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文/凡雪
來源：機(jī)器之能（ID:almosthuman2017）
根據(jù)普華永道（PwC）2019年第四季度的報(bào)告 ，就交易活動(dòng)而言，人工智能領(lǐng)域是第二高的新興領(lǐng)域，僅次于金融科技。
收購人工智能初創(chuàng)公司，增強(qiáng)自己的人才、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力早已成為巨頭們“心照不宣”的事實(shí)。一直以來，包括Google、Alphabet、Facebook 和 Microsoft 等科技公司都比較鐘意于利用收購來擴(kuò)充人工智能人才儲(chǔ)備。蘋果也不例外。
據(jù)消息人士透露，蘋果近日以 2 億美元左右價(jià)格收購了初創(chuàng)公司Xnor.ai，雖然雙方對(duì)于收購行為不置可否，但是卻“木已成舟”。據(jù)了解，Xnor成立于2017年，總部位于西雅圖，他們開發(fā)的產(chǎn)品可以在智能手機(jī)、攝像頭、無人機(jī)甚至嵌入式低功耗移動(dòng)CPU等設(shè)備上運(yùn)行，而不必依賴于云計(jì)算，這與蘋果近年來多次強(qiáng)調(diào)的用戶隱私政策不謀而合。
巨頭們?cè)贏I領(lǐng)域的布局從未止步。
消息人士透露，蘋果近日以約2億美元的價(jià)格收購了初創(chuàng)公司Xnor.ai，這是一家專業(yè)致力于研究低功耗設(shè)備的人工智能技術(shù)公司。
雖然蘋果公司和 Xnor.ai 均拒絕就此消息置評(píng)，但蘋果在一封電子郵件中對(duì)美國財(cái)經(jīng)媒體 CNBC 表示，“蘋果不時(shí)會(huì)收購規(guī)模較小的科技公司，我們通常不會(huì)討論我們的目標(biāo)或計(jì)劃，”每當(dāng)蘋果證實(shí)自己收購了一家公司時(shí)，都會(huì)做出同樣的反應(yīng)，目前 Xnor.ai 網(wǎng)站已經(jīng)基本下線。
Xnor.ai 在西雅圖弗里蒙特街區(qū)的辦公室，搬遷顯然正在進(jìn)行中
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為什么是Xnor.ai
Xnor 成立于 2017 年，總部位于西雅圖，現(xiàn)有 54 名正式員工。
Xnor 起源于艾倫人工智能研究所 (Allen Institute for Artificial Intelligence)，該研究所由微軟聯(lián)合創(chuàng)始人保羅?艾倫 (Paul Allen) 創(chuàng)建。
被收購前，Xnor 從西雅圖的 Madrona Venture Group 等投資者那里籌集了約 1,460 萬美元。
Xnor.ai 的技術(shù)能讓公司在計(jì)算資源較少的設(shè)備上運(yùn)行其軟件，而不是在功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)云集的數(shù)據(jù)中心。Xnor 承諾完全保密數(shù)據(jù)，且內(nèi)存負(fù)載和能量需求較低，他們開發(fā)的產(chǎn)品可以在智能手機(jī)、攝像頭、無人機(jī)甚至嵌入式低功耗移動(dòng) CPU等設(shè)備上運(yùn)行，而不必依賴于云計(jì)算。
運(yùn)行在太陽能上的 AI 芯片
消息人士指出，蘋果可能會(huì)將 Xnor 的技術(shù)整合到未來的 iPhone 機(jī)型中，改進(jìn) Siri 以及其他基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)，或者用于蘋果為應(yīng)用程序開發(fā)者提供核心邊緣計(jì)算能力，這與公司在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私方面的興趣相吻合。
此外，Xnor 還建造了一個(gè)“自助服務(wù)”平臺(tái)，讓開發(fā)人員更容易在他們的應(yīng)用程序中使用人工智能代碼和數(shù)據(jù)，這也充分印證公司的座右銘“AI Everywhere，for Everyone”。
2019 年，Xnor 開發(fā)了可以在太陽能或硬幣大小的電池上運(yùn)行的獨(dú)立 AI 芯片，可以自動(dòng)監(jiān)控雜貨店貨架的 Gizmo，此外與 Wyze Labs 達(dá)成協(xié)議，將其基于邊緣的人員識(shí)別技術(shù)安置到 Wyze Labs 低成本安全攝像機(jī)中。
值得一提的是，由于 Xnor 具備非常優(yōu)秀的邊緣計(jì)算能力，他們開發(fā)的獨(dú)立 AI 芯片可以在一塊裝有硬幣大小太陽能面板的設(shè)備上運(yùn)行多年，因此《福布斯》所提名的美國最有前途的人工智能公司名單上，Xnor 排名第 44 位。
