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谷歌向人工智能初创公司投资（谷歌公司开发的人工智能）

发布时间：2023-03-12 10:20:21 稿源：创意岭阅读： 89 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于谷歌向人工智能初创公司投资的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、“虚拟人”已至，谁才是真正的“龙头大哥”？
2、2016盘点之AI：一面是理想，一面是现实
3、谷歌：用数据和人工智能构建供应链没问题
4、人工智能领域创业有哪些经验和教训？

谷歌向人工智能初创公司投资（谷歌公司开发的人工智能）

一、“虚拟人”已至，谁才是真正的“龙头大哥”？

“虚拟人”已至，我们可以看到目前各大公司都推出了自己的虚拟AI，但是也有的公司另辟蹊径直接造出了人形机器人。不管这些公司的噱头造得有多大，其实谷歌才是目前AI领域的龙头大哥，这也是公认的事实。

虚拟人是很多年前就提出来的一个概念，当时就有人想着人工智能应该能够与正常人进行交流。但是人工智能被置入到手机以后，大家都一致认为这种人工智能就是人工智障，毕竟虚拟人的技术程度和智能程度确实没有达到一般人的预知线上。随着今年谷歌工程师在自己的公司因为确认人工智能能有人格化而被罚带薪反省，这又引起了许多人对虚拟人的关注，毕竟AI是智障还是智能这一话题已经有定论，目前的技术确实达不到智能的程度。

一、虚拟人已经到来

在我们大家还在想着人工智能是不是智障这个话题的时候，虚拟人已经悄然到来，除了前几年小爱同学这种人工智障以外，现在确实也出了一种新的人工智能。这种创设的人工智能人不仅能够正常与人对话，而且还有艺术上的天分，按照某公司研发的虚拟人所作画的作品来看，该虚拟人画的作品确实有一定艺术成分，而且也在公开拍卖平台拍卖到了不错的价格。虚拟人到来成了现实，而且虚拟人的智能程度大大提升。

二、谷歌才是AI领域的龙头大哥

虽然我们看各种虚拟人的功能是花里胡哨的，但谁都知道谷歌才是AI领域的龙头大哥。关于AI这个概念其实最早就是由谷歌提出来的，尽管最近谷歌联合创始人的离婚事件闹得沸沸扬扬，但大家还是关注谷歌对于人工智能的定义和技术的更新。随着谷歌工程师因为觉得人工智能有人格而被罚，大家也就知道谷歌的AI开发程度到了什么层次。

二、2016盘点之AI：一面是理想，一面是现实

2016年对人工智能来说是意义非凡的一年，或许在技术领域的感知并不明显，在商业层面的“成功”却是前所未有的。

从年初AlphaGo和李世石的围棋大战，到一场场和人工智能有关的发布会，再到刚刚完结的《西部世界》第一季。我们先是被人工智能所震撼，然后被人工智能的商业化所俘虏，最后又为人工智能的未来所恐惧。这里面有悲天悯人的情怀，也有科技巨擘的野心，不管怎样，人工智能终于跳出了实验室的禁锢，成为活跃在科技领域的核心力量。

聚焦到2016年这个时间点来看，人工智能最耀眼的还是商业化的起步。然而，在人工智能被做各种加法、各种布局的同时，也出现了一些不和谐的现象。笔者将从人工智能现状、场景及未来趋势盘点何为理想何为现实。

资本跑马圈地，人工智能的第三个红利期

距离“人工智能”这个名词的诞生已经有60年，并且在上个世纪60年代和80年代相继迎来了两个红利期。按照这个说法，2016年前后很可能是人工智能的第三个红利期，更重要的是，资本对人工智能表现出了从未有过的青睐。

Venture Capital 的调查报告显示，截至到2016 年11 月，全球范围内总计1485 家与人工智能技术有关公司的融资总额达到89 亿美元。同时，CB Insight公布了对美国人工智能初创企业的调查结果，这类企业在今年的融资金额约是四年前的十倍，且被收购的企业数量迎来了近几年的最大值。

