高盛這份免費中文報告全面解析了全球人工智慧領軍企業

圖片來源於網路

核心問題

Uber 在人工智慧領域正在做什麼？

Uber 正在使用機器學習優化 UberX ETA 以及接送地點的準確性。 為了實現這一點，

需要數百萬之前搭乘記錄的資料點來探測常規交通模式， 從而可以相應調整 ETA/接送地點。 今年 9 月， Uber 展開了一個自動駕駛試點項目， 地點位於匹茲堡， 由來自 CMU 的研究人員（受雇於 Uber）負責該項目， 很多大型汽車製造商業參與了進來。 該公司還和富豪達成了一項合作（金額 300 萬美元）， 研發協作也為這個試點專案提供了機遇。 不過， 公司並不止步於小轎車。 公司收購了一家自動卡車創業公司 Otto， 今年十月在科羅拉多， 公司試點快遞了 5 萬瓶啤酒。

為什麼會做這樣的事情呢？

Uber 的機器學習負責人 Danny Lange 在接受 GeekWire 的採訪中提及， 他們的團隊正在將這種技術無縫供給公司的其他團隊， 這些團隊無需具備機器學習背景就可以使用 APIs。 這也能讓公司不同部門能高效利用機器學習基礎架構，

例如， UberX、UberPool、UberEats 以及自動駕駛工具都使用到了公司的人工智慧技術。

IBM 在人工智慧領域正在做什麼？

IBM 在全球有 3000 多名研究人員。 過去十年， IBM 在認知計算上超過有 1400 項專利， 下一代雲上有 1200 項， 在矽/納米科學上有 7200 項專利。 IBM Watson 利用自然語言處理機器學習技術識別模式， 並提供在非結構資料上的洞見， 據該公司表示這代表如今所有資料的 80%。 其他 Watson 產品包括 Virtual Agent， 一個回應分析的自動消費者服務體驗；Explorer， 這是一個分析並連接大量不同資料集的工具。

為什麼會做這樣的事情呢？

IBM 一直是該領域的先驅， 有著極大的成就， 包括上世紀 90 年代的 DeepBlue 和 2011年的 Watson。 Watson 的應用包括醫療中的病人治療分析， 基於 twitter 資料的股票推薦， 零售中消費者的行為分析，

以及對抗網路安全威脅。 據財富報導， GM 將 Watson 加入到了汽車中， 在 OnStar 系統上結合了 Watson 的能力。

企業案例有哪些？

谷歌、亞馬遜、蘋果、微軟、FB、CRM、英偉達、英特爾、UBER、IBM、百度

這麼多的案例， 當然值得下載。

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