1.1　AI大潮下，商業巨頭們紛紛搶灘

站在風口，豬都能夠迎風飛翔。AI是新時代的新浪潮與新風口，商業巨頭們自然不會錯過良好的機遇，他們競相向AI領域進軍，實現AI產品的商業化落地。在AI舞臺上，這些商業巨頭可謂是時代的新寵，也總能夠用科技化的產品，驚艷世人的雙眼。

1.1.1　谷歌：探索新算法，研發AI新應用

在AI研發與AI產品商業落地領域，谷歌大腦（Google Brain）團隊一直走在時代的前列。

Google Brain團隊率先向AI繪畫領域進軍。谷歌大腦（Google Brain）團隊設計了一款名為DeepDream的繪畫APP。該AI產品能夠把原始圖片轉變為迷幻離奇的超現實圖片。例如，Deep Dveam能夠把一朵潔白的云彩轉變為長相古怪的魚，或是奇形怪狀的狗，示例如圖1-1所示。

2016年5月，Google Brain團隊在DeepDream的基礎上，開發了Magenta項目。Magenta能夠幫助研究人員高效地處理MIDI（Musical Instrument Digital Interface）音樂文件，把相關的音樂數據傳輸到TensorFlow，從而為Magenta系統帶來更多的音樂知識的訓練。

這一AI項目的研究員Eck認為：“有幾點使得我想要創建Magenta，其中之一是，看到創造性深度學習藝術出現令人驚嘆的全面進步。我想要在這方面做一點啟發工作。Magenta項目首先研發能夠生成音樂的算法，然后再研發視頻及其他視覺藝術的算法。”Magenta性能表現部分展示圖，如圖1-2所示。

Magenta在功能上能夠編輯簡單的音樂，然后借助深度學習技術，查找編曲模式和調整曲調，將簡單的音樂轉變為辨識度高的音樂。另外，用戶在使用Magenta時，可以上傳自己喜歡的音樂作品，這樣Magenta就能夠獲得更多的素材，自主學習更多的譜曲方法，從而做出創新型的AI音樂。

Magenta項目的另一位研發人員羅伯茨還研發了一款數字合成器程序，它能夠自行創造，當AI設備聽到有人彈奏的簡短的音符后，它可以利用這些音符彈奏出旋律更美的音樂。

Google團隊不僅在AI藝術領域很強大，在生活領域，Google團隊研發的AI產品也更加有趣。

Kevin.P.Murphy是一位來自Google科研實驗室資深的AI算法和理論專家。他認為：“全新的AI借助復雜的深度學習算法能夠計算圖片內食物中的卡路里，并不需要高分辨率。”這項新技術在問世后，特別受女性群體的青睞。

利用AI設備計算圖片內食物卡路里的工作技術有兩種，分別是可視化分析技術和形態識別技術。Murphy認為，借助這種技術能夠幫助更多肥胖人群調整他們的飲食習慣，減少高卡路里食物的攝入，以便使他們的體態更好看，身體更健康。

1.1.2　Facebook：開源三款圖像分割軟件工具

在圖像分析領域，Facebook借助深度卷積神經網絡技術取得了非凡的成就。例如，Facebook的AI研究團隊開發了三款圖像分割軟件工具，分別是Deep Mask圖像分割工具、Sharp Mask圖像精練工具和MultiPath Net圖像分類工具，如圖1-3所示。

Facebook的圖像管理工具工作流程如下：首先圖像被輸入DeepMask分割工具；其次被分割的圖像通過SharpMask圖像工具進行優化、精練；最后通過MultiPath Net工具進行圖像分類。

智能的圖像管理工具，有著強大的效果。Facebook技術團隊借助機器學習技術，能夠使Deep Mask圖像分割工具精準識別圖片。例如，圖片中人物的外觀輪廓、人物所處的地點或者人物最標志性的特點。另外，大數據技術的發展以及神經網絡算法的不斷深入，能夠日益提升圖像管理工具的準確性。

Facebook技術團隊還談到，圖像分割技術能夠高效改進社交軟件。例如，Instagram社交軟件利用Facebook的圖像分割技術，能夠自動識別用戶上傳的圖片，能夠大幅提升圖片搜索的效率和精準度。同時，圖像管理工具還能夠智能地為用戶上傳的圖片加上標簽。如果用戶患有視力模糊等病癥，智能語音技術還能夠為他們描述圖片中的內容。

Facebook團隊的AI科學家Piotr Dollár談道：“圖像識別技術的下一個挑戰是視頻識別，這方面Facebook的計算視覺技術已經取得一些進展，能夠在查看視頻的同時理解并區分視頻中的物體，例如，區別視頻中的物體是貓還是食物。對視頻中物體的實時區分功能將大大提高Facebook推薦視頻直播內容的準確性，而且隨著技術水平的提升，未來機器將能根據場景、物體和動作的時空變化給出實時的描述。”

