科技巨头“血战”AI 资本布局大戏愈演愈烈

　　【中国智能制造网 本站原创】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，当前各科技巨头都是如何布局AI领域的？　　
　　据CBInsights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。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。后，AI产业发展需要集合一群有出色能力的专家。