大家好，今天给各位分享bat人工智能的一些知识，其中也会对bat人工智能哪家强进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
本文目录
- 科大讯飞凭什么与BAT分一羹中国智能汤？
- 国内以BAT为代表的各大巨头疯狂布局AI人工智能，是对新技术的恐慌吗？
- BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？
- 火热的人工智能落地情况怎么样？
科大讯飞凭什么与BAT分一羹中国智能汤？
在国内市场，科大讯飞几乎占领了语音交互和语音识别的大部分市场份额，其最新的语音交互为核心的人工智能开放平台也代表了科大讯飞的技术成果。科大讯飞是一家技术驱动的公司，在语音控制与识别领域远超BAT，在人工智能领域也不落后，他完全有资格与BAT分一杯人工智能羹。
国内以BAT为代表的各大巨头疯狂布局AI人工智能，是对新技术的恐慌吗？
对新技术缺乏敬畏，不拥抱新技术的巨人，尸体还热着。例如柯达、诺基亚等。不断适应新的技术趋势，是各行各业保持基业长青的重要基础。说是战略选择也行，说是技术恐慌也行。马化腾就说过，腾讯时刻保持警惕，就怕一个技术浪潮没抓住，被市场抛弃。
各个巨头不约而同地选择人工智能作为战略方向，恰恰说明人工智能大概率是下一个主战场。但是人工智能要做成什么样的，这没有经验可学，需要摸索和市场实践，BAT结合自己的优势，制定了不同的人工智能发展路径。
bat中，百度的技术积累最好，搜索引擎本身就有很强的人工智能理念，只是前几年为了盈利，过多精力放在竞价排名和外卖O2O上面，给大家印象是网络广告公司。现在百度完全聚焦人工智能，并把无人驾驶放在排头兵的位置，后面还有智能语音、智能数据分析、智能图像识别、智能视频识别、智能地图导航等一系列的技术。更重要的是，百度把这些技术逐渐免费开放，让各类开发者可以借力百度，来发出强大的应用。如果接下来的执行得当，能把开发生态建立起来，并产生竞价排名以外的人工智能生态商业模式，百度很有机会重新跟上腾讯和阿里的步伐。
阿里在人工智能的优势，在于拥有的数据的密度高，以及阿里云的成长。首先，阿里的数据，是用户真是的交易行为，真实的金融行为，通过淘宝、天猫、支付宝、菜鸟物流等平台，能挖掘出用户消费需求，商家的经营需求，可以从产业链角度打通上游原材料、中游的生产商和代理商、下游的消费者的整个链条，再辅助以金融业务，具有很高的闭环特征。其次，在王坚的领导下，阿里云为核心的技术力量取得突破，以独有的方案支撑各年双11的极端条件的数据处理，并形成智能物流、智能消费预测、智能页面展示等解决方案。王坚凭借阿里云的技术积累，发力推动“城市大脑”。杭州已成为阿里的实验场所，也是阿里的名片。所以，阿里在人工智能上，后劲很足。再次要敬佩王坚博士，王坚为阿里至少赢得未来的10年。当然，马云的伯乐也是分不开的。
对于腾讯来说，人工智能压力最大。虽然靠微信拿到移动互联网的船票，但是人工智能的核心竞争力却不明显。现在说腾讯的人工智能代表，我能立马想到的很少，今年的“绝艺”在各国人工智能围棋大赛小露身手，阿法狗缺席的情况下以大优势取得冠军，可惜阿法狗的zero版本，又是短期难以超越的新的高度。所以，腾讯很纠结。于是，马化腾提出人工智能要和场景结合，努力把微信打造成人工智能入口。最近马化腾亲自出马，推动公交车、地铁的微信支付场景落地。另外，腾讯在医疗领域的人工智能积累较好，智能医疗也是腾讯少数可以拿出手的名片，但是社会影响力有限。
三大巨头除了自己研发人工智能，收购和赞助研究机构也是保持竞争力的方式。腾讯现在花钱最厉害，并购总额接近600亿美金，而且这种势头还在继续。看看乌镇峰会的东兴饭局，就能体会腾讯的投资力度。
对于拥有核心技术的创业团队，享受bat投资的概率还是很大的。技术没有尽头，bat会一直保持警惕，如果压不住，就买了他。
BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？
1.布局
从产业图谱来看，人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别）。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。
