什么是人工智能？人工智能在学术研究领域已经有60年的历史，经历两起两落，产生了很多的理论、算法、模型。通俗的讲，狭义的技术就是对输入的感知，加以学习与训练，使其成为有创造和决策能力的大脑。有种说法“人工智能，有多少人工就有多少智能”，指的就是这种有监督的学习，即用经过标记的大量数据来训练，语音识别、图像识别、自然语言理解的准确率基本都是依赖这种学习和训练方式来提升的。 更进一步，AlphaGo之所以让业界这么兴奋，是因为它不完全从历史上的所有棋局中去学习，也通过蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo TreeSearch）的方法，让机器能够自我对决，从而提升整个系统的棋艺水平，这是进化到了无监督式的学习阶段。

下面我们就来盘点那些的搜索引擎公司的人工智能产品设计

一：谷歌

谷歌机器学习视频游戏

谷歌向雅达利经典图为游戏致敬|图片来源：Twwth

这个计算机项目灵感来源于人脑，它学会了49款雅达利经典游戏。Google DeepMind是这个项目成功的关键。DeepMind科技公司创立于2010年，2019年被谷歌以4亿英镑收购。

谷歌机器学习大规模应用于医药研发

（图片来源：Bioon）

经过多年的研究，神经网络深度学习应用于虚拟药物筛选，高通量的筛选过程通过计算机完成，可以检测出药物是否应该更换或者加量。该系统一共使用了200多个不同生物进程中的3770万个数据点。

谷歌隐形眼镜实时监测血糖

（图片来源：Yahoo）

谷歌与制药商诺华合作开发的隐形眼镜将于两年内上市，这款新产品将用于实时监测血糖。隐形眼镜中的电路和芯片可以通过眼泪的血糖量，测出糖尿病患者的血糖值。

“Now on Tap”特性让Google Now变得更聪明

（图片来源：tabletsmagazine）

谷歌在Google IO 2019上公布了Google Now的新特性“Now on Tap”，它可以让Android操作系统的人工助手明白屏幕上发生了什么事，并采取相关行动。

谷歌人工智能摄像头即时翻译拓展到27种语言

（图片来源：Forbes）

谷歌的翻译应用允许用户通过摄像头来捕捉内容进行即时翻译，这个功能已经推出有一段时间了，但当时只兼容7种语言，现在升级到27种语言了。

谷歌开源第二代深度学习系统TensorFlow

（TensorFlow工作原理|图片来源：Businessinsider）

谷歌宣布开源第二代深度学习系统TensorFlow。该系统将机器学习算法变成了符号表达的各类图表，从而有效缩短了重新写代码的时间，被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。TensorFlow的命名起源于该系统的运作原理，即复杂的数据结构（Tensor）将会被传输至人工智能神经网中进行分析和处理，其性能比良好代人工智能系统快五倍。

谷歌开发人工智能聊天机器人

（图片来源：Yahoo）

据称，谷歌利用人工智能技术和“聊天机器人”技术，正在试图开发一款新的移动即时通讯服务，使其能完成一定难度的问答对话。用户可以发短信给朋友或聊天机器人，他们会搜寻网络和其他信息来源来回答问题。

总体看来，谷歌人工布局符合“将机器习得技术应用到我们所有的产品之中”的目标。

一方面，谷歌不断扩宽覆盖领域，从传统的互联网延伸到自动驾驶汽车、智能医疗等领域，从而扩大信息的抓取面，提升信息的积累和输入。

另一方面，谷歌不断加深人工智能科研力度，研发更高级的深度学习算法，提高图像识别和语音识别力度，优化翻译功能，开源深度学习系统，从而对收集到的信息进行更深层的加工和处理，进行信息输出。

二：百度

百度人工智能之：语音识别

8月6日，在中关村创业大街的车库咖啡，百度开发者中心举办了主题为“百度语音识别和语音唤醒技术解析及实践”的第65期技术沙龙。期间，百度语音识别技术再度引发人们瞩目。

百度语音技术在今年二月份的时候，被美国麻省理工这一个权威的杂志评论为“2019年十大突破技术”，百度语音开放平台的开发者数量已经超过了12万，“每天识别的在线请求数在1亿以上，合成的在线请求数在2.5亿到3亿之间”可以说，百度语音在基础应用上的永久免费开放，令其赚足了眼球。

