昔日硅谷巨头缘何败走中国

2、将非结构化“暗数据”转为结构化数据

2017 年 5 月，苹果以大约 2 亿美元收购成立刚两年的创企 Lattice Data。

Lattice Data 拥有斯坦福 DeepDive 系统“暗数据（Dark Data）”项目的商业核心技术，擅长用机器学习技术将非结构化的暗数据（dark data）转化为结构化、有用的信息。

其技术也有些类似于谷歌的知识图谱，即可以通过数据挖掘人、地、事物之间的联系。

3、通过语音转文字快速检索音频

2017 年 12 月，苹果收购美国奥克兰初创公司 Pop Up Archive。

这家公司开发了转录、组织和搜索音频文件的工具，其播客搜索引擎可以利用机器学习将语音转化为文字，并且将修正转录错误的任务进行众包，从而帮助用户从冗长的语音中快速找到想要的内容。这对苹果播客 Podcast 的体验优化非常有益。

4、用 AI 精准推荐音乐

Shazam 音乐发现应用在 2008 年 7 月 App Store 推出之日即登台亮相，是 App Store 元老级别的应用之一。到 2018 年，Shazam 已经在全球下载量逾 10 亿次，每天识别歌曲超 2000 万次。

 

数据优化、音乐分析、自动驾驶，苹果 AI 收购的七类细分应用

除了面向虚拟语音助手和机器视觉应用的优化外，苹果还有 8 起 AI 收购分别面向 7 类不同的细分领域应用。

这些收购既包括降低 AI 开发难度的开源机器学习框架、数据结构化，也有聚焦在播客、音乐、营销、汽车、天气预测等应用的优化。

1、开源，让机器学习更容易

2016 年 8 月，苹果以约 2 亿美元高调收购了西雅图 AI 创企 Turi。Turi 由华盛顿大学教授创办，面向开发者提供 AI 开发工具及框架。

收购 Turi 后，苹果成立机器学习部门，并在此基础上于 2017 年推出开源 Turi Create 框架，以简化机器学习模型的开发，使得普通开发者也能玩转 AI。

 

2019 年，苹果又收购了一家瑞士视觉搜索创企 Fashwell 和一家英国图像融合公司 Spectral Edge。

Fashwell 在被收购前主要做购物搜索，其 AI 视觉搜索引擎能识别图片中的产品并进行自动标签，用于改善用户的购物体验，目前暂不清楚苹果是否将其技术用于照片或其他应用。

Spectral Edge 的 AI 技术擅长在模糊情景或过度曝光的情境下增强图像细节，可以增强暗光环境下的手机照片，改善白平衡准确度和提高色彩精度，很有可能被用于改善未来 iPhone 相机的夜间模式及其他摄影功能。

（编辑：阜新站长网）

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