微软收购nunce（什么叫物联网黑科技，有哪些啊）

大家好！今天让小编来大家介绍下关于微软收购nunce（什么叫物联网黑科技，有哪些啊）的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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微软收购nunce（什么叫物联网黑科技，有哪些啊）第1张

本文目录

什么叫物联网黑科技，有哪些啊
为什么《纽约时报》都说中国的人工智能正在超美
甲骨文公司的公司概况
#你怎么看待这句话：人终会变成自己不喜欢的人
为什么 Siri 不会唱歌，而微软的 Cortana 会唱歌
语音识别开放化开发平台有哪些

什么叫物联网黑科技，有哪些啊

VR技术：“现实”装入“虚拟”当中
VR技术在过去的20年里悄悄都潜伏在实验室里面，而2014年VR技术第一次迸发出无穷想象力。3月16日Facebook宣布20亿美元收购Oculus公司，后者正是一家沉浸式虚拟现实技术（VR）的领先公司。这20亿美元买的就是“计算设备和娱乐的未来”。Oculus最著名的就是推出了头戴式显示器Oculus Rift。这款产品利用内置的陀螺仪和显示屏能够打造出真正的虚拟显示场景，把“虚拟”贯穿到视觉、听觉、触觉、动觉当中，替代了“现实”。
如果我们仔细回想一下计算机过去50年里的发展趋势就不难想象VR技术的巨大想象空间。早年因为电脑笨重又大很难是个人的，不便于使用，然后台式机出现了，我们进入了个人可以直接在书桌上与计算机互动的时代。之后，笔记本电脑，我们可以随身携带计算机。今天我们将计算机装进了自己的口袋。按照这种发展模式走下去，计算机会与我们的身体越来越亲密。这意味着未来计算机可能戴在我们头上，然后用眼睛去跟它互动。VR技术实际上就是这种解决方式的先行者。
在过去的2014年，Oculus的发展牵动人心，首批1000个面向开发者的Oculus Rift DK2原型机早早就被抢购一空，市场上一机难求。而分布在全球各地狂热的开发者不知疲倦的让Oculus Rift变得更好玩，在Oculus相关论坛里每天都会有不同的Mod出现供大家测试。在CES 2014上Virtuix Omni还推出了配合Oculus Rift的跑步机来玩
《战地 4》游戏。如果你看过相关视频，你一定会在结尾处大吼一声：这才是游戏的最终形态！
2014年是VR技术大放异彩的元年，在近期的百度BIG Talk大会上，斯坦福大学虚拟互动实验室创始人Jeremy Bailenson说虚拟现实技术很快将会到来。也许未来我们的电脑将会消失，VR将会承载新的使命。
看“脸”时代：图像搜索大数据
你想知道虾和番茄能不能一起吃，于是你输入文字百度了一下，有了答案。而如果你手上有一张名画照片想知道作者怎么办？相信很大一部分人都会束手无策，因为这是一张图片。
相比语言搜索功能图像搜索被誉为是下一个重要的互联网入口，这源于一个不可逆转的现实——人们从外界获取信息，其中90%来自于视觉。当有东西无法用语言传递、表达时，你第一个想到的就是靠图像、影像。你想想看，当你在街上看到一件别人身上的衣服很好看，你想自己上网搜搜看哪里能买到，在不知道品牌型号的情况下，你要怎么给一个机器解释你的所看所感？就算你形容能力无敌了，但你有心思花那么多时间在组织搜索语言上吗？所以机器还要更加的智能，不但能理解一句话，还要可以直接分析你看到的图像和片段，你总是想要简单的对吧。
图片搜索就是目前火热的CBIR技术，这个92年由Kato教授提出的理论距今已经20年。CBIR的基础原理是系统对用户输入的图像进行分析并分类统一建模，然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，然后寻找符合相关条件的结果进行反馈。目前Google、Bing、百度三大搜索引擎均具备相关技术。其中Google搜索从Googlelabs一个项目演化而成，目前支持图片上传搜索和URL地址检索。而微软旗下的Bing则只支持基础的关键字图像匹配，精确度算法还有待提高。其他类似TinyEy等创业型图像搜索引擎脱胎于大学实验室，而曾经火过一段时间的GozoPa已经低调关闭B2C转型B2B业务。
