在 2016 年秋季新品發布會上，谷歌發布了手機、智能音箱、電視盒子等一系列硬件產品，也在之前的 PPT 中宣布谷歌戰略從 Mobile First（移動先行）轉向 AI First （人工智能先行）。2017年9月，谷歌被爆出在北京總部建立以機器學習為核心的團隊，這個Alphago的爸爸，AI的巨頭到底在下一盤怎樣的棋？

有媒體爆出，這是一個以機器學習為核心的團隊，將在Google北京被建立，最為關鍵的是：招聘已然在進行中。

官方信息顯示，Google正在為北京團隊招募四大機器學習相關的崗位，包括：機器學習研究員、機器學習技術主管、云端機器學習產品經理、機器學習軟件工程師。

盡管Google沒有標明上述崗位的招募數量，但仍然有大量的信息泄露出來。

例如，這不僅是一個工程團隊，還兼具技術研發的任務。

涉及的AI方向包括：計算機視覺、視頻處理與理解、圖像處理、語音識別、自然語言理解、文本理解、分類、模式識別、推薦系統、定位系統，以及機器學習、深度學習、優化的算法基礎、人機交互，數據挖掘，AI+醫療保健，計算基因組學等。

以及關注的行業包括：商業和零售、媒體和娛樂、醫療保健、金融、交通等。

從這些招聘信息中，足以看出谷歌在人工智能領域的野心以及戰略布局。

1）對DeepMind的收購及后續運作

2014年年初，谷歌以4億美元的架構收購了深度學習算法公司——DeepMind，公司創始人哈薩比斯是一位橫跨游戲開發、神經科學和人工智能等多領域的天才人物。7月，谷歌以DeepMind為主體與牛津大學的兩支人工智能研究隊伍建立了合作關系。

DeepMind也很快發布了研究成果，它在10月份公布了一種新的模擬神經網絡，旨在模仿人類大腦的工作記憶原理，擁有更加強大的歸納整理和聯想演繹等邏輯處理能力，從而帶來更快的任務處理速度，還可以通過訓練去自行處理任務，這種全新的深度學習算法可用于計算機視覺和語音識別等領域。

DeepMind最杰出的代表成果就是阿爾法狗，在2016年3月的世界圍棋大戰中，阿爾法狗以4：1大勝世界排名第一的李世石，人工智能再次戰勝人類，也進一步引發了用戶對人工智能發展的關注。

2）自動駕駛汽車

奇點大學的網絡與計算部門負責人Brad Templeton認為，在接下來的10-20年里最具改變世界潛力的技術是自動駕駛汽車，而谷歌在這方面要領先于傳統汽車廠商。谷歌的自動駕駛汽車戰略的起步是從收購510 Systems及其姊妹公司Anthony’s Robots開始的，2011年谷歌收購了這兩家公司。

2011年10月，510 Systems悄然加盟谷歌，成為谷歌神秘部門Google X“moon shot”的關鍵組成部分。改裝后的Pribot整合了谷歌的強大軟件，也一并被谷歌收購。2012年夏天，普銳斯被換成了新款雷克薩斯SUV。此后，谷歌的自動駕駛汽車已經完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程。

在此基礎上，谷歌于2014年7月份推出了100輛原型車來執行小規模的市區道路測試，這是自動駕駛行業首次進行的規模化城市道路測試。谷歌的原型車安裝了17個感應裝置，搜集來的信息能快速建立起一個半徑200公尺的3D信息圖，讓車輛對外部環境進行分析判斷，實現360度的全方位防護。

為推動無人駕駛汽車的發展，谷歌也在申請無人汽車上路而努力。2016年2月份，谷歌贏得了重大勝利，NHTSSA（國家公路交通安全管理局）裁定，按照聯邦法律導航無人駕駛汽車的AI系統可以被認為是司機。規定為未來掃清了道路，以后的無人駕駛汽車沒有方向盤、剎車、加速油門，以及人類用于控制汽車的其它組件。

3）以Nest為基礎的智能家居生態系統建設

谷歌于2014年1月份以32億美元收購了智能家居制作商Nest，該公司主要提供智能恒溫器和智能煙霧探測器，并已經擁有 100 多項專利，200 多項專利已在美國專利局備案，另有 200 多項專利準備備案。

2016年5月，谷歌推出的第二款智能家居硬件Google Home。除此之外，谷歌去年布局的智能家居底層操作系統Brillo和Weave通訊協議，都在彰顯著谷歌想做智能家居老大的野心。有人說Brillo我不知道，其實Android M以上系統都可以找到它。

谷歌已經意識到智能家居領域將是未來人工智能應用的一個重要市場，所以通過一系列并購、開放平臺的建立、軟件硬件一體化來打造這個生態系統，而Nest創始人Tony ?Fadell一篇文章的標題《歡迎回家》也反映出了谷歌在智能家居領域布局的前瞻性和決心。

4）在圖形識別和語音識別研究領域的重大進展?

2014年，谷歌開始了開發一套能夠整合公司海量數據的語音系統，這個正處在測試階段將會使計算機從本質上“聽懂”和“思考”人們向谷歌設備輸入的語音。這個團隊將前饋神經網絡替換成了遞歸神經網絡，提高了系統對語音信息的存儲和處理能力，并能夠使用上下文、物理定位及其它方式對談話者的真正含義進行預測，就像人在談話時大腦所做的一樣。

在圖像識別方面，谷歌一直在積極吸引圖像識別和計算機視覺方面的專家參與到谷歌的項目研究中來。

Google在2014年將語音識別的精準度從2012年的84%提升到如今的98%，移動端Android系統的語音識別準確性提高了25%；計算機視覺技術也取得了突飛猛進的發展。如果以計算機視覺技術研究者設置的技術標準來看，自2010年到2014年，圖像分類識別的精準度提高了4倍。

5）Google神經機器翻譯系統（GNMT）

2016年9月28日，谷歌在 ArXiv.org 上發表論文介紹谷歌的神經機器翻譯系統（GNMT），隨后谷歌 Research Blog 發布文章對該研究進行了介紹，還宣布將 GNMT 投入到了非常困難的漢語-英語語言對的翻譯生產中，引起了業內的極大的關注。

6）開始布局云計算

值得關注的是，這次招聘的四個崗位中，有兩個明確與云端機器學習有關，足見Google對云端機器學習業務的重視。值得進一步思考的是，Google是否要把云端服務，正式引入中國運營？

現在，云平臺和企業服務的市場已經成熟。谷歌并購了已經上市的云服務公司Apigee。甚至不惜血本的把人工智能架設在云平臺上，向第三方提供服務，欲借此同亞馬遜和微軟對抗。不過，雖然谷歌起步稍晚，仍然落后于亞馬遜和微軟，但它的增長非常迅速，尤其是谷歌今年拿下了蘋果公司和著名音樂網站Spotify的云服務，所以士氣大振，想成為美國云服務的第一陣營。

您也可以關注我們的官方微信公眾號（ID：ctoutiao），給您更多好看的內容。