比资本更加疯狂且更惹人注目的还有疯狂跑马圈地的互联网巨头们。

2016年1月份，苹果收购人工智能初创公司Emotient，这家公司的成果在于使用人工智能技术读取图片中的面部表情。

2016年5月份，eBay宣布收购Expertmaker，这是一家使用机器学习进行大数据分析的瑞典企业。

2016年5月份，英特尔收购了专门从事计算机视觉（CV）算法的初创公司Itseez，计划利用Itseez专业能力来创建从汽车到安全系统的物联网（IoT）。

2016年8月份，微软收购了一个两年半的初创公司Genee，其主要产品是一款拥有AI技术的智能日程工具。

2016年9月份，谷歌相继收购了用于开发聊天机器人的人工智能平台Api.ai，距离收购视觉搜索创企Moodstock仅过去两个月之久。

2016年9月份，亚马逊低调收购了机器人创业公司Angel.ai，这家公司的联合创始人成为亚马逊“新机器人产品”的项目负责人。

当然，上述列举的案例只是这些科技巨头们近几年收购事件中的很小一部分。打败了李世石的AlphaGo出自创业者之手，亚马逊Echo智能音响的诞生和初创公司Yap和Evi不无关系，就连曾经让世界惊艳的Siri也是在初创产品的雏形上打造的，这些收购具有鲜明的美国互联网色彩。同样，中国互联网行业对人工智能的热情也是如此高涨，但模式却和美国有所不同。

百度可以说是国内在人工智能领域“声势”最大的玩家，诸如百度大脑、百度医疗大脑、天智云计算解决方案等等。以至于在今年的百度世界大会上，人工智能成功取代O2O成为百度新的“旗帜”，再加上吴恩达、百度无人驾驶车等专家和产品的频繁亮相，百度在人工智能方面获得了不小的关注。

2016年之前，阿里采取了错位营销的战略，把人工智能统一规划在“云服务”内来做推广。2016年以来，阿里在人工智能领域的动作也开始趋于高调。先是在人脸识别、语音识别等方面“炫技”营销，在今年八月份直接推出了ET机器人，涵盖语音识别、图像识别、情感分析等技术。

在BAT的阵营中，腾讯可以说是在AI方面动作最为“迟缓”的，直到现在令人印象深刻的动作也只有QQ互联和微信硬件平台。不过在人工智能技术层面，腾讯上镜的机会并不比百度和阿里少，在今年相继投资了数据公司Diffbot和碳云智能等人工智能相关的公司，或是借鉴了国外的思路。

除此之外，网易、360、科大讯飞等也把人工智能视为新一轮的机遇，比如丁磊直言“下一个十年的方向肯定是人工智能，比如汽车驾驶、辅助机器人等”，网易自身也推出了全智能客服系统网易七鱼、人工智能反垃圾云服务网易易盾等。可以肯定的是，虽然国内二三阵营的互联网公司在2016年并未有过多的动作，大多企业已经开始了和人工智能有关的布局。

即便和巨头相比，国内的人工智能创业者不那么耀眼，整个行业的春天已是不争的事实。此前乌镇智库和网易科技联合发布的《全球人工智能发展报告（2016）》中，在人工智能投资专注度最高的15家投资机构中，真格基金、维港投资这两家来自中国的投资机构赫然在列，碳云智能、出门问问、云知声等创业公司也出现了极高的频次。虽然国内人工智能创业者所展现出的热度和高度仍不及美国、以色列等国家，让人感同身受的是，几乎在每一场科技展览会上都不难看到大大小小的人工智能企业。

诚然，在巨头眼中“人工智能”是不可错失的机遇，对创业者来说“人工智能”是互联网之后的新一轮曙光，而资本也抱着投资人工智能“一本万利”的心态。人工智能寄托了太多人的理想，但现实应用呢？

巨头卡位布局，人工智能的落地是个什么命题？

正如开头所说，在技术层面对人工智能进展的感知并不明显，至少没有任何一个科学家站出来“神化”人工智能。可在商业层面，相比于上两次红利期，足以用成功一词来形容。此前谈到智能和AI，很多人喜欢称之为伪命题，那么在商业化如此成功的2016年，人工智能的落地情况如何呢？