小公司在做需要大数据的工程总显得捉襟见肘。再举个国内的反例，淘宝在12年推出过类似图像搜索的功能，不过随后运营不佳关闭。目前中国具备做好图像搜索能力的就只有百度，14年8月手机百度正式更新到5.5版，新版本新增的拍照搜索，被业界定义为图像搜索的2.0版本，在目前大多数用户还在扫描二维码、提前设定场景等OCR功能的拍照产品当中，手机百度是全球首款支持任意实物进行拍照搜索的产品。不过相信在未来，图像搜索会随着VR技术的成熟变等更大众普及，前景不可估量。
语音技术：能说的，就不用动手
如果说图片搜索解决了机器对图片的“理解”，那么语音技术就是解决了人与机器“交流”的问题。语音技术从IBM的一个小工具软件到今天已经有了十来年历史。而随着3G/4G带动的移动互联网市场兴起，语音识别成为有希望挑战传统搜索引擎的下一个产品，最近四年是语音技术发展最快的黄金期。
从技术角度来讲，语音识别主要流程为“语音提取——声纹转化——分词——语义识别”的过程，在后三步都需要借鉴到庞大的数据库，需要大投入长时间的研究，技术资金门槛较高。而其中的分词，尤其是中文分词，需要海量的数据样本做分析。而目前语音市场分为三大派系：
1：国企、大学院校研发背景的传统语音厂商（科大讯飞、捷通华声）。
2：互联网巨头厂商（百度、阿里、腾讯）
3：小的创业公司例如云之声、思必驰等。
这些厂商均有各自擅长的领域，其中科大讯飞在军用、行业级当中应用颇广。而百度为首的互联网厂商则在民用商业化方面捷足先登，创业公司则更加专注于细分市场。从目前来看科大讯飞目前在识别行业处于领头羊地位，产品适用范围广技术底蕴强，目前的军用、企业级使用较多，值得一提的是科大讯飞在技术专利方面也可以与国外语音巨头Nuance一拼。
不过，从消费者层面来讲好的语音识别系统很大程度上依靠经验，专利和算法什么的并没有多重要。语音识别这两年并没有着力于传统路线，而是向上发展为神经网络（你可以理解为每台服务器就是大脑的一个神经元），也就是语义识别，这里面涉及的就是人工智能和深度学习。如果说科大讯飞国内地位类似国外的Nuance，那么百度就是国外的Google。类似Google近两年来频繁挖语音牛人一样，百度邀请了吴恩达加盟，担任百度的首席科学家，负责百度研究院，他的研究领域就是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习（deep learning）。深度学习就是神经网络当中非常重要的一个环节。
对于移动时代的搜索引擎来说，语音的重要性巨大，一旦这个环节落后未来可能直接被淘汰，所以Google和百度如此重视不是没有道理。像百度2010年就已经开始进行语音布局，深度神经网络技术(DNN)，自然语言处理技术(NLP)以及百度多年的搜索技术积累，语音技术进入到例如手机百度这样的移动产品当中，成为语音输入的入口，足可以见重视程度。不过其实笔者认为，除了搜索外，移动端一切产品形态都离不开语音和图像交互，这源于移动本身的属性，不早点布局语音的互联网公司，早晚会在交互上吃亏。

为什么《纽约时报》都说中国的人工智能正在超美

就在2月3日，《纽约时报》发表了一篇名为《China Gains on the U.S inthe Artificial Intelligence Arms Race》的文章，该标题可以翻译为“中国在人工智能的军备竞赛上正在赶超美国”，文中对中美科技公司以及政府政策等诸多环境进行了对比，其中各项数据指标显示，中国的人工智能实力正在一定程度上超过美国。

