從2014年開始，人工智能產業開始引起行業的普遍關注。2016年初AlphaGo在圍棋大戰中4：1戰勝排名世界第一的韓國名將李世石，更是將人們對人工智能的關注推向高潮。從市場披露的數據看，2011到2015的五年時間里，人工智能領域的并購資金從2.82億美元增長到23.88億美元，并購數量也從67起增長到397起。在國外，谷歌、IBM、微軟、蘋果等科技巨頭在大力布局人工智能產業，在國內，以阿里巴巴、百度和騰訊為代表的科技新貴也正在加緊布局。
1．谷歌人工智能布局的兩大路徑
一般認為，谷歌人工智能的布局是從2011年收購510 Systems及其姊妹公司Anthony’s Robots開始的，這標志著谷歌正式進入自動無人駕駛汽車領域。到2014年，谷歌推出了100輛原型車來執行小規模的市區道路測試，然后是收購了智能家居制作商Nest、云端的家庭監控公司Dropcam，以及智能家居中樞控制設備公司Revolv，并于年底推出了一系列智能家居產品，與此同時，谷歌的智能家居操作系統Brillo和Weave通訊協議也相繼發布。到2016年3月，AlaphaGo大勝世界排名第一的韓國名將李世石，將市場對谷歌人工智能的關注度推向高潮。因此，可以認為谷歌人工智能的第一個戰略是，通過傳統的互聯網、移動互聯網業務向智能家居、自動駕駛、機器人等新興業務的延伸來獲取足夠多的用戶信息，完成用戶信息的原始積累。
對人工智能的簡單的理解，就是讓機器具備人一樣的思考和感知能力，能夠感知周圍的環境并對外界條件作出及時的、相對準確的判斷和反應。但要擁有這樣一種能力，各種人工智能技術和深度學習算法是必不可少的。比如在谷歌的無人駕駛原型車上就安裝了17個感應裝置，搜集來的信息能快速建立起一個半徑200公尺的3D信息圖，讓車輛對外部環境進行分析判斷，實現360度的全方位防護。此外，2014年谷歌還開始了開發一套能夠整合公司海量數據的語音系統，嘗試讓計算機能“聽懂”和“思考”人們向谷歌設備輸入的語音。
與此同時，為了強化在圖像識別技術上的能力，谷歌2014年還收購了一家圖片分析公司Jetpac。谷歌的圖形識別引擎不僅僅能夠識別出照片的對象，還能夠對整個場景進行簡短而準確的描述。除此之外，谷歌一直在積極吸引圖像識別和計算機視覺方面的專家參與到谷歌的項目研究中來。因此，谷歌人工智能的第二個戰略是，通過收購和研發完成人工智能技術和深度學習算法的積累，增強谷歌在圖形識別和語音識別方面的能力，從而對收集到的信息進行分析、反饋和處理。
2．蘋果 以Siri拓展人工智能
蘋果公司一直被認為在人工智能領域嚴重落后，除了語音助手Siri，似乎沒有更多作為。但其實這些年蘋果已經在人工智能領域進行了不小的投資。特別是從2015年開始，蘋果加大了收購人工智能初創公司的力度，同時積極招聘人工智能人才，擴大人工智能研究團隊，一系列動作早已顯示出蘋果對人工智能市場的重視以及布局人工智能市場的決心。
2010年，蘋果用2億美金將Siri收入囊中。此后，蘋果在語音識別和NLP方向的收購舉措均基于Siri展開，但一直以來，Siri只能識別最基本的指令，無法做出匹配度較高的回答，這導致它僅僅成為一款娛樂性產品。為解決這個問題，2015年10月蘋果通過收購VocalIQ，讓Siri利用深度學習來理解語言的環境，從而使得人機對話變得更加自然。在改善Siri語音識別性能后，蘋果與福特汽車展開合作，將蘋果的 Siri 安裝到福特的 500 多萬輛汽車上，讓使用者利用 Siri 對車發命令。截至目前為止，蘋果已經與超過30家汽車企業達成類似的合作協議。此外，蘋果也正在加大對教育與健康醫療領域布局。在2014 年 WWDC 上，蘋果推出了全新的健康平臺 Healthkit。憑借遍布全球的數億移動終端用戶，獲得來自手機及手表傳感器和大量第三方配件的健康數據，通過這些大量的數據發展自己的個性化教育方案，同時對用戶的健康狀況進行監測并及時的提供生活及醫護指導。
