十年前的 2010 年 2 月，Siri 公司首款虚拟个人助手应用 Siri 出现在苹果商店中。
两周后，Siri 联合创始人兼 CEO 达格·基特劳斯（Dag Kittlaus）接到一个电话：
“嗨，我是史蒂夫·乔布斯，明天能来下我家吗？”
▲苹果创始人、前 CEO 史蒂夫·乔布斯
史蒂夫·乔布斯！那个缔造 iPod 和 iPhone 传奇的男人！基特劳斯立即答应了这一邀请，第二天，在乔布斯家的壁炉前，他们进行了一场长达三小时的交谈，乔布斯明确表达想收购 Siri。
Siri 创始成员们非常受宠若惊，然后毫不犹豫地拒绝。因为他们刚刚筹集新一轮资金，压根没考虑过被收购的事。
被拒绝的乔布斯毫不气馁，继续向 Siri 创始人描绘宏伟愿景——Siri 可以成为苹果跨多种设备的战略的核心内容，对世界的影响远大于一家独立公司。乔布斯的坚持令 Siri 团队改变主意，同年 4 月，Siri 公司以 2 亿美元卖身苹果。
这被认为是乔布斯任苹果 CEO 期间做的最后一件大事，Siri 作为苹果语音助手在 2011 年苹果发布会首秀的第二天，乔布斯与世长辞。
这一事件也被视为苹果收购 AI 公司的重要里程碑，从收购 Siri 至今，苹果陆续收购了不少于 28 家 AI 公司，是迄今收购最多 AI 公司的美国科技巨头。
即便 2020 年受疫情影响，全球经济都不太景气，苹果依然没有停下买买买的脚步，1-5 月期间接连完成 4 起 AI 公司的收购。
苹果更青睐收购哪些 AI 细分领域的公司？这些公司在被苹果收购后，如何融入到苹果的产品体系里？这些收购案又对苹果的 AI 布局造成了怎样的影响？
本文将深扒苹果过去十年在 AI 领域的收购案例，看苹果如何用资本垒砌一个 AI 帝国，下一步又可能踏向何处。
▲2010-2020 年 7 月苹果收购的 AI 公司（智东西统计）
苹果的 AI 收购：出手稳准狠，大部分交易金额未公开
和其他美国科技巨头相比，苹果不算最爱靠“买买买”丰满羽翼的公司。
迄今苹果发起的收购案仅有寥寥一百多起，远不及谷歌超过 250 起的收购成绩。
但若论收购 AI 公司的数量，苹果则在近几年高居榜首。根据调研机构 CB Insights 的数据，截至 2019 年，苹果、谷歌、微软、Facebook、英特尔、亚马逊等美国科技巨头是最活跃的 AI 创企收购方。
▲2010-2020 年 7 月苹果收购 AI 公司数量变化
从 2010 年至今，苹果在 AI 领域公开的收购案约 28 起，覆盖机器学习、机器视觉、语音处理、数据优化、情感识别、自动驾驶等不同 AI 赛道，为苹果贡献了许多杰出的 AI 产品和服务。
2010 年至 2015 年期间，苹果的 AI 投资态度相对谨慎，总计仅 5 起 AI 收购，当时谷歌还是收购 AI 公司最多的美国科技巨头。从 2015 年起，苹果在 AI 收购数目方面奋起直追，成功赶超谷歌跃居第一。
从地域来看，苹果收购的 AI 公司有 14 家为美国本土公司，1 家来自加拿大；苹果收购的欧洲 AI 公司共有 11 家，其中有 5 家创立于英国；2 家被苹果收购的亚洲 AI 公司分别来自印度和以色列。
▲2010-2020 年 7 月苹果收购 AI 公司地区分布
从资金来看，苹果酷爱神秘主义风格，大多数投资金额未公开。
相比在硬件领域 30 亿美元收购 Beats、20 亿收购英特尔调制解调器业务，苹果在 AI 领域公开的收购金额较少，最高一起是收购 Shazam，为 4 亿美元。
已公开交易金额的收购案例中，收购 Turi、Lattice Data、Xnor.ai 三家美国 AI 公司的交易金额均为 2 亿美元，其余未超过 1 亿美元。
▲2010-2020 年 7 月苹果收购 AI 公司交易额
苹果这些 AI 收购有一个共同特点，一旦察觉到加强或补充其核心产品的机会，苹果就会毫不犹豫地伸出橄榄枝。
