AI市場人工智慧 剖析BAT三巨頭科技發展

在未來的某一天,擁有了自我意識的機器人希望佔領整個世界,於是它們向俄羅斯投射了一枚核彈……這是著名科幻電影《終結者》中的一幕,而在9月4日,類似場景也出現在特斯拉與SpaceX公司創始人埃隆·馬斯克的預言中。

未來將出台的人工智慧產業推進措施主要分為三大類：

第一類是具體產業落地政策，包括出台針對人工智慧中小企業和初創企業的財稅優惠政策，通過高新技術企業稅收優惠和研發費用加計扣除等政策支持人工智慧企業發展政策；落實數據開放與保護相關政策，開展公共數據開放利用改革試點，支持公眾和企業充分挖掘公共數據的商業價值；盤活現有資金，引導市場力量，建立健全人工智慧產業發展基金。

第二類是推進各類人工智慧創新發展。主要包括按照國家級科技創新基地布局和框架，統籌推進人工智慧領域建設若干國際領先的創新基地；引導現有與人工智慧相關的國家重點實驗室、企業國家重點實驗室、國家工程實驗室等基地，聚焦新一代人工智慧的前沿方向開展研究；前瞻布局新一代人工智慧重大科技項目，形成以新一代人工智慧重大科技項目為核心、現有研發布局為支撐的人工智慧項目群；建立人工智慧技術標準和知識產權體系，建設跨領域的人工智慧測試平台，推動人工智慧安全認證，評估人工智慧產品和系統的關鍵性能。

第三類是制定促進人工智慧發展的法律法規和倫理規範，開展與人工智慧應用相關的民事與刑事責任確認、隱私和產權保護、信息安全利用等法律問題研究，建立追溯和問責制度，明確人工智慧法律主體以及相關權利、義務和責任等。重點圍繞自動駕駛、服務機器人等應用基礎較好的細分領域，加快研究制定相關安全管理法規，為新技術的快速應用奠定法律基礎。

BAT研發資金和人力投入

從來自來自人力資源行業調查公司Paysa的數據來看，百度平均為每位機器學習科學家開出的總年薪達到22萬美元，和美國科技巨頭們相比處於中等水平，平均還提供2.4萬美元的簽約獎金。

2 布局梳理

百度

憑藉尖端技術在人工智慧研究中處於領先地位

百度是全球人工智慧領域的先行者，在語音識別和自動駕駛領域擁有領先技術。

作為2016年開放自家深度學習平台源代碼的第一家公司（可以用於語音/面部識別、數據分析、深度學習等方面的PaddlePaddle），該公司仍在通過2017年4月推出的阿波羅無人駕駛平台強化其人工智慧生態系統。

百度AI架構體系

2015年9月 - 度秘

語音控制的人工智慧個人助手（整合在百度移動搜索應用中）

2015年11月 - Deep Speech 2

包含了一個大型神經網路的語音技術，可以通過樣本學會將聲音與文字關聯起來，被《麻省理工科技評論》評選為 「2016年10大突破性技術」之一。

2015年12月 - 無人駕駛部門

百度的無人駕駛汽車在北京完成路測，該公司還在矽谷組建了新的無人駕駛部門。

2016年8月 - 度視

一個針對移動設備打造的增強現實平台（集成在百度移動搜索和地圖應用中），

廣泛應用與搜索廣告領域

2016年9月 - 百度大腦

正式確立為百度的人工智慧平台

2016年9月 - Paddle Paddle

一個百度最新開放源代碼的深度學習工具包

2016年9月 - 與哈曼合作

雙方合作開發集成百度人工智慧技術的語音智能音箱。

2016年10月 - 百度移動應用8.0

升級后的移動搜索應用集成了智能搜索、人工智慧個性化信息流、NLP和深度學習。

2016年12月 - 與肯德基合作

合作開發智能餐廳，通過面部識別技術判斷年齡、性別和面部表情，從而推薦餐品。

2017年1月 - 百度AR實驗室

目的是研究和打造能夠與個人設備密切整合的數字體驗，並將增強現實整合到搜索中

2017年1月 - 與北汽集團合作

雙方合作開發智能汽車技術和3級自動駕駛技術

2017年2月 - 百度投資Raven Tech

這個實驗室的重點是人工智慧、大數據和下一代操作系統。他們已經開發了一個人工智慧語音助手平台

2017年3月 - 與Comet Labs合作

Comet Labs是一家位於舊金山的基金，專門關注機器智能的發展

2017年4月 - 百度投資xPerception

xPerception專註於計算機視覺，包括物體識別和深度識別等模塊。

2017年4月 - 與哈曼合作

雙方共同開發基於雲端的人工智慧車內應用解決方案

2017年6月 - 與博世和大陸集團合作

進一步開發無人駕駛和車內移動服務

阿里巴巴

擁有世界領先的人工智慧用例

阿里巴巴龐大的電子商務平台2017財年的總交易額高達5470億美元，成為當今規模最大的人工智慧用例之一。

阿里巴巴為其5億多購物者設計的個性化戰略所取得的成功，證明機器學習與數據結合之後所帶來的顛覆效應。我們預計阿里巴巴將繼續通過阿里雲利用其技術進一步改進演算法，加強旗下資產的效益。

