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別光看阿爾法狗下圍棋BAT地圖標注人工布局你了解多少？

布局最早，技術積累也最強的百度地圖標注，則更多地將人工智能轉化為基礎能力，植入自身的產品與業務，所以很多進展，在外部反而不易察覺，但對百度自身的產品與服務改善，卻效果明顯。連勝中國頂級棋手60盤之后，Master亮出真身，果然是曾經擊敗李世石的谷歌人工智能AlphaGo。
這既是炫技，也是完美的品牌策劃。兩次圍棋決勝之后，AlphaGo已隱然成為人工智能的代名詞。
但人工智能的世界里，遠不止有谷歌。如果我們回轉目光，中國的人工智能在哪里？
我們且來看看作為中國互聯網扛旗的BAT，它們在人工智能領域的布局與落子。
【百度】
之所以把百度放到最前，是因為在人工智能領域，百度是BAT之中最為重視，布局發展最早，今年發展也極為迅猛的。
此前，百度董事長李彥宏就曾在公共場合反復強調，互聯網即將迎來發展的下一幕，而推動其發展的核心動力，不是大數據，也不是云計算，而是人工智能。
這句話并不只是口號。對于百度來說，人工智能正是其向上突破的關鍵機會。
當然，在百度布局人工智能市場的早期，這一大舉投入還更多被外界看作一個概念秀，或是一場激進冒險。畢竟，人工智能何時會爆發，何時才能實現產品化，都還要打一個大大的問號。
但如今，百度在人工智能領域的投入與布局，逐漸顯現成果。
2016年2月，《麻省理工評論》將語音接口列為2016年十大突破技術，百度硅谷人工智能實驗室(SVAIL)最新的研究成果--新一代深度語音識別系統Deep Speech2位列其中；6月，《麻省理工科技評論》評選的"全球最聰明的50家公司"，百度成功入選； 11月，百度大腦入選15項世界互聯網領先科技成果，百度無人車首次駛上城市開放道路。
在這背后，百度在人工智能領域的布局輪廓，也已日趨明朗。
一、百度大腦
2016年9月1日召開的百度世界大會上，百度首次向外界全面展示百度人工智能成果--"百度大腦"。它由超大規模的神經網絡、計算、數據組成，可以用技術模擬人腦思維，達到大約相當2~3歲兒童的智力水平。
百度大腦的三大核心技術，分別是PaddlePaddle深度學習平臺（算法模型）、AI超級計算機（底層技術）、大數據。
其中，Paddle，Parallel Distributed Deep Learning（并行分布深度學習），是百度研發的深度學習內部平臺，同時也是百度大腦的算法模型。已實現CPU/GPU單機和分布式模式，同時支持海量數據訓練、數百臺機器并行運算，提供了Neural Machine Translation、推薦、圖像分類、情感分析、Semantic Role Labelling等5個Task，具有易用，高效，靈活和可伸縮等特點。
百度的AI超級計算機，是專門基于人工智能的應用定制的，國內最早的超高速異構計算集群，融合了百度自主研發高密度的異構計算服務器，GPU Box、FPGA等，是構成百度大腦的核心基礎之一，在相關技術領域累計專利超過60項。
對深度學習來說，人工智能的成長高度依賴于海量大數據的訓練，在這方面，百度的積累包括全網萬億級網頁、數十億級搜索數據、百萬級圖像視頻數據、百萬級定位數據。
百度大腦主要包含：語音、圖像、自然語言處理、用戶畫像四大能力。
1、語音能力
作為中國最大的搜索引擎，百度累積了最大規模的的中文語音數據。百度將這些數據注入其最新的語音識別引擎DeepSpeech2。如今，百度語音識別的準確率已達97%。