據(jù)了解，Xnor 的收購是繼 Kitt.ai 之后第二家從 AI2 初創(chuàng)孵化器中衍生出來的成功企業(yè)，Kitt.ai 由百度于 2017 年以未公開的價(jià)格收購，這標(biāo)志著已故微軟聯(lián)合創(chuàng)始人保羅·艾倫創(chuàng)辦的艾倫人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence；AI2）取得了巨大的勝利。
此外，這也表明西雅圖在 AI2 孵化器以及微軟、亞馬遜等巨頭培育人工智能的角色日益增強(qiáng)。
考慮到蘋果對(duì)個(gè)人隱私問題抱有濃厚興趣，收購用于在終端處理 AI 的技術(shù)不足為奇。蘋果過去曾購買過其他類似的 AI 公司，例如 Turi。
Xnor.ai 的工作可能會(huì)整合到未來的 iPhone 中，從而改善 Siri 以及其他在設(shè)備上完成的基于 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)。
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蘋果對(duì)于AI收購的十分熱情
一直以來，包括 Google、Alphabet、Facebook 和 Microsoft 等科技公司都比較鐘意于利用收購來擴(kuò)充人工智能人才儲(chǔ)備，增強(qiáng)自己的產(chǎn)品，蘋果也不例外。
2018 年 5 月，蘋果首席執(zhí)行官庫克在接受采訪時(shí)表示，僅在過去 6 個(gè)月里，蘋果就收購了 20 至 25 家公司。事實(shí)上，蘋果近年來在人工智能領(lǐng)域的確“蠢蠢欲動(dòng)”。根據(jù) CBInsights 的報(bào)道，蘋果在 AI 初創(chuàng)公司上一直遙遙領(lǐng)先。
過去幾年，在 AI 領(lǐng)域，蘋果收購了包括 Lattice Data 、Turi、Emotient 等諸多初創(chuàng)公司。
蘋果在 AI 收購方面領(lǐng)先于 Google，Microsoft，F(xiàn)acebook 和 Amazon
2017 年 5 月，蘋果收購了硅谷機(jī)器語言初創(chuàng)公司 Lattice Data ，據(jù)報(bào)道，收購價(jià)格在 2 億美元左右，與 Xnor.ai 和 Turi 的收購價(jià)格相當(dāng)，Lattice Data利用人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的推斷引擎，把非結(jié)構(gòu)化的“暗數(shù)據(jù)”，轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎枚雀叩慕Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。所謂“暗數(shù)據(jù)”，就是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字世界每天所產(chǎn)生大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體數(shù)據(jù)的 70-80%。
2016 年 8 月，蘋果斥資 2 億美元收購 Turi。Turi 由華盛頓大學(xué)教授創(chuàng)辦，專注于為開發(fā)者提供人工智能研發(fā)工具和框架，通過將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)應(yīng)用到程序中，從而幫助開發(fā)者搭建推薦引擎、識(shí)別欺詐行為、分析消費(fèi)者使用習(xí)慣、更好地定位潛在用戶等開發(fā)和管理服務(wù)。
Turi 的加入，對(duì)于蘋果來說，收購 Turi 及其技術(shù)除了將讓 Siri 直接受益，也將為 Apple Music 以及 App Store 等內(nèi)容帶來更多的“智能”元素。
2016 年 1 月，蘋果收購了人工智能公司 Emotient。Emotient 主要利用攝像頭來捕捉、記錄面部肌肉運(yùn)動(dòng)，并根據(jù)其計(jì)算模型來分析出面部表情，最終得出關(guān)于表情的動(dòng)態(tài)結(jié)果。目前，Emotient 能夠分辨出類似于喜悅、憤怒、悲傷、驚訝等等這種的基礎(chǔ)表情，還能夠分析出一些更細(xì)微和復(fù)雜的表情，比如焦慮以及沮喪。
2018 年，投資者向美國 AI 初創(chuàng)公司投入了創(chuàng)紀(jì)錄的 93 億美元 ，幾乎是前一年總數(shù)的兩倍。根據(jù)普華永道（PwC）2019 年第四季度的報(bào)告 ，就交易活動(dòng)而言，人工智能領(lǐng)域是第二高的新興領(lǐng)域，僅次于金融科技。
綜合近幾年蘋果在 AI 初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的收購案來看，收購主要圍繞蘋果自身的核心消費(fèi)者業(yè)務(wù)展開，其中對(duì)于數(shù)據(jù)保護(hù)與分析、內(nèi)容與服務(wù)業(yè)務(wù)體驗(yàn)提升等關(guān)注尤為重視，除了少數(shù)聚焦在應(yīng)用層面外，多以底層和芯片技術(shù)相結(jié)合為主。