百度人工智能之：无人驾驶

在艾瑞推出的2019年较引人注目的“黑科技”Top10榜单盘点中，百度无人驾驶汽车就位列其中。

在上榜理由中，经过城市实路实验。百度无人驾驶车项目于2013年起步，由百度研究院主导研发，其技术核心是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。百度自主采集和制作的高精度地图记录完整的三维道路信息，能在厘米级精度实现车辆定位。同时，百度无人驾驶车依托国际领先的交通场景物体识别技术和环境感知技术，实现高精度车辆探测识别、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测，为自动驾驶的智能决策提供依据。

近年来，百度无人驾驶汽车已经引发了国内外媒体的广泛关注和追踪，堪称百度人工智能公关杀手的代表。

百度人工智能之：百度大脑

百度金融在短短半年时间内，就完成了金融核心系统、风控能力的快速搭建，并在教育、旅游、家装、医美等消费信贷领域进行积极布局。财报显示，百度消费信贷产品“百度有钱花”与超过600家教育培训机构达成合作，业务覆盖了全国95%以上省区，为数万名学子提供教育信贷服务。依靠以大数据和人工智能为基础的严谨风控体系，百度金融首创秒批、远程预授信等服务，领跑职业教育分期信贷服务市场。

过去，用户需要在线下提供大量的纸质材料等复杂流程才能获得的金融服务，在人工智能的技术条件下则得到了大大的简化。通过对于同一时间搜索同样关键词的人群，以“百度大脑”为代表的人工智能将能获得他们的群体性需求，通过细分到千万级的标签来给用户画像，用于分析消费模式和日常资金流，从而筛选出资产负债、收入情况和风险承受能力，并较终实现了高效便捷的审批模式。

分析完毕百度人工智能的应用落地进程，不难看出，其实人工智能才是百度的“公关自来水”。对于百度而言，人工智能已经成为了其持续亮点。或许，在未来，Every Show is AI show将变成现实。

三：360

60的人工智能的基本布局，我们可以归结成是全方位的，基于和面向深度学习。

在较基本的硬件层面，比如在云上、端上的面向深度学习的专用芯片，到面向大规模深度学习训练的多机多卡软硬件平台，以及基于深度学习的各种人工智能前沿算法。然后是由人工智能支撑的各种智能硬件产品，基于深度学习，这些智能硬件有自学习的能力，智能水平还可以逐步的提高。

对于深度学习的研发，我们分成四个方向：

一是视觉感知，对图象和视频的分析；

二是语音感知；

三是语义感知，希望智能硬件能够和用户进行对话和交流；

四是大数据分析，我们也希望深度学习能够发挥在大数据方面的积极作用。

在360内部，除了我所领导的人工智能研究院这个团队，还有很多跟人工智能相关的团队。比如搜索事业部，一直是用机器学习的方法提升搜索的性能，近期他们也把重点放到语义感知方面；另外有一个语音的团队，也在进行语音识别分析的相关研发；天眼团队用深度学习进行网络分析；其他的有针对网络、无线、车联网安全的研究院或者是实验室。

进展 一、建立360net，一个大规模深度学习的软硬件平台

360net是一个基于软硬件的训练平台，支持多机多卡，可以用一百块卡或者及百块卡可以连在一起对深度学习进行训练。

另外这个平台具有高度的兼容性和可扩展性，对于新近出现的深度学习的模块，可以非常容易的把它融入进来，减少它开发所需要的时间。

二、人脸分析

360已经开发了一套非常准确、稳定、鲁棒、低功耗的系统。无论你用什么样的表情，什么样的姿态，人脸上的关键点都可以定位得非常的准确。

稳定就是说移动的时候那些点会非常稳定；鲁棒，比如它只有很少的点可以看到，也做得非常好。基于这些就可以做性别、年龄、表情等的分析，对于很多业务来说都是非常重要的。

三、环境感知

在环境感知方面，360招进来一个团队，他们之前是计算机视觉界世界杯比赛的冠军。他们加入360之后把精力集中在车辆检测、行人检测，这些辅助驾驶中可能遇到的一些环境感知问题。

比如在一个自动驾驶的公测库上，这是在外面的城市的环境里面，可以非常精确的把车辆和行人进行定位，这对于汽车辅助驾驶是非常有价值的。当然也可以在城市环境中，比如说高速路上，除了人车检测之外，还可以进行车道线的检测。

四、语音识别

有团队在用深度学习做语音识别的训练，语音输入的错字率可以达到低于1%的水平。作为语义理解的输入，这对于语义分析，比如对话时候的语音识别结果，是非常有价值的。

五、利用深度学习做网络流的协议分析、应用分析

我们的企业安全团队，有一位同事利用深度学习做网络流的协议分析、应用分析。从网上截取一段网络流动，分析这个网络流是用什么协议发送出来的，或者是用什么应用程序发送出来的。这样对安全分析是非常有价值的。

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