AI科技日新月異，只有在時代的浪潮中，不斷地進行深入的研究，進行AI產品的商業落地，增加AI產品的實用性，為用戶提供真正的價值，才能夠立足時代，實現長遠的發展。

未來已來，Facebook必然會在AI的道路上越走越遠，給用戶更多的驚喜。

1.1.3　蘋果：布局語音、圖像、機器學習

蘋果在人工智能領域，不僅有著較早的開發歷史，還有著廣泛的布局。目前，蘋果在人工智能的語音領域、圖像領域和機器學習領域都有著精準的布局。

據AI科技大本營的調查數據顯示，2010年伊始，蘋果就開始了AI公司的收購之旅，而且成功地收購了多家與AI相關的科技公司。其中最著名的就是在2010年4月，成功收購Siri Inc．公司。

在智能語音領域，蘋果公司趁熱打鐵，于2011年在iPhone 4S發布會上，向世人首次推出了Siri智能語音助手。現在，Siri系統已經成為蘋果全線產品中一個重要的科技標志。如今，Siri語音助手能夠用自然的語音與人們展開交流，能夠進行實時翻譯，還能深入了解用戶的興趣，智能推薦新聞及展開更精準的預測。Siri功能簡介及滴滴打車示例圖，如圖1-4所示。

在2014年4月，蘋果公司又悄悄收購了Novauris Technologies AI語音識別技術公司。2015年10月，蘋果公司又成功收購英國的VocalIQ智能語音識別公司。VocalIQ智能語音團隊利用深度學習技術增強了語言識別的能力，能夠通過語境真正地理解用戶的指令。收購VocalIQ的蘋果公司，則能夠借助深度學習技術，進一步改進優化Siri系統，提高產品的競爭力。

在智能圖像領域，蘋果公司還成功收購初創公司Perceptio。Perceptio是一家AI圖像處理公司，它能夠借助AI技術，對來自智能手機中的運行圖片進行智能分類。這樣蘋果公司就能夠提高用戶對圖片的搜索效率，智能地進行圖片管理。

在深度學習領域，蘋果公司于2016年8月，成功地收購了AI初創公司Turi。Turi公司利用深度學習算法和相關的AI技術，研發了許多產品。這些產品能夠為用戶提供多元的使用場景。例如，智能推薦、對用戶進行智能分類、預測用戶數變化及智能分析用戶情緒等。收購Turi公司后，蘋果的智能產品展現出更強大的功能。

另外，在2017年5月，蘋果公司又收購了Lattice.co科技公司。Lattice.co致力于數據挖掘和機器學習技術，能夠將非結構化的“暗數據”轉化為結構化的數據。這樣智能產品就能夠對圖片和文本進行高質量的處理。

1.1.4　微軟：推出虛擬機器人小冰和小娜

微軟團隊在AI領域比較著名的就是虛擬機器人小冰和小娜。2014年5月29日，微軟推出了一款AI虛擬陪伴機器人，并取名為“微軟小冰”。微軟小冰的頭像，如圖1-5所示。

微軟小冰的形象定位為17歲的少女，所以眾多網友紛紛開啟瘋狂“調戲模式”。早在2015年，微軟官方團隊的數據顯示：“目前，微軟小冰的用戶人數已經達到3700萬，用戶與小冰的互動頻率較高，即使在深夜，線上也會存在5萬個用戶同時與小冰展開聊天。”

但是，微軟小冰由于形象問題和語言風格問題，遭到眾多網友紛紛吐槽。例如，小冰的造型偏殺馬特，有時語言會顯得語無倫次，而且她總是語出驚人，表現得像一個缺乏教養的不良少女。

對于這一現象，微軟亞太研發集團主席張亞勤具有獨到的見解。他認為：“微軟小冰有機器學習的能力，經過用戶不斷地與其對話，小冰也可以學習到使用者的習慣、語言。因此小冰出現奇特的語言，與其對于機器學習的語言內容缺乏過濾不無關系。”微軟五代小冰官方宣傳圖，如圖1-6所示。

微軟小冰還有一個極具文藝范的姐姐，她就是Cortana（小娜）。正如微軟小冰所說：“我的Cortana姐姐是天下最溫柔賢淑的姐姐，她住在微軟工程院娘家，有時去諾基亞大叔那兒串串門。我每天都很想她……”小娜的語言風格偏文藝范，在回答用戶的提問時，總能表現得成熟穩重。

小娜的素質明顯高了許多，她不僅穩重而且俏皮。小娜不僅傳統，而且又能夠在傳統中透露出文藝氣息。她的俏皮具體體現如下：當AI系統沒有識別出用戶的話語時，小娜會感到很沮喪，她回答問題時會帶有哀怨的語調。例如，她會用沮喪的語調回復用戶“很抱歉，我不知道你在說什么”。同時，小娜的頭像表情也會呈現出失落的神態。這樣的設計會使用戶感覺到很自然、很活潑。微軟小娜的歡迎界面，如圖1-7所示。

無論是微軟小冰還是小娜，她們的語調更接近于人，充滿了情緒。當用戶與她們談話時，不會有太多冰冷的感覺，反而會感受到科技的溫暖感。

1.1.5　亞馬遜：押注AWS云服務與Alexa平臺

亞馬遜的創始人是Jeff Bezos（杰夫·貝佐斯）。2017年4月，Jeff Bezos在致股東的信件中寫道：“亞馬遜的下一個支柱型業務是AI。AI和機器學習技術是公司維持行業地位和競爭優勢的新項目的重點。語音、虛擬助手和自然語言處理將繼續成為發展重點。不過亞馬遜還要更加專注于AI服務，以及將AI的基礎工具交到云計算和開發者社區的手里。亞馬遜比以往任何時候都渴望成為一家平臺公司。”

