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本文目录
- 进击人工智能，BAT三巨头在AI领域取得了怎样的成果？
- 国内互联网巨头在人工智能领域如何布局？哪家最有优势？
- BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？
- 人工智能公司就是专门研究AlphaGo的吗？
进击人工智能，BAT三巨头在AI领域取得了怎样的成果？
阿里的智能音箱，天猫精灵。百度除了AI技术平台，还有搜索、（智能驾驶）和FSG（金融服务）。腾讯计算机视觉，语音识别，自然语言处理这3方面的技术将支撑上述研究方向行进。
国内互联网巨头在人工智能领域如何布局？哪家最有优势？
BAT三家在人工智能领域的思路各不相同。百度把人工智能视作是公司的重中之重，在O2O领域投入实用，在无人车、智慧城市等未来世界的布局上也是全面开花；而阿里的人工智能放在阿里DT大商业体系内，配合云计算、大数据对阿里的电商物流乃至物联网体系展开全面赋能；腾讯在人工智能的领域则相相对漫不经心，虽然也有相应的研究，但更多是交给搜狗去做，这与腾讯近年来剥离电商、搜索无关业务，专注社交游戏的思路是一致的。
百度最有优势。
对于百度而言，人工智能目前是百度核心之中的重中之重。这从今年百度战略架构调整就可见一斑。今年4月，百度的无人车、人工智能等创新业务被单拎出来，由李彦宏直管。而且百度的人工智能并非停留在实验室之中，而是和O2O等商业项目展开了深入的融合。也就是说，在目前的发展阶段之中，百度的人工智能一方面基础功能在继续研究，另一方面新技术和商业相互也在交叉前行，同时一些高投入的未来项目上同样也在开展。如果要用一句话来形容百度的对人工智能的重视程度的话，那就是“全面开花，四处发力”。从目前来的知识结构中来看，人工智能这个大的集合包括自然语言处理(语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习等内容。目前大部分厂商研究成果基本集中在自然语言处理这个层面上，计算机视觉相对有所涉及，其他的自动推理、机器学习更多则是泛泛而谈没有过多的深入。对百度而言，这几个方面都是在同时发力的，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。第一是基础业务功能，第二是O2O业务，第三是传统产业，第四则是高新技术产业。
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。
人工智能公司就是专门研究AlphaGo的吗？
谢邀。
人工智能我们通常这样定义：
人工智能是类人行为，类人思考，理性的思考，理性的行动。人工智能的基础是哲学，数学，经济学，神经科学，心理学，计算机工程，控制论，语言学。人工智能的发展，经过了孕育，诞生，早期的热情，现实的困难等数个阶段。目前的人工智能在技术方面主要有四大分支：
1.模式识别：指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字的来哟机关系等）信息进行处理分析，以及对实物的现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，设计到图象处理分析等技术。
2.机器学习：研究计算机怎样模拟活实现人类的学习行为，以获取新的知识或者技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。
3.数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于试产该分析、科学探索、疾病预测等。
4.智能算法：解决某一类问题的一些特定模式算法：例如，我们最熟悉的短路径问题，以及工程预算问题等。
所以，AlphaGo在这里面仅仅是一个分支的应用，在另一个回答里面，我也提到了，11月15日，BAT+科大讯飞，都获得了国家认证的“人工智能”金字招牌。百度的无人车、阿里的智慧城市、腾讯的人工智能医疗、讯飞的语音识别，这几个技术，都是人工智能目前来说在整个行业内比较认可的应用。
但是仅仅是上面这些也是不够的，人工智能设计的领域远比上面这些内容涉及的多，就那今日头条来说，用人工智能进行的信息流分发，这也是一方面的应用。
腾讯在其全球合作者大会上也强调了自己会在游戏、社交和内容这几大腾讯擅长的领域方面进行人工智能的落地应用，我认为，脱离实际的技术对于我们来说是没有意义的。
而游戏领域一直都是各种最新技术的应用领域，也是最早能获得营收的一个领域，从国内来说，目前真正建立了人工智能研究院或者在人工智能结合游戏方面有所布局的游戏公司，主要有腾讯、网易、蜗牛这些比较老牌的游戏公司。
腾讯的人工智能绝艺已经开始挑战专业的围棋选手，并且已经在其实验室里开始王者荣耀的训练，网易也有了相关的网易洞见和网易影见等产品。蜗牛则建立了AR、VR以及AI等研究院，将这几种技术与沙盒游戏结合，带给玩家更加真实的虚拟世界体验。
相信在不久的将来，就能在游戏中看到人工智能的身影
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