笔者在此选取了5个应用场景来进行探讨。

1、智能聊天机器人

从苹果推出语音助手Siri开始，人们对于“聊天机器人”的欲望进一步爆发，虽然和科幻电影里的“贾维斯”等仍相距甚远，从虚拟聊天助手走向有硬件支撑的机器人已然成为2016年的成果之一。比较典型的产品有Echo智能音箱以及各种各样的儿童陪伴机器人。或许不少人认为人工智能在这个领域的应用至少需要五年才能逐渐成熟。值得乐观的是，这类软件或机器人已经能够理解自然语言，帮助人们完成邮件、消息回复等功能。相比于只能完成特定指令的扫地机器人，微软小冰、阿里ET等结合了云计算和大数据的聊天机器人有着长足的进步。

2、智能APP

在Gartner不久前发布的“2017年前十大战略技术趋势”中，智能APP位列第二，似乎预示着人工智能技术将出现在更多的APP中。事实上，在2016年使用到人工智能技术的应用已经开始出现，比如一些集成了人脸识别技术的支付工具、针对图像识别技术开发的工具类APP、电商平台借助机器识别侦查刷单行为，如此种种。根据Gartner的定义来看，运用人工智能的形式是通过新的智能特性嵌入到某一行业的现有应用程序中，比如食品厂利用人工智能来检查面包的颜色、形态和芝麻分布，并根据分析结果不断自动调整烤箱和流程。

3、智能投顾

金融似乎是人工智能乐于“入侵”的领域，仅智能投顾就涌现了近百家平台。顾名思义，智能投顾就是人工智能＋投资顾问的结合体，借助大数据识别用户的风险喜好，再通过通过算法和模型定制风险资产组合。优势在于费用低、服务效率高、覆盖人群广，且在一定程度上满足了“千人千面”的理财需求。国外有Wealthfront、Betterment、Future Advisor等知名智能投顾平台，国内也出现了钱景、拿铁财经、理财魔方等模仿者，就连记账软件网易有钱也开始向智能投顾转型。不过在政策和牌照的压力下，智能投顾能走多远仍不得而知。

4、智能硬件

智能硬件的高潮时代应该是在2014年前后，经历了资本看好和看衰之后，2016年不少智能硬件开始加入AI的元素。从IDC的预测来看，AI硬件收入将在未来五年内以超过60%的复合年增长率发展。不过，IDC等之所以如此乐观，原因在于智能硬件早已不再是智能手环、手表等可穿戴设备的代名词，无人驾驶、机器人、无人机等成为新的关注对象。2016年，包括大疆、零度智控等都开始将无人机智能化，无人驾驶被科技巨头和汽车巨头拥抱。人工智能在这个行业的发展似乎值得期待。

5、取代人工

利用人工智能取代人工一直是人类的夙愿，2016年人工智能在这个领域的应用也比较瞩目。除了前面所说的聊天机器人、应用软件、金融、智能硬件等，不少云服务平台也开始引入人工智能技术。以2016年比较火爆的直播为例，传统的内容审核机制需要投入巨大的人力资源，诸如网易易盾等反垃圾云服务的出现，结合深度学习、图像识别、语义分析、语音识别、动作识别等人工智能技术，解决了80%以上的人力投入，“机器审核+人工服务”逐渐成功UGC产品的主要形态。这大概也是人工智能应用最为广泛的领域之一。

不难发现，人工智能的落地虽然和想象中仍有一些距离，却也摆脱了伪命题的说法，更重要的是，其中从未少却互联网巨头的身影。既选择在计算机视觉、深度学习、自然语言处理、情景感知等核心算法的研究或收购，及早在产品上应用和变现也成了巨头们卡位布局的鲜明特点。也正是如此，几乎可以肯定这次人工智能的高潮不会重蹈前两次的覆辙。

