根據CB Insights編制的數據，自2010年以來，蘋果已經收購了20家人工智能初創公司，比其他任何公司都多。

蘋果深知AI必將主導未來幾乎所有產業。把握住未來，占有AI人才是繞不過的必由之路。硅谷這些AI初創公司都納入到蘋果的法眼里了，一有出色的就收購。

AI有三大基礎要素：大數據、算法和算力。大數據方面蘋果不缺，也有基礎。蘋果生態平臺上積累的大數據足夠AI發揮作用。蘋果的收購重點還是在算法和算力的核心技術上。

算法是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

算力是計算機計算哈希函數輸出的速度。算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障，大數據的爆發式增長，給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累，全球數據總量幾何式增長，現有的計算能力已經不能滿足需求。據IDC報告，全球信息數據90% 產生于最近幾年。并且到2020年底，40%左右的信息會被云計算服務商收存，其中1/3的數據具有價值。因此算力的發展迫在眉睫，否則將會極大束縛人工智能的發展應用。算力的核心在芯片，因此需要在算力領域加大研發投入。

大數據是人工智能發展的基礎保障，是人工智能這臺機器高速運轉的燃料。沒有大數據的支撐，人工智能就沒有了燃料，談不上發展。算力是人工智能發展的技術保障，是人工智能發展的動力和引擎。二者都是人工智能密不可分的一部分。反過來，人工智能的發展和應用又會提升大數據和算力的技術革新，提高大數據和算力的水平。三者相輔相成，融合發展，才是未來信息時代發展的潮流趨勢。

大家都非常熟悉AlphaGo，之所以能戰勝棋類頂尖高手，除了人工智能的深度學習技術之外，大數據提供的一千多萬棋譜才是它持續進步乃至幾乎無懈可擊的根源。在深度學習應用到人臉識別之前，基于大數據的識別成功率只有93%，而深度學習和算法的更新，將人臉識別系統成功率提升到了97% 以上，為人臉識別的商業應用鋪平了道路。

總之，抓住了人工智能就是抓住了未來，而蘋果的每一次收購都是在尋求未來！