站长资讯网外界一直认为苹果在人工智能领域比较低调，其技术也落后于Google、微软等公司。
其实苹果有着写满两页纸的机器学习应用，部分已经投入使用，其他的还在讨论中。而这些应用的背后则是这6年来苹果已悄无声息收购了15家人工智能公司，包括：语音识别、自然语言处理、图像识别、人脸识别、动作捕捉、机器学习等方向的创新型技术公司。
有个有趣的现象是，苹果每收购一个AI公司后，均不会对外公布收购目的和发展计划，而且会立即关闭被收购公司的产品和服务。
语音、语义识别
Siri语音助手
Siri无疑是苹果最为重要的语音产品，2010年以2亿美金的价格购入无疑是一笔非常划算的买卖，之后苹果在语音识别和NLP方向的收购举措均基于Siri而展开。
Novauris 语音识别
2014年4月，苹果收购的Novauris是一家自动化语音识别技术公司，Novauris是由Nuance旗下的Dragon Systems创始人创办，而Nuance曾是Siri的基础语音技术提供商。他们的核心产品是基于服务器的可扩展语音识别系统NovaSystem，特点是能够同时处理多个语音访问请求。虽然苹果拒绝透露如何使用Novauris团队，但从Siri和Nuance的合作关系来看，苹果此项收购意在摆脱对Nuance的依赖，利用Novauris团队开发自己的语音技术。
VocalIQ 人机对话
一直以来，Siri只能识别最基本的指令，无法做出匹配度较高的回答，这导致它成为一款娱乐属性的娱乐产品。2015年10月，苹果通过收购VocalIQ予以解决此项问题。VocalIQ能够利用深度学习来理解语言的环境，从而使得人机对话变得更加自然。开发者在Siri中嵌入VocalIQ的人工智能技术后，利用这个平台来储存和学习用户的交流信息，实现准确识别用户的指令并提供更加智能的对话。
机器学习
苹果曾提到他们利用AI技术试水一些微功能：如识别陌生来电;检测用户的运动状态;手机解锁后列出最可能使用的应用;自动显示附近标记的酒店;日程表安排;兴趣新闻推荐等等。这些看似简单的功能其实全部被置人到机器学习系统中，为此苹果通过收购多家以兴趣推荐和习惯预测为研究方向的机器学习公司，用于提高自身的数据挖掘实力。
Turi 机器学习平台
2016年8月，苹果斥资2亿美元收购机器学习公司Turi。目前Turi已推出了GraphLabCreate、Turi机器学习平台、TuriDistributed和TuriPredictive Services等产品，这些产品主要用于开发推荐引擎、情绪分析、欺诈探测等解决方案。
Cue 数据挖掘
2013年10月，苹果以4000万美金收购被称为“云数据的搜索引擎”的Cue，Cue可以从用户邮件、联系人、脸书、推特、LinkedIn、Reddit、Dropbox、印象笔记、Tumblr中收集数据，通过处理所有数据并通过机器学习算法找出用户需要的信息，从而进行整理：如提供日历提醒、通知与某人约会、会面餐馆推荐等。据悉，Cue将会整合到Siri中。
Matcha 视频推荐
2013年8月，苹果约以1000—1500万美金(双方未对外公布明确交易价格)收购Matcha，其产品可从Netflix、iTunes、Hulu以及Amazon Prime等流媒体网站上抓取内容，根据兴趣焦点推荐合适的信息给用户。苹果收购Matcha主要就是为了获得视频推荐算法。下线之前，Matcha的iOS应用在App Store娱乐类别软件畅销榜前15名，用户增长率非常快。
Semetric 音乐数据挖掘
2015年1月，苹果以5000万美金收购Semetric公司，该公司在2008年推出了Musicmetric服务，主要业务是提供与音乐下载和流播放有关的数据分析服务，利用机器学习帮助客户分析社交媒体中音乐爱好者喜欢哪些歌手和歌曲，从而给出相关音乐推荐。完成收购后，苹果将其整合在iTunes音乐中。除音乐外，Semetric在游戏、电视、电影和图书方面的数据分析服务也有着一定的积累，这将有助于增强苹果对旗下各类数字产品的数据挖掘。