語音合成技術：運用最新的深度學習算法，只需要按照要求說50句話，便可以讓每個人擁有自己的聲音模型，而且語音合成效果和真人一樣自然逼真并且情感豐富。目前，百度語音合成技術已應用到百度各個產品中，每天響應的語音合成請求量達到2.5億次，以手機百度小說頻道為例，聽小說的用戶從過去聽40分鐘，增長到現在的近兩個半小時。
2、圖像識別
目前，百度的人臉識別準確率已達到99.7%，可識別人臉上的72個特征點，并將這些特征點連結起來形成面部表情網，可據此識別每個人的各種表情。
其OCR識別技術也可自動進行目標識別，實現百度地圖中的POI、導航等信息的快速更新。此前，在國際文檔分析與識別大會（ICDAR）最具挑戰性的自然場景類文字識別任務中，百度OCR技術已斬獲五項冠軍。
3、自然語言處理能力
可以對人類自然語言進行分析、理解、生成、翻譯，實現自然的人機對話交互。目前，嵌入自然語言處理技術的百度機器翻譯，已支持27種語言互譯，702個翻譯方向。
4、用戶畫像能力
百度系產品的10億日活量，已經被劃分為千萬級細分標簽的大數據。目前，百度的用戶畫像分為兩個維度，垂直畫像支持金融、保險、生活服務、零售、旅游、房產、咨詢等深度行業應用，通用畫像則基于人口屬性、位置屬性、長期興趣、短期意圖、APP偏好等描繪用戶畫像，支持全行業個性化應用。
二、無人車駕駛
在無人駕駛方面，今年烏鎮世界互聯網大會，百度的無人車已經實現國內首次在全開放城市道路的復雜路況下，全程無人工干預的L4級別的全自動駕駛。
擁有環境感知、行為預測、規劃控制、操作系統、智能互聯、車載硬件、人機交互、高精定位、高精地圖和系統安全等十項核心技術。截止到2016年11月底，百度在自動駕駛領域全球發明專利申請量已達609項。
百度與無人汽車相配套的人工智能技術，還包括，：
（1）3D高精地圖：可達到厘米級的精度，精細到路面行車線、可以分辨橋上、橋下，攝像頭、路牌、斑馬線等。
（2）智能感知：可通過 64線激光雷達、高動態范圍相機模組、毫米波雷達、GPS/ IMU組合導航定位系統等等技術，通過計算機視覺分析，深度理解車輛周圍的環境信息。此前在國際通用車輛檢測KITTI數據集車輛檢測中，準確率達92.65%，居世界第一。
（3）車載計算中心：完全自主研發的車載計算中心，使用CPU+GPU（圖形處理器Graphics Processing Unit）+FPGA異構計算平臺，可完成百度計算大腦感知、決策、規劃、控制等全部計算。計算能力遠超傳統汽車，并已在一年內提升8倍，緊急狀況處置時間比人類快3倍。
（4）汽車大腦：無人車最核心的部分，是百度自主研發的汽車大腦，基于高精地圖和智能感知進行智能控制。它能根據實時感知到的環境信息、高精地圖數據，實現對于路徑的最優規劃，通過預測車輛、行人的行為和意圖，做出合適路況的行車決策，從而控制無人車正常行駛。
三、度秘。
度秘集百度積累多年的語音識別、圖像識別、自然語言理解等眾多先進技術于一身，通過KFC機器人員工、高考志愿填報小秘書、奧運籃球解說員等真實的用戶服務場景，積累數據并不斷訓練人工智能"大腦"。
四、百度AR
百度AR由圖像識別、三維感知與跟蹤、人機交互、三維渲染與虛實融合四大技術組成。利用百度大腦的技術和計算能力，百度AR正在物體識別、三維環境感知、人機交互等核心方向建立領先優勢。
百度AR研究的核心技術包括：圖像識別與追蹤、視覺同時定位與建圖（SLAM）技術、AR渲染引擎、以及傳感器數據融合技術。其中，圖像識別與追蹤技術在iOS和Android平臺上的運行時間和識別精度都處于世界領先地位。
五、百度醫療大腦
百度醫療大腦是一個人工智能助診系統，也是百度大腦最早落地應用的大腦分支。
百度醫療大腦可以從百度億級用戶醫療健康類數據及醫學論文、指南、教材中，針對900多種常見疾病進行辨別，并在線模擬醫生問診流程，與用戶進行多輪交互，并從中收集、匯總、分類、整理病人的癥狀描述，完成與海量數據庫中的樣本匹配，并快速推導出使用者患有某種疾病的可能。可便捷智能地服務百姓疾病自檢，并助力提升基層醫生的臨床診斷效率與診斷質量。
