由搜索引擎公司全面轉(zhuǎn)向?yàn)楦采w諸多領(lǐng)域的高科技企業(yè)。

　　谷歌在2011 年成立 AI 部門(mén)，目前已經(jīng)有100 多個(gè)團(tuán)隊(duì)用上了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括谷歌搜索、 Google Now、 Gmail 等， 并往其開(kāi)源 Android 手機(jī)系統(tǒng)中注入大量機(jī)器學(xué)習(xí)功能 (如 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā) Android 手機(jī)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)) 。谷歌目前產(chǎn)品和服務(wù)依靠主要AI 技術(shù)驅(qū)動(dòng)，如谷歌使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)改善搜索引擎、識(shí)別 Android 手機(jī)指令、鑒別其Google+社交網(wǎng)絡(luò)的圖像。

　　谷歌 AI 途徑為：

　　1、覆蓋更多用戶(hù)使用場(chǎng)景， 從互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)延伸到智能家居、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域，積累更 多數(shù)據(jù)信息;

　　2、積累底層人工智能技術(shù)，研發(fā)更高級(jí)的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別能力，對(duì)信息進(jìn)行更深層加工、處理。谷歌試圖將AI滲透到了旗下各產(chǎn)品，為用戶(hù)帶來(lái)更多使用場(chǎng)景、及更智能化功能。

　　研發(fā)+并購(gòu)坐擁兩套AI 系統(tǒng)：

　　2015年11月谷歌開(kāi)源第二代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) Tensorflow。Tensorflow 可編寫(xiě)并編譯執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法代碼，并將機(jī)器學(xué)習(xí)算法變成符號(hào)表達(dá)的各類(lèi)圖表，縮短重新寫(xiě)代碼時(shí)間。TensorFlow 可模仿人類(lèi)大腦工 作的方式并識(shí)別出模式，被用于語(yǔ)音識(shí)別或照片識(shí)別等多領(lǐng)域。另外，使TensorFlow 編寫(xiě)的運(yùn)算幾乎不用更改就能在多種異質(zhì)系統(tǒng)上運(yùn)行。在開(kāi)放源代碼后，所有工 程師都將幫助谷歌修改和完善這項(xiàng)技術(shù)，谷歌收到反饋以后，可推出更好地服務(wù)和產(chǎn)品，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè) AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　DeepMind 創(chuàng)立于2010年，其將機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)最先進(jìn)技術(shù)結(jié)合，建立 強(qiáng)大通用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。2014年1 月，谷歌耗資 2.63 億美元收購(gòu) Deepmind， 同年12月， 谷歌通過(guò)DeepMind與牛津大學(xué)的兩支AI研究隊(duì)伍建立了合作關(guān)系。 2015 年 2 月，Deepmind 系統(tǒng)學(xué)會(huì)了 49 款雅達(dá)利經(jīng)典游戲。2016年3月，由 Deepmind 研發(fā)AlphaGo 以 4:1 嘉績(jī)擊敗世界圍棋冠軍李世石，激發(fā)全世界對(duì)人 工智能的關(guān)注。當(dāng)前 AlphaGo 專(zhuān)注于棋賽發(fā)展，但其未來(lái)還將應(yīng)用于醫(yī)療診斷， 或投入無(wú)人駕駛等領(lǐng)域，以加速 AI 商業(yè)化進(jìn)程。

　　虛擬助理融合智能家居，推進(jìn)生態(tài)建設(shè)：

　　谷歌認(rèn)為智能家居領(lǐng)域?qū)⑹俏磥?lái) AI 應(yīng)用的 一個(gè)重要市場(chǎng)， 目前世界各國(guó)的智能家居滲透率均較低， 為此 Google 正加速以 Nest、Google Assistant 為基礎(chǔ)智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，通過(guò)一系列并購(gòu)、開(kāi)放平臺(tái)的建立、軟件硬件一體化來(lái)打造 這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。

