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| 本文作者： 李尊 | 2016-11-08 15:53 |
雷鋒網(wǎng)按：本文摘選自長城證券報告——互聯(lián)網(wǎng)迎來AI 時代，海外科技巨頭爭先布局：人工智能深度報告（國外篇一），在未改變原意的基礎上略有刪減。
PC互聯(lián)網(wǎng)時代的企業(yè)核心競爭力為軟件產(chǎn)品的快速反應能力，移動互聯(lián)網(wǎng)時代是構(gòu)建移動端的生態(tài)系統(tǒng)，人工智能時代則更為依賴 AI 核心技術(shù)。
AI技術(shù)擁有兩大要素：
核心技術(shù)平臺
數(shù)據(jù)循環(huán)
只有將 AI 技術(shù)與數(shù)據(jù)結(jié)合，才可形成實用性的業(yè)務。本文主要側(cè)重于介紹IBM、Google在基礎層、技術(shù)層、應用層全面布局AI，并對其擴展應用場景等內(nèi)容進行介紹。
人工智能是IBM在2014年后的重點關(guān)注領域，IBM在AI領域布局圍繞Watson 和類腦芯片展開，試圖打造AI生態(tài)系統(tǒng)。目前IBM已撤銷全球業(yè)務咨詢GBS和技術(shù)服務 GTS等部門，并轉(zhuǎn)型成認知解決方案和云平臺公司。
IBM未來十年戰(zhàn)略核心是“智慧地球”計劃，IBM 每年在其投入研發(fā)投資約在 30 億美元以上。
未來 IBM 的創(chuàng)新解決方案在智慧能源、 智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧零售、智慧能源和智慧水資源等領域全面開花，涵蓋節(jié)能減排、食品安全、環(huán)保、交通、醫(yī)療、現(xiàn)代服務業(yè)、軟件及服務、云計算、虛擬化等熱點方向。
2016 年Q3， 以沃森為代表的認知解決服務實現(xiàn)營收 128.89 億美元 ，營收增長迅速，占比高達 22. 17%，IBM在AI領域盈利開始爆發(fā) 。我們預計2016-2018年IBM認知解決服務分別實現(xiàn)營業(yè)收入190.39 億元、218.95 億元 、240.84 億元 ，屆時認知解決服務占IBM營收比例將達24.56% 、26.89% 、28.72%， 成為驅(qū)動IBM業(yè)績增長的主要業(yè)務。
Watson引領認知商業(yè):
目前，IBM 不再將沃森作為單一系統(tǒng)開展業(yè)務，而將其功能分割成不同組成部分，每個部分都可被租用出去以解決特定商業(yè)問題。以IBM沃森為代表的認知技術(shù)將商業(yè)帶入認知商業(yè)時代，幫助各行業(yè)挖掘商業(yè)價值，重塑產(chǎn)業(yè)格局。IBM在替客戶提供創(chuàng)新解決方案，客戶不斷向沃森輸入自己企業(yè)數(shù)據(jù)并對沃森進行訓練。
認知商業(yè)時代中，以認知計算、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、異構(gòu)計算、神經(jīng)元芯片 Synapse、認知型機器系統(tǒng)等為代表的一批新興前沿技術(shù)應用逐步走進新能源利用、污染防治、城市管理、生態(tài)改善、醫(yī)療、交通、食品安全追溯及社區(qū)服務等領域。
沃森在分析問題并確定最佳解答時， 運用了先進自然語言處理、 信息檢索、 知識表達、推理和機器學習技術(shù)，來收集大量證據(jù)、生成假設、并進行分析和估。目前，沃森已開發(fā)40 種不同產(chǎn)品，包括常見語言識別服務等。沃森善于認知， 專為理解、推理和學習而設計，有機會戰(zhàn)勝從前無法完成挑戰(zhàn)，如智勝醫(yī)療挑戰(zhàn)、智勝水資源管理挑戰(zhàn)、智勝保險詐騙挑戰(zhàn)、智勝時尚挑戰(zhàn)、智勝環(huán)境挑戰(zhàn)、智勝并購風險挑戰(zhàn)等。
Watson+醫(yī)療構(gòu)建智慧保健平臺:
沃森在醫(yī)療領域主要關(guān)注腫瘤和癌癥的診斷，其優(yōu)勢在于自然語言處理，通過挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)尋找深層關(guān)系。沃森醫(yī)療商業(yè)戰(zhàn)略為：
1、深度聚焦腫瘤領域，并向其他領域擴展；
2、通過大規(guī)模收購獲取數(shù)據(jù)資源；
3、通過合作等擴展使用場景，輸出生態(tài)能力。
匯聚了醫(yī)療保健數(shù)據(jù)、人力、能力、客戶后，Watson Health 將成為潛力巨大的醫(yī)療保健大平臺，沃森認知計算助力智慧醫(yī)療領域。沃森效率、精確度大幅高于人類，“認知計算+醫(yī)療”前景廣闊，IBM 深刻受益行業(yè)發(fā)展紅利。
此外，IBM 還憑借其強大的認知計算能力，應用于數(shù)字顧問、虛擬助理、云計算、科學研究等多領域，大力研發(fā)量子計算電路，開放量子計算平臺，推出多款并行式類腦芯片，提升AI 算力。2015 年 11 月， IBM 開源了人工智能基礎平臺 SystemML，可支持描述性分析、分類、聚類、回歸、矩陣分解及生存分析等算法，沃森整合了諸多 SystemML 功能。
谷歌大數(shù)據(jù)檢索核心技術(shù)領先于全世界，并建立了全球最大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。廣告盈利是谷歌的主要盈利模式，目前九成以上營收來自其廣告系統(tǒng)。
2015年8月，谷歌宣布架構(gòu)重組，設立母公司Alphabet，谷歌由搜索引擎公司全面轉(zhuǎn)向為覆蓋諸多領域的高科技企業(yè)。
谷歌在2011年成立 AI 部門，目前已經(jīng)有100 多個團隊用上了機器學習技術(shù)，包括Google搜索、Google Now、Gmail 等， 并往其開源 Android 手機系統(tǒng)中注入大量機器學習功能 （如 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā) Android 手機語音識別系統(tǒng)） 。谷歌目前產(chǎn)品和服務依靠主要AI 技術(shù)驅(qū)動，如谷歌使用深度學習技術(shù)改善搜索引擎、識別 Android 手機指令、鑒別其Google+社交網(wǎng)絡的圖像。
谷歌發(fā)展AI的途徑為：
1、覆蓋更多用戶使用場景， 從互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等傳統(tǒng)業(yè)務延伸到智能家居、自動駕駛、機器人等領域，積累更 多數(shù)據(jù)信息；
2、積累底層人工智能技術(shù)，研發(fā)更高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力，對信息進行更深層加工、處理。谷歌試圖將AI滲透到了旗下各產(chǎn)品，為用戶帶來更多使用場景、及更智能化功能。
Tensorflow
2015年11月谷歌開源第二代深度學習系統(tǒng) Tensorflow。Tensorflow 可編寫并編譯執(zhí)行機器學習算法代碼，并將機器學習算法變成符號表達的各類圖表，縮短重新寫代碼時間。TensorFlow 可模仿人類大腦工 作的方式并識別出模式，被用于語音識別或照片識別等多領域。另外，使TensorFlow 編寫的運算幾乎不用更改就能在多種異質(zhì)系統(tǒng)上運行。在開放源代碼后，所有工程師都將幫助谷歌修改和完善這項技術(shù)，谷歌收到反饋以后，可推出更好地服務和產(chǎn)品，進而推動整個 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
DeepMind
DeepMind創(chuàng)立于2010年，其將機器學習和系統(tǒng)神經(jīng)科學最先進技術(shù)結(jié)合，建立起強大的通用機器學習算法。
2014年1月，谷歌耗資 2.63 億美元收購 Deepmind。
