，以及大量的现实场景。人工智能的少见研发框架还包括谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、Microsoft的CNTK以及IBM的SystemML。这些框架的地位类似于人工智能时代的iOS/Android。开源也沦为了这些软件开发框架联合的策略。

2015年，谷歌将内部使用深度自学的技术整理到一起，公布第二代人工智能系统TensorFlow，并宣告将其开源。TensorFlow还包括很多常用深度自学技术、功能和例子的框架。2013年卷积神经网络发明者Yann LeCun重新加入Facebook，率领公司的图像识别技术和自然语言处置技术大幅度提高。

Facebook的深度自学框架是基于之前的Torch基础上构建的，于2015年12月开源。此外，Facebook还开源了人工智能硬件平台Big Sur等十余个项目。

国内的巨头也是回头开源的路线：2016年，百度对外开放了其深度自学平台Paddle-Paddle，覆盖面积了搜寻、图像、语音辨识、语义处置、用户画像等领域的技术。腾讯有所不同事业部都在有所不同领域进行AI研究。AI Lab侧重将技术与腾讯业务场景结合，即游戏、社交、内容生态。

应用层：抢走语音交互入口，出征云站务近日，APP分析公司Vetro Analytics发布了一份“基于AI的个人助理如何重塑用户习惯”的报告。该报告表明，凭借苹果设备普遍的用户群体，最先面世的Siri依然是大哥，但一年内萎缩15%的用户。与之比较的是Amazon Alexa的兴起。Alexa预示着Amazon Echo智能音箱问世，用户数量在一年内快速增长325%。

谷歌、微软公司、苹果、Facebook都在争夺战这块市场。微软公司也发售了嵌入Cortana的Invoke音箱，并且将“Conversation as Platform”(对话即平台)作为战略。

国内企业中，京东在两年前与科大讯飞合作布局了智能音箱，致力于沦为家庭控制中心。数月前，阿里发售了环绕着购物场景的智能音箱天猫精灵X1。白热化的音箱之争背后是下一代服务入口之争。行业解决方案人工智能必定南北云化，机器学习对于云来说是一项关键的技术，它能训练大规模的AI网络，大大自我自学和提高。

在这一点上，Amazon、Google这些享有较好云端设施的公司将很有优势。亚马逊不仅基于AI 建构和优化了大量自身业务，也利用AWS云为其他厂商获取了高效的AI解决方案。

“云+AI”沦为新的趋势，Google寄希望于借AI领先于AWS。2015年，微软公司公布了“微软公司理解服务”，这是一个基于微软公司云平台Azure的智能API(应用程序编程模块)，涵括了五大方向的人工智能技术，还包括了计算机视觉、语音、语言、科学知识、搜寻五大类API。国内的BAT三巨头在云服务领域也争相引进人工智能。

百度从两三年前就开始用GPU替换CPU展开计算出来，提高数据处理能力。2016年，阿里云公布面向深度自学、3D图像图形的新一代HPC平台。

腾讯云在搭起DI-X深度自学与机器学习平台的基础上，对外开放图像处理、语音处置和自然语言处置能力为自动驾驶、安防、智慧法庭、智能家居、智能营销等多个场景获取解决方案，致力于“让小企业也能中用AI能力”。基础层:美国巨头了解产业核心布局芯片人工智能芯片主要还包括GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片。在人工智能时代，它们各自发挥优势，呈现百花齐放的状态。Google的TPU，是专门为其深度自学算法Tensor Flow设计的，TPU也用在了AlphaGo系统中。

今年公布的第二代Cloud TPU理论算力超过了180T Flops，需要对机器学习模型的训练和运营带给明显的加快效果。而英伟达是GPU的行业领袖，GPU是目前深度自学领域的主流芯片，享有强劲的并行计算力。

而另一个老牌芯片巨头，英特尔则是通过乘机并购转入FPGA人工智能芯片。类脑芯片是一种基于神经形态工程，糅合人脑信息处理方式，具备自学能力的超强低功耗芯片。IBM从2008年开始仿真人类大脑的芯片项目。

