《麻省理工科技评论》作为世界上历史悠久、影响力极大的技术商业类杂志，每年都会依据公司的科技领军能力和商业敏感度这两个必要条件，从全球范围内选取50家未来可能会成为行业主导的聪明公司。这些公司是“高精尖科技创新”与“能够保证公司利益最大化的商业模式”的完美融合。无论公办私营，无关规模大小，这些遍布全球的公司都有能力创造并抓住新的机遇。
麻省理工科技评论著.--北京：人民邮电出版社，2018.6
本书以2011—2017年的榜单为蓝本，在生物医学、能源材料、计算机与通信、互联网与数字媒体，以及交通运输等行业领域中挑选出在技术创新、商业模式上有亮点的、国内读者比较感兴趣的百余家聪明公司，并以时间为经、行业为纬，梳理这些公司的技术创新和商业沉浮。
在2011年到2017年的7年时间里，共有195家公司入选TR50的榜单，其中有63家公司至少入选了2次，23家公司至少入选了3次。IBM（美国国际商业机器公司）和SpaceX（太空探索技术公司）各入选了7次，7年之间无一缺席。如果把谷歌和Alphabet算作一家公司，它也入选了7次。亚马逊和Facebook各入选了6次，在入选次数排名中并列第四。在中国公司中，入选次数最多的是腾讯（Tencent），一共5次进入榜单，和苹果并列。
《麻省理工科技评论》官方常常把公司分成生物医学、能源材料、计算机与通信（包括量子计算、机器学习、人工智能等）、互联网与数字媒体（包括互联网的商业模式创新），以及交通运输（包括城市交通、太空探索等）。除此之外，还有两家投资机构因为革新了投资理念和模式，也进入了TR50榜单。
自2011年以来，交通运输领域入选的公司数量基本维持在稳定的水平。尼桑、丰田（Toyota）、奥迪（Audi）等汽车制造商，滴滴出行等出行服务公司，甚至是SpaceX这样的航天制造和服务提供商，都曾入选。互联网与数字媒体公司的数量在2014年达到顶峰后迅速下降，这一趋势符合移动互联网红利结束的时间点。取而代之的是计算机与通信类型的公司数量快速增长。大量新兴人工智能技术公司在2016年和2017年出现，而亚马逊、苹果、腾讯和百度等老牌互联网公司也纷纷加入人工智能的浪潮。生物医学领域的公司数量也比较稳定，不过子领域却有明显的变化，从早期的制药和基因测序，到后来的基因治疗，再到最近的基因编辑
在生物医学领域，基因组测序是最为关键的技术之一，所以一直在TR50榜单中稳定地占据份额。基因测序公司大致可以分成两大类，一类公司致力于基础研究，并把全基因组测序的价格压到市场可以接受的范围。这类公司的代表是位于美国加利福尼亚州圣迭戈的著名测序公司Illumina。除了消费基因测序外，基因测序还被用于研发新型诊断技术中。就在2017年12月4日，Counsyl从高盛和Founders Fund等多家机构获得了8000万美元的融资。 生物医学领域的另外两条重要的主线是基因疗法和基因编辑技术。这两种技术都旨在修改人类的基因组，从根本上治愈某些复杂的遗传疾病。只不过基因疗法往往通过基因载体（如病毒）来把基因运载到基因组里，而基因编辑则采取更高效精准的方法修改致病基因。
在过去7年间，能源材料领域的热点也发生了很多变化。其中，生物能源的衰落让人叹息。在所有生物能源相关的公司中，Amyris的经历具有一定的代表性。在过去7年中，太阳能一直是TR50榜单持续关注的新能源领域。不过，这一领域的公司也经历了洗牌。相比之下，电池技术的崛起并不让人惊讶。一方面，太阳能、风能等可再生能源一直需要符合自身发电特点的电池储能；另一方面，电动汽车等电能应用场景的快速增长也对电池提出了更高的要求。
在计算机与通信领域的公司中，最引人注目的变化是人工智能自2015年开始崛起。在人工智能领域中，自然语言处理、计算机视觉、语音识别等相关技术都在蓬勃发展。不过，在2016—2017年，增长最迅猛的是无人驾驶领域的技术，这一趋势很可能会延续到未来几年。 所以，为人工智能（特别是深度学习）提供计算设备的英伟达公司自2015年起就没有缺席过TR50榜单。 互联网巨头也在向人工智能转型。我们以入选TR50榜单次数最多的亚马逊公司为例，通过2011年至2017年亚马逊公司的入选理由，可以清楚地发现，这家电商公司已经在彻底地拥抱人工智能技术。 2013—2017年，中国公司25次入选TR50榜单，其中23次入选公司开展的业务都和人工智能有关。在这些公司中，百度、腾讯、蚂蚁金服（Ant Financial）、滴滴出行等公司已经公开宣布要重仓支持人工智能技术，而大疆、旷视科技等初创公司则以开发人工智能技术作为主营业务。
未来，每个公司可能都会有自己的人工智能、大数据、云计算，在新生态下知识、经验、数据和利益的分享变得更加重要；彼此正交的不同公司通过混合的方式建立新生态下的共赢合作，则是成功的关键。
在计算技术类的公司中，人工智能相关的公司也很明显地成为了最近的主流。人工智能的三大支柱是算法（Algorithm）、大数据（Big data）和计算能力（Computation），代表着人工智能的ABC。这三者之间形成了相互促进的正反馈——更多、更复杂的数据能推动新算法的发明；而新的算法通常会需要更强更好的硬件架构来提升计算能力；新的硬件架构又能促进更多、更复杂的数据的获取。这个紧密的正循环关系，使得最近几年上榜的不少公司都加强了对人工智能硬件架构的重视。
20世纪的几大经济定律之一就是：一个国家的国民工资收入在全国收入中所占的比例是稳定的。随着经济的发展，国民的工资收入也会按比例提高。但是在过去的几十年里，国民工资收入所占的比例却越来越小。这一趋势存在于许多国家，甚至是2000年之后的美国也变得异常明显。
2013年，“人工智能”这个曾经晦涩的名词已经成为技术领域最热门的趋势之一，《麻省理工科技评论》将其选为当年“10大全球突破性技术”。大型互联网公司正在使用它来推出理解图像和语音的在线服务，基于深度学习算法的芯片也正在被设计成无人机、无人驾驶汽车等产品。其中，语音识别技术因为Siri在消费者超级应用界面之一——苹果手机上令人印象深刻的表现，在商业上展现出巨大的可能。 Siri（Speech Interpretation and Recognition Interface）是一款内置在苹果iOS系统中的人工智能助理软件。此软件使用自然语言处理技术，让用户可以使用自然的对话与手机进行交互，完成搜索数据、查询天气、设置手机日历、设置闹铃等服务。