2014年12月，谷歌通過DeepMind與牛津大學的兩支AI研究隊伍建立了合作關(guān)系。
2015 年2月，Deepmind 系統(tǒng)學會了 49 款雅達利經(jīng)典游戲。
2016年3月，由 Deepmind 研發(fā)AlphaGo 以 4:1 嘉績擊敗世界圍棋冠軍李世石，激發(fā)全世界對人 工智能的關(guān)注。
當前 AlphaGo 專注于棋賽發(fā)展，未來還將應用于醫(yī)療診斷， 或投入無人駕駛等領域，以加速 AI 商業(yè)化進程。
虛擬助理融合智能家居，推進生態(tài)建設
谷歌認為智能家居領域?qū)⑹俏磥?AI 應用的 一個重要市場， 目前世界各國的智能家居滲透率均較低， 為此 Google 正加速以 Nest、Google Assistant 為基礎智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設，通過一系列并購、開放平臺的建立、軟件硬件一體化來打造這個生態(tài)系統(tǒng)。
谷歌2016年5月推出語音智能助手Google Assistant，是語音識別、人工智能、自然語音理解的集大成者。
Google Assistant 能完整地理解上下文語境并回答問題，將和Alexa， Siri和Hound等智能助手競爭。 相比 Google Now 主要用于手機和 PC上，Google Assistant則開始融入各種設備（Google Home、Allo聊天機器人） 。根據(jù) MarketsandMarkets 預測，自然語言處理市場規(guī)模將從2016年76.3 億美元增長至2021年的160.7 億美元， 年增速達16.1%。
2014年6月， 谷歌通過 Nest 耗資 5.55 億美元收購了基于云端的家庭監(jiān)控公司 Dropcam，10月又收購了智能家居中樞控制設備公司Revolv，Revolv 將參與 Nest “Works with Nest” 開放計劃。2016 年5月推出 Google Home （智能音箱） 。 Google Home是一個基于Google Assistant語音控制的智能音 箱。相比亞馬遜 Echo 而言，Google Home 將利用谷歌龐大數(shù)據(jù)庫去理解用戶需求。
傳感器結(jié)合AI算法研發(fā)無人駕駛原型車
谷歌無人駕駛汽車項目始于2009年，2011年為其收購510 Systems、Anthony's Robots等公司。目前無人駕駛行駛里程達180萬英里， 且成功發(fā)布了全球第一款完全能夠自動駕駛的原型車“豆莢車”，并宣稱到2020年谷歌自動車將正式上市。
谷歌無人駕駛以技術(shù)驅(qū)動，側(cè)重于基礎技術(shù)研究及AI核心科技開發(fā)。在攻克相關(guān)深度學習及大腦技術(shù)開發(fā)等軟件算法基礎上，集成各種傳感器。2015年12月，谷歌和福特將成立一家合資公司，基于谷歌AI 技術(shù)研發(fā)無人駕駛汽車，可節(jié)省造車技術(shù)的時間和資金。
聯(lián)手NASA研發(fā)量子硬件，發(fā)布TPU進軍芯片市場
谷歌已建立量子人工智能實驗室（QuAIL），該實驗室由美國宇航局（NASA） 、大學空間研究協(xié)會共同承辦。2013年，谷歌已利用D-Wave機器在 Web 搜索、語音/圖像模式識別、規(guī)劃和行程安排、空中交通管 理、 機器人外太空任務等應用中進行量子計算的探索， 并支持任務控制中心的操作。2014年，谷歌利用其在 D-Wave 機器上經(jīng)驗來開發(fā)量子硬件，通過聘任加州大學物理學教授John Martinis及其團隊，來建立谷歌的專屬量子芯片。
2016年5月，谷歌發(fā)布為機器學習特別研發(fā)的 TPU（張量處理單元）芯片。TPU芯片在計算精度降低時更耐用，用更多精密且大功率機器學習模型。通過快速應用這些模型， 用戶得到更正確結(jié)果。Google 宣稱，TPU 將機器學習能力提高三代，TPU 將摩爾規(guī)律向前推進7年。
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