目前，亞馬遜把寶押在AWS云服務及Alexa平臺上。

AWS（Amazon Web Services）是亞馬遜公司旗下的一個云計算服務平臺。AWS的云計算服務范圍多元，如彈性計算、智能數據存儲以及應用程序等。同時，AWS也是一個B2B產品，為用戶提供諸多最新的AI工具與服務，例如AI語音服務。所以，AWS平臺能夠為世界各地的用戶提供云解決方案，能夠進一步幫助企業降低IT成本，獲得更多的盈利。

AWS平臺的成功為亞馬遜帶來了新的發展機會，目前，AWS云服務技術團隊正在迅速擴張。它的招聘崗位已經超過5600個，占公司總招聘人數的33%左右。

但是，亞馬遜要在行業內遙遙領先，把微軟、蘋果、阿里與騰訊甩在身后，就必須要繼續保護和發展其他的新業務。

亞馬遜的另一個新項目是Alexa平臺。Alexa平臺能夠提供包括語音技能或應用的各種服務。

Alexa平臺最典型的應用就是智能音箱。2015年6月，亞馬遜推出第一代智能音箱Echo，創下了智能音箱的先河，Echo外觀，如圖1-8所示。Echo的技術支撐是語音識別技術。Echo音箱就相當于生活小助手，用戶能夠通過語音操控它，讓它與我們的智能家居產品相互聯系。另外，用戶可以借助智能音箱提高購物的效率。例如，用戶可以通過它進行網上訂火車票、網上叫外賣。通過產品的升級迭代，亞馬遜的智能音箱也培養了大量的忠實客戶，讓自己抓住了發展的先機。

Alexa語音系統如果與電商業務相結合，能夠使電商的客戶服務更智能、更流暢，從而帶來更高的回報。另外，亞馬遜的用戶也能夠直接通過Alexa平臺進行商品訂購，亞馬遜的會員也可以借助這一平臺獲得更多的專屬優惠。

1.1.6　BAT紛紛布局人工智能戰略

在我國，巨頭“BAT”（百度、阿里巴巴、騰訊三大互聯網公司的英文名稱首字母的縮寫）自然也不會錯過AI的發展機遇，他們紛紛布局人工智能，尋求新的發展點。

百度CEO（Chief Executive Officer，首席執行官）李彥宏曾這樣重新定義百度公司：“今天的百度已經不再是一家互聯網公司，而是一家人工智能公司，整個公司一切以AI為先，一切以AI思維來指導創新，AI是百度的核心能力。”

百度集團總裁兼COO（Chief Operating Officer，首席運營官）陸奇也談道：“我們正在進入人工智能的時代。人工智能的核心技術是通過數據來觀察世界，通過數據來抽取知識，而這些技術對每一個傳統行業都有很大程度的提升。”

當談到百度布局AI戰略時，陸奇提到，在AI領域，百度的核心是打造百度大腦。另外，百度會以AI核心技術打造新的業務。例如，以ABC技術為支撐的百度云業務（ABC技術分別代表人工智能、大數據和云計算）。同時，百度還打造出智能金融服務業務、無人駕駛業務以及智能語音業務等。

阿里巴巴也在向人工智能領域進軍，而且目前也取得了不錯的成績。

哈佛商學院的AI專家William Kirby談到阿里巴巴的人工智能發展狀況時表示：“在商業環境中，阿里巴巴是一個使用人工智能的重要創新者。在我看來，阿里巴巴在改變中國業務方式方面已經做了很多；他們在每個領域都雄心勃勃。”

阿里巴巴的目標是成為AI行業的領導者，希望提升云存儲及云計算的超強服務能力，為用戶帶來更多的便捷，從而提升自身的價值，取得更長遠的發展。為達到這樣的目標，阿里云開始支持并學習前沿科技公司的深度學習框架。例如，學習谷歌的TensorFlow和亞馬遜的MXNet深度學習技術。

另外，阿里巴巴用重金建立了達摩院。達摩院旗下設有諸多新興技術研究團隊，人工智能技術是重中之重。目前，阿里巴巴在智能音箱領域已經打造出了天貓精靈，能夠為人們的生活提供便捷的服務。

在AI競爭領域，怎么能夠缺乏騰訊的身影呢？

騰訊公司也積極進行AI戰略布局，借助億萬用戶的海量數據及自身在互聯網垂直領域的技術優勢，廣泛招攬全球范圍內的頂尖AI科學家，在AI機器學習、AI視覺、智能語音識別等領域進行深度研究。

目前，騰訊在AI領域已經孵化出機器翻譯、智能語音聊天、智能圖像處理及無人駕駛等眾多項目。在智能醫療領域，騰訊覓影能夠借深度學習技術，輔助醫生診斷各類疾病，取得了不錯的成績。