中国正在赶超美国，《纽约时报》究竟是否危言耸听？从以下几个关键的客观方面来看待。

大数据爆发，深度学习的反超

深度学习作为最近新兴的人工智能技术，该技术也是有史以来第一次让机器最为能够接近人类思考的技术，通过模拟人脑的训练方式，让机器可以进行自动学习，而该技术的应用也让谷歌、百度、Facebook等公司的业务实现高速增长。

因此，深度学习作为人工智能顶级前沿的应用型技术，对于衡量中美人工智能技术进展有着重大参考作用。

上图为各国每年发表的“深度学习”及“深度神经网络”相关主题论文数量，中国在最近五年内的学术论文呈现出绝对赶超之势，而在2014年第一次超越了美国，进入到领先位置。

而其中原因也可以理解，深度学习的科研工作必须建立在海量的大数据之上，中国拥有13亿人口，有着海量的需求，而移动互联网让这些需求全面释放，因此中国也在移动互联网时代也进入大数据井喷阶段，深度学习的技术也随之全面提升。

此外，2014年谷歌首席科学家、深度学习领域顶级专家吴恩达加入到百度，也从侧面说明了中国人工智能发展的潜力。而2017年前微软全球执行副总裁陆奇也宣布加入百度，同样也是看到了中国人工智能的巨大机会。

再反观美国，《纽约时报》在日前刊发的文章中表示，2016年微软声称其开发的某套软件，语义理解已经达到人类水平，而来自百度硅谷实验室的AI专家表示，他们在两年前就完成了具有同样技术水平的中文软件。

语音技术率先普及，竞争更激烈

去年互联网女皇在《互联网报告》中，把语音技术抬到了至关重要的位置，将其称为下一轮全新人机交互入口，而在这点上，各路巨头也全都一致押注，纷纷推出各家的语音人工智能助理，诸如苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa以及百度的度秘等等。

虽然中美巨头一致押注语音技术，但如果最先进入商业普及则依然属于中国，原因在于中国的汉语输入比英文输入更为复杂，拼音输入重码率高导致了用户经常需要进行字词选择，翻页查找，输入标点停顿等复杂操作，而英文输入则是所见即所得，输入成本更低。

因此，中国市场对于语音技术的需求也远大于国内，可以更为迅速的普及，根据智研咨询发布的《2017-2022年中国语音产品市场运行态势及投资战略研究报告》显示，国内的语音市场正在从2011年的6.3亿规模，进入到2017年的100.7亿，平均年增速在50%以上

在语音布局上较为突出的中国科技企业要属百度，值得一提的是在去年2016年的百度Deep Speech3深度语音识别技术，被《麻省理工评论》列为十大突破性技术之一，与生物技术、航天技术、纳米技术并列，也是唯一一家入选的中国公司。

再从市场方面来看，百度从2014年第二季度开始，语音识别请求就呈现4倍增长，当前百度每天的语音识别请求达到了1亿4千万，合成请求达到2.5亿，准确率达到了97%。在去年的百度语音开放平台三周年上，百度加大了在语音开放的力度，向开发者开放了情感合成、远场方案、唤醒二期技术和长语音方案技术。

除了百度和科大讯飞之外，国内还有云之声、出门问问、搜狗语音、思必驰等诸多公司群雄逐鹿，竞争猛烈程度远超美国，也正说明了中国有着更大的市场需求，激烈竞争之下也必将催生出更一流的语音技术。

再反观美国，语音技术的竞争远远不如国内激烈，在开放平台方面只有微软与Nuance比较积极以外，其他巨头都有些意兴阑珊，例如谷歌直到去年的云计算大会上，才向第三方开发者提供了语音开放API，而IBM viaVoice虽然在2003年就入场，但是目前则早已退出。

