硝烟弥漫的战场:人工智能服务.doc

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1、硝烟弥漫的战场:人工智能服务硝烟弥漫的战场:人工智能服务  根据《华尔街日报》近期报道的消息称,苹果公司最近成功收购了一家名为Emotient的人工智能技术公司。Emotient公司总部位于美国加州圣迭戈市,其主要业务致力于通过分析人类面部表情来判断使用者的情绪以及相关用户信息。  此消息一出,外界对于苹果公司此次的收购目的议论纷纷。一时间,Emotient这家初创公司闯入了大众的视野,大家将好奇的目光投向了Emotient,究竟是怎样的一家公司能够取得苹果的青睐?  Emotient可以做到什么?  通过Emotient官方宣传视

2、频介绍,Emotient的主要业务是通过人工智能技术进行人类面部扫描,进而对面部所表达出来的表情进行分析,解读出使用者面部表情所蕴含的意义。据Emotient公布的信息来看,该公司的技术目前已经应用到了如下几个领域:广告、媒体、零售、医疗。  在广告领域,广告主可以利用Emotient所提供的技术对广告观看者的面部表情活动进行监测,进而帮助广告主更好地了解其所投放的广告在受众群体中的情绪反应。对于媒体公司而言,一旦掌握了观众在观看其所制作的节目内容时的表情,便可以精确定位观众是对于哪一部分节目内容感兴趣,对于哪一部分节目内容感到无聊

3、甚至反感。所以,无论对于广告商还是媒体内容制作者,清晰地了解产品受众群体对于其产品内容的情绪变化可以提升其在产品制作过程中的效率以及投放精准度。  表情识别技术除了能够在广告和媒体内容制作上大展拳脚以外,其对医疗和零售领域的发展也大有裨益。在医疗领域,Emotient的技术使得医生可以掌握那些无法表达自我感觉的患者的情绪。在零售领域,消费者对于商品的喜爱程度往往会最直接地反映在他们的表情上,所以Emotient的表情分析功能可以帮助零售商更加精准地选择消费者所喜爱的商品进行销售。  对于此桩收购,苹果公司不置可否,并没有透露出更多的

4、收购细节以及收购目的。苹果公司只是简单地说到:“我们会不时地收购小型科技企业,但一般来讲,我们不会就收购的意图和计划进行讨论。”纵观苹果公司近几年在科技领域的收购案例,其针对Emotient的收购似乎并不是一桩心血来潮的买卖。联盟  2016年,苹果公司曾经申请过一项专利,其专利描述为一款可以进行人类心情识别的软件系统。软件的主要功能是通过收集包括面部表情在内的多项用户数据进行分析来实现。2016年,苹果公司连续收购了两家人工智能服务领域的公司VocallQ和Perceptio。前者的主要业务内容是提升计算机理解自然对话的能力,而后

5、者的主要功能是帮助企业客户在智能手机上运行先进的人工智能系统,同时不必分享大量的用户数据。外界普遍认为这两项收购主要是为了提升iPhone的人机交互功能,其重中之重是完善Siri的语音识别功能。苹果公司针对人工智能服务打出如此的组合拳,不难看出其在人工智能服务领域的市场野心。  既然对于Emotient的收购并非偶然,那么苹果公司此次收购的目的又如何?因为苹果公司并没有对外公布此次收购的细节以及目的,所以以下内容均为基于媒体对于苹果此次收购背后目的的大胆猜测总结而得。  Emotient对于苹果有什么价值?  个人医疗。Emotie

6、nt创始人、首席科学家MarianBarlett曾经在公司的介绍视频中提出过,健康医疗将是公司技术在未来主要的应用领域之一。MarianBarlett表示,在现代医疗中,患者的情感往往会被忽视,但患者的感情表达却可能蕴含着重要的信息。例如面部表情就会传达出病人是否患有抑郁症或者是创伤后应激障碍,面部表情同时也能够让医生轻松的评估病人的疼痛等级。众所周知,苹果公司一直致力于个人健康领域的发展。现在iPhone、AppleWatch等智能硬件的用户已经可以检测心率、卡路里消耗量、血糖指数、行走步数等个人健康信息。在结合了Emotient

7、的面部识别技术,苹果的健康应用对于用户的健康监测会变得更加准确,同时也能够兼顾用户情绪这种不可量化的健康指标。  照片搜索。现如今智能手机的内存越来越大,其中很大一部分的储存空间都用来存放照片。面对数以千计甚至数以万计的照片,用户想要快速挑选一张特定内容的照片就变得不再容易。如果苹果公司将面部识别技术与Siri结合,那么用户将来可能只需要向Siri说出照片搜索的关键词,就能轻而易举的从照片库中得到相关内容的照片。  推送功能。苹果目前能够掌握到用户很多方面的信息,比如消费习惯、兴趣爱好、时间安排等日常生活信息。苹果公司在发展硬件的同

8、时也在大力开展软件服务,例如几个月前推出的AppleMusic就是面向用户推出的音乐服务。如果苹果能够精准掌握用户在特定时间段的情绪变化,那么就能够在更适宜的时间向用户更有效的推送服务。  消费体验。苹果对于自家零售门店设计的用心程度

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