苹果收购Siri后，选择Nuance来作Siri的技术服务商。一方面，Nuance在语音识别技术上的创新积累可以大大加快苹果需要在大众消费者面前展示这项技术给用户体验带来的跃升；另一方面，合作开发意味着分担研发风险，分享研发收益。
谷歌在2004年从Nuance挖角，把谷歌语音识别技术的开发部门交给Nuance前联合创始人Mike Cohen执掌。2008年，在Nuance工作4年的Hugo Barra跳到谷歌的移动部门，后进入安卓系统开发核心部门，同时也回到他2000年在麻省理工学院与同学创办的第一家公司的核心业务——手机语音辨识，参与开发谷歌语音搜寻项目。
Facebook在2013年收购了语音识别公司Mobile Technologies。Mobile Technologies创建于2001年，在2009年推出了Jibbigo应用。 2013年，亚马逊收购了Nuance的竞争对手、语音技术公司Ivona Software。Ivona Software主要做文本语音转换，被收购时支持17种语言以及44种不同的声音类型。当时，亚马逊已经有了2011年收购的语音识别公司Yap，以及2012年收购的语音技术公司Evi。
2017年，英伟达跑赢了高通（Qualcomm）。三年前的2014年，高通跑赢了英特尔（Intel）。它们都是在人工智能上赌对方向的赢家。2017年的今天，谷歌在人工智能上的成就，也与三年前击败Facebook、成功收购DeepMind Technologies（以下简称DeepMind）紧密相连。
继语音识别技术之后，人工智能下游的消费应用场景也逐渐丰富起来。随着微软发布语音助理 Cortana，越来越多的超级应用界面公司意识到，基于人工智能的语音技术不仅是推动用户原有应用界面的背后力量，更可能成为下一代超级应用界面。
语音个人助理研发、应用与市场在2015年持续成长。之前，苹果有了Siri，谷歌有了Google Now，微软有了Cortana。2015年，Facebook 收购了语音识别公司Wit.ai 。Wit.ai 是孵化器Y Combinator 旗下的创业公司。
2016年，在人工智能领域有4家公司登上“全球50大最聪明公司”榜单。上榜公司的总市值接近9000亿美元。 名列2016年“全球50大最聪明公司”榜单第30位的是一家叫Movidius的初创公司。Movidius的主要业务是为计算机视觉应用开发专用芯片，以及全新的增强现实与虚拟现实专用芯片。这对增强现实与虚拟现实设备，以及下一代智能手机和无人机，都具有重要意义。
竞争对手英伟达建立了先发优势。当英特尔犹豫不定时，百度从英伟达购进的深度学习芯片的数量已经是向英特尔采购的4倍。不过，英特尔在这方面的财务损失有限。市场研究公司Tractica表示，亚马逊、谷歌和其他云服务巨头购买了价值1.33亿美元的芯片来运行深度学习系统。
拥有吴恩达的百度发力人工智能，在硅谷加速扩张。2015年，百度开发了语音识别系统“深度语音2”（Deep Speech 2）。深度语音2可以进行深度学习，它的语音识别能力甚至比人还强。深度语音2作为百度硅谷人工智能实验室（SVAIL）的研究成果，吴恩达认为，这证明了端对端深度学习方法可以被用于识别差别很大的语言。采用高性能计算技术导致了7倍的加速。
科大讯飞排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单的第6位，其上榜理由为，该公司旗下的语音助理技术是中国版的Siri。科大讯飞的实时翻译技术则是杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音等困难，可将汉语精准地翻译成十几种语言。有超过16万名开发者使用科大讯飞的软件，超过4亿消费者使用其产品。
2017年，“全球50大最聪明公司”榜单中的12家公司的上榜理由的关键词是“人工智能”，上榜公司的总市值超过1.1万亿美元。人工智能的市场边界和竞争格局已经远远超出了科技公司和互联网公司，那些经历了多次技术革命和人类全球战争的传统公司也积极赶了上来。
排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第40位的是通用电气（General Electric，GE）。通用电气的目标是，到2020年之前成为世界顶级的软件供应商；那一年，将有60000台喷气式发动机的数据会接入互联网，成为人工智能的分析对象。 通用电气利用机器传感器收集的信息，辅以基于物理的模型、人工智能、数据分析以及科学家和工程师的知识，建立了“数字双胞胎”。虽然数字双胞胎主要是一行行软件代码，但是最精细的版本看起来像3D计算机辅助设计图，图中充满了交互式表格、图表和数据点。它们使通用电气能够利用传感器数据而非假设或估算数据来跟踪其飞机发动机、机车、燃气轮机和风力涡轮机的磨损，从而更容易预测何时需要维修。
2017年1月，百度与合作伙伴推出了一款与亚马逊的Alexa类似的、搭载了Duer OS的智能语音助手。 百度在人工智能研究上投入了大量成本，能否将这些项目商业化还有待时间的检验，但中国政府选择了百度来领导中国的第一个国家级人工智能研究实验室。现在，百度有1700名专职从事与人工智能相关工作的员工——只是，吴恩达离开了。
和在单个商业应用领域投入的公司相比，把人工智能当成未来基础设施的一部分这一战略，使谷歌的母公司Alphabet成功地将下属一系列子公司打造成自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域的技术领先企业；人工智能的应用渗透到了所有这些公司，甚至还可以节能。通过使用旗下公司Deep Mind的机器学习算法来进行控制优化，数据中心的冷却系统节省了40%的能耗。Alphabet排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单的第5位。
领导了TensorFlow设计工作的谷歌人工智能核心研究团队负责人杰夫·迪恩（Jeff Dean）表示，一旦程序员使用TensorFlow开发出新产品，他就可以在任何地方运行它；此外，将其转移到谷歌的云平台也非常容易。当前，云平台基础设施的市场份额约为400亿美元（且持续增长），亚马逊和微软占据了大半江山；谷歌目前位居第三，但与前两者还有很大的差距。