政府开放政策，国内环境越来越吸引技术人才

另一个可以参考的关键维度则是政策层面。

2017年特朗普正式当选美国总统，也为各行业带来了巨大的不确定性，而对科技界的影响也尤为巨大，早先特朗普就一直要求苹果公司将工厂搬回国内，另一方面也在加强人口的流动限制。此前颁布的“穆斯林禁令”要求90天内停止向指定7国发放签证，这引发整个科技圈的集体不满，甚至导致了“抵制UBER”活动，UBER无辜躺枪。

对于其他科技企业来说，该种举措也会影响到其人才引进，而日后如果继续加强该政策，那么还会造成人才流失的困境。

但反观国内，政府与科技公司的关系向来较好，科技公司经常协助政府完成各种政务工作，例如微博问政、微信问政，大数据交通规划等等，在一定程度上不断减轻政府工作负担，因此“互联网+”的鼓励政策也会应运而生。

同时我国也更为欢迎技术人才的引进，近几年很多硅谷技术人才，尤其是华人工程师们，都开始纷纷来到机会更大的国内发展，吴恩达、陆奇这两位华人人工智能领域的领军人物加盟百度，则有着标志性意义，未来阶段更多人工智能领域顶级华人回归国内，也是大概率事件。

结语：

综合来说，目前国内有着更多的大数据，以及对于人工智能技术的需求，这对于技术人才有着极大的吸引力，而此时美国却恰恰迎来了特朗普黑天鹅事件，对于科技界的发展并非利事。

短期阶段来看，美国的人工智能技术依然保持领先，但长期来看，中国在人工智能领域反超美国，已经成为大概率事件。

作者微信公众号：“首席发言者”

甲骨文公司的公司概况

在成熟的资本市场，市值是衡量一家企业规模、利润及增长状况等综合竞争力的动态结果。
根据金融时报1月公布的2010年末全球市值500强的数据，苹果首次夺得了全球IT业市值的年终榜首。能够进入市值十强的公司，都是令人尊敬的IT顶尖企业，以市值顺序排列，这十家企业是苹果、微软、IBM、甲骨文、谷歌、三星电子、英特尔、思科、惠普和亚马逊。 2011年7月23日，美国联邦法官威廉·阿尔索普(William Alsup)当地时间周五驳回了甲骨文要求Google因侵犯Java专利赔偿数十亿美元损失的主张。
阿尔索普驳回了甲骨文的损失报告，称甲骨文的赔偿要求“在多个方面都过高”。
阿尔索普还表示，甲骨文可以要求推迟庭审，以提出客观可信的赔偿要求。
Google认为甲骨文不应当得到任何赔偿金，没有就阿尔索普周五的裁定发表评论，甲骨文发言人黛博拉·海林格(Deborah Hellinger)也拒绝就周五的裁定发表评论。 2010年，甲骨文称其第四财季总利润为23.6亿美元，每股46美分，比上一季度18.9亿、每股38美分的业绩要好得多。