美国巨头呈现出全产业布局的特征，包括基础层、技术层、应用层，均有布局；而中国巨头主要集中在应用侧，只在技术层局部有所突破。
2.实验室
3.收购
中美并购事件近两年密集增加。CBInsights的研究报告显示，谷歌自2012年以来共收购了11家人工智能创业公司，是所有科技巨头中最多的，苹果、Facebook和英特尔分别排名第二、第三和第四。集中于计算机视觉、图像识别、语义识别等领域。Google于2014年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind，该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔。
4.开源平台
谷歌早在2011年就成立AI部门，在谷歌内部，由机器学习驱动的产品和业务不计其数，包括谷歌搜索、GoogleNow、Gmail等，同时谷歌还向其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能。2011年第一代机器学习系统，从大量的Youtube图片中学会了识别猫；2015年，谷歌将内部采用深度学习的技术整理到一起，发布第二代人工智能系统TensorFlow，并宣布将其开源。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和例子的框架。得益于庞大的计算和数据资源，谷歌大脑在深度学习方面取得了显著的成果。在几次人机大战中大放异彩的DeepMind公司自2014年被Google收购后，陆续发表了207篇顶级期刊论文，为Google带来了大量研究人才。
2013年卷积神经网络发明者YannLeCun加入Facebook，带领公司的图像识别技术和自然语言处理技术大幅提升。Facebook的深度学习框架是基于之前的Torch基础上实现的，于2015年12月开源。此外，Facebook还开源了人工智能硬件平台BigSur等十余个项目。
微软在2016年整合微软研究院、Cortana和机器人等团队建立“微软人工智能与研究事业部”，现有7000多名计算机科学家和工程师。同年，微软发布了其深度学习工作包CNTK，CNTK使得实现和组合前馈型神经网络DNN、卷积神经网络和循环神经网络变得非常容易。
IBM也开源了其深度学习平台SystemML。IBM主推的认知计算平台也向开发者开放了Watson的认知计算能力，加速人工智能的部署。
2016年，百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle，覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。腾讯不同事业部都在不同领域展开AI研究。AILab注重将技术与腾讯业务场景相结合，即游戏、社交、内容生态。
大公司纷纷拥抱开源有两方面原因：第一，通过开源来构建生态和护城河。无论是谷歌、亚马逊还是BAT都已经拥有云计算基础设施，Google、微软一直在讲的开源、AWS推出的AI功能，本质上并无差别，都是为了赋予自家云端客户更强的数据处理能力。在现有的云服务市场中，科技巨头占据多数，构建基于人工智能的云服务将成为巨头的下一个主战场。AI是信息基础设施的一个升级，是今后产业发展的巨大引擎。巨头都想把握升级过程中涌现的大量机会，赋能全行业。
第二，开源是一种开放式创新。通过开源深度学习平台，不仅可以吸引大量开发者，还可以为机器学习提供大量的数据支持，以及大量的现实场景。在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛应用场景的竞争格局。
5.结论
第一，基础层的开源算法平台。
美国企业成为此次引领全球人工智能算法研究的领头羊，谷歌、Facebook、微软都已推出了深度学习算法的开源平台，而国内目前仅有百度推出开放平台paddlepaddle。
第二，技术层的云平台。