　　谷歌2016年5月，推出語(yǔ)音智能助手Google Assistant，是語(yǔ)音識(shí)別、人工智能、自然語(yǔ)音理解的集大成者。Google Assistant 能完整地理解上下文語(yǔ)境并回答問(wèn)題，將和Alexa， Siri和Hound等智能助手競(jìng)爭(zhēng)。 相比 Google Now 主要用于手機(jī)和 PC 上， Google Assistant 則開(kāi)始融入各種設(shè)備(Google Home、Allo聊天機(jī)器人) 。根據(jù) MarketsandMarkets 預(yù)測(cè)，自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)規(guī)模將從2016年76.3 億美元增長(zhǎng)至2021年的160.7 億美元， 年增速達(dá)16.1%。

　　2014年6月， 谷歌通過(guò) Nest 耗資 5.55 億美元收購(gòu)了基于云端的家庭監(jiān)控公司 Dropcam，10月又收購(gòu)了智能家居中樞控制設(shè)備公司Revolv，Revolv 將參與 Nest “Works with Nest” 開(kāi)放計(jì)劃。2016 年5月推出 Google Home (智能音箱) 。 Google Home是一個(gè)基于Google Assistant語(yǔ)音控制的智能音 箱。相比亞馬遜 Echo 而言，Google Home 將利用谷歌龐大數(shù)據(jù)庫(kù)去理解用戶(hù)需求。

　　傳感器結(jié)合AI算法研發(fā)無(wú)人駕駛原型車(chē)：

　　谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)項(xiàng)目始于 2009 年，2011 年為其收購(gòu)510 Systems、 Anthony’sRobots等公司。 目前無(wú)人駕駛行駛里程達(dá)180萬(wàn)英里， 且成功發(fā)布了全球第一款完全能夠自動(dòng)駕駛的原型車(chē)“豆莢車(chē)”，并宣稱(chēng)到 2020 年谷歌自動(dòng)車(chē)將正式上市。

　　谷歌無(wú)人駕駛以技術(shù)驅(qū)動(dòng)，側(cè)重于基礎(chǔ)技術(shù)研究及AI核心科技開(kāi)發(fā)。在攻克相關(guān)深度學(xué)習(xí)及大腦技術(shù)開(kāi)發(fā)等軟件算法基礎(chǔ)上，集成各種傳感器。2015年12月，谷歌和福特將成立一家合資公司，基于谷歌AI 技術(shù)研發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)，可節(jié)省造車(chē)技術(shù)的時(shí)間和資金。

　　聯(lián)手NASA研發(fā)量子硬件，發(fā)布TPU進(jìn)軍芯片市場(chǎng)：

　　谷歌已建立量子人工智能實(shí)驗(yàn)室(QuAIL) ，該實(shí)驗(yàn)室由美國(guó)宇航局(NASA) 、大學(xué)空間研究協(xié)會(huì)共同承辦。2013年，谷歌已利用D-Wave機(jī)器在 Web 搜索、語(yǔ)音/圖像模式識(shí)別、規(guī)劃和行程安排、空中交通管 理、 機(jī)器人外太空任務(wù)等應(yīng)用中進(jìn)行量子計(jì)算的探索， 并支持任務(wù)控制中心的操作。2014年，谷歌利用其在 D-Wave 機(jī)器上經(jīng)驗(yàn)來(lái)開(kāi)發(fā)量子硬件，通過(guò)聘任加州大學(xué)物理學(xué)教授John Martinis及其團(tuán)隊(duì)，來(lái)建立谷歌的專(zhuān)屬量子芯片。

　　2016年5月，谷歌發(fā)布為機(jī)器學(xué)習(xí)特別研發(fā)的 TPU(張量處理單元)芯片。TPU 芯片在 計(jì)算精度降低時(shí)更耐用，用更多精密且大功率機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過(guò)快速應(yīng)用這些模型， 用戶(hù)得到更正確結(jié)果。Google 宣稱(chēng)，TPU 將機(jī)器學(xué)習(xí)能力提高三代，TPU 將摩爾規(guī)律向 前推進(jìn) 7 年。在“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域，TPU 也比“GPU”和“FPGA”單位耗電量性能提升 10 倍。