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还有就牵涉到了诺基亚与谷歌的博弈问题，安卓阵营同质化问题导致安卓阵营各大品牌相对于变相为谷歌打工，谷歌通过安卓系统推广其应用市场，应用服务、搜索服务、地图服务、支付帐户，成为安卓阵的利润获取者。而诺基亚当年在手机界地位鼎盛，本身也有成功的应用市场、地图业务，两家在利益分配上的冲突，最终导致了诺基亚虽然没有继续自己MEGOO系统，却全线投向了微软。
其实与索尼、LG、MOTO这些采用安卓系统的品牌被亚洲廉价手机品牌打击的很惨不同，诺基亚的智能手机市场份额相对安稳点，依靠着“N+W”结构，lumia手机一直能够维持住高端品牌形象，较少受到包括三星在内的亚洲厂商的攻击，也证明通过采用不同于安卓的操作系统实现差异化的策略是正确的。它主要的问题来源于功能机时代市占率太大，而智能机时代市占率太小，智能机对功能机的替代过快，它财务、人员调整能力跟不上，不得不断臂求生。
今天的诺基亚，已经失去了过往的一切，将手机部门出售给微软之后，它已经不再具有相关的研发、营销资源。
第一、建立360net，一个软硬件的训练平台
360net 有点类似DeepMind之前公布的DQN项目（deep－q-network），只不过DQN是基于深度强化学习的游戏平台，而360net是一个基于软硬件的训练平台。但其实之所以构建训练平台，是由于深度学习的本质决定的：要训练一个系统，除了需要大量的训练数据，快速的响应时间也是非常关键的。
360net 宣称支持多机多卡，可以用一百块卡或者几百块卡连在一起对深度学习进行训练。另外这个平台具有高度的兼容性和可扩展性，也就是说360net不仅要构建一个自己的模块，未来这个平台还想要吸纳其他的深度学习模块，以此减少开发所需要的时间。
毫无疑问，360net是360人工智能业务的根基。
第二、稳定、低功耗的人脸分析系统
谈及人脸分析系统，相信大家从周鸿祎拿着360手机，随时随地变身自拍狂魔就可以体会的到，但其实不只360手机使用了这一人脸技术，其他包括儿童手表、行车记录仪，以及线上的搜索部分，也都在一步步开始配置人脸分析的技术。
据介绍，这套人脸系统不仅可以对性别、年龄、表情等进行分析，对于当下很火热的直播来说，也是一大福利。
然而，众所周知，在人脸分析的过程中，如何准确定位人脸上的关键点是验证技术的一个标准，虽然，360宣称已经把这套技术应用到自己的产品中，但是想要进一步提升准确度，这套人脸识别技术一定还需要大量图像数据的积累。
第三、车辆的环境感知
环境感知方面，360早先已经招募了团队，在此之前这个团队的重心是放在计算机视觉，加入360之后，才把精力集中在车辆的环境感知，主要是物体的分类、检测和分割。这其实也是为了无人驾驶汽车布局的，比如怎样实现精确的把车辆和行人进行定位，对于汽车辅助驾驶是非常有价值的。
或者说更进一步，如何在城市环境中，除了人车检测之外，还可以进行车道线的检测，同时预计出距离红绿灯以及交通摄像头的距离，保证汽车的安全。当然，对自动驾驶非常有用的一个功能是，能够通过技术把可行驶的区域检测出来，明确的预测道路车辆可移动的轨迹和范围，对于车的路线预判和选择都有着很大的价值。
不过，无人驾驶想要普及，可不能仅仅凭借一个环境感知就可以做到，还需要传感器、激光雷达等设备的辅助，配合路测数据采集进行改进方能达到一个理想状态。
颜水成表示，他对360人工智能的期待是，以后智能硬件产品并不是固化的产品，而是希望打造一款跟人一起成长的智能硬件。他还透露，360搜索事业部也一直在用机器学习的方法提升搜索性能，包括最近把重点放到语义感知方面，试图把语音输入的错字率可以达到低于1%的水平，天眼团队则是在做基于大数据的未知威胁感知系统，用深度学习进行网络分析。
