大家好，关于人工智能的布局很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能布局图的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 人工智能时代到来，互联网巨头如何布局AI？
2. 人工智能大环境下，BAT是如何布局的？
3. 国内互联网巨头在人工智能领域如何布局？哪家最有优势？
4. 国内外巨头纷纷布局，人工智能将如何在医疗行业中谋求发展？

人工智能时代到来，互联网巨头如何布局AI？

人工智能，最近已经成为了互联网大佬之间竞争的焦点。不管是美国硅谷的科技巨头，苹果、Facebook、亚马逊和谷歌，还是中国互联网江湖的新贵BAT，都将人工智能作为自己竞争武器。

前不久，外界认为BAT中技术最薄弱的阿里巴巴，也公布了投资1000亿元建立达摩院的大计划，看来互联网公司进行人工智能“军备竞赛”的步伐已经到了白热化的地步。

阿里巴巴：千亿达摩院

阿里巴巴公布的达摩院千亿投资计划中，致力于研究量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、下一代人机交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等方向，涵盖机器智能、智联网、金融科技等。9个关键词、5个是人工智能，剩下4个是人工智能的底层和应用。

其实阿里巴巴的技术并不一定弱于百度和腾讯两家，早在2015年阿里就开始了人工智能方面的探索。2015年7月，阿里就曾推出虚拟人工智能客服，其后一直没有放弃对人工智能方面的研发。

百度：中国AI先行者

百度虽然现在市值上不如阿里和腾讯两家，甚至一度外界唱衰百度的声音不绝于耳，但是自从去年年底，百度宣布彻底转型人工智能以后，特别是请来硅谷最有权势的华人高管陆奇之后，百度的股价一路飙升，现在已经超越了2014年市值巅峰时刻。看来2017年是百度复苏的重要时刻。

其实百度早在2013年就建立了深度学习研究院，同期还启动了无人驾驶项目，后来在2016年百度更明确地提出了将人工智能确立为未来的发展方向。BAT三家，百度在人工智能领域发声最早，声量也最大。

腾讯：入局稍晚

BAT三家中，腾讯入局人工智能领域的时间稍晚，但是腾讯2017年在西雅图建立了人工智能实验室，标志着中国互联网神经网络时代来临，也表明了中国网络公司转向基础研究的决心。从2014年开始，腾讯还投资了许多致力于云计算和人工智能技术的公司，投资重点放在了人工智能在医疗方面的应用上，2015年9月，腾讯还发布了中国首款新闻写作机器人，2016年4月，成立了自己的人工智能实验室。

今年4月，在深圳IT领袖峰会上，BAT三巨头创始人罕见同框，第一次就AI话题展开了交流。提到人工智能方面的业务发展，马化腾说了一句“相比于百度，腾讯在人工智能方面已经落后了一点。”还是一贯谦虚的风格，不知道是不是真的这么想，还是在竞争对手面前虚晃一枪？

苹果：少说多做

在大型客机公司中，苹果是对自身AI战略解释得最少的一个。但是沉默的态度并不代表这家全球市值第一的公司不重视人工智能，相反，苹果在AI应用方面走在了所有人的前面。

苹果早在2011年推出的“乔帮主遗作”iPhone4S上，就搭载了人工智能语音助手Siri，一直沿用至今，也有了很多改进。在最新发布的10周年纪念款新机型iPhoneX上，苹果还搭载了人脸识别技术的FaceID，不惜取消了此前一直使用的TouchID。

也许在人工智能方面，苹果不是说得最多的，但一定是走在前面的一个。

谷歌：从围棋到AI

谷歌的人工智能阿尔法狗，让人们感受到了人工智能到来的脚步，也彻底引燃了全球范围科技界的人工智能狂潮。在过去的18个月里，谷歌在CEO皮查伊的引领下，一直标榜自己是一家“AI为先”的公司。

与苹果的低调不同，谷歌对于人工智能的研发与应用方面的声音一直不断，而且是全方面的体现在了他们的产品和服务中。

Facebook：三大押注之一

全球范围内拥有数十亿用户的Facebook，也将人工智能当做公司未来十年内的三大押注之一，另外两项分别是普及互联网和虚拟现实。Facebook创始人马克-扎克伯格明确指出，AI应当复制甚至超过人类的感官能力，比如视觉和听觉，这样的话，Facebook就能更好地服务和理解它的用户。

亚马逊：AI商业运作

从无人机运货到Echo智能音箱，亚马逊在提升消费者日常生活中对AI的应用方面，可以说超过了任何竞争对手，Echo智能音箱中，内置了强大的人工智能语音助手Alexa。亚马逊的全新人工智能电子消费品，促使谷歌和苹果这样的竞争对手争相入局。

人工智能大环境下，BAT是如何布局的？

囧王者，参上。

囧王者，认为在中国现在的互联网大型公司中。BAT三家，加上后面在追赶的小米和京东。都已经开始布局AI领域。其中，以百度最为看重，因为百度已经错失了移动互联网和移动支付两大风口，在BAT三大集团中已经处于落后的位置。所以，百度最自己最为专注的领域AI上面投入了大量的资源。接下来，我们来看看BAT三家在AI.领域各有什么投入吧。

从这张表中，可以很清楚的看出来，百度旗下的公司在整体规模和渗透率上，远远低于阿里巴巴和腾讯。

阿里巴巴和腾讯在AI商业化和产业化上走在了前面，这方面百度要加油。但是，百度在AI的深度理论研究上面，还是有自己的优势的，就看李彦宏要怎么讲自己的研究理论优势转化为商业优势

但是，从现在的数据来看，百度有点悬。在刚结束的CES上，其实百度提出的更多的是概念性的东西。反观，阿里巴巴和腾讯，已经拿出了可以进行零售的实际产品，虽然有着各种各样的缺陷，但，确实是实打实的可零售的AI产品。