蘋果人工智能的戰略主要有兩條線：第一，通過提升Siri的語音識別能力來為無人駕駛汽車或人車交互提供更精準的語音智能支撐。第二，通過其龐大的用戶終端群布局教具和健康醫療，獲得來自手機及手表感器和大量第三方配件的健康數據，通過這些數據實現在教育和健康領域的業務布局。
3．IBM圍繞Watson布局人工智能
IBM很少提人工智能，更多提的是認知計算。認知計算偏向于技術體系，人工智能偏向于應用形態。認知計算的滲透讓更多的產品與服務具備了智能，兩者是相輔相成的。IBM對人工智能市場的布局要從宣布組建“Watson Group”說起。2014年，IBM宣布組建“Waston Group”，并作出進一步開發、商用及增強“Watson”及其他認知技術的決策，并于同年重新發布了能模擬人類大腦的SyNAPSE芯片，而Watson與SyNAPSE的組合讓IBM有了攫取人工智能天下的雄心。
目前，人工智能可分為兩大陣營，一類是以谷歌Deep Mind為代表人工智能平臺，策略是突出程序和算法，優化運算能力。只需通過改變訓練數據的輸入，就可以在不同行業運用。一類是以IBM為代表的將人工智能技術與行業相結合的應用。而Waston就是IBM人工智能和行業應用結合的產物。目前沃森的API接近50個，主要包括潛在語義分析、情感分析、關系抽取、深度學習、知識提取注解、遞歸神經網絡、問答驗證等。在API的基礎上，通過整合行業知識庫，就可以針對每個行業，提供特定的認知計算服務。
IBM的人工智能仍然是圍繞產業生態做文章。通過開發人工智能基礎平臺，來換得用戶和開發者對IBM的戰略支持。為實現這一戰略，2015 年11月， IBM 開源了人工智能基礎平臺 ——SystemML，平臺可支持描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等算法，而Watson就整合了諸多 SystemML 功能。為了進一步強化Watson的計算能力，IBM正在大力研發并行計算電路芯片，提升數據的處理算力。
4．微軟“對話即平臺”的人工智能
在人工智能領域，市場普遍認為微軟已經失去先機，很多方面都落后于谷歌、IBM等競爭對手，微軟這幾年除了推出了幾款聊天機器人之外，似乎沒有太多引人注目的技術和產品。但今年9月，微軟宣布組建5000人規模的工程和研發團隊，成立微軟人工智能和研究集團專注人工智能，并列出了兩大目標：
第一，利用小娜、小冰這樣的聊天機器人改變人類與計算機的交互方式，并將智能注入到微軟的所有應用，從手機的photOAPP到Skype、Office365等。2014年微軟推出智能機器人小冰、語音助手小娜以及增強現實頭顯HoloLens，開始試水人工智能市場。微軟工程師一開始就主打“情感計算”，試圖讓機器和人建立情感紐帶，通過這種與人的溝通交互來測度人們的情緒狀態，進而優化人工智能算法，讓機器能更準確的感知周圍的世界。最近，微軟研究院利用深度學習，在語音識別和圖像識別上又有重大突破，并將其應用到諸多微軟產品中。從小娜的出現到向必應、Office 365以及Dynamics 365 for Sales中增加人工智能。可以預見，微軟未來的產品中會更多的體現出智能化特性。
第二，把微軟的人工智能能力，如視覺分析、圖形分析以及機器分析能力開放給全球的應用開發者，并利用Azure開發出人工智能超級計算機并開放給每個組織和用戶使用。今年10月在都柏林主辦的一個大會上，微軟首席執行官納德拉說：“人們不能僅僅將微軟的Azure Cloud看成一種云計算服務，其實它正在成為首個人工智能超級計算機。”其實，微軟Azure所覆蓋的每一個節點都有FPGA，讓開發者編寫神經網絡代碼并分發到FPGA框架上進行運行。在這種以人工智能為導向的架構之上，微軟將提供能夠幫助構建人工智能服務的更高層服務，例如連接到語音、圖像、目標識別和自然語言處理服務的API。
