TM公司架构

张泽玲

01 决策管理层

负责协调各部门之间的合作。

02 硬件生产部

负责人工智能的“身体”。除了电脑计算系统，人工智能还需要一些额外的硬件来完成各自的任务，例如自动驾驶汽车需要能控制汽车方向盘、刹车、油门的硬件控制系统，需要语音和显示屏告知乘客自动驾驶的状态；智能音响则需要稳定连接Wi-Fi和家里需要操控的智能设备，需要麦克风来识别人类的语音，需要扬声器来“说话”；灵活的机器人机械臂需要精密牢固的机械设计。为了让人工智能更好更快地运行，本部门还需要研发适用于人工智能计算的芯片。

主要业务：生产机器人、工业辅助机械臂、智能音箱、智能家居系统、无人驾驶汽车等具有人工智能的硬件产品。同时为人工智能软件程序的高效运行不断研发新的芯片。

03 软件技术部

人工智能的“大脑”是计算机，计算机思考的“逻辑”是程序代码，思考的“内容”是各种数据。创新实验室里试验出来的新产品和研发出来的新方法新理论，需要优秀的工程师团队写成代码程序来实现。很多在论文中精彩杰出的理论很可能在大规模生产应用中遇到意想不到的问题；不少在实验室里表现良好的产品可能在转化为大众使用时并不能满足大家的预期。因此这个部门需要一边将理论化的产品设计实现，一边与市场业务部和硬件生产部积极沟通，协调理论与实际产品之间的差距，从而创造出稳定高效的人工智能软件系统，或者显著提高已有人工智能产品的性能表现。

主要业务：将人工智能理论编写成代码和软件。在云计算平台或高性能计算机上部署AlphaGo、IBMWatson一类的人工智能系统。

04 创新实验室

本部门的任务是研究新的基础人工智能的理论模型以及创造新的工业产品构想。这里集中了最聪明的人工智能相关领域的科学家——计算机科学家努力让人工智能反应更快、效率更高；数学和统计学家们让人工智能可以更好地处理大量数据；系统控制专家们研究人工智能和硬件的结合；认知科学和心理学家们则努力让人工智能表现得更像人类，能和人类更高效地交流。科学家们一方面听取市场业务部门的调查反馈，了解大众和客户的需求来开发新产品或升级已有产品；另一方面也要听取软件和硬件部门的意见，解决具体理论模型应用于产品时所遇到的困难。当然，他们也会不顾实用性，独立探索研究—些全新的理论或产品。

主要业务：通过数学、统计学、认知科学和神经科学等创造新的人工智能算法和模型。优化深度学习、神经网络等已有机器学习算法。将这些算法应用于图像处理识别、语音识别、自然语言处理和分析决策系统等人工智能领域。

05 市場业务部

不要小瞧了这个部门的作用，没有他们积极了解人们对人工智能的期待和从商业应用中发掘人工智能的使用场景，科学家和工程师们就只能闭门研究理论。人工智能如果只存在于论文里、书本上或实验室里，就不能更好更广泛地造福人类。正因为他们的积极推广，人工智能才能走进千家万户，成为一个不断壮大的产业。

主要业务：积极调查研究人工智能可以应用的领域和市场，听取大众客户的反馈，积极推广人工智能在金融、医疗、交通、游戏等方面的应用。