阿里的技術與數據體系

2015年7月 - 阿里小蜜

虛擬人工智慧客服——該公司2016年10月稱它可以解決80%的問題。

2015年8月 - DT PAI

這款通過阿里雲提供的服務可以處理機器學習流程，該公司號稱是首款類似的人工智慧平台。

2016年3月 - GnomeMagic Lab

這個實驗室的重點是虛擬現實和增強現實技術，從而幫助阿里巴巴平台上的賣家設置3D產品庫存，甚至最終開設虛擬現實商店。

2016年6月 - 阿里媽媽OCR

這項技術打破了之前的記錄，在ICDAR Robust Reading競賽中贏得第一。

2016年8月 - 阿里雲ET

這是一套涵蓋視頻、圖像和語音識別技術的全套人工智慧解決方案。

2016年8月 - Buy+

這是一款2016年8月在淘寶造物節上推出的虛擬現實在線購物產品，並在2016年「雙11」當天推出，是全球範圍內首款同類產品。

2017年1月 - 阿里雲上以GPU驅動的雲服務

適用於人工智慧的GPU驅動的雲計算服

2017年3月 - 阿里巴巴投資WayRay

WayRay為智能汽車開發增強現實儀錶盤，包括全息導航系統

2017年3月 - PAI 2.0

支持深度學習和機器學習的阿里雲的新服務

2017年5月 - Cainiao（阿里巴巴擁有47%）與北汽和東風汽車合作

此項合作將在100萬輛廂式貨車上配備人工智慧輔助物流技術

騰訊

最大社交網路正在掌控人工智慧

雖然在BAT三家中進入人工智慧領域稍晚，但騰訊2017年在西雅圖開張的人工智慧實驗室既標誌著神經網路時代的來臨，也表明轉向基礎研究。

我們預計人工智慧將改進騰訊廣告和遊戲資產的精準度，從而幫助商業化程度普遍較低的產品組合提升回報，包括網民上網時花費時間最長的社交網路、全世界最成功的PC和智能手機應用，以及全世界最大的在線閱讀和音樂用戶群。

騰訊生態

2014年6月 - 騰訊投資Scaled Inference

Scaled Inference是一家通過雲計算服務提供人工智慧技術的神秘公司

2015年5月 - 騰訊投資CloudMedx

CloudMedx是一家醫療保健數據提供商，他們還會按照HIPPA標準進行健康分析和預測。騰訊在其種子輪投資630萬美元

2015年6月 - 優圖

騰訊向外部開發者開放面部識別和優圖科技的其他核心技術

2015年8月 - 騰訊智能計算與搜索實驗室

騰訊2015年成立的智能計算與搜索實驗室重點關注4個研究領域：搜索、自然語言處理、數據挖掘和人工智慧。

2015年9月 - Dreamwriter

騰訊發布了首款新聞寫作機器人

2015年11月 - WHAT LAB

微信與香港科技大學在2015年11月26日合作成立了人工智慧技術實驗室

2016年2月 - 騰訊投資Diffbot

騰訊和Felicis領投了Diffbot的1000萬美元A輪融資，這家已經盈利的人工智慧公司在評估跨網路非結構化數據時，已經能在商業應用上實現人類級別的精確度。

2016年4月 - 騰訊人工智慧實驗室

關注人工智慧基礎研究

2016年4月 - 騰訊投資碳雲智能

碳雲智能是首家生物科技獨角獸，這是一家採用人工智慧技術的健康數據挖掘創業公司，其2016年4月獲得騰訊領投的A輪融資時獲投10億元人民幣

2015年9月 - 騰訊投資Skymind

Skymind開發了Java開源深度學習庫，並在2016年9月通過騰訊和其他投資者融資300萬美元。

2016年12月 - 與微軟亞洲研究院合作

微軟開發的聊天機器人小冰將嵌入QQ厘米秀

2016年12月 - 騰訊天使平台

騰訊為機器學習和高性能分散式計算框架設計的第三代計算平台

2017年2月 - 騰訊投資Innovega

Innovega開發了增強現實隱形眼鏡和護目鏡

2017年3月 - 騰訊投資特斯拉（5%）

此次投資是為了加強聯網汽車和人工智慧的開發

2017年4月 - 騰訊人工智慧研究中心

在西雅圖設立新的研究中心將專註於機器智能，並與舊產品相整合

2017年8月 - 騰訊將在無人駕駛中支持人工智慧

與多家業內企業（例如北汽集團）組建聯盟，在無人駕駛中開發人工智慧技術