谷歌人工智能AlphaGo 上个月击败韩国围棋大师李世石，引起公众对人工智能的关注。AlphaGo 背后的技术是深度学习（Deep learning）。

深度学习参考人的分层视觉处理系统，需要多层来获得更抽象的特征表达。 其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。深度学习依赖一种被称为深度神经网络的技术，包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，这种分层结构比较接近人类大脑的结构。

最近几年硅谷已经开始形成对人工智能的投资热潮，几乎所有的大型科技公司都大力发展人工智能技术，并且大多数向公众开源：

1、谷歌开源TensorFlow；

2、Microsoft开源AI框架 CNTK；

3、雅虎开源CaffeOnSpark；

4、Facebook开源了 AI硬件设计“Big Sur”；

5、IBM开源SystemML、

6、百度开源AI人工智能Warp-CTC源代码；

7、特斯拉创始人Elon Musk 与创业孵化器 YC CEO Sam Altman 共同创立非营利开源人工智能公司 OpenAI。

上述大公司在人工智能方面的研究让很多AI创业公司受益，利用人工智能技术分析大数据的三家知名创业公司：

1、利用机器学习技术分析处理复杂数据的AI软件公司Ayasdi，客户覆盖金融公司、政府、500强企业等；

2、分析零售商客户的大数据，帮助客户优化销售和供应链流程的AI解决方案提供商Blue Yonde；

3、基于AI的研究引擎公司SparkBeyond ，将人工智能技术与大数据相结合。

还有一些创业公司在现有产品或服务中集成了AI技术：

1、客户信息管理工具Dynamic Yield，帮助电商客户跨平台管理、优化用户数据；

2、B2B营销工具Radius，帮助营销人员了解用户并快速发现新用户；

3、B2B销售智能预测平台6sense ，帮助客户预测用户会购买产品的种类和数量；

4、利用机器学习技术搭建客户服务软件Wise.io；

5、一支依赖AI技术的对冲基金Aidyia；

6、基于AI的数字助理服务GoButler；

7、将AI与无人机相结合商业无人机公司Kespry。

AI团队首先建立一个专用的数据集用以训练深度学习算法，从而产生更好的预测和分析结果，然后会有更多的客户愿意分享他们的数据，继而优化数据集。如此将形成良性的循环，但对于行业新进入者门槛非常高，既没有客户数据，又缺乏深度学习算法。

优秀的人工智能创业公司不是仅仅依赖外部APIs，而是建立在对业务深刻理解基础上的AI应用。现在全球AI人才匮乏，大公司往往以并购的方式获取优秀人才，比如谷歌收购DeepMind，通用汽车（GM）上个月收购Cruise Automation，一家专注将现有汽车改造成无人驾驶汽车的软件技术公司。

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