2018AI和机器学习界的12个重大收购案

2018AI和机器学习界的12个重大收购案

众所周知,AI正在为从医疗保健到旅行的各行各业创造新机遇。因此,全世界的公司都在通过并购寻求这样的机会:为消费者提供大大改进的产品或服务。

让我们看看AI领域最近的几起重大并购案。

1.微软收购GitHub

GitHub已被微软以75亿美元收购。工程师们多少惊呆了,某种程度上还很困惑。 Xamarin的前首席执行官Nat Friedman现将担任GitHub的CEO职位。这笔收购的整份协议将在2018年底完成,具体受监管审计和标准成交条件的制约。

2.Oracle收购DataFox

DataFox是一家总部位于旧金山的初创公司,通过部署在基于云的AI软件上的数据引擎分析大量数据,从而对企业做出预测。Oracle云应用软件将集成到DataFox中,进一步添加AI推断的公司级数据和信息,将帮助客户做出更好的决策,因而获得更好的业务成效。

3.微软收购Semantic Machines

微软在2018年5月收购了Semantic Machines。微软计划另外探究对话式AI,将利用该初创公司熟练运用的机器学习技术,让客户能够以更自然的方式与数据进行协作。微软旨在部署这种对话式AI,以增强其智能助手Cortona。

4.谷歌收购Velostrata

Velostrata是一家总部位于以色列的初创公司,谷歌未披露收购金额。Velostrata涉足企业云服务,它帮助企业将数据迁移到云。Velostrata将加入谷歌在特拉维夫办事处的云团队。 谷歌云的工程副总裁Eyal Manor强调,这次收购将补充其广泛的迁移产品组合,帮助公司企业迁移到云端。

5.英特尔收购Vertex.AI

Vertex.AI开发了名为PlaidML的开源深度学习引擎,可以帮助开发人员将AI部署到各种设备上。Vertex.AI现在将成为英特尔人工智能产品事业部的一部分,该事业部成立于2017年,旨在由一个单独的部门统一负责AI方面的工作。PlaidML将与英特尔nGraph后端整合起来。

6.Salesforce收购Datorama

Datorama是一家总部位于以色列的公司,为企业提供AI驱动的营销分析和情报数据。 Datorama的客户包括百事可乐和Ticketmaster等,使用数据分析工具来改善营销活动。通过这次收购,Salesforce的营销云功能将得到加强。

7.亚马逊收购Ring

Ring是一家智能门铃公司,已被亚马逊斥资逾10亿美元收购。Ring的主业是生产门铃。它还可以录制实时视频并发送到客户的手机。Ring迄今已筹集了2.09亿美元的资金。

8.微软收购Lobe

这是微软在2018年进行的第三次AI收购之一,收购Lobe的金额未透露。Lobe来自硅谷,基本上开发一款可视化工具,开发人员可以搭建和训练它,然后将深度学习软件嵌入到应用程序中,无需编写任何代码。该公司的几位创始人旨在将Lobe打造成一项独立服务,支​​持开源指南和各种平台。他们将利用微软的全球框架、经验和AI研究,为开发人员构建工具。微软计划通过此次收购,让机器学习更普及。

9.思科收购BroadSoft

BroadSoft创办于马里兰州,已被思科以190万美元收购。BroadSoft涉足基于云的呼叫和联络中心解决方案。BroadSoft早在2010年上市了。思科将把该技术用于其硬件、会议、呼叫和服务等系列。

10.微软收购Bonsai

继收购Semantic Machines之后,微软又收购了一家AI初创公司。Bonsai总部位于加州,打造了一个广泛适用、意义重大的强化学习框架,供企业与现代控制框架(比如机械技术和机器人)结合使用。该框架旨在让任何设计人员都能够访问AI系统,对于他们的技能水平没多少要求。据Bonsai首席执行官Mark Hammon声称,该框架将影响微软的一部分Azure AI服务。

11.谷歌收购Kaggle和Halli Labs

谷歌势不可挡,因为它收购了最受欢迎的数据科学平台Kaggle和Halli Labs。Kaggle是一个大名鼎鼎的平台,供数据科学界讨论问题、最佳实践并参与测验,其中一些测验由大公司发布,提供七位数的奖金。谷歌希望能够利用这个平台的资源。Halli Labs的总部位于班加罗尔,致力于机器学习和深度学习系统,以解决所谓的“老问题”。

12.Oracle收购Datascience.com

数据科学被称为21世纪最好的工作,因此数据科学公司在不断被收购。Oracle在这个领域的一个手笔是收购Datascience.com。这个平台将数据科学设备、框架和活动整合在一个完全受到监管的工作环境中。据Oracle云平台的副总裁Amit Zaveri声称,该平台将使客户能够利用单一数据科学平台,利用海量信息和机器学习,进行前瞻性学习,并获得更好的业务成果。

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