2018年2月1日，麻省理工学院正式宣布启动一项雄心勃勃的项目——MIT Intelligence Quest （MIT IQ）项目，该项目旨在了解人类智力，并利用研究成果开发智能机器，这是该校有史以来最大的人工智能项目，也被视为学术界发起的一场旨在人工智能领域赢回主动权、意义深远的努力，麻省理工学院更是动员了所有的五大学院，共同投入到这个项目中。
不论以哪一种研发理念和路径进步的无人驾驶 [1] 技术，汽车，准确地说是其配置的先进传感器和强大的芯片，以及背后的云数据中心，都在解放驾驶者。能够控制转向、制动和加速的自驾系统已经出现在新型汽车中，而这并不是终局。马上，可能不到5年，曾经不厌其烦地提示你更多数据和更多责任的汽车将不耐烦地接手一切。在这方面，无人驾驶充分体现了人工智能异于常人的优点——不会因为学习曲线和责任压力而逃避自由。
优步、通用和Waymo是加利福尼亚州最常见的无人驾驶原型车。最近，也有人看到过苹果的原型车。此外，还有三星、梅赛德斯-奔驰、百度和Auto X……不少于39家公司在加利福尼亚州的道路上获准测试无人驾驶原型车。
谷歌的选择是不相信人类驾驶员时刻警惕与及时介入的能力。它选择了另一条技术路线——用计算机系统完全取代方向盘后的人类，并设计了一种新的测试车辆：没有方向盘、刹车踏板和加速器，且只能以时速25英里（约40.23千米）的速度行驶。
谷歌看到了优步在未来交通市场的潜在价值，2013年通过母公司Alphabet旗下的GV向其投资了2.58亿美元，成为优步的股东之一。双方没有预料到，不到5年，它们就要为了无人驾驶而兵戎相见。
2014年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第7位的是德国宝马公司。这家传统汽车制造厂商通过在汽车上增加无人驾驶技术，走在了最前沿。宝马无人驾驶项目负责人维尔纳·胡伯（Werner Huber）表示，公司的目标是在2020年成为世界第一家在高速公路上引入无人驾驶技术的汽车制造商。 此时，德国、美国、日本的汽车厂商都决定规划以自动驾驶为方向的时间表。宝马、奥迪、梅赛德斯—奔驰和大众都忙着试图将自主驾驶从实验室里的研究转化为最新车型上的可选模式。
排在2014年“全球50大最聪明公司”榜单第28位的百度在硅谷的研究室离谷歌只有8英里（约12.87千米）。百度准备用一些传感器包括激光雷达、GPS 结合的定位系统来采集数据，制作三维地图，这个三维地图最后存成一个特定的格式，将成为无人驾驶的基础。一个月后，中国数字地图服务商高德也向公众展示了其面向无人驾驶环境的高级驾驶辅助系统（ADAS），利用汽车上的多种传感器与高精度地图数据，辅助驾驶者更安全舒适、高效经济地驾驶。
2015年2月，年度“全球50大最聪明公司”之一的英伟达宣布推出2款新产品，旨在为汽车提供更多的计算能力。一个能够同时在3个不同的车载显示器渲染并呈现3D图案；另一个可以收集和处理汽车周围多达12个摄像头的数据，并且具有可以帮助防撞系统甚至自动驾驶系统识别某些道路障碍的机器学习软件。这两个系统意味着先进的汽车传感器和计算机系统为软件制造商提供的巨大机会。
谷歌和苹果的意图是通过Car Play和Android Auto渗透到汽车的人机交互界面，深入控制汽车系统的车载计算机，进而重新设计转向或防撞这样的功能，最后为汽车全盘设计操作系统。那时，汽车制造商改称为“汽车零部件和内饰的总承包商”可能更为合适。
2015年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第1位的特斯拉正以软件创新的形式接管汽车。虽然在互联网和汽车制造这两方面都没有光荣传统，但特斯拉却拥有自己品牌的汽车可供尽情编程。
2016年，7家公司因在无人驾驶领域的成绩而上榜，占全部上榜公司的14%。人工智能在无人驾驶汽车上的应用显露出未来控制市场的能力。这时，各类人工智能算法公司因其具有相对更大的价值和相对较小的规模而成为大公司收购的更好的猎物。
英特尔忙碌地投资和并购，是因为它感觉到英伟达正从背后逼近。大量的芯片制造商都瞄准了无人驾驶市场，但排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第12位的英伟达独树一帜。英伟达提供了一整套系统，包括了整个硬件平台以及配套软件系统。这套系统将为汽车提供一个360°无死角的感知系统。英伟达说，已经有超过50家汽车制造商（包括奥迪、宝马、福特和特斯拉）、供货商、开发商以及相关研究所正在使用它们的平台进行各种试验。英伟达还致力于将显卡芯片应用到虚拟现实系统中。
百度的无人驾驶汽车项目起步于 2013年。2015年，百度无人驾驶汽车在国内首次实现城市、环路以及高速公路混合路况下的全自动驾驶。百度并不自行造车，而是与第三方汽车厂商进行合作——百度已经与宝马等汽车厂商签订了合作协议。百度预计在3～5年内和厂商合作量产无人驾驶汽车。百度的无人驾驶车也是中国国内唯一通过 ISO26262（《汽车安全完整性水平》）的全自动驾驶研究项目。
排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第4位的特斯拉的上榜理由之一，是发布了自动领航技术。该技术通过整合车载摄像头、雷达、超声波感知机以及GPS的反馈信息，在高速公路上初步实现无人驾驶，同时还具有辅助驾驶员避开拥堵路段、协助停车等功能。这家电动汽车制造商快速商用的无人驾驶技术成为2016年“10大突破性技术”。
丰田每年都会在研发上投入100亿美元，超过了除大众汽车以外的任何其他汽车制造商。从锂电池到安全带设计，这些投入给产品的各个方面都带来了无尽的改进。但丰田知道，要想保持世界第一的排名，这样的改进还不够。在无人驾驶技术的开发竞赛中，丰田落后于谷歌和特斯拉公司。 新的丰田研究院用10亿美元来缩短与竞争对手的差距。研究院在密歇根州、硅谷和马萨诸塞州的剑桥都设有办公室，专注于自动驾驶汽车和机器人的研发。丰田也正在与斯坦福大学、密歇根大学和麻省理工学院建立合作伙伴关系，重新定义汽车的功能。