从落地应用来看，苹果的 AI 收购主要集中在语音助手和机器视觉两大类应用。
其中有 9 起收购旨在提高苹果语音助手 Siri 的智商，有 11 起收购旨在提升机器视觉领域的隐私安全或者用户体验。
除此之外，苹果还有 8 起收购分别用于优化改善其七类细分应用。
围绕升级 Siri 体验的 9 起收购
作为移动互联网时代的“带货狂魔”，苹果 2010 年收购 Siri，直接催火语音助手，Siri 也一直是全球知名度最高的语音助手之一。
从早期被封为“人工智障”，到如今只要有网就能与苹果用户对答如流，Siri 变得越来越聪明，除了归功于苹果工程师十年的辛勤研发外，也离不开苹果 9 起重要收购。
第一起重要收购的主人公自然是 Siri 自身。
2010 年 2 月，Siri 应用登陆苹果 App Store 爆红，乔布斯发起收购邀约，随后以 2 亿美元将 Siri 收入麾下。第二年，Siri 在 iPhone 4s 上首次亮相，远远领先于当时的谷歌等其他公司。
▲2010 年发布的 Siri 应用
Siri 是挪威语，寓意是“带领你走向胜利的美丽女人”，不过据说乔布斯并不喜欢这个名字。
Siri 不仅成为苹果设备上最早出现的 AI 功能，而且与搜索引擎相辅相成，用户发出语音命令，越来越聪明的 Siri 就能快速执行。此后苹果在 2013 年和 2015 年先后收购两家英国语音识别公司 Novauris Technologies、VocalIQ，都是为了继续优化和完善 Siri。
不过，Siri 虽然推出的早，但最初表现却不够好。从 2016 年起，Siri 使用率有所下降，亚马逊的语音助手 Alexa、谷歌的语音助手 Google Assistant 凭借智能音箱产品的热卖后来居上。
受苹果封闭文化影响，Siri 的使用范围被局限于苹果设备上，而不像亚马逊、谷歌的语音助手那样展开广泛的合作，致使 Siri 发展空间受限。
这种发展路线与 Siri 初始团队的想法产生分歧，到 2016 年，当初收购来的 Siri 团队基本全部离开苹果。直到 2016 年 WWDC 大会上，苹果才首次向开发者推出开放平台 SiriKit。
也是在这一年 9 月，苹果又收购了印度机器学习公司 Tuplejump，这家公司擅长用机器学习处理大量复杂的数据流信息，被苹果用在 Siri 和 CoreML 功能中用于优化数据管理。
第二年，苹果又收购了一家仅有 6 名员工的美国创企 Init.ai。这次交易特别之处在于没有涉及任何知识产权，苹果只将其 AI 团队全部挖来从事 Siri 研发。
然后在 2019 年2-3 月，苹果又收购了语音应用创企 PullString 和机器学习创企 Laserlike。
这两家都是美国公司，前者由皮克斯前高管创立，能帮用户开发定制会话式交互功能；后者主要做个性化兴趣搜索，能帮助 Siri 根据用户喜好来展示新闻、音乐、视频等。
2020 年，苹果又为 Siri 买下两支 AI 团队 Voysis 和 Inductiv。
Voysis 总部位于爱尔兰都柏林，此前专注于改进在线购物应用中的数字助力，其技术可以帮助 Siri 提升对自然语言的理解能力，也可以向苹果开发者提供 Voysis 平台。
加拿大机器学习创企 Inductiv 擅长的是用 AI 自动识别和纠正数据错误，其工程团队已经加入苹果，参与包括 Siri、机器学习和数据科学在内的多个项目，以提供更干净的数据集。
机器视觉的收购重点：方便与隐私至上
在收购 Siri 的同一年，苹果以约 2900 万美元收购只有 15 名员工的瑞典人脸识别开发商 Polar Rose。
这家公司虽小但精，开发的人脸识别应用能在识别一张人脸时，即刻显示这个人的相关社交资料。这一技术不仅可以用于标记照片，还参与了未来 iOS 设备的安全保障功能——人脸识别解锁（Face ID）。
