為什么重要？
Salesforce Einstein 有潛力促進(jìn)商業(yè)使用數(shù)據(jù)的方式。在銷售云中，該公司希望讓各個(gè)組織通過(guò)預(yù)測(cè)銷售線索得分、洞見(jiàn)機(jī)會(huì)以及自動(dòng)捕捉活動(dòng)來(lái)優(yōu)化銷售機(jī)遇。市場(chǎng)和服務(wù)云將提供預(yù)測(cè)參與度得分，來(lái)分析消費(fèi)者使用情況。還能提供預(yù)測(cè)客戶，從而幫助定位市場(chǎng)，并基于趨勢(shì)和用戶歷史通過(guò)自動(dòng)案例分類更快解決消費(fèi)者服務(wù)事件。Salesforce 用微妙的使用案例將機(jī)器學(xué)習(xí)帶到云中，強(qiáng)調(diào)它對(duì)公司核心競(jìng)爭(zhēng)力的影響。
英偉達(dá)在做什么？
英偉達(dá)已經(jīng)從之前電子游戲 GPU 生產(chǎn)商轉(zhuǎn)型為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用硬件廠商。2015 年年底，公司表示，較之使用傳統(tǒng) CPU，使用了 GPU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度提升了 10 到 20 倍。盡管英特爾重金投入的 FPGA（作為 GPU 的替代產(chǎn)品）加入硬件市場(chǎng)角逐，但是，GPU 的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用能實(shí)現(xiàn)更加密集的訓(xùn)練。相對(duì)而言，F(xiàn)PGA 可以提供更快、計(jì)算密集程度更低的推理和任務(wù)；這說(shuō)明市場(chǎng)會(huì)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用案例區(qū)分對(duì)待。過(guò)去五年，到 2016 年 6 月為止，英偉達(dá)所占 GPU 市場(chǎng)份額已經(jīng)從二分之一上升到近四分之三。
為什么重要？
在人工智能創(chuàng)新公司和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中，GPU 加速的深度學(xué)習(xí)一直是許多項(xiàng)目的前沿。英偉達(dá)所占據(jù)的市場(chǎng)份額意味著，隨著人工智能越來(lái)越成為未來(lái)幾年中大型商務(wù)的中心議題，公司可以從中獲益。使用公司產(chǎn)品的一個(gè)例子，俄羅斯的 NTechLab，使用 GPU 加速的深度學(xué)習(xí)框架來(lái)訓(xùn)練面部識(shí)別模型，識(shí)別密集集會(huì)中的個(gè)人，并在 AWS 中利用這些 GPU 進(jìn)行推理。
作為一種選擇，許多大學(xué)也使用英偉達(dá) Tesla 加速器來(lái)模擬可能的抗體突變，這種變異可能會(huì)擊敗進(jìn)化中的伊波拉病毒，將來(lái)研究會(huì)進(jìn)一步關(guān)注流感病毒。
英特爾在做什么？
英特爾的戰(zhàn)略比較獨(dú)特，其使用的案例多種多樣。2016 年年中，公司發(fā)布了第二代 Xeon Phi 產(chǎn)品系列，以其高性能計(jì)算（HPC）能力著稱，它可以讓人工智能擴(kuò)展到更加大型的服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)和云端。在硬件不斷進(jìn)步的同時(shí)，公司也下重金投資 FPGA，這主要?dú)w功于其推理速度和靈活的可編程性。英特爾令人矚目的收購(gòu)包括 Nervana（深度學(xué)習(xí)），以及 Altera——該公司將 FPGA 的創(chuàng)新帶入了英特爾。
為什么重要？
英特爾關(guān)注 FPGA 創(chuàng)新補(bǔ)足了英偉達(dá)對(duì) GPU 的關(guān)注。當(dāng)處理大型數(shù)據(jù)庫(kù)（微軟等許多大公司用來(lái)測(cè)試大數(shù)據(jù)分析的邊界），F(xiàn)PGA 能夠提供更加快速的推理速度。在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用環(huán)境中，公司也宣布了一個(gè)計(jì)劃，旨在將學(xué)習(xí)技術(shù)融入可穿戴微芯片中（顯然是通過(guò) Xeon Quark）。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的銜接有助于為公司和個(gè)人日常使用案例的數(shù)據(jù)搜集機(jī)制提供機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。
Uber 在做什么？
Uber 正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化 UberX ETA 以及接送地點(diǎn)的準(zhǔn)確性。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要數(shù)百萬(wàn)之前搭乘記錄的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)探測(cè)常規(guī)交通模式，從而可以相應(yīng)調(diào)整 ETA/接送地點(diǎn)。今年 9 月，Uber 展開(kāi)了一個(gè)自動(dòng)駕駛試點(diǎn)項(xiàng)目，地點(diǎn)位于匹茲堡，由來(lái)自 CMU 的研究人員（受雇于 Uber）負(fù)責(zé)該項(xiàng)目，很多大型汽車制造商業(yè)參與了進(jìn)來(lái)。該公司還和沃爾沃達(dá)成了一項(xiàng)合作（金額 300 萬(wàn)美元），研發(fā)協(xié)作也為這個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目提供了機(jī)遇。不過(guò)，公司并不止步于小轎車。公司收購(gòu)了一家自動(dòng)卡車創(chuàng)業(yè)公司 Otto，今年十月在科羅拉多，公司試點(diǎn)快遞了 5 萬(wàn)瓶啤酒。
為什么重要？
Uber 的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人 Danny Lange 在接受 GeekWire 的采訪中提及，他們的團(tuán)隊(duì)正在將這種技術(shù)無(wú)縫供給公司的其他團(tuán)隊(duì)，這些團(tuán)隊(duì)無(wú)需具備機(jī)器學(xué)習(xí)背景就可以使用 APIs。這也能讓公司不同部門能高效利用機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)，例如，UberX、UberPool、UberEats 以及自動(dòng)駕駛工具都使用到了公司的人工智能技術(shù)。
IBM 在做什么？
IBM 在全球有 3000 多名研究人員。過(guò)去十年，IBM 在認(rèn)知計(jì)算上超過(guò)有 1400 項(xiàng)專利，下一代云上有 1200 項(xiàng)，在硅/納米科學(xué)上有 7200 項(xiàng)專利。IBM Watson 利用自然語(yǔ)言處理機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別模式，并提供在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)上的洞見(jiàn)，據(jù)該公司表示這代表如今所有數(shù)據(jù)的 80%。其他 Watson 產(chǎn)品包括 Virtual Agent，一個(gè)響應(yīng)分析的自動(dòng)消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)；Explorer，這是一個(gè)分析并連接大量不同數(shù)據(jù)集的工具。