人工智能(AI)已經能夠幫助識別人臉，可基于你的心情選擇音樂，甚至能夠代替我們駕駛汽車，這項技術近年來已經取得長足進步。盡管智能機器的概念自古已有，甚至是希臘神話中的重要組成部分，但直到近幾十年，科學界才在AI的實際應用方面取得重大突破。

隨著亞馬遜在智能揚聲器Echo中引入人工智能Alexa，AI在消費領域的應用在過去幾年中急速擴張。商業領域也開始探索AI在大數據分析中的用途，特別是在客戶關系管理、市場營銷等領域。全球大多數科技巨頭都注意到這個趨勢，并在通過內部投資研發或收購初創企業的方式涉足AI領域。

隨著AI能夠在各個領域提供更快、更好、更精確的大數據分析，其企業應用市場價值有望在2025年超過300億美元。AI進步對生活各個方面和商業領域影響將是不可避免的。為了了解AI在2017年能夠帶來哪些能力，我們有必要梳理下世界領先的科技公司正在AI領域進行的投資。

1.Facebook致力于打造世界上最好的AI實驗室

Facebook已經宣布計劃，將建立“世界上最好的AI實驗室”。此外，Facebook已經開發出AI支持的個人助理M。Facebook未來的AI開發很可能包括對現有AI技術的常規升級，并向AI實驗室分配更多資源。這個實驗室似乎以智囊團的形式存在，旨在解決某些技術行業存在的最大AI挑戰。作為世界上最大的社交媒體平臺和世界上利潤最豐厚的公司之一，Facebook將在AI技術研發中大步前進。

2.谷歌 掀起并購狂潮

近年來，谷歌已經并購了11家不同的AI公司，部分源自這些投資的技術已經被用于幫助改善谷歌的搜索功能。我們還看到其推出了Google  Assistant，即有機器學習技術支持的虛擬助理，可在智能手機Google  Pixel和其他配置有谷歌搜索的設備上為用戶提供易于使用、語音控制的幫助。2014年，谷歌斥資4億美元收購了DeepMind，這是迄今為止數額最高的AI收購交易。谷歌團隊已經將DeepMind的技術推向極限，其最新機器學習系統TensorFlow很快將向公眾免費發布。在圖片和語音識別、翻譯領域，TensorFlow可模仿人類大腦行為，這使其成為世界上最強大的AI系統之一。

3.蘋果瞄準數字標牌應用

蘋果也收購了許多小型AI公司，包括針對開發者和數據科學家的機器學習平臺Turi和機器學習公司Tuplejump。或許蘋果最值得關注的AI收購發生在2015年中期，當時其收購了Vocal  IQ。這家公司的AI技術不斷推動蘋果虛擬助理Siri改進。此外，在最新iOS中引入先進的面部識別技術后，蘋果宣布將在未來數月內專注于開發這種技術在數字標牌領域的應用。

4.Salesforce軟件集成AI能力

Salesforce計劃將AI集成到其客戶關系管理(CRM)云系統Salesforce  Einstein中。依賴Salesforce軟件的公司現在將可以訪問和利用Salesforce收集到的龐大數據，AI系統正向其獲得的所有數據學習。通過Salesforce  Einstein，模式和預測模型可比人類操作創建得更快。這套系統甚至可自動處理某些特定任務，將人類職員解放出來，讓他們更多專注于創造性工作和個人關系。Salesforce  Einstein向每家公司的數據學習，然后以比以往更快的速度找到模式和洞見，同時提供更強大的預測性分析，幫助公司在銷售漏斗(sales  funnel)的任何階段提供任何客戶的下一步行動預測。

5.Uber收購AI初創企業

任何無人駕駛汽車的成功都離不開AI系統和深度學習技術的支持。在過去1年中，Uber專注于研發無人駕駛汽車，因此對其收購小型AI初創企業Geometric  Intelligence無需感到驚訝。這家公司將成為Uber舊金山總部專屬AI實驗室的重要組成部分。

6.Microsoft Ventures幫助資助AI初創企業

Microsoft  Ventures最近宣布為支持AI初創企業而成立新的基金會，旨在通過改進機器學習、大數據分析、云計算系統、網絡安全以及軟件即服務(SaaS)等，幫助AI企業產生積極的社會影響。微軟還制定了內部AI研發計劃，最近推出了Project  Oxford，這種AI系統可以利用面部、語音以及情感識別等理解人類之間的交流。

7.IBM投資Watson Improvements

當超級電腦Watson多年前贏得智力游戲《Jeopardy!》時，IBM被視為AI先驅。如今，IBM繼續致力于提高Watson的能力，最近其與英偉達建立了合作關系，促使Watson的反應率比以前快了1.7倍。Watson能在15秒內讀取4000萬份文檔，并可理解語法和上下文中的細微差別。這種技術將以難以想象的速度更快地幫助企業分析大量數據。

8.英特爾打造新AI平臺

英特爾希望AI能夠成為整個商業和社會中的基本元素。該公司推出的Nervana平臺可為深度學習模型提供更快的訓練過程。有了強大開發者工具的支持，Nervana應該可以鼓勵創新，并通過易于使用、交叉兼容的平臺最大化AI的社會效益。

隨著AI在不同的公司持續進化，并被應用到各行各業中，我們今天看到的AI投資在不久的將來就會帶來令人驚嘆的成果。開發現有技術和新的應用將幫助彌合大數據以及我們如何利用大數據之間的鴻溝。計算能力已經變得相當廉價，為此對于科技巨頭來說，投資于AI應用變得比以往更容易。AI擁有巨大潛力，甚至可重塑商業和科技行業，并最終影響到我們日常生活的方方面面，比如教育、醫療、制造以及農業等領域。