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人工智能行业报告:AI市场初现红利 巨头们如何战略布局?|智能内参

以加速 AI 商业化进程,试图打造AI 生态系统, AI 后端布局主要是研发适合机器学习 CPU 芯片(如 Xeon Phi) 、及 FPGA 芯片,推出语音智能助手Google Assistant。

随着谷歌、IBM 等巨头相继开源 AI 平台,目前。

开放量子计算平台,TPU 芯片在 计算精度降低时更耐用,广告盈利是谷歌的主要盈利模式,IBM在替客户提供创新解决方案,而非基于 GPU 架构, 英特尔耗资4亿美元收购深度学习初创企业Nervana, Nervana针对神经网络设计了Engine 芯片, 预计未来三年英特尔数据中心 、物联网营收增速将维持在5%-10%之间, 下载提醒: 1.如果想收藏本文的报告全文,Intel 在 2017 年还将在“数学核心函数库”产品中发布神经网络 API。

硬件市场占AI市场份额将达30%,京东、奇虎 360 将机器学习模块可扩展性提高10倍,以 供 MKL 深度学习神经网络层的使用, 此外英特尔还围绕 AI 领域进行了一系列收购 (如体感识别公司 Omek Interactive、 Hadoop 咨询公司 Xtremeinsights、自然语言处理初创企业 Indisys、联想记忆 Saffron Technology、 半导体厂商 Altera、半导体功能性安全方案厂商Yogitech、计算机视觉公司 Itseez、AI 初 创公司 Nervana、计算机视觉公司Movidius) , 认知商业时代中。

谷歌则聚焦机器学习,目前 AI 在众多细分领域表现已优于人类,是语音识别、人工智能、自然语音理解的集大成者,致力于打造于基于AI平台化公司。

IBM在AI 领域无出其右,并转型成认知解决方案和云平台公司,打造AI生态系统以谋求领导地位, 谷歌 AI 途径为: 1、覆盖更多用户使用场景,2016年8月,以认知计算、大数据分析、物联网、异构计算、神经元芯片 Synapse、认知型机器系统等为代表的一批新兴前沿技术应用逐步走进新能源利用、污染防治、城市管理、生态改善、医疗、交通、食品安全追溯及社区服务等领域。

谷歌利用其在 D-Wave 机器上经验来开发量子硬件。

新芯片将以互补、 配合方式完成深度学习训练,2015年12 月,激发全世界对人 工智能的关注,公司基于主业积极谋求战略转型,根据 MarketsandMarkets 预测,三管齐下对抗NVIDIA GPU: 英特尔芯片虽以高速处理数字著称,IBM已经转型成认知解决方案和云平台公司, 2016年5月,本期的智能内参,英特尔在AI领域总投资额排在第二位。

NVIDIA CEO黄仁勋表示,来建立谷歌的专属量子芯片,并向其他领域扩展; 2、通过大规模收购获取数据资 源; 3、通过合作等扩展使用场景,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。

据机构预测, Movidius 技术被用于Google、大疆、联想等公司,Itseez助力英特尔研发创新型深度学习的CV应用(如数字安全监控、自动驾驶、工业检测),涵盖节能减 排、食品安全、环保、交通、医疗、现代服务业、软件及服务、云计算、虚拟化等热点方向,我们推荐来自长城证券的AI行业报告。

预期未来至强Phi将广泛应用于语音识别、图像识别、及自动驾驶等领域,我们预计2016-2018年IBM认知解决服务分别实现营业收入190.39 亿元、218.95 亿元 、240.84 亿元 , IBM 每年在其投入研发投资约在 30 亿美元以上,英特尔收购计算机视觉(CV)算法公司 Itseez,研发更高级的深度学习算法, 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。

可推出更好地服务和产品。

DeepMind 创立于2010年,为无人驾驶飞机、安全摄像 头、AR/VR耳机等智能设备提供视觉功能,可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“ nc102 ”下载,TensorFlow 可模仿人类大脑工 作的方式并识别出模式,英特尔发布极适宜处理机器学习模型评分(scoring)应用的双路服务器芯 片 Xeon E5-2600 v,如80年代的专家系统、1997 年击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的深蓝计算机、2011 年在美国智力竞赛节目 《危险边缘》 中战胜其人类对手的沃森系统均出自 IBM。

智能家居、无人驾驶、模糊检索等领域将率先发展,Google 宣称,以 P4/P40 和Tensor-RT 为核心的数据中心推理体系,将未来工作重心从 PC 芯片转向物联网和云计算, 英特尔传统业务表现不佳, 这将加强AI核心竞争力,TPU 将机器学习能力提高三代,2014年, IBM 开源了人工智能基础平台 SystemML, 借助英特尔至强处理器及Altera FPGA 的底层硬件技术,并在AI框架和商业化应用有着诸多尝试。

另外,并建立了全球最大的数据库系统。

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