總結
可以看出，在百度的整個戰略布局中，人工智能已經不再停留于研發階段，而是逐漸深入內嵌到百度的各個產品和技術當中。
【阿里巴巴】
作為全球最大的電商平臺，在阿里的戰略體系之中，云計算一直都是電商、物聯網的核心驅動力。
依托阿里云和電商大數據，近年來，阿里巴巴已開始在人工智能領域逐漸發力。
ET
2016年8月9日，在云棲大會北京峰會上，阿里云正式推出人工智能ET。
ET的前身，是阿里智能聊天軟件小AI，在智能語音交互應用方面，阿里云ET已經基本實現了"能聽、會說、懂你"式的智能人機交互體驗，即識別人類的語言，并理解語境下的意思，然后做出回答。
除了視頻圖像識別、語音合成、交互、計算等能力，ET還已經應用到交通預測、智能客服、法庭速記、氣象預測等領域。
不久前，杭州市公布杭州城市數據大腦項目，使用阿里云ET人工智能技術，對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源。此外，浙江省高級人民法院宣布將在全省105家法院全面上線智能語音識別系統。承擔起"書記員"的角色，能夠快速、準確的完成庭審記錄。
在圖像和人臉識別方面，ET背后的阿里云圖像識別技術采用了世界領先的深度學習技術，同時結合了其他機器學習的一些算法，使得以上功能準確度均達到95%以上。而通過高精度和高效的技術，人臉識別在LFW上識別率超過99.5%。
而在數據智能應用方面，阿里云有MaxCompute。這是是一種快速、完全托管的TB/PB級數據倉庫解決方案，它為ET提供了完善的數據導入方案以及多種經典的分布式計算模型，能夠更快速的解決海量數據計算問題，降低每一次運算的成本。
布局電商領域
隨著阿里商業人工智能引擎"電商大腦"的不斷進化，人工智能正越來越多被應用于服務業。
比如，阿里巴巴的客服需求一直伴隨業務的激增而擴大，這導致人力成本高企。應對這一狀況，阿里云的人工智能機器人ET介入該項服務，將語音轉化為文字，再利用關鍵詞搜索等完成質檢。通過這項技術，阿里小二的工作效率提升達20倍。
阿里集團CTO張建鋒表示，阿里人工智能的最大優勢就是"在線＋實時"。多年來不斷進化的"阿里電商大腦"，支持秒級別內對海量用戶行為和10億商品知識圖譜進行實時分析。
比如雙11全天，"電商大腦"通過機器學習，自動生成了近千億次個性化展示，智能決策引擎分秒不停地自我迭代，每次點擊背后，都有海量計算和萬億級智能匹配。
此外，阿里的"電商大腦"和"阿里小蜜"被應用的場景也很廣泛。
作為阿里智能服務代表，阿里小蜜擁有強大的語音識別、圖像識別和深度學習能力，是電商領域標桿性的服務產品。在每天應對淘寶、天貓等交易平臺上百萬級服務量的情況下，"阿里小蜜"永遠在線、全年無休，平均響應時間不到一秒,智能解決率也已超90%。也就是說，在完全無需人工介入的情況下，通過語義分析和聯想計算，"阿里小蜜"能向用戶提供有效、對口的服務解決方案。
未來，隨著互聯網成為基礎設施、計算能力呈幾何數爆發以及所有的線下信息孤島被打破，人工智能將成為阿里未來30年的技術布局重點。
【騰訊】
在BAT中，騰訊的AI布局相對較晚。雖然內部很早就已經成立了AI LAB，但業務層面的驅動是近年才大規模開始，但他的投入正在持續加大。
與百度、阿里相比，騰訊在人工智能的布局相對較晚，但騰訊在大數據和用戶行為積累上，擁有雄厚基礎。此外，通過在全球范圍內，針對人工智能公司的大規模的收購和投資，騰訊的人工智能實力也在持續提升。
2016年9月22日，騰訊宣布，正式成立騰訊AI實驗室，進行AI基礎理論研究及工程實現。