安全与隐私，成为苹果所有机器视觉相关收购案的重中之重。
除了 Polar Rose 外，苹果还有 3 起收购也是围绕隐私安全。
其中一起在 2015 年 9 月，苹果收购了一家用 AI 将照片自动分类的公司 Perceptio。这家公司主要研发可以进行本地计算的技术。
时隔三年后，苹果又收购了一家只有 12 名员工的美国智能家居创企 Silk Labs。这家公司主要做的也是基于设备本地的深度学习，并且非常强调关键数据获取、数据匿名等方面的隐私性，与苹果重视数据保护的调性十分相合。
然后在今年 1 月，苹果又收购了一家刚成立三年的西雅图 AI 创企 Xnor.ai，其图像识别工具可提供边缘计算能力，能在低功耗设备上执行，可满足苹果对数据隐私保护的需求。Xnor.ai 还研发了借助太阳能可基于硬币大小的电池运行的独立 AI 芯片。
这几起收购体现了苹果在 AI 领域的一个独特之处——去云化。
很多公司推出的 AI 功能都是基于云的，但苹果很早就表露出对“无云”的倾向，即着力实现在设备本地进行计算，以保护用户的数据隐私。
苹果其他 7 起在机器视觉领域的收购，则旨在提高用户体验。
2016 年 1 月，苹果收购了一家主攻情感识别的美国创企 Emotient。这家公司通过 AI 技术分析面部表情，判断人的情绪，并且不会存储关于这个人的任何身份信息。如今在苹果的照片、Animoji 等应用中均有对人脸情绪的理解功能。
第二年，苹果一连收购了 4 家机器视觉相关公司，包括 RealFace、SensoMotoric Instruments、Regaind 与 Spektral。
RealFace 是一家位于以色列特拉维夫的人脸识别公司，成员约 10 人，主要技术即是通过识别人脸解锁设备和应用。
德国公司 SensoMotoric Instruments 跟隐私安全的关系倒不大，原本是做眼球追踪系统和眼镜产品，被苹果收购后用在了增强现实平台 ARKit 中。
法国 AI 创企 Regaind 主要做图像分类，通过用 AI 技术分析照片的美学、锐度、曝光、色彩和其他属性，检测出照片的人脸，并推测出人的性别、年龄和情绪等信息，被苹果用在优化照片应用的回忆功能。
Spektral 是一家做实时绿屏技术的丹麦机器学习初创公司，擅长用光谱图理论和深度学习技术将视频背景干净地替换，该技术在苹果 iOS 13 测试版的视频背景清除工具中首次亮相。
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。
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。
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。
正是在这一年，苹果 4 亿美元收购推出这一应用的移动音乐识别服务公司 Shazam，这也是苹果在 AI 领域公开收购中最贵的一笔交易。
Shazam 此前的战绩，使其拥有极其丰富的音乐数据，并擅长通过数据挖掘和 AI 算法来分析用户的音乐喜好，以帮助 Apple Music 实现更加个性化的音乐查找与精准推送，并为 Siri 提供强大的听歌识曲功能。
1 个月后，苹果又以不到 1 亿美元的交易金额收购了一家美国音乐分析公司 Asaii，进一步加强苹果的音乐内容推荐功能，帮助苹果更好地与音乐流媒体服务领域的领军企业 Spotify 展开竞争。
5、跨渠道实时改善营销流程
2019 年 2 月，苹果收购了一家专注于数字营销的英国初创公司 DataTiger。