甲骨文一向都有在第四财季末公布乐观财务数字的传统，公司销售部门在财年末的时候总是喜欢提供大幅折扣提高业绩，以致很多客户会把其采购推迟到5月份以获得很低的价格。“人生中有三件事情是可以肯定的，死亡、纳税以及甲骨文的第四财季，” Cowen and Co分析师Peter Goldmacher说。
这次的不例外。甲骨文称5月31日结束的上一财季总营收上涨了39%，达到95.1亿美元。而反应最新销售业绩的软件注册收入也上升了14%，比公司此前的预期还要好。
而硬件销售也为甲骨文贡献了18亿营收，这块主要得益于公司1月份结束的对美国计算机公司太阳微系统公司的收购。
甲骨文称公司2011年将额外支出6.75亿至8.25亿美元，主要用于向欧洲和亚洲分公司支付裁员遣散费。截止2011年5月31日，甲骨文员工总数从二月份的106492下降到了104569人。
对于本财季，甲骨文预期营收季度增幅在39%至43%之间，每股收益区间为17美分至18美分。收购sun公司
北京时间2009年4月20日，甲骨文公司声明将要以每股9.50美元收购Sun公司，该交易价值约为74亿美元。　这一消息颇令人感到意外。知情人士称，Sun拒绝了IBM每股9.4美元的出价，并收购到VirtualBox桌面虚拟化软件。
高斯林表示：“甲骨文将一直致力于保持Java和整个生态系统的强劲稳定。”他还说，升级版的Java Store即将推出。Java Store于2011年进行试运行，旨在作为一个发现和购买Java和JavaFX程序的网络商店。
甲骨文完成了斥资74亿美元收购Sun的交易，同时获得了Java技术。在效力Sun多年之后，高斯林如今出任了甲骨文客户软件部门的CTO（首席技术官）。
高斯林表示，Java EE 6将成为下一代企业软件的基础；该软件在经过7年研发后，于2011年11月30日获得通过。Java EE6提供了模块化和基于任务配置文件等功能。Java EE 6提供了基于网络的文件以及完整文件。Java EE6的技术规格还包括了JAX-RS 1.1、Enterprise JavaBeans 1.1、Managed Beans1.0以及Java-WS 2.2等应用程序界面。
收购Eloqua
北京时间2012年12月20日，软件巨头甲骨文宣布已与上市公司Eloqua达成协议，并将收购这家基于云的自动化营销与营收绩效管理软件公司。
甲骨文公司将以每股23.50美元、总值近8.71亿美元的价格收购Eloqua，平均每股溢价31%。甲骨文公司计划将数项主要技术整合至Eloqua的产品中，以便能够为客户提供更加有价值的服务，甲骨文已有包括惠普、Nuance、Comcast、LinkedIn、Box、Google和奥多比等逾1200家组织在使用Eloqua的SaaS系统管理营销业务。预计这笔交易会在2013年第1季度关闭，但在交易完成前，Eloqua将继续保持独立运营。

