本文将带你了解物联网之人工智能今年什么风向？先来看看八个巨头的动作，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　人工智能(AI)已经能够帮助识别人脸，可基于你的心情选择音乐，甚至能够代替我们驾驶汽车，这项技术近年来已经取得长足进步。尽管智能机器的概念自古已有，甚至是希腊神话中的重要组成部分，但直到近几十年，科学界才在AI的实际应用方面取得重大突破。
     
   
     
      　　随着亚马逊在智能扬声器Echo中引入人工智能Alexa，AI在消费领域的应用在过去几年中急速扩张。商业领域也开始探索AI在大数据分析中的用途，特别是在客户关系管理、市场营销等领域。全球大多数科技巨头都注意到这个趋势，并在通过内部投资研发或收购初创企业的方式涉足AI领域。
     
    　　
     
      　　随着AI能够在各个领域提供更快、更好、更精确的大数据分析，其企业应用市场价值有望在2025年超过300亿美元。AI进步对生活各个方面和商业领域影响将是不可避免的。为了了解AI在2017年能够带来哪些能力，我们有必要梳理下世界领先的科技公司正在AI领域进行的投资。
     
    　　1.Facebook致力于打造世界上最好的AI实验室
     
      　　Facebook已经宣布计划，将建立“世界上最好的AI实验室”。此外，Facebook已经开发出AI支持的个人助理M。Facebook未来的AI开发很可能包括对现有AI技术的常规升级，并向AI实验室分配更多资源。这个实验室似乎以智囊团的形式存在，旨在解决某些技术行业存在的最大AI挑战。作为世界上最大的社交媒体平台和世界上利润最丰厚的公司之一，Facebook将在AI技术研发中大步前进。
     
    　　2.谷歌(微博)掀起并购狂潮
     
    　　近年来，谷歌已经并购了11家不同的AI公司，部分源自这些投资的技术已经被用于帮助改善谷歌的搜索功能。我们还看到其推出了Google   Assistant，即有机器学习技术支持的虚拟助理，可在智能手机Google   Pixel和其他配置有谷歌搜索的设备上为用户提供易于使用、语音控制的帮助。2014年，谷歌斥资4亿美元收购了DeepMind，这是迄今为止数额最高的AI收购交易。谷歌团队已经将DeepMind的技术推向极限，其最新机器学习系统TensorFlow很快将向公众免费发布。在图片和语音识别、翻译领域，TensorFlow可模仿人类大脑行为，这使其成为世界上最强大的AI系统之一。
     
    　　3.苹果瞄准数字标牌应用
     
      　　苹果也收购了许多小型AI公司，包括针对开发者和数据科学家的机器学习平台Turi和机器学习公司Tuplejump。或许苹果最值得关注的AI收购发生在2015年中期，当时其收购了Vocal   IQ。这家公司的AI技术不断推动苹果虚拟助理Siri改进。此外，在最新iOS中引入先进的面部识别技术后，苹果宣布将在未来数月内专注于开发这种技术在数字标牌领域的应用。
     
    　　4.Salesforce软件集成AI能力
     
    　　Salesforce计划将AI集成到其客户关系管理(CRM)云系统Salesforce   Einstein中。依赖Salesforce软件的公司现在将可以访问和利用Salesforce收集到的庞大数据，AI系统正向其获得的所有数据学习。通过Salesforce   Einstein，模式和预测模型可比人类操作创建得更快。这套系统甚至可自动处理某些特定任务，将人类职员解放出来，让他们更多专注于创造性工作和个人关系。Salesforce   Einstein向每家公司的数据学习，然后以比以往更快的速度找到模式和洞见，同时提供更强大的预测性分析，帮助公司在销售漏斗（sales   funnel）的任何阶段提供任何客户的下一步行动预测。
     
    　　5.Uber收购AI初创企业
     
      　　任何无人驾驶汽车的成功都离不开AI系统和深度学习技术的支持。在过去1年中，Uber专注于研发无人驾驶汽车，因此对其收购小型AI初创企业Geometric   Intelligence无需感到惊讶。这家公司将成为Uber旧金山总部专属AI实验室的重要组成部分。
     
    　　6.Microsoft Ventures帮助资助AI初创企业
     
    　　Microsoft Ventures最近宣布为支持AI初创企业而成立新的基金会，旨在通过改进机器学习、大数据分析、云计算系统、网络安全以及软件即服务(SaaS)等，帮助AI企业产生积极的社会影响。微软还制定了内部AI研发计划，最近推出了Project   Oxford，这种AI系统可以利用面部、语音以及情感识别等理解人类之间的交流。
     