Spotsetter 地图社交个性化推荐
Spotsetter是基于Google地图的社交搜索引擎，于2014年6月被苹果收购，其通过分析用户的社交圈数据，为用户提供个性化的地点(如旅游地点和餐馆)推荐服务，致力于解决所谓的“where to go”问题。苹果的收购目的不外乎其推荐算法与苹果Maps整合的前景。
WiFiSlam 机器学习与模式识别
2013年3月，苹果以2000万美元收购室内导航服务商WiFiSlam，该公司的优势在于机器学习和模式识别技术，可对设备上各种传感器收集的数据进行相关性绘图，并且与WiFi三角定位的数据相结合，用于绘制准确的室内地图，苹果将其算法应用在地图中。
Topsy 社交数据挖掘
2013年，苹果以2亿美金收购Topsy，该公司的产品能够帮助用户从Twitter以及其他社交媒体数据中提取关键信息，包括关键字追踪器以及判断社交媒体中用户对某个话题的反应态度。
计算机视觉
苹果官方提到，他们的人脸识别和视频检测技术已经开始应用在相机等产品当中，与此同时，消息人称苹果为研发VR/AR产品收购了多家专注于计算机视觉的公司。
Perceptio 图像识别
2015年10月，苹果收购图像识别公司Perceptio，该公司的产品是开发智能手机端的人工智能图像分类系统，该系统的最大优势是无需大量外部数据进行分类。这符合苹果的隐私保护策略，对用户数据的利用最小化，并将尽可能多的技术放在手机端，而非云端。
Metaio 计算机视觉
2015年5月苹果收购Metaio，Metaio专注于计算机视觉和增强现实的技术公司，其在计算机视觉尤其是人脸识别方向有着十几年的研发经验。
Polar Rose 人脸识别
2011年12月，苹果以2900万美元收购瑞典人脸识别厂商Polar Rose。Polar Rose曾推出多个产品，包括针对网络服务的面部识别技术FaceCloud，以及为手机添加功能性的FaceLib。其脸部识别软件，通过脸部识别Polar Rose可以为用户自动圈出照片中的人脸。
Emollient 人脸识别
2016年1月Emollient被苹果收入囊中，其可以通过脸部识别技术分析人类的表情，从而判断人的情绪。医生也可以用他们公司的技术了解病人的表情是否痛苦，也可将这项技术应用在监视器，查看是否有“表情可疑”的人正在商品前面徘徊等等。
Flyby Media 计算机视觉
今年年初，苹果悄悄买下Flyby Media，Flyby Media拥有尖端的计算机视觉技术，此外其惯性传感、同时定位和导航空间感知技术也深受苹果喜爱。Flyby media曾与谷歌合作，利用计算机视觉技术帮助谷歌开发Project Tango。Flyby Media可帮助系统看到和绘制其周围环境地图，对于无人驾驶汽车和增强现实技术来说都必不可少。
苹果的AI原则
用户隐私>数据训练。
多年来苹果遵守一个原则：不利用用户数据做营收。苹果官方称，他们是唯一一家在用户隐私及用户体验上取得平衡的公司。
据悉，苹果只在每个用户身上抓取200MB缓存数据供机器学习调用，包括应用使用习惯、与他人的交互，数据用于神经网络处理、自然语言模型对象识别、人脸识别、场景识别等。而且这些私人信息，并不会被上传到网络及云端。
相关从业人士指出，如果苹果继续限制用户数据的使用，会严重阻碍到苹果人工智能的研究效果。但苹果认为数据的阻碍是可以逾越的，他们在未来将继续恪守这一原则。
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