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蘋果買Lattice算是賺到了!

蘋果近期斥資2億美金收購了創業公司Lattice.co,蘋果在確認收購聲明中表示:“蘋果會不時收購小型科技公司,我們通常不對收購的目的和計畫置評。”但是,消息靈通人士還是爆料稱,Lattice大約20名工程師已經加入蘋果公司,後者或將吸納“暗資料”(Dark Data)技術為智慧音響等人工智慧產品助力。

關於蘋果收購的Lattice,CruchBase給出了企業畫像。Lattice成立於2015年,由斯坦福電腦科學教授Christopher Ré、密西根大學電腦科學教授Michael Cafarella,以及Raphael Hoffmann、Feng Niu聯合創立。其中,Christopher Ré此前關於DeepDive的工作獲得了麥克亞瑟天才獎。目前,他擔任Lattice首席科學家。Michael Cafarella最初擔任Lattice CEO,而目前則擔任首席技術官。他是Hadoop的聯合創始人,Hadoop是廣泛使用的大資料處理技術。Cafarella之前也是電訊公司TellMe Networks的工程師,該公司在2007年以8億美元被微軟收購。Feng Niu是Lattice的首席工程官。Michael Cafarella和Raphael Hoffmann此前也曾參與DeepDive的開發。目前,Lattice CEO是資深企業高管Andy Jacques。他於去年加入該公司。

發軔于斯坦福大學的“DeepDive”的研究項目,Lattice從誕生開始就把“暗資料”作為核心技術攻關,希望從圖像、文字段落中獲取資訊。“暗資料”,也就是非結構化資料,這部分資料最初不能進行分析處理時難以被利用。Lattice的誕生,就是讓這些暗資料變得可用,將非結構化資料結構化。該公司的技術也類似于穀歌知識圖表(“GOOG”)。因此,Lattice曾獲得了Alphabet旗下GV、Madrona和InQTel共計2000萬美元的投資,可見業界已經發現了提取暗資料的價值。

因為大量儲存在電腦網路中的資料,一般都未能按照傳統方式存放,而很多企業亦很難去對這些資料進行分析及運用,而Lattice便是以它們的人工智慧去分析。可以想像一下,那些沒有標籤、沒有得到分類,相互之間也沒有聯繫的資料,經過Lattice的翻雲覆雨手,就可以給用戶創造價值。

目前,Lattice已經能夠完成了對“暗資料”的理解,將非結構化資料結構化。簡言之,Lattice通過機器學習可以自行理解資料庫、網站資訊以回答外界對系統的提問。

這次收購Lattice,並不是蘋果對人工智慧初創企業的特例,去年蘋果已收購了位於西雅圖的Turi,加強了機器學習及人工智慧,同時收編成相關部門。如果把時間在延長一點,事實上,從2010年收購Siri語音助手開始,蘋果就有條不紊地對人工智慧進行戰略佈局。作為一個通訊主打的企業來說,對於新領域的跑馬圈地,投資收購是最直接的手段。過去6年蘋果一共收購了16家公司,使得自身在語音辨識、自然語言處理、圖像識別、人臉識別、動作捕捉、機器學習、暗資料轉化等方向,都有了佈局。

同時,蘋果非常務實,注重迅速把技術專利轉化為用戶體驗。例如,收購Siri,就是要讓iPhone增加語音助理,而後面在語音辨識和NLP方向的收購舉措均基於Siri而展開;2015年收購VocalIQ,就是為了解決Siri無法識別更複雜指令的問題;收購Spotsetter地圖社交,同樣是為了將其演算法與蘋果Maps整合。考慮到Siri是蘋果諸多產品在人工智慧技術上的重要入口,與用戶體驗極為相關,所以蘋果收購的一系列人工智慧技術基本上都應用在了Siri功能單元之上。即使如此,蘋果收購的語音、語義識別的專案只有三家,它把更多的賭注放在了機器學習與電腦視覺方向的技術。原因很簡單,要想真正提高Siri體驗,只有通過更多的與資料、深度學習技術讓Siri更加智慧,才能讓整部手機變得智慧,才有可能外延至家庭、辦公、娛樂、休息等諸多場景的智慧設備。

值得注意的是,在上述蘋果的收購歷史中,最貴的也就是2億美元,這也能反映出Lattice的戰略要義。拿到Lattice,未來的iPhone、Apple Watch、iPad等產品,不只能讀懂資料,還能讀懂暗資料,能夠在醫院、家庭等場合起到與其他產品不同的作用。此前已有資料表明,Apple Watch確確實實的可以用於監測房顫,雖然不知此資訊是否為蘋果所為,但毫無疑問,蘋果希望將Apple Watch打造成兼具醫療器械的產品,這就需要Lattice全力支援。

將暗資料轉變成有效資料,蘋果下的是一盤大棋。該技術應用場景很多:譬如在國際警務和犯罪預防領域,能幫助揭露隱秘的人口販運;在醫學研究領域,可將當前看起來病患及醫療機械的資料轉化成有效資料,説明醫生精確診治,同時設備高效運行。特別是在人工智慧方面,此技術還能創建更有用的資料來源,來説明更好的訓練人工智慧系統。可以預見,Lattice的技術一旦成熟,將被用於多個領域,可以揭示更多的隱秘,從而能夠更全面詳盡的瞭解某個行業。

近一點說,經過Lattice調教的Siri,不僅使iPhone或Mac能聽懂更多語音命令,還將駕馭蘋果即將公佈的新款智能音箱,提升蘋果針對亞馬遜Echo或穀歌Home的競爭力。

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