目前，該實驗室已經有超過30位頂尖科學家入職，其中超過90%擁有博士學歷。下一步，將圍繞內容、社交、游戲三個領域的應用場景，專注機器學習、自然語言處理、語音識別和計算機視覺四個方面的基礎研究。
下一步，騰訊還將以API形式，將人工智能工具開放給伙伴。
而在產品層面，騰訊主要圍繞文本、圖像、語音、視頻、游戲和硬件這6類智能產品，以及智能輿情、智能醫療、智能游戲、智能音箱4條主線布局人工智能。
騰訊云
以騰訊目前的實力來看，在人工智能領域最大的底牌還是騰訊云的積累，今年5月，騰訊云在中國大數據產業峰會的展臺上就展示了其人工智能、互聯網金融、互聯網醫療、云存儲和流媒體等技術應用。
7月5日，在騰訊"云+未來"峰會上，騰訊云正式宣布將騰訊大數據能力全面開放，推出一站式數據分析與挖掘服務平臺--數智方略。數智方略覆蓋基礎平臺、通用數據應用及行業解決方案在內的40余個產品及服務。
12月26日，繼宣布11個海外節點本月全量開放后，騰訊云再一次宣布在人工智能云服務領域發力，向全球企業正式提供7項AI服務。分別是：人臉檢測、五官定位、人臉比對與驗證、人臉檢索、圖片標簽、身份證OCR識別、名片OCR識別（OCR即Optical Character Recognition，光學字符識別）。
據悉，在這個實驗室中，他們已經有能力通過自身大數據庫進行智能機器人研究，騰訊的AI技術已應用于騰訊社交、廣告搜索等領域。
投資并購，多方布局
在投資層面，自2014年以來，騰訊先后投資/收購了多家人工智能產業鏈上的公司。其中至少包括：
ScaledInference：面向所有個人的云計算服務商
iCarbonX：定位于生命大數據、互聯網和人工智能創建的數字生命生態系統研究公司
CloudMedX：醫療健康數據收集和分析服務提供商
Diffbot：通過人工智能抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據
Skymind：將深度學習整合進入Hadoop系統，幫助用戶存儲、處理和分析不同類型數據
目前，在基礎研究領域，騰訊也結合微信、QQ、金融等主要業務優勢與領域方向，配設了不同的實驗室與業務團隊。在服務自家業務的同時，還推出了相關領域的行業產品。旗下科研機構主要包括：
WHAT LAB：以人工智能為主要研究方向，借助大數據拓展機器學習邊界。
優圖實驗室：專注于圖像處理、模式識別、機器學習、數據挖掘等領域開展技術研發和業務落地。今年6月，在國際權威人臉識別數據庫LFW上，優圖以99.65%的成績刷新紀錄。
微信模式識別中心：研究方向有語音識別、圖像分析、語義理解、微信大數據挖掘等，其研發成果廣泛應用于微信和騰訊其他產品中。
智能計算與搜索實驗室：專注于搜索技術、自然語言處理、數據挖掘和人工智能四大研究領域。
【總結】
總體來看，BAT三家都已高度重視人工智能，但在戰略布局與具體應用層面，則打法各有不同。
騰訊相對最為"開放"，更多地采用投資與不同團隊的方式，來快速完成人工智能的創新與技術累積。而應用層面，在電商、媒體、游戲等領域也相對領先。
阿里憑借著電商、支付和云服務的資源優勢，人工智能目前的應用，更集中在電商領域，而阿里云的基礎優勢，也讓其具有深厚潛力。
布局最早，技術積累也最強的百度地圖標注，則更多地將人工智能轉化為基礎能力，植入自身的產品與業務，所以很多進展，在外部反而不易察覺，但對百度自身的產品與服務改善，卻效果明顯。
無論三家各自的倚重如何，在未來的中國人工智能市場領域，只有在應用中不斷演進，不斷地用全新的維度塑造這個領域，才能推動整個產業的前進。

標簽：南昌漳州昌都濟南南京新余無錫株洲

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