2022世界人工智能十大巨头排名：大人物

2022世界人工智能十大巨头排名：大人物微软组建新的人工智能与研究事业部，通过代理、应用、服务和基础设施四种途径来推广人工智能技术。其AI技术包括语言、视觉、自然语言、分布式机器学习，云平台包括Microsoft Azure(存储、计算、数据库、live、媒体功能)、分布式机器学习工具包DMTK（自然语言处理、推荐引擎、模式识别、计算机视觉以及预测建模等）、人工智能平台Project Malmo 产业布局主要在微软小冰、Cortana小娜、Tay等语言助手和Hololens全息眼镜VR。其中，谷歌的更多用户使用场景，从互联网、移动互联网等传统业务。延伸到智能家居、自动驾驶、机器人等领域，已经积累了更多的数据信息。具体包括谷歌大脑、DeepMind、谷歌自动驾驶汽车、谷歌智能家居生态系统、谷歌语音能力、谷歌图像识别能力、谷歌知识图谱、开放平台TensorFlow、开源Deepdream、开放语音识别API、谷歌开源人工智能工具Sy

科技日报记者 乔地

大（数据）、人（工智能）、物（联网）时代来临！全球网络科技巨头都在争相布局人工智能领域！在近日举办的郑州市“中原数字经济高峰论坛”上，工业和信息化部赛迪研究院电子信息研究所副所长、国家十三五信息化规划编制起草组成员陆峰博士如是说。

2018年8月统计数据

人工智能的历程

他介绍，在国际上纷纷布局人工智能的网络科技巨头，主要有谷歌、微软、脸谱、苹果、IBM、Intel、高通、英伟达等。

美国网络科技巨头综合队

美国网络科技巨头特种队

其中，谷歌的更多用户使用场景，从互联网、移动互联网等传统业务。延伸到智能家居、自动驾驶、机器人等领域，已经积累了更多的数据信息。具体包括谷歌大脑、DeepMind、谷歌自动驾驶汽车、谷歌智能家居生态系统、谷歌语音能力、谷歌图像识别能力、谷歌知识图谱、开放平台TensorFlow、开源Deepdream、开放语音识别API、谷歌开源人工智能工具SyntaxNet等。

微软组建新的人工智能与研究事业部，通过代理、应用、服务和基础设施四种途径来推广人工智能技术。其AI技术包括语言、视觉、自然语言、分布式机器学习，云平台包括Microsoft Azure(存储、计算、数据库、live、媒体功能)、分布式机器学习工具包DMTK（自然语言处理、推荐引擎、模式识别、计算机视觉以及预测建模等）、人工智能平台Project Malmo 产业布局主要在微软小冰、Cortana小娜、Tay等语言助手和Hololens全息眼镜VR。

2013年12月，Facebook成立人工智能实验室，在AI技术上进行视觉DeepFace技术（收购http://face.com）、语音识别（收购Mobile technologies）、自然语义（收购Wit.AI）、神经网络训练 机器学习。在云平台方面，开发者平台Parse、Torchid开源深度学习模块。在硬件上，Big sur（基于GPU的用于训练神经网络的硬件系统，开源）。在产业布局上，有语音助手Moneypenny、VR生态（收购Oculus Rift、Sourroud360全景摄像机促进内容发展）。

苹果公司则从2010年收购Siri语音助手开始，到最近收购了一家名为Lattice Data的创业公司，在过去6年多的时间里，苹果旗下已曝光的人工智能公司数量已达16家。通过收购，苹果已经在语音识别、自然语言处理、图像识别、人脸识别、动作捕捉、机器学习、暗数据转化等人工智能方向，都有了布局，并计划在日本成立专门的研发中心。特点是着眼于短期能够在其产品应用，并能直接改善产品体验的技术，这使得其在人工智能的把握方面非常务实。

IBM公司自2006年开始研发Watson，2014年1月初宣布组建Watson Grouop，进一步开发、商用、增强Watson及其他认知技术，还投入10亿美元用于研发和其它投资。目前Watson也被部署在IBM去年收购的云计算基础设施业务Softlayer上，成为IBM与亚马逊、谷歌、微软等大型科技公司在云计算领域开展竞争的武器。

Intel公司从微型传感器到企业级云端处理器，从开发者到企业，希望通过这种整体、全面的端到端链接，渗入人工智能的每一个环节，形成良性循环。他们开发的Xeon Phi Nervana，用于云端顶层高性能计算；Xeon FPGA用于云端中间层、前段设备低功耗性能计算；Core(GT)用于消费级前端设备的性能计算、图形加速；Euclid提供给开发者、创客的开发板，集成Atom低功耗处理器\Realsense摄像头模块、接口，可用于做无人机、小型机器人的核心开发部件；Curie提供给开发者、创客的模块，内置Quark SE系统芯片、蓝牙低功耗无线电以及加速计、陀螺仪等传感器，可用作低功耗可穿戴设备的核心部件。

