谷歌认为智能家居领域将是未来 AI 应用的 一个重要市场， 目前世界各国的智能家居渗透率均较低， 为此 Google 正加速以 Nest、Google Assistant 为基础智能家居生态系统建设，通过一系列并购、开放平台的建立、软件硬件一体化来打造 这个生态系统。

　　谷歌2016年5月，推出语音智能助手Google Assistant，是语音识别、人工智能、自然语音理解的集大成者。Google Assistant 能完整地理解上下文语境并回答问题，将和Alexa， Siri和Hound等智能助手竞争。 相比 Google Now 主要用于手机和 PC 上， Google Assistant 则开始融入各种设备（Google Home、Allo聊天机器人） 。根据 MarketsandMarkets 预测，自然语言处理市场规模将从2016年76.3 亿美元增长至2021年的160.7 亿美元， 年增速达16.1%。

　　2014年6月， 谷歌通过 Nest 耗资 5.55 亿美元收购了基于云端的家庭监控公司 Dropcam，10月又收购了智能家居中枢控制设备公司Revolv，Revolv 将参与 Nest “Works with Nest” 开放计划。2016 年5月推出 Google Home （智能音箱） 。 Google Home是一个基于Google Assistant语音控制的智能音 箱。相比亚马逊 Echo 而言，Google Home 将利用谷歌庞大数据库去理解用户需求。

　　传感器结合AI算法研发无人驾驶原型车：

　　谷歌无人驾驶汽车项目始于 2009 年，2011 年为其收购510 Systems、 Anthony’sRobots等公司。 目前无人驾驶行驶里程达180万英里， 且成功发布了全球第一款完全能够自动驾驶的原型车“豆荚车”，并宣称到 2020 年谷歌自动车将正式上市。

　　谷歌无人驾驶以技术驱动，侧重于基础技术研究及AI核心科技开发。在攻克相关深度学习及大脑技术开发等软件算法基础上，集成各种传感器。2015年12月，谷歌和福特将成立一家合资公司，基于谷歌AI 技术研发无人驾驶汽车，可节省造车技术的时间和资金。

　　联手NASA研发量子硬件，发布TPU进军芯片市场：

　　谷歌已建立量子人工智能实验室（QuAIL） ，该实验室由美国宇航局（NASA） 、大学空间研究协会共同承办。2013年，谷歌已利用D-Wave机器在 Web 搜索、语音/图像模式识别、规划和行程安排、空中交通管 理、 机器人外太空任务等应用中进行量子计算的探索， 并支持任务控制中心的操作。2014年，谷歌利用其在 D-Wave 机器上经验来开发量子硬件，通过聘任加州大学物理学教授John Martinis及其团队，来建立谷歌的专属量子芯片。

　　2016年5月，谷歌发布为机器学习特别研发的 TPU（张量处理单元）芯片。TPU 芯片在 计算精度降低时更耐用，用更多精密且大功率机器学习模型。通过快速应用这些模型， 用户得到更正确结果。Google 宣称，TPU 将机器学习能力提高三代，TPU 将摩尔规律向 前推进 7 年。在“深度学习”领域，TPU 也比“GPU”和“FPGA”单位耗电量性能提升 10 倍。

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　　NVIDIA：GPU大势中，布局端到端AI平台

　　基于传统 PC GPU业务渐于饱和、及对 AI 潜在市场强烈看好，NVIDIA正积极谋求战略转型。2015 年 Q1已不再提及传统PC GPU 业务，并将战略重点投向游戏、专业工作站、数据中心和汽车电子等四大市场，NVIDIA GPU 芯片目前在虚拟现实、人工智能和无人驾驶汽车等领域位于重要中心。2016 年Q2 ，NVIDIA 实现 营收高达14.3 亿美元，同比上年增长24% ，同比 2016年Q1增长9% ， 这主要是受游戏、数据中心及专业虚拟化、Tegra无人驾驶系等产品强劲需求驱动。AI 芯片市场需求旺盛，呈现爆发增长态势。