#你怎么看待这句话：人终会变成自己不喜欢的人

您好，很高兴为您解答：在微信上转错账、延迟转账要撤回，被骗转账、充值没到账、提现没到账、找他们客服申请退款：微信人工服务专线：0 7 5 5一6 1 9 9一6 2 4 8 （免费拨打）微信人工退款专线：0 7 5 5一6 1 9 9一6 2 4 8 （免费拨打）处理：被骗、转错账、延迟转账撤回、充值、提现、退款。――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――人工智能为我们构建了一个新世界，或许这个观点的出处已经无从考证，但站在新世界的起点，全球许多国家都对AI充满了憧憬与渴望，尤其是“深度学习”获得突破之后，创业者和投资者的情绪愈发高涨。然而外界对人工智能的讨论一直未能走出“雷声大，雨点小”的境地，专家们高谈人工智能的顶层设计，巨头们谋划了一个又一个科幻般的场景，创业者们也在积极蹭热点抓红利，以及不断冒出的人工智能威胁论、失业论等等。只不过，人工智能不是洪水猛兽，更像是一场渐进性的颠覆。人工智能并不遥远大众对人工智能的认知，可以追溯到《I, Robot》、《终结者》等科幻电影，亦或是智能音箱、无人超市、自动驾驶等新近兴起的概念，尽管只有小部分科技极客成为尝鲜者，却也预示着人工智能从神坛走向生活的趋势。事实上，人工智能的渗透远非如此。早在2011年的时候，和iPhone 4S同时亮相的还有苹果的智能语音助手Siri。一家诞生于2007年的创业公司，被苹果以2亿美金的价格收购，随后苹果与彼时全球最大的语音识别厂商Nuance合作，具备语音识别功能的Siri 横空出世。不过在2011年还鲜有媒体提及人工智能的概念，Siri也被传统的定义为虚拟个人助理。但在Siri的竞争者或者效仿者身上，“个人助理”的角色发生了些许转变，典型的就是微软小冰，在发布之初便被冠以“人工智能伴侣虚拟机器人”的名号。如今流行的亚马逊Alexa、GoogleAssistant、微软Cortana，乃至阿里的AliGenie、百度的DuerOS等早已被彻底打上了人工智能的印记，并藏身于手机、手表等智能终端。与此同时，苹果也邀请巨石抖森为Siri拍摄场景广告，并在全球范围内投放，无非是为了改变用户对Siri的既有印象，在这场以“人工智能”为旗帜的竞争中增加几分成功突围的胜算。无独有偶，人工智能也在逐渐改变互联网已有的产品形态，比如浏览器这一最“古老”的互联网产品。或许曾经让微软忌惮的网景浏览器已经不为人所知，可浏览器的产品定位在20多年来并未做出本质上的改变。人工智能的应用似乎是浏览器的又一转折点，从国内主流的手机浏览器来看，QQ浏览器、UC等开始尝试内容整合，效仿今日头条进行内容的算法推荐，比如针对不同用户的内容需求和喜好，推送个性化的资讯内容；搜狗手机浏览器直接上线了“智能翻译”的服务，涵盖语音对话翻译、AR实时翻译、拍照翻译、文本翻译等，满足用户在不同场景下的“翻译”需求。不难发现，从基础的语义分析、深度学习到语音识别、图片识别、AR等人工智能技术的应用，已然成为浏览器发展的新方向除此之外，人工智能还有很多感知并不那么明显的应用。比如搜索引擎的智能化，早期的搜索无非是更加准确的“所搜即所得”，如今的搜索引擎开始涉及更多用户行为的跟踪和学习，在搜索结果上有更多的联想，同时也进一步丰富了商业变现的方式；再比如智能手机厂商纷纷主推的拍照功能，面部识别、动作识别、算法美颜等人工智能技术已经十分成熟，美图、OPPO等手机厂商无不在营销策略上加入人工智能相关的话术。一个不为大多数人所关注的是，人工智能在反垃圾技术上的应用。从电子邮件到BBS到博客，再到微博、微信等移动社交工具，互联网的发展史也是网络社交的编年史。只是早期邮箱、论坛的反垃圾还停留在关键词过滤阶段，后来出现了贝叶斯过滤、肤色识别等算法来应对“图片类垃圾”，但在短视频、直播等新的内容载体上，人工智能的图像识别、语音识别、神经网络学习等早已广泛应用。正如来自谷歌的吴军博士所说“人工智能的商业化就是看它是否已经深入到‘黄赌毒’这种人类最基本的诉求中”。