微軟從來不是人工智能領域的后來者，早在25年以前，比爾.蓋茨就創建了微軟研究院。初期主要的工作就是展開包括語音識別、自然語言和計算機視覺等在內的人工智能研究。從那時起，微軟已經在人工智能研究領域進行了持續投入。人工智能和研究集團的成立只是將微軟人工智能戰略明確化。
5．英特爾瞄準人工智能芯片
面對蓬勃發展的人工智能市場，英特爾的目標就是做好下一代人工智能芯片的研發，為紛繁復雜的人工智能應用提供芯片支撐，包括增強芯片的可擴展編程能力和計算能力。在傳統PC市場日益萎縮的背景下，做好人工智能市場的布局對英特爾而言顯得尤為重要。
英特爾的人工智能戰略分為兩個部分：第一，通過收購可編程邏輯器件廠商來擴展芯片的可編程能力并實現對并行計算任務的支撐。2015年12月，英特爾花費167億美元重金收購Altera就是為了實踐這一戰略。將Altera的FPGA納入到英特爾的產品線之中。具體來說，英特爾會把FPGAs 和自己的處理器封裝到一顆芯片里，這種一體化芯片的優勢也非常明顯，當用來運算一些機器學習的任務時，比運行單個英特爾處理器時有非常大幅度的性能提升。
第二，開發一整套軟硬件解決方案，把感知能力和理解能力賦予新一代的計算設備。在2016年IDF上，英特爾發布了三種不同型號的實感攝像頭，包括適合近距離感知的SR300、遠距離的R200/LR200以及適合遠距離并可進行運動感知的ZR300，結合英特爾開發的軟件，攝像頭可以捕捉物體的色彩、計算物體深度和運動軌跡，并支持 3D 建模何實時渲染。與此同時，英特爾還發布了針對不同領域的實感技術開發工具套件，目標就是希望通過實感技術機器人開發工具包，讓機器人擁有一雙眼睛。
6．依托入口的百度人工智能
2013年，百度深度學習研究院在李彥宏的運作下成立，前Facebook資深科學家徐偉、美國新澤西州立大學統計系教授張潼、前AMD異構系統首席軟件架構師吳韌、“千人計劃”國家特聘專家余凱等一大批世界知名專家紛紛加入。一年后，百度再次引入人工智能大師吳恩達并成立北美研究院，與余凱、張潼、AdamCoates、徐偉等人一起成為百度發展人工智能堅強后盾。2016年，隨著百度大腦戰略的發布，百度的人工戰略也日漸清晰。
第一，以百度搜索平臺為核心，做好大數據的積累，研究大數據的存儲、分析和挖掘技術，并以此為基礎向移動應用延伸。2014年9月百度發布整合了大數據、百度地圖LBS的智慧商業平臺，目的就是在移動互聯網時代為各行業提供大數據解決方案。進入2015年，百度借助積累已久的海量數據和技術能力，推出百度“大數據+平臺”，面向行業用戶提供了六大行業解決方案、七大產品組件、三大智能模型。這些動作是百度在多年的數據積累后，在傳統業務上進行的數據價值挖掘和服務延伸。
第二，強攻語音識別和圖像識別技術，構建最大深度神經網絡，為人工智能戰略向縱深推進提供支撐。2014年12月，吳恩達及研究團隊發明了一種新的語音識別方法，這款基于深度學習的名為“Deep Speech”語音識別系統可以在嘈雜環境下實現將近 81% 的辨識準確率。在圖像識別方面，百度一直在利用深度學習技術來提高圖像識別的精度。2014年9月，百度云結合百度深度學習研究院提供的人臉識別及檢索技術，推出云端圖像識別功能。隨后百度發布了基于模擬神經網絡的“智能讀圖”，可以使用類似人腦思維的方式去識別、搜索圖片中的物體和其他內容。
今年，隨著百度大腦的發布，為支撐起包括百度大腦在內的一系列人工智能戰略，百度已經在國內投資建設了十幾座云計算中心，為滿足人工智能在計算和存儲上的高要求，投入使用了4萬兆交換機，并在探索10萬兆交換機。百度是全球首家將GPU用于人工智能和深度學習領域并規模化商用ARM服務器的公司。百度將這些整合在一起，就形成強大的存儲計算能力，從而可以進行多樣化的并行計算，支持生成和配置針對不同應用場景的網絡結構，為人工智能戰略的推進提供支撐。
7．阿里巴巴以電商需求為基礎做人工智能