移动终端正成为全球最普遍的人工智能平台，而高通处理器将成为无处不在的终端侧人工智能平台。高通2007年开始进入人工智能领域，起初是探索面向计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法，随后将研究范围从仿生方法拓展到了人工神经网络。2012年，高通进入到深度学习、终端侧深度学习领域的技术研究。2016年，高通正式发布Qualcomm骁龙神经处理引擎SDK，同时与合作伙伴展开了广泛的人工智能生态系统合作，比如与谷歌合作以支持TensorFlow，与脸谱合作支持Caffe、Caffe2.

2016年，NVIDIA密集发布了全线人工智能GPU芯片、系统、软件和服务，定位转向成为“世界上伟大的人工智能公司之一”。2013-2015年，英伟达合作开发深度学习项目的公司增加了近35倍，数量超过3400家，医疗、生命科学、能源、金融服务、汽车、制造和娱乐业等产业均将从中受益，借助海量数据洞悉未来趋势。2016年9月，英伟达发布新一代高性能计算卡Tesia P40、Tesia P4。这两款计算卡主要用于图像、文字和语音识别，专为人工智能、深度学习、神经网络推演而生。

在国内，争相布局人工智能领域的网络科技公司，主要有阿里巴巴、百度、腾讯、科大讯飞、商汤科技、旷视科技和寒武纪等。

中国网络科技巨头综合队

中国网络科技巨头特种队

其中，阿里巴巴在技术上，从语音识别到图像识别，再到搭建AI底层计算平台，战略上，从电商、支付领域延伸到阿里非主营业务领域，比如工业、交通、医疗、环境等方面。蚂蚁金服已经将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置、客户服务等领域。阿里的人工智能仍主要集中在B端，与电商体系以及物联网体系有着较为深入的融合，和C端之间的联系相对较少。

百度AI迅速地应用到无人驾驶、生活服务、O2O、金融和医疗领域，扩展十分迅速。组成百度大脑的三大部分，是超大规模神经网络、计算和数据。“百度大脑”主要包含语音、图像、自然语言处理、用户画像四大能力。百度超大规模神经网络是模拟人脑神经元组成的网络，但比人脑的神经元数量多一个量级，支持万亿级参数、千亿样本、千亿特征训练。“百度大脑”的计算基于数十万台服务器，以及国内最大的GPU集群。百度拥有海量数据，包括全网万亿网页、数十亿级搜索数据、百万级图像视频数据、百万级定位数据。

腾讯先后设立了AILab、微信AI、优途实验室等三个团队，专注人工智能研究，探讨人工智能实现商业变现的可能性。其得天独厚的优质基础主要表现在QQ、微信、腾讯云和其它产品等超大数据基础、雄厚的资金吸引大量的人才与合作伙伴、互联网最具影响力的企业之一等优势，让腾讯的人工智能战略如虎添翼。在自身研发方面，腾讯延续以往的做链接打法，比如腾讯小微就是用来辅助现有的产品和业务；在战略投资方面，主要是技术合作和医疗领域的布局。

科大讯飞拥有中国智能语音行业最大的市场份额，并在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果。占有中文语音技术70%以上的市场份额，在电信、金融、电力、社保等主流行业的份额更达80%以上，开发伙伴超过1万家，灵犀定制语音助手在同类产品中用户规模排名第一。

商汤科技主攻人脸识别、视频监控识别算法、增强现实、文字识别、自动驾驶识别算法和医疗影像识别算法等技术。高质量专利数量、专业学术论文发表数量等，均保持全国领先水平。2017年7月，商汤科技获得4.1美元B轮融资，创下了人工智能单轮融资最高纪录，也成为全球融资最高的人工智能独角兽企业。当年11月，阿里巴巴向商汤科技投资15亿元。成立不到3年已获7次融资，估值远超100亿元。

旷视科技的Face 目前已成为世界最大的人脸识别技术平台，并以最简单易用的云服务方式，将最好的人脸识别技术，提供给广大开发者和企业家伙伴。其中包括阿里巴巴、联想、世纪佳缘和美图秀秀等。API总调用量超过60亿次，并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索，成功发育出Face Financial，Face Security，Face BI等垂直人脸验证解决方案产品。

寒武纪是全球智能芯片的先行者，打造各类智能服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器是世界上首款商业深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时，性能功耗比全面超越CPU和GPU。