人工智能是百度最新的押宝的重点项目，如果在AI上面百度再次马失前蹄的话，那么百度将会彻底告别BAT集团。

所以，综上所述，阿里巴巴和腾讯在AI商业化和产业化上走在了前面，这方面百度要加油。但是，百度在AI的深度理论研究上面，还是有自己的优势的，就看李彦宏要怎么讲自己的研究理论优势转化为商业优势。百度在商业化方面，前面有阿里和腾讯挡路，后面还有一帮天才在追赶（京东，科大讯飞，小米等），任重道远。加油吧，百度。

国内互联网巨头在人工智能领域如何布局？哪家最有优势？

BAT三家在人工智能领域的思路各不相同。百度把人工智能视作是公司的重中之重，在O2O领域投入实用，在无人车、智慧城市等未来世界的布局上也是全面开花；而阿里的人工智能放在阿里DT大商业体系内，配合云计算、大数据对阿里的电商物流乃至物联网体系展开全面赋能；腾讯在人工智能的领域则相相对漫不经心，虽然也有相应的研究，但更多是交给搜狗去做，这与腾讯近年来剥离电商、搜索无关业务，专注社交游戏的思路是一致的。

百度最有优势。

对于百度而言，人工智能目前是百度核心之中的重中之重。这从今年百度战略架构调整就可见一斑。今年4月，百度的无人车、人工智能等创新业务被单拎出来，由李彦宏直管。而且百度的人工智能并非停留在实验室之中，而是和O2O等商业项目展开了深入的融合。也就是说，在目前的发展阶段之中，百度的人工智能一方面基础功能在继续研究，另一方面新技术和商业相互也在交叉前行，同时一些高投入的未来项目上同样也在开展。如果要用一句话来形容百度的对人工智能的重视程度的话，那就是“全面开花，四处发力”。从目前来的知识结构中来看，人工智能这个大的集合包括自然语言处理(语音和语义识别、自动翻译)、计算机视觉(图像识别)、知识表示、自动推理(包括规划和决策)、机器学习等内容。目前大部分厂商研究成果基本集中在自然语言处理这个层面上，计算机视觉相对有所涉及，其他的自动推理、机器学习更多则是泛泛而谈没有过多的深入。对百度而言，这几个方面都是在同时发力的，而且百度也在把实验室中的一些技术投入产品进行实践。这其中大概分成了四个领域。第一是基础业务功能，第二是O2O业务，第三是传统产业，第四则是高新技术产业。

国内外巨头纷纷布局，人工智能将如何在医疗行业中谋求发展？

在医学领域中，凡是“重复性，有规律可循，可通过大数据计算出来的”都可被人工智能取代，因此医疗中一些重复性的工作或劳动，会优先被人工智能所替代，但人工智能的引入不会改变医学专业的本质，也无法替代医生的诊疗工作，很多医学的本质、专业的东西，因为有人的思维、情感和个性化的需求，给病人的体验是不一样的。

人工智能在医疗领域的发展，以我个人的了解，主要在一下几个方面：

智能老龄护理人工智能技术的突破，能够逐步实现以居家为基础、社区为依托、医疗机构为补充的养老服务体系。人工智能可以协助老年人完成日常事务，监测老人行为与健康状况等。

传统的病房只是医护人员为病人提供医疗服务的场所，由于医疗资源的紧缺，医护人员的工作负荷较大，病人的住院体验也较差。为了解决这一问题，美英等过已开始建设智能病房，这些智能病房的构建旨在通过更深层次、灵活、个性化的反应性护理来提升病人的住院体验，降低医护人员的工作负荷。

机器对数据的分析、整合和开发，对于各类疾病及其治疗中的危险信号识别有着快速精准的判断，能够避免一些严重的后果或并发症。例如，英国Moorfields眼科医院与谷歌DeepMind长期合作开发出了一套能识别视觉疾病的机器学习系统Streams，该程序能够早期筛查导致视力丧失的两大疾病：糖尿病性视网膜病变和年龄相关性黄斑变性。

20世纪80年代中期，JudeaPearl的形式论使得贝叶斯网络在计算机上流行，从那时起，人工智能开始在临床诊断问题上进行探索和实施。随着神经网络技术在医学专家系统中的新崛起，人工智能在医学诊断中的应用进入黄金时代。在医学图像和声音识别方面，日本三菱机电研究所研制的“人工网膜基片”能快速准确地识别数量极大的医学图像信息。在医学诊断方面，Topalovic等开发了一套机器学习框架，它模拟人脑的认知来分析复杂的医学数据，自动解读肺功能测试和计算机断层扫描结果，从而诊断多数常见的阻塞性肺疾病，例如慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、肺间质病等，一般准确率为68%。这一技术的成功应用得益于机器学习，因其具有更高速、广阔的空间，能辅助医生提供更快、更准确的诊断。

人工智能虽不能替代医生诊疗，但对于疾病治疗的辅助作用也是不容小觑的，它在治疗过程中担当起监测效果、依从性、副作用的角色，保证了治疗的最优效果和最低风险。

癌症是全球第二大死亡原因，每年癌症导致死亡的人数约在1300万人，预计到2030年全球新增癌症病人2200万人。癌症的治疗在医学上一直是个棘手的问题。随着人工智能的发展，研究者开发了一种由生物细胞构成的微型有机芯片，该芯片在一个时间、空间可控的微环境下模拟不同类型的肿瘤细胞，试图用来研究肿瘤的病理学、发生发展过程及不同肿瘤细胞对各种化学药物制剂的反应和敏感性。

随着机器学习、人工神经网络、自然语言处理、计算机视觉的发展，人工智能在医疗领域的发展还将不断扩大。

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