2016 年 10 月，百度移动应用 8.0：新升级的移动搜索应用，内含一个整合了智能搜索和个性化新闻推荐的系统，其背后采用了人工智能、自然语言处理和深度学习技术

阿里巴巴：

2015 年 7 月，阿里小蜜「阿里小秘书」：虚拟人工智能客服，据公司 2016 年 10 月报告，问题解决率已达到 80%

2015 年 8 月，DT PAI：基于阿里云的服务，用来处理机器学习过程，被该公司称为是中国的第一个人工智能平台

2016 年 6 月，阿里妈妈光学字符识别：该技术获得文档分析与识别国际会议（ICDAR）Robust Reading 比赛第一名

2016 年 8 月，阿里云 ET：一套综合的人工智能解决方案套件，包括视频、图像和语音识别技术

腾讯：

2015 年 6 月，优图：腾讯为开发者开放了其面部识别技术，以及优图科技的其他核心技术

2015 年 8 月，腾讯 TICS 实验室：2015 年腾讯设立的智能计算和搜索实验室，专注于四个方面：搜索、自然语言处理、数据挖掘和人工智能

2015 年 9 月，Dreamwriter：腾讯上线中国第一个新闻报道机器人

2015 年 11 月，WHAT 实验室：微信-香港科技大学人工智能联合实验室，于 2015 年 11 月 26 日成立

　　人工智能生态：关键参与者

　　人工智能生态：使用案例与潜在机会

创新人工智能的驱动者：谷歌、亚马逊

谷歌在做些什么？

谷歌的搜索算法在过去二十年里进展迅速。从 1998 年的 PageRank 到 2015 年的 RankBrain，基于链接的网络排名已经进化成人工智能驱动下的查询匹配系统，后者能够不断适应那些独特的搜索（占谷歌所有搜索的 15%）。在云技术方面，公司五月份公布了针对平台的定制化硬件加速器方面取得的进展，一种定制化的 ASIC，亦即 TPU，这一进展对 2015 年开源的机器学习软件库 TensorFlow 进行了补充。过去三年中，在与人工智能相关的收购战中，公司也当仁不让。被收购的公司中，最知名的当属 DeepMind，它提升了 Alphabet 的神经网络功能并已经将其应用于各种人工智能驱动的项目中。

为何重要？

在搜索中使用算法，谷歌可谓先行者。将自然语言处理应用到配备用户搜索意图和可欲结果方面，公司一直处于领先地位，这也不断加强了公司在该领域的竞争优势。在进一步推进人工智能领域的融合。在促进人工智能一体化（AI integration）方面，公司的开源应用 TensorFlow 已经为其他云平台以及研究社区利用公司资源提供了先例。同时，谷歌正通过自身优势，比如 TPU，充分利用开源世界为公司提供竞争优势，尽管其机器学习库是开源的。因为 DeepMind, 公司提升了端到端的强化能力；2015 年末击败职业围棋选手的 AlphaGo。将人工智能带到更为广泛的研究社区，同时也通过软硬件方面的自身优势进行创新，谷歌是最好例子。

亚马逊在做什么？

亚马逊正在公司内部和云端使用机器学习技术。2015 年 4 月，公司发布 Amazon ML，这款机器学习服务能够为对云数据的使用提供机器学习功能（无需之前的客户经验）。公司紧随谷歌的开源步伐，今年 5 月开源了 DSSTNE，一个针对推荐深度学习模型的的库。通过改善搜索、定制化产品推荐以及语音识别、增加有质量的产品评价，公司内部也在使用机器学习改善端到端的用户体验。

为什么重要？

借助 AWS，亚马逊成为全球最大的云服务商，可能也是最成熟的人工智能平台。借助 Amazon ML，公司成为作为服务的人工智能（AI-as-a-service）生态系统的领先者，将复杂的推理能力带到之前几乎没有机器学习经验的公司办公室当中。无需基于定制的复杂应用，AWS 用户就能使用机器学习训练模型，评估以及优化潜力。亚马逊推荐引擎使用了机器学习，在匹配用户意图以及可欲结果方面，具有竞争优势，也为公司创造了商机。公司正更加高效地利用收集到的数据合理化用户购物体验，也让电子商务体验更具互动性。随着 DSSTNE 的开源，亚马逊也与其他科技巨头一起，推动科技社区的人工智能进步。

苹果在做什么？