在收购这么多初创公司之后，苹果发布的新系统iOS10已经将AI运用在新的照片搜索方式上，可以用文字来搜索图像。比如你想在几千张照片中找到你某天中午吃的寿司，就可以直接输入“寿司”，就可以找到带有“寿司”的图片。还有消息称，苹果在给iMessage添加新功能，可以将文字转化成emoji表情，这个功能今年秋季就可能会更新。

Twitter：想靠AI脱颖而出

Twitter作为一个社交网站，也从去年开始就在AI上买买买。到目前为止，Twitter已经买下了Madbits、TellApart、Whetlab和Magic Pony四家AI相关公司。

Madbits是一家图像搜索公司，可以自动识别图像并理解其中的内容。他们通过深度学习来处理简单的数据，能分层识别图像的信息。

Twitter对Madbits的收购可谓意义重大，因为社交网站一直都在建设自己的形象。比如说它最近上线了一个新功能，支持添加标签。这个功能是Instagram的核心特征，现在Twitter也加入了该功能以对抗Facebook。此外，还允许每个推文能附加多张图片和GIF动图。

TellApart是一家广告科技公司，可以将广告更加有针对性的投放，在APP和网页版之间无缝切换，这将有利于Twitter能从广告中获得更多的收益。

Whetlab正在开发一个类似AI的平台，能够帮助企业更好的将机器学习运用到产品中。就Twitter来说，它可以识别用户所发的内容，更好的理解用户的想法；它还可以用来检测垃圾邮件或是广告定位；此外，还可以运用到Twitter的数据储存上，提供个性化的推荐。

今年收购的Magic Pony是利用神经网络处理图像的APP，通过类似人脑反应的处理方式对图像进行增强，尤其是提升用手机拍摄的照片的质量。在被收购之前，Magic Pony还进行了VR/AR的图像处理的研发。

雅虎：图像为主

雅虎的三个主要收购发生在2011年后半年，收购的项目包括IQ Engines、LookFlow、SkyPhrase。据外媒报道，这是三家公司大概花费了1.6亿美元。

雅虎自己有一个图像团队，叫Flickr，是一个网络相片管理和分享的工具。这次收购的两个公司图像公司加入了Flickr团队。

IQ Engines主要业务是图像识别，能识别图中的信息以及打标签。这个公司曾经做了一个图像识别平台叫Glow，能识别图片中的景色、物体、地标、文本和人脸，能在网页和移动端上使用。LookFlow也是图像相关的公司，他们采取一些措施将AI、图像信息和界面设计相结合。

SkyPhrase利用深度学习处理自然语言，雅虎想买它主要是想在自己的产品上有更好的理解用户意图的功能。

英特尔：PC芯片发力

英特尔生产的芯片一直占领着PC芯片市场第一的位置，但近年来PC市场的下滑让英特尔不得不考虑开辟新的业务。

在8月初英特尔发布的一份关于未来发展战略的文件中可以看到，未来的重点不再是PC电脑芯片业务，而是数据中心和联网设备芯片。

从2013年开始英特尔陆续收购了Indisys、Saffron、Itseez和近期的Nirvana Systems，从自然语言处理、认知计算、计算机视觉模式识别上提升了计算机的处理能力。

IBM：不做传统的电脑企业

IBM也是一家老牌的计算机公司，从2014年开始收购了Cogenea、Explorys、AlchemyAPI三家公司，分别是做基于AI的虚拟助理、医疗数据分析和云平台、关键词提取。

除了出钱将AI公司完全收入囊中，还有一部分巨头公司的风险投资会出钱投资这些公司。CB Insights也对这一部分的数据进行了分析：

英特尔风投是最活跃的，投资的AI企业超过10个。还有很多著名的风投公司在这个领域进行了布局，包括谷歌、通用公司、三星、诺基亚、微软、高通，还有我国的腾讯。

最值钱几家AI初创公司是什么领域的？

据风投分析公司CB Insights数据显示，超过60％被收购的AI初创公司都有风投背景；过去5年中，有超过30家研究人工智能的科技公司被科技巨头收购，包括谷歌、IBM、雅虎、苹果等。

除了这些被巨头收购的AI新秀之外，还有一些公司手里拿了大笔的资金在搞研发。CB Insights以资金总额为依据对2011年以来的AI公司做了一个排名，名单如下：

这几家公司的具体研究方向如下：

许多公司注重于通用的人工智能，而不是像某些公司在特定的领域应用AI算法。如排名第一位的Sentient Technologies，它是一个跨平台的AI服务平台，包括电子商务、医疗分析、金融服务等，最近他们开发了一个功能，可以诊断败血症。

另外一部分是研究数据相关。一方面，人工智能在数据方面拥有优于人脑的计算和逻辑分析能力，对数据的抓取和相关性、因果分析都要强得多。人工智能的数据分析要比软件的大数据分析还要深入；另一方面，大数据是人工智能发展的基础，也是大数据主要的应用场所。图像识别、自动驾驶都要基于大量的数据分析，首先让它有了识别的功能，深度学习也要基于大数据的分析能力。

应用最广的可能是图像分析能力，可用于社交媒体、手机APP、医疗图像识别方面等。淘宝的靠图片搜商品就是利用这种技术，对图中物品、商标文字进行识别达到搜索的目的。

人工智能会使人类更好还是更糟？