随着汽车厂商进一步把无人驾驶汽车量产上市的时间表定在2020年或2021年，为之提供决定无人驾驶智力和视力的部件——芯片和传感器技术，成为所有潜在供应商决胜的目标。 位居2017年“全球50大最聪明公司”榜单第1位的英伟达，其新芯片正在为无人驾驶提供强大的运算能力，包括利用自身人工智能计算的优势与“全球50大最聪明公司”榜单中排名第46位的戴姆勒致力于汽车互联和自动驾驶技术的合作研发。
位居2017年“全球50大最聪明公司”榜单第13位的英特尔在2017年3月宣布收购Mobileye，总价约为153亿美元。Mobileye于2014年在纽交所上市，市值达到50亿美元。 交易完成后，Mobileye与英特尔的自动驾驶事业部（ADG）合并，形成新的自动驾驶部门。收购辅助驱动系统供应商Mobileye后，英特尔打开了与宝马和德尔福在无人驾驶方向上的合作关系。
激光雷达是一种通过激光束反射将物体映射成3D图像的装置。谷歌母公司Alphabet、优步和丰田等公司测试的自动驾驶车辆都严重依赖激光雷达在地图上定位，并识别行人和其他车辆。最好的传感器可以看到100米远处只有几厘米大小的细节。激光雷达也很昂贵，每个需要花费几千甚至上万美元。而大多数测试车都需要配置多个激光雷达。
百度在2017年“全球50大最聪明公司”榜单上排名第50位。为了加强无人驾驶汽车的研发，百度一方面宣布计划发布其自主研发的软件和硬件作为开源技术，另一方面也加快了合作和收购节奏。除了投资Verodyne，百度还与零部件制造商博世（Bosch）和马牌（Continental）建立了合作伙伴关系。
按照美国机动工程师协会（SAE）对于无人驾驶的阶段性划分，传统的汽车制造业更倾向于在 5年内完成由部分自动驾驶（等级2）向高度自动驾驶（等级4）的过渡，但并不急于交出方向盘的控制权（等级5）。但对于谷歌这类公司来说，不会止步于此。
如同过去世界的运行是通过对智力和资本的分配，不同权属的资产的转换与流通，以及对规范公权与私利的制度网络的构建，未来世界的运行在很大程度上取决于对计算权力和能力的分配，不同权属的信息与数据的流通，以及对存取开源或私有软件的硬体网络的构建。以上基础设施显然不宜全部由私人拥有的商业公司来建设，有的甚至不应被任何一个国家或组织所控制，但创新技术在这些领域的率先应用却往往由私人商业公司驱动。
摩尔定律已经开始放缓，主要是经济原因。晶体管可以进一步缩小，但其代价变得越来越昂贵。正如摩尔第二定律所述，当芯片尺寸缩小到0.1微米时，芯片生产厂的成本将增至100亿美元，比建一座核电站的投资还大。由于花不起这笔钱，越来越多的公司退出了芯片行业。
2013年，IBM入选“全球50大最聪明公司”榜单的上榜理由是用包含光传输数据的电路技术推动计算的物理边界的扩展。这表明，延长摩尔定律生命周期的另一个研发方向——仍以硅芯片为基础，用光通路取代电路在芯片之间传输数据，可能更快地商业化。 另一家始终大力度投入研发下一代芯片技术，包括硅芯片光学信号传输技术的是英特尔。2013年9月，英特尔、康宁（Corning）宣布共同研发了新的光纤传输技术，在300米之内可以达到1.6Tbit/s（200GB/s）的速度。
移动处理器市场真正的王者是同在“全球50大最聪明公司”榜单上的芯片设计厂商ARM Holdings（以下简称ARM）。这家总部设在英国的公司设计高性能、廉价、低耗能的处理器方案，并将其授权给第三方合作伙伴；第三方合作伙伴生产基于ARM架构的芯片，ARM则按芯片的价格与出货量获得一次性授权费与版税提成。 2006年，ARM全球芯片出货量为20亿片。2007年，总出货量已突破100亿片。2012年，基于ARM设计的芯片在全球智能手机市场上的份额超过95%，ARM的股价上涨近40%。 ARM还侵入了服务器和PC市场，持续给英特尔施加压力。
2014年，“全球50大最聪明公司”榜单中有6家与云、物联网或量子计算的基础服务有关。
马克·贝尼奥夫长期推广SaaS（Software As A Service，软件即服务）的观念，后来又提出PaaS（Platform As A Service，平台即服务）。1999年，当时37岁的他创办了企业云计算公司Salesforce。他将Salesforce的市场定位为“软件终结者”。
到2014年，位居“全球50大最聪明公司”榜单第5位的Salesforce的在线市场中，商业应用的数量达到2150个。Salesforce提供了一个平台，使客户无须拥有自己的软件，也无须花费大量资金和人力用于记录的维护、储存和管理，所有的记录和数据都储存在Salesforce上面。不同于购买软件，Salesforce用户随时可以根据需要去增加新的功能或删除一些不必要的功能，按需使用。
排在2014年“全球50大最聪明公司”榜单第29位的是Git Hub。Git Hub是一个通过Git进行版本控制的软件源代码托管服务，由Git Hub（曾称Logical Awesome）的开发者Chris Wanstrath、P.J.Hyett和Tom Preston-Werner使用Ruby on Rails编写而成。这个共享计算机代码的网站一半是生产力工具，一半是社交网络。 上榜时，网站上存储的共享软件数有1070万。截至2015年，Git Hub已经有超过900万名注册用户和2110万个代码库，成为世界上最大的代码存放网站和开源社区。
不止谷歌光纤，想当未来基础服务商、排在2015年“全球50大最聪明公司”榜单第12位的谷歌还开发了Loon热气球项目。这项旨在扩大互联网接入的“10大突破性技术”希望发送灌满氦气的热气球，让数十亿人第一次上网。Loon热气球项目是谷歌的一个实验性计划，由Google X实验室负责，用离地20千米的热气球当网络接点，取代陆地基站为发展中国家的市场提供无线上网信号，并计划与当地运营商合作，提高覆盖率。
ARM被收购了。2016年7月18日，英国“脱欧”公投结束后仅几周，趁着市场预期不稳，日本软银集团以243亿英镑（约合309亿美元）全现金方式收购了ARM公司 排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第12位的英伟达，在无人驾驶和无人机市场都遥遥领先，提供全套人工智能解决方案。它还致力于将显卡芯片应用到虚拟现实系统中。 排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第30位的Movidius主要为计算机视觉应用开发芯片，这对下一代智能手机和无人机具有重要意义。