苹果正在研发一款取名为“苹果神经引擎”(Apple Neural Engine)的专用芯片。该芯片以定坐落于本地设备AI任务处置，把面部辨识、语音辨识等AI涉及任务集中于到AI模块上，提高AI算法效率，未来有可能映射苹果的终端设备中。芯片由于投资周期长、专业技术壁垒薄、市场比较较为狭小，造成竞争十分白热化且无法转入。

卡位之战，谁能落败？在人工智能卡位战中，巨头们战术趋同，即创建技术壁垒，软硬件双线发展，作好平台生态。但战略上略有不同：Google是全球在人工智能领域投放仅次于且整体实力最弱的 ，Google期望利用开源系统建构AI生态，覆盖面积更加多用户用于场景，从互联网、移动互联网等传统业务伸延到智能家居、自动驾驶、机器人等领域，累积更加多数据信息。亚马逊的特点是B末端和C末端联合发力。

通过智能音箱和语音助手引导人工智能消费级行业生态。另一方面，用人工智能深化AWS云计算服务，赋能全行业。Facebook在人工智能领域的布局主要环绕着其用户的社交关系和社交信息来进行国内三巨头中，百度比较保守，宣告了“All in AI”战略，随着陆奇的强势加盟，将全力推展百度转型成AI平台型公司。

腾讯、阿里基于自身产品功能展开试水。除了正面竞争，巨头们在人工智能领域的积极合作。2016年9月，Facebook、亚马逊、谷歌、IBM、微软公司五大巨头正式成立了非盈利的组织“Partnership on AI”(人工智能合作的组织)，目的共享AI领域的最佳技术实践中，增进公众对AI的解读，挖出可以增进社会福祉的AI研究领域以及获取一个公开发表参予的平台。

中美AI领域人才队伍当前，人工智能领域的竞争，主要反映为人才之争。只有投放更好的科研人员，不断加强基础研究，才不会取得更好的智能技术。

美国产业人才总量是中国的两倍美国1078家人工智能企业大约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工，只有美国的50%。其中，美国基础层人才数量是中国的13.8倍。

在自然语言处置领域，美国员工人数是中国的3倍，美国20200人，中国6600人;处理器/芯片，美国员工人数是中国的13.8倍，美国17900人，中国1300人;机器学习应用于，美国员工人数是中国的1.8倍，美国17600人，中国9800人;智能无人机，美国员工人数是中国的1.98倍，美国9220人，中国4660人;计算机视觉与图像，美国员工人数是中国的2.87倍，美国4335人，中国1510人。中国仅有在智能机器人领域人才稍多，6400人，大约为美国同领域人数的3倍。数据公司 Quid 回应，去年，还包括谷歌、Facebook、微软公司在内的科技公司花费了大约 85 亿美元用作研究、并购及网罗人才，比 2010 年多四倍。数据公司Paysa 数据表明，美国的公司平均值每年给 1 万名人工智能方面人才派发的工资大约为 6.5 亿美元。

其中，亚马逊花费超强2亿美元招募人工智能人才，居各大公司之首。中美人才培养模式仅存在差距。很多高校在很长时间内并没人工智能专业，而在人工智能的诞生地美国，基本上大的院校都有人工智能专业和研究方向。以美国卡梅隆大学为事例，另设专门的机器人研究所，其中光教授就有100多位，横向而言，中国布局的时间也较为晚。

教育系统之间的差异也将影响人工智能领域的研究焦点。目前，中国政府致力于强化AI人才建设。AI人才储备正在经常出现新的趋势。

“千人计划”更有了一批杰出研究者回国，国内的巨头企业也正在致力于更有来自世界各地的研究者。未来，还须要之后创建核心技术人才培养体系，强化人工智能一级学科的建设，强化企业和学术界的人才流通，打造出扎实的人才基础，前进产业身体健康发展。