结语

2016年行将结束，或许人工智能在某些领域仍充当着炫技的角色，或许仍有一些玩家对人工智能寄予了不符合现状的希望。无论如何，行业巨头和创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者。也就意味着，人工智能离象牙塔越来越远，离商业化越来越近，并非遥不可及。

Alter，互联网观察者，长期致力于对智能硬件、云计算、VR等行业的观察研究。

三、谷歌：用数据和人工智能构建供应链没问题

如果在过去两年的所有动荡和创新之后，我们没有走向某种新常态，而是走向一个不再常态的时代怎么办？

“供应链专业人士每天都需要解决巨大的挑战，”Google Cloud 供应链和物流董事总经理 Hans Thalbauer 在我们最近的供应链和物流聚焦活动中指出。塔鲍尔列举的问题包括大流行病、消费者需求、劳动力短缺、气候危机、地缘政治不稳定和能源短缺带来的变化。

“问题是，这不仅仅是一个短期问题，我们认为这是一个长期的系统性问题，”蒂尔鲍尔说。“有一个大问题，那就是：全球贸易将如何变化？它真的在转化和转化为新事物吗？全球贸易会继续保持原样吗？”

就连白宫的专家此时也在问这些问题。在供应链和物流聚焦的同一天，总统经济顾问委员会发布了他们的年度报告，其中有一章专门讨论供应链。他们在其中指出，曾经不为人知、理想情况下是不可见的供应链“进入了餐桌对话”。并且有充分的理由。经济学家写道：“由于外包、离岸外包和弹性投资不足，许多供应链变得复杂而脆弱。” 也不是只有他们一个人担心物流的未来。

无论结果如何——更加全球化或本地化、更加自动化或非中介化、更加敏捷或脆弱——最可能的结果之一是更加依赖技术，尤其是数据，以帮助处理即将出现的所有中断和中断。

该领域的领导者，包括家得宝、Paack 和 Seara Foods，正在几个关键领域发现机会：端到端连接数据；平台访问和共享信息的能力；以及预测分析在问题出现时甚至出现之前缓解问题的重要性。

公司一直在寻求从工厂到仓库再到商店再到前门以及介于两者之间的所有点的可见性。了解所有这些的挑战和必要性都在于，随着数据的增长以及我们的能力随之增长，复杂性也随之增加。它的规模是人类无法管理的，这使得数据的重要性，分析和人工智能都变得更加重要。

家得宝在这些日益增长的相互依存关系中占据了前排座位——尤其是在为相互竞争但又互补的客户提供服务方面。

大流行带来了意想不到的机会，因为飙升的房屋价值、可支配收入和寻找（留在）家庭项目的 DIY 者的结合导致从木材到棚改办公室再到车库门的所有东西都挤满了人。空货架会导致顾客生气。

Home Depot 的 IT 供应链副总裁 Chris Smith 解释说，在这种情况下，Home Depot 不仅要与房主和租房者竞争，而且还有越来越重要的承包商甚至大型开发商基础。两者都倾向于需要不同的材料、不同的规模、不同的购物方式，而这些需求在大流行期间只会扩大。

无论物流的未来是什么样子——更加全球化或本地化，更加自动化或去中介化，更加敏捷或脆弱——最可能的结果之一是对技术的更大依赖。

“我们确实拥有所谓的全渠道算法。” The Home Depot的 IT 供应链副总裁 Chris Smith 。“这真的是将客户的偏好与我们对产能、分类、库存可用性的理解结合起来，将所有这些结合在一起，并说：我们如何最好地满足客户的承诺，并最有效地利用我们的供应链？那么我们从哪里实现它，在哪里有可用的库存，以及我们如何以对我们来说最经济的方式做到这一点，同时仍然满足客户的承诺，”史密斯说。

Paack是一家服务于英国、西班牙、法国、葡萄牙和意大利的最后一英里交付初创公司，同样也在挑战实现的极限。该公司专注于整合来自司机、客户、传感器、天气等的大量数据，以确保有保障的交付。到目前为止，他们的成功率接近 98% 的准时交付，并使用特殊的调度工具确保客户可以收到他们的包裹。