谷歌光纤唤醒了美国各地对光纤通信的市场需求，抖落了蒙在僵化产业结构和利益格局上的灰尘。但正如哈佛法学院的教授Susan Crawford指出的，谷歌光纤的基本教训是，用对了技术，用错了商业模式。
排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第41位的阿里巴巴已经成为世界上最大的电子商务公司，现在它紧随亚马逊和微软成为云计算服务提供商。和亚马逊一样，阿里巴巴最初只是投资云基础设施，以便为其在线商店和支付服务提供支持，然后才决定将云计算作为一项服务面向其他公司。该公司旗下的阿里云（Alibaba Cloud）子公司现在是其发展最快的业务，并走出了中国，把数据中心建在美国，以及欧洲、澳大利亚及亚洲东部的其他国家和地区。阿里巴巴还利用云端向世界各地的中小型企业提供大数据服务。该计划是其世界电子贸易平台（Electronic World Trade Platform）项目的一部分，旨在帮助小公司跨越国界，开展更广泛的业务。
一家初创公司、排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第28位的Rigetti Computing已经制造出量子芯片的原型。虽然许多大公司包括谷歌、IBM和微软等也在研究量子计算，但是Rigetti认为自己的方法成本较低，可以更快地商业化。 一家初创公司、排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第28位的Rigetti Computing已经制造出量子芯片的原型。虽然许多大公司包括谷歌、IBM和微软等也在研究量子计算，但是Rigetti认为自己的方法成本较低，可以更快地商业化。
基于基因测序、基因诊断、基因编辑的尝试更进一步：CRISPR（Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats）技术可以让研究人员对基因进行显微手术，精确而简单地改变染色体上确切位置的DNA序列。结合更早发明的TALENs技术以及基于锌指核酸酶分子的ZFN技术，CRISPR还可以使基因治疗实现更加广泛的应用，为镰状细胞性贫血等简单遗传疾病提供治疗，甚至最终治愈涉及多个基因更为复杂的疾病。
成立于1999年的中国深圳华大基因研究院（BGI，前身是“北京基因组研究所”），仿佛是一夜之间从一家默默无闻的冷门机构变成了世界上最大的人类及动植物DNA测序中心。华大基因作为全球测序基因组数量最多的基因组服务提供商，在2013年第一次入选“全球50大最聪明公司”榜单。
在美国，比华大基因早一年成立的上榜公司Illumina同样在努力降低DNA测序成本，为基因组学创造新的诊断市场。该公司专注于生物信息分析，提供有关SNP基因分型、拷贝数变异（CNV）、基因组测序、DNA甲基化研究、转录组分析、基因表达谱分析相关的服务，2013年其总收入达14.2亿美元。
2017年，随着基因测序技术的研发价格变得越来越便宜，企业正在寻找更多将DNA进行商业化的方法，从提供疾病特异性基因测试和全基因组测序到便携式测序仪，使人们能够随时随地分析遗传数据。50个“最聪明的公司”中的五家在这个领域取得进展。
从桌面到移动，互联网正在变得垄断化，而通过创新技术联结超大规模用户、获得数据资源的努力远没有停止。在背后，真正的推动力是用户需求。这是一个以欲望满足的边际收益为护城河的城池，专利和实验室只是坚固城墙上的羽箭与投石机。
InMobi是一个全球移动广告和发现平台，已经抵达超过15亿台独特的移动设备。这个平台使消费者能够通过在移动应用程序和设备上提供与内容相关和策划的建议来发现新的产品和服务。其移动第一平台让品牌、开发商和发行商通过移动广告吸引消费者。
2014年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第3位的谷歌买下了Nest，它不想被仅仅视为一家拥有搜索引擎的广告公司。而且，谷歌知道，未来的“聪明巨人”将在互联而不是独立的硬件中产生，可穿戴设备和物联网的机会已经到来了。它把第一个希望建立在谷歌眼镜上。
排在2014年“全球50大最聪明公司”榜单第30位的中国创业公司小米虽未上市，但正在依靠其低价格和成功的营销策略后发制人，试着超越市场的先入者。
从2009年开始开发智能手机，华为一直难以打开高端市场。2015年为谷歌设计制造的Nexus 6p手机终于证明华为完全有能力完成一种高质量的高端智能手机。一如既往强势的低端机和后来居上的高端机齐头并进，让华为手机较2015年的销售量增长了58%，一跃成为全球第三大智能手机制造商。从事手机业务已超过10年的华为排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单的第10位，仅2016年第一季度它就卖出了2750万部智能手机。
在中国语音识别市场，排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第6位的科大讯飞已经占据了领先地位，如今正在进一步扩张，希望在汽车、家庭、机器人和学校的声控命令系统上有所作为。过去的一年（即2016年），公司推出了让人们可以通过声音控制汽车、电视和家用电器的系统。
在新能源行业，“全球最聪明公司”创新和研发的重点始终是太阳能。，排在2014年“全球50大最聪明公司”榜单第25位的太阳能创业公司1366 Technologies居然还在维持运营。2013年，这家公司新建了一座生产硅片的示范性工厂。 排在2014年“全球50大最聪明公司”榜单第23位的汉能控股将曾经估值12亿美元的Miasole以3000万美元的价格收入囊中。
在新能源领域，以技术进步来控制成本，或者尽可能抢占更大的市场份额并保持领先的规模化效益，往往意味着能够走得更长远。风力发电就是如此。
不论过去还是现在，储能始终是能源行业的核心技术。而对于储能技术而言，成本是其能否商业化的关键。