一语成谶，被神话或者妖魔化的人工智能也正在寻求商业上的变革，而机会已经悄然来临。可怕的是场景重塑人工智能的发展始终有两条路线，一个是技术上的，包括理论、顶层设计、算法研究等；另一条是商业化上的，也可以说是应用上的。值得注意的是，在前两次人工智能浪潮中，技术始终凌驾于商业之上，而在这次人工智能的爆发中，商业化开始与时俱进。把人工智能当做一个新事物，然后畅想其商业化前景，或者描绘出一个崭新的世界，不免有些雾里看花的感觉。可如果将人工智能视为一场渐进性的颠覆，似乎更够感知到人工智能对于商业场景乃至商业结构的冲击，这里有三个例子。首先是语音交互。国内外的科技巨头们几乎全部涉足于此，背后的野心绝非是更智能的语音助手。以智能音箱为例，在电视、手表、路由器等一大波家用设备的竞争中，智能音箱的上位和亚马逊Echo不无关系。一方面，Echo近千万台的销量对开发者产生了不小的诱惑，两万多种互动技能丰富了智能音箱的可玩性；另一方面，Echo证实了语音成为下一代交互入口之一的可行性，并打通了叫车、叫外卖、阅读新闻、网购下单等服务。从大的方向来看，智能音箱打造了IoT的新入口，几乎所有的玩家都在讲述与IoT相关的故事。不过更现实的是，家庭主妇们通过智能音箱就能下单买菜，找寻美甲、家政等生活服务，从需求到服务的路径被极大地缩短，这大概才是巨头们投身语音交互的现实驱动力量，尤其是天猫、亚马逊、京东等电商平台们。其次是工具类产品的变现。在互联网时代，工具类产品的变现一直是一件头疼的事，人工智能似乎带来了更多的盈利可能。作为最早的互联网工具类产品之一，浏览器的商业化并不顺利，至今仍在延续广告的变现模式，更有大批的产品在移动互联网的浪潮中惨遭淘汰。尽管人工智能对于浏览器的盈利还未出现成功的先例，UC、QQ浏览器等对内容的整合也多半处于信息流广告的目的，但搜狗手机浏览器在智能翻译上的尝试预示着另一种出路。以往的浏览器产品扮演的是连接人与入口的角色，且很多产品是“用完即走”，缺乏账号体系和用户留存。就搜狗手机浏览器的智能翻译来看，已经改变了原先的使用场景，比如说以往阅读外文资料时，需要关掉浏览器，将内容复制到第三方翻译APP才能完成。集成化的智能翻译同样缩短了从需求到服务的路径，而且这是一个用户习惯养成的过程，从文字翻译到图片翻译再到AR场景，用户使用搜狗手机浏览器就可以在国外实现对话、点餐、新闻阅读等服务，同时也在不断挤压翻译APP的市场份额。换而言之，在人工智能的应用下，包括浏览器等工具类产品已经开始朝着两个方向延伸，即聚合性和人性化。举个简单的例子，用户在浏览器上通过智能翻译浏览酒店信息，平台可以推送相关的优惠信息，由“连接”服务转为“连通”服务，这些都将是未来的方向。最后是对终端的重新定义。不管是语音助手还是浏览器之类的工具，人工智能出现后都发生了场景上的改变，并最终将改变对终端的认知。苹果或许不是最早意识到这一点的终端厂商，却是最早将其付诸于现实的公司之一。在今年六月份的WWDC上，除了新的智能硬件设备，苹果还带来了两个工具：MLKit和ARKit，前者瞄准了机器学习，后者筹谋了AR。然而，智能终端承担着云到端的载体，包括前面所说的智能音箱，无非是借助这些终端搜集用户数据，传输到云端进行分析处理后再回传用户，终端不过是管道。苹果的iOS生态上聚集了超过1600万的开发者，并且为这些开发者提供了700亿美金的分成，但苹果却开始有意识的改变此前“封闭”、“傲慢”的态度，MLKit和ARKit都是针对即时应用场景的工具，言外之意，苹果开始鼓励开发者开发本地化的人工智能或AR应用。原因不难理解，人工智能体系下的核心是AI，然后是平台，最后才是终端，而用户对这一体系的理解却是终端、平台、AI的逆向过程。亚马逊Alexa的崛起足以让苹果恐惧，开发者是逐利的，苹果想要在AI时代保持优势，势必要留住开发者并为之创造更加良性的开发环境。终端是载体和管道，同时也是平台、开发者与用户沟通的媒介。结语人工智能不再是空中楼阁，而是以接地气的方式逐渐改变我们的用户习惯和生活方式，同时这也是一场不见硝烟的商业竞争，要么接受AI对场景的重新塑造，要么逐渐驶离商业的中心，这是摆在每一家人工智能公司面前的选择。