除了算法以外，大数据、云计算都是实现人工智能技术应用的关键性设施。从目前中美云服务平台发展的情况来看，作为云计算的“先行者”，北美地区仍占据市场主导地位。虽然中国云服务起步晚于美国，但阿里、腾讯、华为等中国互联网及IT企业都推出了领先的云服务平台，Docker技术在我国云计算领域逐步从实验阶段走向应用阶段，在云服务的基础技术上中美差距已不大，但在IT服务环境、用户认知等方面与美国仍存在差距，但这个差距是很快就能缩小并赶超的。
第三，应用层的应用平台。
在人工智能应用平台领域，中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上，美国有谷歌的Googleassistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的Deeptext等领先企业的语音平台，国内百度的百度大脑、科大讯飞语音开放平台等，虽然在开放平台的数量上中国不及美国，但从整体布局来看，基本与美国并驾齐驱。
火热的人工智能落地情况怎么样？
谢谢邀请，我最近在看很多关于这方面的资料，越看越发现其实技术推动着一切事物的发展，包括经济、政治、人口等等。官方报告提出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。可以说，人工智能推动经济发展的作用从国家层面得到认可和鼓励，这将是整个互联网行业或者说全世界的大势所趋。人工智能成为全球战略，当然也是科技界最热门的领域之一，这种技术将有可能改变每一个行业，特别是在互联网红利逐渐褪去这种大背景下，可能我们就会迎来以AI为主的万物互联时代。
在国外，像谷歌、微软、Facebook、苹果等科技企业在推动人工智能商业应用方面已经走在了行业前沿。在国内，像百度、腾讯、美团点评等互联网企业也在加紧人工智能技术的研发、落地、应用。上个月，美团点评在完成40亿美元融资时还宣布，将在人工智能方面继续发力，并且提出让科技更接地气的愿景。在人工智能落地方面来说，美团点评的人工智能技术应该是走在了行业前列。像智能调度系统、个性化推荐系统等、美团智能POS等都已经实现落地应用。
比如，以美团外卖为例，上线以来订单量一路飙升。很显然，初期的配送模式已经不能适应订单量的增长。所以说，美团点评借助人工智能技术开发上线了智能调度系统，这个系统可以根据出餐情况、天气状况、交通工具、出餐时间等等条件，毫秒级生成最优送货路线，关于这个系统，前段时间高盛发布的中国AI报告中也大赞其功能，高盛表示，美团点评利用大数据分析技术，在不到100毫秒的时间内创造出最高效的送货路线。
另外，美团外卖在个性化推荐方面，也借助人工智能，为用户提供“千人千面”的选择，让用户快速找到自己喜欢的品类，享受拥有更好的购买体验。美团点评技术部研发的个性化推荐系统，针对用户个性化需求，以及商家多样性供给进行综合了建模。具体到技术方面，个性化推荐系统结合大规模机器学习模型、用户实时偏好画像等多种优化技术，从大数据中挖掘兴趣点，利用深度学习模型捕捉用户的上下文行为信息，为用户推荐满足需求的优质商家和商品。每天，个性化推荐系统可以响应亿级请求，连接起千万级的用户和百万级的商家。
除了选得准、选得好、吃得快，美团点评还一直利用人工智能，让用户吃得更放心。美团借助大数据和人工智能的图像识别等能力，先后打造“天网”、“天眼”系统，建立起在网商家电子档案数据库，与各地监管部门打通数据平台，通过大数据分析挖掘出“问题商家”，同步移交给主管部门查处。
王兴曾表示，美团点评将更加努力践行企业使命，将在承担社会责任方面做出更多尝试。
例如，在配送安全问题上，美团点评就专门设计了一款智能耳机，利用人工智能的自然语言处理和语音识别等技术，让戴这个耳机骑手不用总盯着手机屏幕。
在收银方面，美团点评的智能POS机，对标在商户经营管理环节，它开机快、收银速度也快，支持当下刷卡、ApplePay、微信、支付宝等所有支付方式。像全聚德、金百万、很久以前、绿茶这些知名的餐饮类商家都在用美团智能POS，数据统计显示，这个智能POS机的平均支付时长为0.1秒。
可以看出，美团点评对人工智能技术的研发、落地已经涉及到吃喝玩乐的各个方面。为让大家更好的吃喝玩乐，据说美团点评除了自身储备人才，投入财力、物力研发最新的智能技术，还和像清华大学这种顶级学府、科研机构等合作探索最新的科技技术。
关于bat人工智能到此分享完毕，希望能帮助到您。