特斯拉成功的部分原因在于它自己设计电池、发动机、电子设备和控制软件。比如，Model S 的充电速度比其他电动汽车快两倍以上。要做到这一点，所有的部件在工作时要完美同步，包括冷却系统、控制充电器的电子设备以及与电网的连接。如果把各部分的生产外包，公司的创新速度、推出新产品的速度都会慢很多。
2016年，丰田研究院发表的最有前瞻性的产品是一辆氢气燃料电池汽车——Mirai。Mirai的续航能力为300英里（约482.80千米），唯一排放的气体是水蒸气。排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第17位、市值1520亿美元的丰田计划建立一个在经济上具有可行性的氢燃料补给网络。
到2016年，在当年“全球50大最聪明公司”榜单第33位、市值6490亿美元、2015年总收入800亿美元的德国公司博世眼中，未来的工业互联网始于制造设备的互联与自动化，是在全球竞争加剧、国内薪资上涨的情况下，提高生产效率的必要手段。
接下来的2015年和2016年，孟山都继续登榜。仅2015年一年，市值440亿美元的孟山都就投入了15亿美元用于生物技术、基因工程技术等项目的研发。2016年，孟山都另辟蹊径，利用RNA干扰来制造常规的基因变异器官（GMO）。这项技术已经可以成功改变植物叶片表面，在其表面覆盖一层特设的RNA，能成功杀死危害植物的害虫。现在，公司正在开发喷雾，能渗透植物细胞，并且在内部沉默目标基因。潜在的开发方向包括能使土豆更加可口的喷雾，以及让农作物更耐旱的喷雾。
2013年，制造和设计公司已经发现高端3D打印机的强大用途是快速生产原型，并根据需要制造定制零件。这催生了当年“10大全球突破性技术”之一——增材制造（通过逐一添加超薄材料层来构建物体）。增材制造是3D打印的工业版本，被用于一些小众项目，如医疗植入物，为工程师和设计人员生产塑料原型。
2017年，3D打印正在改变生产方式，与拥有最终消费者的公司合作，使市场需求变得更大了。而成本可控的新材料研发也在悄悄加速这项技术的商业化。排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第38位、市值395亿美元的阿迪达斯则利用3D打印改变运动鞋的生产方式。3D打印被用于生产Futurecraft 4D运动鞋的格子状中底。另外150种用于打印中底的迭代弹性体正处于测试阶段。
2014年，Oculus VR登上“全球50大最聪明公司”榜单，排在第31位。2014年9月，在洛杉矶的Oculus Connect大会上，Oculus再度展示了Rift的更新版本，代号为“月牙湾”（Crescent Bay）。 想在技术层面更上层楼、从起点超越Oculus VR的，是2014年“10大全球突破性科技”之一的研发公司、神秘的初创公司Magic Leap，以及微软秘密开发的HoloLens。 HoloLens 和 Magic Leap 的原理则是将虚拟世界的图像直接投射到人的视网膜，从而完成对现实和虚拟的叠加。这种方式并未改变人类观看世界的方式，只是更加真实。
在分销渠道日益发达和多样化的时代，原创内容在最上游发挥了无可争辩的影响力。不过，这方面最明显的例证却来自原本处于内容市场最下游的零售与出租服务商。 2015年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第10位的是上市公司Netflix，它继2011年之后第二次上榜。
虽然这两家在线流媒体服务提供商最后不敌HBO，但亚马逊和Netflix在原创内容上的表现受到圈内和受众的一致认可。这也意味着，自2013年以来进入原创市场的流媒体服务商（如Crackle、Hulu、YouTube、雅虎等）将成为越来越有竞争力的玩家
虚拟现实将成为原创内容的新生力量，而游戏将是虚拟现实的首要阵地。Oculus、索尼和HTC等虚拟现实巨头都在尽全力开发最好的硬件，并且计划在这项伟大技术的花费下降之前，瞄准游戏玩家市场。
游戏是原创内容业最挣钱的生意之一，也是“聪明巨人”最主要的收入和利润来源之一。传统的游戏开发、分销商还在忙着分蛋糕，新的市场已经随着虚拟现实、增强现实、混合现实技术研发、商业化的每一步进展建立起来。
Oculus展示了如何在未来将虚拟现实用于社交与会议：一旦你连接成功远程的正戴着虚拟现实头显的朋友，你们两人就可以进行无障碍交流，捣鼓虚拟场景里的物件，甚至是一起打乒乓球。收购Oculus的马克·扎克伯格就认为，虚拟现实应该作为一名“社交家”，而不是“孤独者”。他之所以投资Oculus，就是希望借助Oculus使人们感觉到真实的存在感，让人们乐于在无限的空间和经历中与他人分享自己生活的点点滴滴，看上去像是进化版的Facebook。
2017年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第42位的中国台湾公司HTC成功实现了从下滑业务（智能手机）到快速增长的业务（虚拟现实）的转型。虽然该公司每年还会制造几款高端智能手机，但目前的业务核心是Vive VR运动追踪系统，该系统使用户能够在虚拟世界中行走，而不是单纯地移动头部和手臂。 通过与谷歌合作，HTC也将成为首批创造出不需要智能手机、计算机或电缆就能工作的“独立”虚拟现实头戴设备的公司之一。
工业机器人往往装配一条可拆卸的手臂，使用激光或压力传感器来知晓何时开始和结束一项工作。一个机器人每周可运行160个小时。即便与12个小时一班的动作敏捷的人工劳力相比，一个机器人也可以替代两个工人，甚至有可能是四个。不过，这一大规模替代进程无法一蹴而就。自动装配线的使用需要对其所有的制造流程进行调整。
新的微型卫星技术正在使卫星互联网服务可能达到数十亿新用户。这是SpaceX和维珍银河关注的大市场。当然，埃隆·马斯克和理查德·布兰森并不是唯一一个认识到市场潜力的人。除了投资SpaceX的卫星互联网项目，谷歌继续研发它的“Loon”项目——高空气球互联网。Facebook正在开发高海拔、长航程的无人机互联网。
在2009年和2014年间，大疆的销售额以每年2～3倍的速度增长。2014年，大疆售出了大约40万架无人机——许多是其主力机型“大疆精灵”（Phantom）系列。