    　　7.IBM投资Watson Improvements
     
    　　当超级电脑Watson多年前赢得智力游戏《Jeopardy!》时，IBM被视为AI先驱。如今，IBM继续致力于提高Watson的能力，最近其与英伟达建立了合作关系，促使Watson的反应率比以前快了1.7倍。Watson能在15秒内读取4000万份文档，并可理解语法和上下文中的细微差别。这种技术将以难以想象的速度更快地帮助企业分析大量数据。
     
    　　8.英特尔打造新AI平台
     
      　　英特尔希望AI能够成为整个商业和社会中的基本元素。该公司推出的Nervana平台可为深度学习模型提供更快的训练过程。有了强大开发者工具的支持，Nervana应该可以鼓励创新，并通过易于使用、交叉兼容的平台最大化AI的社会效益。
     
      　　随着AI在不同的公司持续进化，并被应用到各行各业中，我们今天看到的AI投资在不久的将来就会带来令人惊叹的成果。开发现有技术和新的应用将帮助弥合大数据以及我们如何利用大数据之间的鸿沟。计算能力已经变得相当廉价，为此对于科技巨头来说，投资于AI应用变得比以往更容易。AI拥有巨大潜力，甚至可重塑商业和科技行业，并最终影响到我们日常生活的方方面面，比如教育、医疗、制造以及农业等领域。
     
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

延伸阅读

数据分析师是青春饭吗

大数据发的展火热，数据分析师这一职业也是大有可为，数据分析师是不是青春饭，不在于年龄，而是需要我们日积月累的数据处理经验。

数据分析师不是青春饭的工作，随着进入大数据的从业人员越来越多竞争更加激烈；如果不能讲数据分析能力提高到一定的高度，那么失业风险较高；任何岗位都一样没有扎实的基础过硬的能力，在职业都很文献，与其关心数据分析师是不是青春饭，不如花时间多提升一下自己的专业能力；

首先数据分析师不是吃青春饭的！年龄也不会成为数据分析师发展的障碍，年龄对于数据分析师来说只是一个数字，并不是限制我们发展的障碍，更重要的是数据分析师的经验和技能，以及不断去学习充实自己的心态，数据分析师工作的经验越多还会越吃香。

其实不用担心这些问题，数据分析师不是吃青春饭的，也不会因为年龄大就会被淘汰！企业更注重数据分析师的不是年龄，而是经验和阅历是否丰富！

企业需要经验丰富的数据分析师，数据分析师不是青春饭，做数据分析不在于年龄，年龄相对你的经验和技能、适应性、还有学习能力并不重要，数据分析工作并不是一蹴而就的事情需要日积月累的数据经验；

随着大数据产业的发展，基本上现在企业都需要数据分析师，随着产业数据的增长，就有人产生了各种各样的疑虑，有的人说，数据分析师是吃青春饭的，那么，正在从事这个职业的你，或是打算进入这个行业的你，是否担心年龄是发展的障碍呢？

作为分析师而言，数据处理只是工作的基本能力，而解读数据才是真正区分初级和高阶分析师的重点。要想成为一名优秀的分析师，仅仅看数据是不够的；你需要理解它，并扩展到数字之外的商业含义。

比如：我们app的次日留存率为25%，有数据敏感性的分析师很快能判断出这个指标相比较于以往是高了还是低了？如果对数据指标的不熟悉，那么没有数据敏感性的分析师可能对这个指标毫无感觉。

因此，数据分析师不是吃青春饭的，数据分析师能不能入行，将来会不会被行业淘汰，靠的还是我们的个人能力，只要对业务理解的到位，跟进大数据的发展步伐，就能在数据分析的道路上不断的前进。

数据分析师是近些年新兴起来的行业，大数据也慢慢进入大众的视野里，数据分析师是大企业里不可替代的职位，他也是一个高薪职位。数据分析师不是一个吃青春饭的行业，他吃的是资历，只要你经验足就可以往上进步。不用担心过几年会不会就被淘汰失业等问题。数据分析也是一门技术；

在分析过程中，分析师通过在IBMi2中以Excel电子表格、Word文档或图表的形式创建结构化表示来对数据进行图式化。在这里，分析师创建了一个可视化的通话数据，以显示在两个地点发现的电话号码之间的联系-酒店和房子。