DataTiger 是一家 2017 年成立、员工人数不超过 10 人的小公司，推出了基于大数据和 AI 的跨渠道实时优化营销流程的营销软件，并严格保护数据隐私。这一收购或将辅助苹果改善数字营销策略。
6、壮大自动驾驶业务
2019 年 3 月，苹果收购了明星自动驾驶公司 Drive.ai。
Drive.ai 成立于 2015 年，创始团队相当令人瞩目，除了 AI 大牛吴恩达的妻子外，大部分创始成员均来自斯坦福大学人工智能实验室。
自成立以来，Drive.ai 一直备受科技圈关注，曾于 2018 年7-9 月先后在德克萨斯州和旧金山推出了无人出租车试点服务。
但由于自动驾驶落地速度不及预期，Drive.ai 的明星效应逐渐褪去，面对越来越大的资金压力，Drive.ai 被对自动驾驶事业雄心勃勃的苹果收之麾下。
7、天气预测
2020 年 4 月，苹果收购第三方天气应用 Dark Sky，其 App 能以分钟级别准确预测用户所在地未来一小时内的天气状况。
Dark Sky 所使用的雷达数据均来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA），通过大数据分析和 AI 技术准确去噪和分析气象图像，具备高度本地化的天气预测能力。
其技术有望被苹果整合到自家的 Weather 天气应用中，品牌战略家、用户体验设计师 Parker Ortolani 还据此设计出了一版概念图。
AI 市场整合愈发激烈
以苹果为代表的科技巨头，并不是唯一争夺 AI 初创公司的势力。
面对稀缺的 AI 人才市场，许多不同领域的大公司均瞄准了收购 AI 初创公司这条路，其中不乏快餐巨头麦当劳、体育品牌巨头耐克、美妆零售巨头 Ulta Beauty。
全球 AI 领域的收购步伐持续加快中。
▲2010-2019 年 AI 收购步伐持续加快（来源：CB Insights）
根据调研机构 CB Insights 的数据，从 2010 年至 2019 年，全球 AI 领域共进行了 721 起 AI 收购。其中在 2019 年，AI 领域进行了 231 起并购交易和 10 项 IPO，创下过去四年间的新纪录。
▲2016-2019 年 8 月 AI 公司并购交易及 IPO 数量变化（来源：CB Insights）
不仅是交易量再创新高，过去几年间，AI 创企筹集的资金也一路猛增，从 2014 年的 42 亿美元增加到 2019 年前 8 个月的 266 亿美元。
▲2014-2019 年 8 月 AI 初创公司筹集资金变化（来源：CB Insights）
从 2010 年到 2019 年 8 月，零售业的 AI 收购案数量最多，累计有 67 起；计算机视觉、自然语言处理是被重点关注的 AI 领域，累计有 66 起。
▲2010 年到 2019 年 8 月 AI 收购分布（来源：CB Insights）
不过，也并非所有 AI 收购都能带来符合预期的收益，根据 IDC 的《人工智能全球采用趋势和策略》报告，1/4 的公司报告 AI 项目失败率达到 50％。
接下来关于 AI 人才和技术的争夺将更加激烈，也将更加审慎。
结语：苹果的 AI 收购哲学
在科技巨头们的创新 PK 长跑中，收购是极为重要的火力补充，谁能物色到技术创新、团队厉害的初创公司，并收入囊中为其所用，往往能在关键地方大放异彩。
而从苹果身上，我们看到了更多。
回顾苹果的每一起 AI 收购，无不遵循苹果一贯的文化——追求特立独行精益求精，这些收购分别融入到苹果的整个生态中，优化不同类别的产品及服务体验，从而持续提升用户黏性。
苹果的收购哲学，也折射出 AI 收购竞赛的一个主流趋势。
未来科技巨头们的 AI 收购重点未必在于谁的技术最强，而更多取决于谁能为它们的用户带来更惊喜和满意的体验。
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