排在2015年“全球50大最聪明公司”榜单第13位的亚马逊，希望通过机器人大赛加快仓库的自动化运作。机器人将使用最新的计算机视觉和机器学习算法来尝试执行原来由人类工人在电商物流中心负责的工作。
2016年，机器人的智商和行动力因人工智能和云计算的进步而快速提高，满足制造业需求的能力也突飞猛进。 排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第1位的亚马逊已经将人工智能机器人完美融入其物流中心。拿下吴恩达的百度排在榜单的第2位，这家中国企业高调地在硅谷组队，进军机器人领域。Rethink Robotics则在澳大利亚和新西兰发布了最新的合作机器人Cobots。
机器学习提供了一种方法来让机器人学习如何通过练习来重新编程自己。这项技术被称为强化学习，它使用一个大的或深度的神经网络来控制一个机器人手臂的运动并改变它的行为，加强引导它接近最终目标的动作，比如拾取一个特定的物体。而且这个过程也可以通过让大量的机器人一起工作，然后分享它们学到的东西来加速。
博世公司眼中的未来工业互联网始于制造设备的互联与自动化。为了达到公司的生产效率目标，装配线上不仅要有机器人，整个装配线还必须有监控自身的软件，并以超级计算机的速度进行复杂的数据分析，从而制定出最有效的操作流程、预测故障并准备解决方案。
2016年9月，埃隆·马斯克公布了星际运输系统计划的任务架构，这是一项雄心勃勃的载人星际航天计划，远期目标是火星上的可持续人类居住区。 不得不承认，以埃隆·马斯克和SpaceX为标志，基于私人资本的航天技术发展大大推动了风险投资进入这一市场。初创公司也获得了机会，它们一方面坚持平流层空间旅游和小行星采矿的梦想，另一方面寻找能够带来更快回报的短期商业模式。
2017年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第2位的SpaceX仍然在太空商业竞赛中保持领先位置，它已经连续第7年登上“全球50大最聪明公司”榜单。这一年，SpaceX实现了火箭携带载荷发射之后的重复使用，这一技术对于SpaceX建立星际运输系统的长期目标至关重要。此外，这家公司把重新安装回收火箭所需的时间从一年缩短至数月。SpaceX的长期目标是，在24小时内回收火箭，以便在一天内完成发射、降落和重新发射的任务。
“龙”飞船是第一款由私人企业开发并发射进入近地轨道并返回地球的宇宙飞船，第一款为国际空间站进行货运补给的私人航天企业宇宙飞船，也是目前唯一有下行运输能力、实现重复使用的货运飞船。
虽然个人无人机在整个无人机市场的销售数量占94%，但收入只占40%。商用无人机却靠6%的市场份额创造了60%的收入（这就是像Aeryon Labs和波音子公司Insitu这样的公司正在竞争的地方）。大疆这样以消费者为导向的无人驾驶飞机公司绝不会最终为各种商业市场服务。大疆针对利润更高的企业级市场推出了更坚固耐用、更昂贵的无人机“Matrice 200”，可用于工业勘测和搜救任务。
2013年，登上“全球50大最聪明公司”榜单的Safaricom的总部设在非洲肯尼亚的内罗毕。这家成立于1997年的企业推动了移动货币M-Pesa（在斯瓦希里语中意为“流动资金”）的使用。 自2007年由移动电话巨头沃达丰（Vodafone）和当地合作伙伴推出以来， M-Pesa一直在东非风靡。截至2013年，肯尼亚和坦桑尼亚的用户超过1800万，每月使用手机钱包转账数十亿美元。肯尼亚93%的成年人在M-Pesa注册，其中60%是活跃用户。M-Pesa促进了成千上万小企业的成立，给肯尼亚近2000万人提供金融服务，包括许多低收入的肯尼亚人。
2013年，Square登上“全球50大最聪明公司”榜单。Square的创新支付系统消除了所有的这些：没有信用检查，没有硬件成本，也没有固定成本。对于任何交易，Square收取2.75%加15美分（之后进一步下调，取消了15美分附加费）。这是一笔混合费用，用于偿还信用卡公司并赚取利润。
2014年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第22位的Kickstarter 创立了一个绕过传统投资渠道、面对公众募集小额资金的平台。Kickstarter于2009年4月28日在Perry Chen、Yancey Strickler和Charles Adler的合作下所创建。《时代》将其称作“2010年最佳发明”与“2011年最佳网站”。
AngelList打算把硅谷生态系统搬到线上。AngelList网站上有2万个创业公司资料，每天有一两个筹集资金。AngelList联合创始人Naval Ravikant认为，创业孵化器会取代商学院。在商学院花费两年时间，从一个从未创立公司的人那里学习，花费20万美元。在一个孵化器里，在一个交付和创新压力很大的环境中，在一个同行的社区中，可以快速学习。在硅谷，许多最受关注的公司都是从孵化器中出来的。创始人需要知道如何建立一个公司，如何找到投资者，如何招聘，了解最佳实践和设计。孵化器是一所成长速度非常快的职业学校。
Apple Pay标志着签名以及其他一些早期付款方式的麻烦方式已经终结。它比之前的移动服务还要流畅。当你的手机待在结账终端时，Apple Pay将自动运行，无需打开应用程序，因为你必须使用谷歌电子钱包或PayPal。将拇指按到手机上，无需使用PIN码，加快交易。它以一种没有其他支付系统已经完成的方式融合了商业的虚拟世界和物理世界。 Apple Pay正在设定支付安全的步伐，超出信用卡的多层保护。手机并没有存储真正的卡号，零售商也看不到它们，更不用说将它们留在黑客经常掠夺的数据库中。每次交易生成一个唯一的代码，只能使用一次。
在Ripple Labs的系统里，客户个人信息将用于生成唯一的加密令牌。银行可以将令牌发送给有自己的令牌的数据代理，该令牌是在早些时候使用用户的个人信息制作的。Ripple Labs系统的数学基础将允许经纪人确认用户提供给银行的数据是正确的，银行或经纪人都不会泄露数据本身。
排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第26位的微软认为，区块链将成为大生意。微软希望金融公司在Azure内托管他们的区块链软件。它最近与几家为银行和其他大公司开发区块链软件的创业公司建立了合作关系。排在2016年“全球50大最聪明公司”榜单第45位的IBM，第49位的英特尔和思科也组建了一个项目：开发开源的区块链软件。