为什么 Siri 不会唱歌，而微软的 Cortana 会唱歌

因为Cortana是微软公司自主研发的，而Siri本来也是家公司，成立于2007年，2010年被苹果以2亿美金收购，最初是以文字聊天服务为主，随后通过与全球最大的语音识别厂商Nuance合作，Siri实现了语音识别功能。收购的没有自主研发的好！微软优化得比苹果好！

语音识别开放化开发平台有哪些

1.商业化的语音交互平台
1)微软Speech API
微软的Speech API（简称为SAPI）是微软推出的包含语音识别（SR）和语音合成（SS）引擎的应用编程接口（API），在Windows下应用广泛。目前，微软已发布了多个SAPI版本（最新的是SAPI 5.4版），这些版本要么作为于Speech SDK开发包发布，要么直接被包含在windows 操作系统中发布。SAPI支持多种语言的识别和朗读，包括英文、中文、日文等。
2).IBM viaVoice
IBM是较早开始语音识别方面的研究的机构之一，早在20世纪50年代末期，IBM就开始了语音识别的研究，计算机被设计用来检测特定的语言模式并得出声音和它对应的文字之间的统计相关性。1999年，IBM发布了VoiceType的一个免费版。2003年，IBM授权ScanSoft公司拥有基于ViaVoice的桌面产品的全球独家经销权，随后ScanSoft与Nuance合并，如今viaVoice早已淡出人们的视线，取而代之的是Nuance。
3）Nuance
Nuance通讯是一家跨国计算机软件技术公司，总部设在美国马萨诸塞州伯灵顿，主要提供语音和图像方面的解决方案和应用。目前的业务集中在服务器和嵌入式语音识别，电话转向系统，自动电话目录服务等。Nuance语音技术除了语音识别技术外，还包扩语音合成、声纹识别等技术。世界语音技术市场，有超过80%的语音识别是采用Nuance识别引擎技术，其名下有超过1000个专利技术，公司研发的语音产品可以支持超过50种语言，在全球拥有超过20亿用户。苹果的iPhone 4S的Siri语音识别中就应用了Nuance的语音识别服务。
4）科大讯飞
科大讯飞作为中国最大的智能语音技术提供商，在智能语音技术领域有着长期的研究积累，并在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果。占有中文语音技术市场60%以上市场份额，语音合成产品市场份额达到70%以上。
5）其他
其他的影响力较大商用语音交互平台有谷歌的语音搜索（Google Voice Search），百度和搜狗的语音输入法等等。
2.开源的语音交互平台
1）CMU-Sphinx
CMU-Sphinx也简称为Sphinx（狮身人面像），是卡内基 - 梅隆大学（ Carnegie Mellon University，CMU）开发的一款开源的语音识别系统，它包括一系列的语音识别器和声学模型训练工具。最早的Sphinx-I 由@李开复（Kai-Fu Lee）于1987年左右开发，使用了固定的HMM模型（含3个大小为256的codebook），它被号称为第一个高性能的连续语音识别系统（在Resource Management数据库上准确率达到了90%+）。最新的Sphinx语音识别系统包含如下软件包：
 Pocketsphinx — recognizer library written in C.
 Sphinxbase — support library required by Pocketsphinx
 Sphinx4 — adjustable, modifiable recognizer written in Java
 CMUclmtk — language model tools
 Sphinxtrain — acoustic model training tools
这些软件包的可执行文件和源代码在sourceforge上都可以免费下载得到。
2）HTK
HTK是Hidden Markov Model Toolkit（隐马尔科夫模型工具包）的简称，HTK主要用于语音识别研究，最初是由剑桥大学工程学院（Cambridge University Engineering Department ，CUED）的机器智能实验室（前语音视觉及机器人组）于1989年开发的，它被用来构建CUED的大词汇量的语音识别系统。HTK的最新版本是09年发布的3.4.1版，关于HTK的实现原理和各个工具的使用方法可以参看HTK的文档HTKBook。
3）Julius
Julius是一个高性能、双通道的大词汇量连续语音识别（large vocabulary continues speech recognition，LVCSR）的开源项目，适合于广大的研究人员和开发人员。它使用3-gram及上下文相关的HMM，在当前的PC机上能够实现实时的语音识别，单词量达到60k个。
4）RWTH ASR
该工具箱包含最新的自动语音识别技术的算法实现，它由 RWTH Aachen 大学的Human Language Technology and Pattern Recognition Group 开发。RWTH ASR工具箱包括声学模型的构建、解析器等重要部分，还包括说话人自适应组件、说话人自适应训练组件、非监督训练组件、个性化训练和单词词根处理组件等。
5）其他
上面提到的开源工具箱主要都是用于语音识别的，其他的开源语音识别项目还有Kaldi 、simon 、iATROS-speech 、SHoUT 、 Zanzibar OpenIVR 等。