近几年，全球人工智能技术的发展与应用突飞猛进。例如，各大公司的自主驾驶汽车测试如火如荼，许多人每天都在家里使用像Alexa这样的人工智能助手，Watson人工智能正在疾病研究和诊断领域得到应用，人工智能投资顾问则已经带来金融公司的裁员……

虽然我们仍然需要等待一些真正令人兴奋的突破，但谷歌、亚马逊、苹果、英特尔等六家科技巨头目前正在开发的人工智能平台项目，可以让我们初窥即将到来的令人眼花缭乱的变化。

当然，另一方面，巨头的竞争也是平台的竞争。从这六家公司的布局，我们还可以看到这些企业在人工智能领域的竞争态势。

1.谷歌：让人工智能更易于访问且不那么危险

前段时间，谷歌因参与人工智能武器开发而受到抨击。在该项目受到公众强烈抗议后，谷歌决定重新评估他们的人工智能方法。今年6月，谷歌发布了一套指导方针，阐述了他们对道德人工智能开发的承诺。

近日，公司推出了基于云端的人工智能平台，该平台允许开发人员使用容器包装的软件应用，并可以随时随地访问所需的工具。

这一切都是谷歌强大的语音功能和人工智能交互的结果。一方面谷歌正在与亚马逊、微软等公司进行激烈的竞争，另一方面正在全力以赴开发和交付各种AI，以满足多种使用场景下的需求。

2.亚马逊：扩大亚马逊网络服务的范围

与谷歌一样，亚马逊正致力于开发基于云端的人工智能服务，并为开发人员提供更多便利。

2017年，公司就推出了Amazon SageMaker服务，旨在建立一个开发框架，让企业更快的把机器学习集成到自己的新应用中。Amazon SageMaker是一个具有完全管理能力的端到端机器学习服务，可以让数据科学家、开发者、机器学习专家们快速建立、训练、运行大规模的机器学习模型。

在近日的AWS峰会上，公司公布了其云平台上可用的新计算服务，以及他们最近在机器学习方面的努力。公司宣布改进后的SageMaker服务可以让开发人员在云端构建和测试应用程序。SageMaker流算法的引入意味着开发人员将能够传输大量数据并有效地训练自定义机器学习应用。

3.苹果：改进Siri，奋起直追

尽管苹果公司的产品广受欢迎，但在AI领域的发展一直落后于竞争对手，Siri和其它AI项目开发业还没有达到谷歌和亚马逊所宣传的数据水平。

然而，这种情况可能即将改变。7月初，苹果公司的核心机器学习团队迎来了Google的前AI负责人John Giannandrea担任他们的机器学习和人工智能战略主管，Giannandrea将直接向苹果CEO Tim Cook汇报工作。

这只是苹果公司为提升AI竞争力的众多措施之一。2017年，苹果就收购了几家AI初创公司，包括以色列的面部识别技术公司RealFace和德国眼球追踪技术公司SensoMotoric。这两项收购都表明苹果正在进军更先进、更直观的AI平台，使公司能够赶上竞争对手。

　　4.英特尔：推动AI在自动驾驶、医疗等领域应用

　　近年来，英特尔对人工智能的态度已经变得非常明朗。为推进其人工智能战略，公司与中国科技巨头百度展开合作，开发自动驾驶汽车的人工智能。

　　7月初，在百度AI开发者大会上，英特尔宣布与百度达成深度合作，参与百度Apollo自动驾驶汽车项目，并决定使用责任敏感安全(RSS)模型。

　　英特尔还与三星合作，探索在医疗保健应用中使用AI的可能性，以期创建一种能够研究不同疾病甚至检测肿瘤的AI。

　　此外，英特尔还与《福布斯》杂志联合创建了一个数字出版物，重点关注基于人工智能的新闻创作。

　　5.IBM：使用AI治疗癌症，以及与人类进行辩论

　　在过去两年中， IBM凭借革命性的AI——Watson，多次登上新闻头条。目前，Watson已被用于自动驾驶汽车和日常商业活动。

　　作为Watson Health的一部分，IBM与美国退伍军人事务部合作，根据其特定的基因组数据为癌症患者制定治疗计划。

　　该项目于2016启动，通过Watson的应用，已经显示了在医疗环境中使用人工智能的好处，特别在对数据的编译和评估方面，AI显示出比任何人类医学专业人员都要快的多。

6月份，IBM最新推出的AI系统Project Debater在一场辩论赛中击败了人类顶尖辩手。Project Debater还没有明确的商业目标，但其令人印象深刻的技术展示，也是IBM在人工智能领域布局的另一个很好的案例。

　　6.微软：通过AI拯救环境

　　7月份，微软宣布与国家地理合作，为全球环保研究提供资金支持，并开展了一项总额为100万美元的“AI for Earth Innovation Grant”计划，该计划允许数据科学家使用微软的云服务和AI工具。

　　计划将挑选5-15个受资助者，资助项目范围包括生物多样性保护、气候变化、农业或水资源研究，每个项目资助额在20万美元以下。另外，所有通过资助计划而获得资源建立的AI模型，都需要进行开源分享，让其他研究者可以借此继续研究。

数科邦编辑：http://www.shukeb.com/

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