TransferWise支持全球多种货币品种汇兑，并提供多货币账户。其模式是把不同货种不同客户的转账需求相匹配，然后在使用银行间中间汇率的时候有一个小的佣金。这与传统的货币转换挣买入和卖出差价的模式完全不同。客户汇兑的费用也低得多。根据独立网站Monito.com比较，TransferWise确实是比英国四大银行的汇款费用平均便宜83%以上。
连续第8年登上“全球50大最聪明公司”榜单、排在2017年榜单第39位的IBM继续投资了一系列新兴技术，如分布式记账区块链技术，该公司认为这些技术将会为公司带来可持续的收益增长。 该公司的区块链应用的客户数量有400个。2016年，在IBM的帮助下，沃尔玛使用区块链来追踪产品在全球供应链中的位置，对产品的来源进行记录和备案，以提高健康和安全标准。
2017年5月，摩根大通宣布将与Zcash的开发者合作。Zcash是一家刚成立一年的加密货币公司，开发了一个可以让用户选择“隐藏”他们的交易的软件。10月，该银行披露已将Zcash的隐私技术整合进它的开源区块链平台Quorum。
显然，世界在某些方面因为互联网和科技进步而趋向扁平，在另外一些方面则因为技术商业化在分布上的不平衡而变得更陡峭。所有国家或地区的政府、资本、企业，甚至个人，最担心的就是被边缘化，成为不平世界中的谷底。
在中国，大约有1亿人从事制造业工作（在美国，这个数字是大约1200万），制造业为国家贡献了大约36%的国内生产总值（GDP）。在最近几十年，各个制造业中心围绕长三角、北京以外的渤海湾和南方的珠三角展开。几百万名低技能工人离开家乡，来到这些巨型工厂，生产各种各样的产品——从袜子到服务器。在1990年，中国制造的产品只占全球制造业的3%，今天，中国制造的产品几乎占全球的四分之一，包括全球80%的空调、71%的移动电话和60%的鞋子。对于全球消费者来说，中国制造业的大爆发意味着许多低成本产品——从买得起的iPhone到平板电视。
正如中国制造业的爆发喂饱了全球经济，中国制造业趋向紧缩的前景让全球金融市场紧张。对代工巨人——中国来说，技术创新是接棒廉价劳动力的必然选择。 选择之一是很多聪明公司正在实验的：用机器人来替代数以百万计的工人，重新启动制造业。
中国已经进口了大量工业机器人，但就机器人与工人比例方面，中国还落后于其他制造业大国。2016年，韩国每一万名工人就有478个机器人；在日本，这个数字是315；在德国，这个数字是292；在美国，这个数字是164。而在中国，这个数字只有36。 中国政府非常积极改变现状。2016年3月公布的新“五年规划”将为制造业拨款用于技术升级，包括先进的机械和机器人。政府还计划在全国建造几十个创新中心，展示先进的制造技术。
中国是医药企业数量最多的国家，但据2015年统计的5000多家医药企业基本在生产原料药和仿制药，没有一家有强大创新能力的国际型大公司。在12万个化学药批准文号中，95%以上为仿制药。仿制药利润低，核心竞争力弱。即使是全球最大的仿制药厂梯瓦（Teva），也如履薄冰。
截至今天，美国是毫无疑问的创新大国。但美国政府和企业也认识到，过去十几年制造业离岸外包对自己保持技术创新上的领先优势开始造成制约。 无论是在美国还是在欧洲，跨国企业近20年来采取一个简单战略：用廉价劳动力代替资本。 外包模式最终会导致与对产品设计、材料理解相关的企业核心竞争力面临风险。
过去，中国得益于劳动力的规模，今后，它将得益于消费者的规模。中国约6.90亿名互联网用户中，有6.2亿名用户现在使用移动设备上网，远远超过世界第二大移动互联网市场——美国。这是一个正在成为聚集最多“聪明巨人”的单一市场。
2014年12月成立的中国首家互联网银行——腾讯WeBank不需要贷款人员或实体分支机构，通过分析来自数亿用户的数据评估风险，并扩展小额消费贷款。2015年，中国P2P平台市场规模达到669亿美元，是美国的4倍。2017年4月，阿里巴巴旗下蚂蚁金服公司的余额宝AUM（Assets Under Management，资产管理）规模达到1656亿美元，超过摩根大通，成为世界最大的货币市场基金。阿里巴巴利用其海量的小企业数据为旗下金融服务建立了传统银行不具备的信息优势。
2017年12月，成立于 2014年的蔚来汽车正式对外宣布首款自行开发的电动汽车 ES8 正式上市，并将在 2018年3月量产出货。特斯拉从 2003年成立到 2008年推出第一款电动跑车 Roadster，花了 5年时间，蔚来汽车用 3年时间就完成了 300万千米累积测试里程及第一款电动汽车研发上市量产。
根据全球最大的数据平台 Kaggle 向约 16000 名数据科学领域的从业者发放调查问卷的结果显示，中国数据科学家平均年薪比美国同行少三分之一；美国从业者的平均年龄为 30 岁，而中国受访者的平均年龄为 25 岁。全球从业者平均年薪是 55441 美元，美国的数据科学从业者平均薪资最高，达 11万美元，而这一数字在中国只有 29835 美元。
技术进步的不均衡性导致又一波对全球化的反思。创新全球化与国家保护之间的再平衡是时下的主题。 趋势之一是数据安全的国家主权意识。微软、亚马逊和Facebook已经在德国、荷兰、法国和其他国家投入数十亿美元建立数据中心。部分原因是技术（当数据中心靠近客户时，在线服务运行更快），更主要的考虑则是来自欧洲政府和客户的压力，它们都希望加强对其数据的控制。
美国其他的聪明公司，包括亚马逊、微软和IBM也已与中国企业建立了伙伴关系，以提供在中国的云计算服务。另外一些在中国开展业务的互联网公司，如Airbnb，也陆续将用户数据转移到中国国内，并保证遵守当地法律。
以人工智能领域为例，虽然中美相对领先，但来自欧洲、亚洲和美洲其他国家的智力资源也做出了重要贡献。在个别技术方向上，更形成了自己独特的优势。2017年，加拿大多伦多和蒙特利尔是全球深度学习中心之一。2016年，谷歌在蒙特利尔开设了一家研发中心，蒙特利尔获得超过2亿美元的人工智能投资。微软收购了蒙特利尔的深度学习初创公司Maluuba，并于2017年1月宣布向蒙特利尔大学的深度学习设施提供600万美元赠款