硬件巨头与平台巨头都在从各自的优势切入到这局比赛。
1）硬件巨头抢占技术高地，一个有趣的事情是在PC时代NVIDIA做的是显卡，intel做的是CPU，本来井水不犯河水，但是却在人工智能的战场上兵戎相见，去年NVIDIA直接宣布自己是一家人工智能公司，并已经帮助了谷歌、百度、脸书、特斯拉等公司实现了深度学习的集群服务器建设，GPU才是人工智能未来，而intel今年匆忙成立人工智能部门则算是对NVIDIA的迅速回应。
对于像NVIDIA、intel硬件巨头来说，其需要适配的已经不再是单一简单的电脑，而是各种涉及人工智能的集群运算，以及深入到各个其他硬件产品中，成为其基础设施。
加大硬件技术与人工智能的结合，因特尔、英伟达为例，从底层硬件基础设施切入，以希望结成新的联盟。
2）平台巨头作出更大战略架构调整，对于平台巨头来说，他们的人工智能战场则是利用自身优势切入到更多的场景之中。
例如亚马逊推出的echo就较为成功可以抢占用户客厅，并且基于电商优势让用户可以更方便的购物，尽管苹果的Siri也能够与用户对话，却缺乏电商能力，但同时Siri也有echo所无法完成的独家功能，因此各家都有可能拿到一部分市场，也有可能被吞并，变数颇多，这也是平台巨头们所焦虑的未来。
所以相对于硬件公司，平台巨头的竞争也更为激烈，需要在人工智能上的战略作出更大的调整，目前来看谷歌与百度的调整幅度最大，二者也极为相似。
谷歌将所有研发领域的项目与传统现金流业务进行剥离，成立Alphabet子公司来聚焦未来领域。而百度在架构上也与谷歌类似，其将传统搜索业务剥离由向海龙守城，而其余一切聚焦于未来前沿包括无人车、度秘事业部，智能家居事业部等等并由陆奇统帅，重兵挺进人工智能。
抢占成为最大AI开放平台，成为底层基础设施
早期互联网之所以能够兴盛，原因在于有着php、mysql这样免费的开源软件可以供所有人使用，而这也直接促进了整个互联网的发展，直到今天PHP也依然是很多公司的开发语言。
但是今天就不一样了，人工智能时代，即使大公司给个人开发者开放了各种人工智能的框架源码，其也无法有效使用，运行这些代码需要集群运算处理的能力，因此未来，小到个人开发者，大到公司都需要与人工智能平台进行合作，调用他们的人工智能能力，让他们的技术为自身所用。
谁的技术被最多的人使用，谁的开放平台最大，谁就能够接入更多的开发者，进而掌握人工智能的话语权。
所以我们看到巨头们都在两手抓，一手做AI代码开源，一手做AI开放平台。
代码开源方面，Facebook最知名的开源项目为一个人工智能硬件项目"Big Sur"、谷歌最大开源的项目是"Android"这里不一一例举。目前国内在人工智能开源上做的并不多，百度于2016年百度世界大会上开源的PaddlePaddle深度学习平台，为学生、创业者和各界技术人员提供了一个低门槛开发平台。
开放平台方面，国外在这方面做得比较迟缓，目前只有微软和谷歌做了语音开放平台，而谷歌在2015年做了图像识别开放平台。也直到去年12月，拥有海量AWS用户的亚马逊才姗姗来迟，开放了语音识别以及人脸识别的能力。
相较而言，百度的开放最为彻底——语音技术、图像技术、自然语言处理技术、用户画像、机器学习、AR增强现实等等均对开发者开放。
结语：
去年以来，越来越多的公司将AI视为发展重点，并抽取大量公司资源来应对下一场人工智能之战，一切并非空穴来风。用户的人机交互场景在升级，旧的联盟在解体，新的联盟在形成，既是危机也是机会，不得不殊死一搏。
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