人工智能应用于热点人工智能技术大大突破，特别是在是语音辨识、自然语言处置、图像识别、人脸识别为代表的感官技术获得了根本性技术变革，并且环绕着这些技术辈出了大量的创业热潮。涉及技术早已开始从实验室南北了应用于市场，特别是在交通、医疗、工业、农业、金融、商业等领域应用于减缓，造就了一批新技术、新的业态、新模式、新产品的突破式发展，带给了深刻印象的产业变革，未来将会重塑全球产业格局。

这一轮的人工智能技术的应用于中，自动驾驶、智能医疗、智能安防、服务型机器人、智能交通、智能生产、智能娱乐等应用于沦为了全球人工智能市场的热点。目前，人工智能的产业应用于需要落地，以求三大承托平台，基础层的开源算法平台、技术层云平台、应用层的应用于平台。目前Google、Facebook、微软公司都早已发售了深度自学算法开源平台，目前国内只有百度开放平台paddle paddle。

归功于近年中国移动互联网的较慢发展，为中国累积了极大的C末端用户基数，但在B端的生产、交通、金融、医疗等传统行业依然发展比较领先，相比之下，美国传统行业基础设施水平低于中国。因此，中国的传统行业利用人工智能构建转型升级的市场需求更加急迫，市场快速增长的后劲很足。国内人工智能玩家有以百度、阿里巴巴和腾讯为代表的互联网巨头，也犹如科大讯飞这样的AI技术领域龙头，这些企业作为国内人工智能的核心力量与关键势力，包含了国内人工智能的第一梯队。

美国巨头的人工智能应用于主要环绕大数据挖掘， 如Facebook修建需要解读海量数据的人工智能机器，谷歌在人工智能的侧重点较为多，还包括自动驾驶、智能机器人等等。在行业应用于中更加普遍。自动驾驶自动驾驶将推展汽车领域根本性技术革命，因此世界各国对智能车辆的研发竞争日趋激烈。

目前，行业正处于辅助驾驶员向半自动驾驶员前进的阶段。谷歌、意大利帕尔玛大学和百度的智能汽车原型系统，综合显然，国内外研发无人驾驶汽车的公司都把无人驾驶商用的时间线划在了2020年前后。

因此，接下来的3到4年将不会是这一技术商业化落地的冲刺时期。智能机器人大部分智能机器人目前还正处于产业发展初期，特别是在是智能服务机器人仍正处于产业化跟上阶段，但随着全球人工智能正在步入第三次高潮期，智能化沦为当前机器人最重要的发展方向，人工智能与机器人跨界融合创意更进一步提高机器人智能化程度。中美在智能机器人领域的差异主要在于，前者注目专业领域机器人的应用于，如医疗、机械作业和家居类等领域较多;而后者则注重在企业或个人的智能辅助工具，因此，牵涉到的行业更加多，覆盖范围更加甚广。

从全球范围来看，日本ASMO Actroid-F仿人机器人、Pepper智能机器人，美国BigDog仿生机器人等一大批智能机器人较慢兴起，巨头企业也争相通过并购机器人企业，将智能机器人作为人工智能最重要的载体，推展人工智能发展，例如谷歌陆续并购Schaft、Redwood Robotics等9家机器人公司，大力在类人型机器人生产、机器人协同等方面布局。从国内市场来看，2015年，国内还包括商用机器人在内的服务机器人市场规模约在82亿元左右，2016年将快速增长至140亿元左右，而2017年市场规模将突破200亿元。

随着智能机器人市场规模更加大，且智能机器人切入点种类多样，创业公司和巨头争相从有所不同的领域、方向和切入点重新加入智能机器人领域的市场争夺战。此外，人工智能在智慧城市、智能家居、智能金融、智能生产、智慧医疗等领域亦大有可为，需要和平大量的劳动力、增进生产效率的提高。

结语：AI时代群雄逐鹿，中美两国充份认识到人工智能的最重要意义，从人才到政策全面扶持人工智能企业。国家实力的提高源于科技企业创意。美国以意味著实力正处于领先地位，一批中国初创企业也在蓄势待发，中国企业也将有机会沦为AI时代的弄潮儿。

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