IBM 一直是该领域的先驱，有着极大的成就，包括上世纪 90 年代的 DeepBlue 和 2011 年的 Watson。Watson 的应用包括医疗中的病人治疗分析，基于 twitter 数据的股票推荐，零售中消费者的行为分析，以及对抗网络安全威胁。据财富报道，GM 将 Watson 加入到了汽车中，在 OnStar 系统上结合了 Watson 的能力。

百度在做什么？

百度的人工智能研究由百度大脑所推进。它包含 3 个元素：1）一个模拟人类神经网络的人工智能算法，有着在百十亿的样本上训练的大量参数；2）能在数十万台服务器与大量 GPU 集群上进行高性能计算（HPC）的运算能力。HPC 能容纳更多可扩展的深度学习算法。百度是首家宣布这种架构的公司，并正与 UCLA 合作；3）标记数据，借此技术，百度收集到了数以亿计的网页，包括百亿的视频/音频/图像内容碎片，还有数十亿的搜索请求和百亿的定位要求。为特定模型训练一台机器可能需要很高的（exaFLOPS 级）计算能力以及 4T 的数据。

为什么重要？

人工智能正在改进百度全线产品的用户体验和提升用户粘性，也在推动针对每一用户的定制化高质量内容。建立一个内部平台来运行从网页搜索到广告投放的带有标签数据的深度学习实验，能够预测点击率（CTR），这会直接影响百度的广告投放，因此也是它们目前的主要收益。此外，基于人工智能的技术也能带来更高的 CTR，而且每点击成本的降低也能促进变现。

　　附录：150多家人工智能与机器学习公司列表（略）

　　此部分是相当详细的全球人工智能或机器学习公司列表，但截图会影响阅读，建议读者下载原报告浏览。

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