阿里對人工智能的重視是從2012年開始，當年阿里匯聚了一批來自全球各地的科學家團隊，從事人工智能技術的研發工作。但直到2015年才有智能產品推出，包括聊天軟件阿里小蜜、DTPAI人工智能平臺，主要還是圍繞業務需求做研發。到2016年，隨著ET機器人的發布，阿里在智能語音識別、圖像或視頻識別、情感分析等方面展示出了其較強的人工智能掌控力。
阿里現有的人工智能產品主要圍繞電商業務展開，包括通過人工智能來進行最優化派單、幫助商家解決復雜的服務場景、用智能客服替代人工客服、識別店鋪違規圖文、研發無人送貨機器人等。對阿里而言，開發基于電商的人工智能解決方案，不但能提高電商運營效率，還能降低成本，讓投資者對電商業務保持信心。2016年阿里發布ET機器人之后，阿里的人工智能開始轉型，從為電商運營提供支撐服務轉型到對語音識別、視頻識別、圖像識別以及情感分析的全面研究。ET背后采用的是大數據人工智能技術，為其提供強大計算能力的是阿里云，主要為企業提供全局洞察和實時決策。
阿里的人工智能戰略就是利用ET已初步具備聽、說、看的感知能力，提升各行業的感知能力和適應能力。對開發者而言，構成ET的技術都已經在阿里云上并對外輸出，所有的開發者都可以基于這個產品和技術構建自己的ET，最終形成屬于阿里的人工智能生態圈。
8．騰訊由人聯到物聯的拓展
相對阿里、百度，騰訊在人工智能領域的布局較晚。只是從去年開始參與了5家人工智能初創企業的融資。騰訊人工智能的發展方向很清晰。在基礎研究領域，騰訊為微信、QQ等主要業務配設了4個不同的人工智能實驗室。在硬件產品布局中，騰訊主要通過自身平臺的流量優勢吸引合作，主要包括QQ物聯、微信智能硬件、TOS+戰略三個平臺。總結來說，騰訊人工智能戰略是以騰訊主營產品及業務為核心，收購一批滿足自身戰略定位的人工智能企業，在不同業務層面實現人工智能應用的突破。同時，建立匹配不同業務層面的人工智能實驗室做長線的技術積累。
在騰訊人工智能戰略中，需要重點關注的是騰訊在智能硬件市場的布局，包括QQ物聯、微信智能硬件以及TOS+三大戰略。騰訊正在下大力氣實現這一戰略期望，通過一系列運作實現由人聯到物聯的產業生態轉型。
可以預計，隨著騰訊用戶量日趨飽和，圍繞“人”展開的業務模式也日趨飽和，面對增長乏力的“人”產業經濟，騰訊需要找到新的業務增長點。因此，隨著新一輪工業的智能化轉型，騰訊需要抓住機會在未來的工業市場找到自己的定位，圍繞“物”構建新的生態圈和業務增長點。
在這個思路引導下，2015年8月，微信推出了空調、玩具、路由器、家居、電視、充值、健康、穿戴等八大行業的“微信硬件行業解決方案”。然后，啟動了QQ物聯計劃，投入20億的資源，在資金、流量、服務、培訓、營銷等方面針對合作對象進行扶持。最后通過TOS＋中的“＋”讓手機與智能硬件底層打通的一個延展OS，關注的包括智能手表、微游戲機、虛擬現實產品三個領域。TOS＋更像是做“連接器”，實現“微信智能硬件”和“QQ物聯”兩個平臺的對接，只要打通標準，根本不需要騰訊再定義解決方案規則。
總結
IT巨頭的布局讓我們感受到了人工智能市場彌漫的硝煙，也認識到人工智能離我們的生活越來越近。從幾年前打敗國際象棋大師的IBM“深藍”，到現在打敗李世石的谷歌AlphaGo，以及無人駕駛汽車的出現；從依靠海量計算能力的強計算弱智能到依靠深度學習大數據、云計算的網絡協同強智能，人工智能技術和發展模式正在發生深刻而本質性的轉變。許多過去被視為只有依靠人的智力才能勝任的復雜工作，也開始出現被機器所替代。曾經面對人工智能的發展，我們或許有過遲疑，但隨著人工智能應用的逐漸深入，人工智能的發展大勢已不可阻擋。
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本文標題：盤點IT巨頭在人工智能領域的戰略布局
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