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入行准备

机会&着力点

深度学习: 伟大的算法调教出来的深度学习（maybe不同领域和平台适用的不一样） 从2012开始突飞猛进

进入难点

计算能力-芯片研发公司

数据-大数据公司

硬件

GPO服务器：30万/台 几十台/集群 need一千万的设备 还得排队

Need人工智能云 降低进入门槛

公司进展

现有公司主要做算法 数据和计算能力（芯片公司）

科大讯飞

Face++

腾讯

产业布局：智能硬件

AI技术：视觉、智能计算与搜索实验室

阿里

产业布局 ：智能家具、物联网

云平台（阿里云IaaS，可视化人工智能平台DTPAI）

Baidu

产业布局：无人驾驶、基于智能手机的各种app应用与插件

开发者云平台： 百度云

解决方案：基于智能手机的语音服务系统（度秘）

深度学习

自动驾驶

视觉识别“智能读图”

自然语言与智能语义

语音识别Deep Speech

Amazon

云平台：Amazon Web Services（存储、计算、模式识别和预测，其中视频识别API 收购Orbeus）

IBM

硬件：人脑模拟芯片SyNAPSE

自适应塑料可伸缩电子神经形态系统”）芯片，含有100万个可编程神经元、2.56亿个可编程突触，每消耗一焦耳的能量，可进行460亿突触运算。在进行生物实时运算时，这款芯片的功耗低至70毫瓦(mW)，比现代微处理器功耗低数个数量级

Watson

金融

医疗

教育

Microsoft

产业布局：语言助手（微软小冰、Cortana小娜、Tay）、VR（Hololens全息眼镜）

云平台：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

AI技术：语音、视觉、自然语言、分布式机器学习

Google

图像识别 Jetpac

智能家居 NEST

无人驾驶汽车

Android

Facebook

产业布局：语音助手Moneypenny、VR生态 Oculus Rift、Sourroud360全景摄像机促进内容发展

硬件： Big Sur 基于GPU用于训练神经网络的硬件系统，开源

AI技术

神经网络训练+机器学习

自然语义 Wit.AI

视觉DeepFace技术 http://face.com

语音识别 Mobile technologies

云平台：开发者平台Parse、Torch开源深度学习模块

Apple

产业布局：汽车领域无人驾驶、SIRI语音助手

AI技术：自然语言（收购Vocal IQ）、收购可视化地图MapsenseGPS公司 Coherent Navigation