使用 Google Maps Platform 的Last Mile Fleet Solution等解决方案，Paack 可以实时管理司机和客户。

“我们可以收集的信息粒度包括驾驶员路线与计划路线有效遵循的路线，他们改变方向的能力，因为我们可能在当地知道更好的出行方式，来自客户的通知Paack 的首席产品和技术官 Olivier Colinet 说：“我们希望新手司机成为最有效率的司机，而这第一步让我们能够做到这一点。”

Paack 的成功体现了为客户和员工构建强大平台以及利用现有平台（如谷歌地图）来支持您自己的平台的力量。

在地球的另一端，世界上最大的肉类供应商正在寻求为成千上万的牧场主和农民提供自己的平台。Seara是一家总部位于巴西的猪肉、鸡肉和鸡蛋供应商，隶属于全球JBS 集团，于 2021 年 7 月推出了其 SuperAgroTech 平台。

尽管该计划已经发展多年，但在全球粮食供应的关键时刻几乎不可能出现。食品行业已经在应对与大流行相关的短缺和停工，然后是乌克兰战争的溢出效应。

“总的来说，整个供应链都受到了影响，运营必须适应新的工作条件，”Seara 创新和战略总监 Thiago Acconcia 说。“因此，在农场和田间，同样的情况不断重复，这个数字在线平台的创建在赋予农民自主权时作为促进者进入，为他们提供数据输入和数字通信。” 这是农民与 Seara 以前从未有过的连接水平，反之亦然。

该技术在发布时已部署到 9,000 多个农场。通过一系列物联网传感器、监控设备以及来自农民、运营商和 Seara 数据的数据输入，团队可以跟踪大量结果。其中包括产量、动物健康、利润，甚至环境和社会影响，这些对消费者来说正变得越来越重要。

最终目标是实现农场 100% 的数字化管理。

此类平台还提供了以前很少享受的可见性和连接性，以及数据收集、分析和洞察力在平台上重新付诸行动之间的良性循环。在一个不可预测的世界中，这种整合变得至关重要。

随着公司的数字战略通过集成数据和强大的平台发展，最令人兴奋的机会之一出现在预测分析周围。

虽然展望未来仍然是科幻小说（至少目前如此），但人工智能、云计算甚至新兴的量子计算正在提供强大的方法来更好地揭示趋势、建立联系并预测机会和中断。

Home Depot 已经研究了如何使用消费者数据和人工智能快速调整其数字商店，以创造更好的体验，并解决供应链问题。Home Depot 的 Chris Smith 指出了一个缺货设备或工具的清单，例如，它将迅速提供其他地点或物品作为方便的替代品出售。

“我们可以通过许多不同的方式应用机器学习来做出更好、更快的决策，无论是在我们如何支持通过我们的供应链移动库存，还是我们如何了解支持客户的可用能力，”史密斯说。“通过自动化，从我们的配送中心到我们的预测和补货系统，我们将继续寻找可以优化和自动化的地方，以做出更好的决策。”

对于 Paack 来说，预测可能以交通或风暴的形式出现，甚至是回头客是否可用的可能性，而无需提示他们。

在 Seara，数据和分析的作用不仅对业务至关重要，而且对世界的活力至关重要。由于气候、供应链、全球冲突、移民和其他问题继续限制粮食供应，预测问题可能是挽救作物与否的区别。

“我们开始通过人工智能工具创建高级分析，不仅可以通知实时问题，还可以预测在不久的将来会发生什么，”Acconcia 说。“我们谈论的是世界粮食，而 SuperAgroTech 有责任养活世界，克服这些最大的挑战。”

四、人工智能领域创业有哪些经验和教训？

一个产品落地，内部的链条很长，除了技术和研发，剩下70%的人可能是做产品、销售、生产、渠道。如果是硬件，需要考虑硬件以年计的开发周期。如果是面向企业的解决方案，还需要考虑不同企业和客户的繁琐需求。