今年的NIPS大会上，Google不但作为铂金赞助商强势占位，而且携28篇论文亮相，不可不谓风头无二。 据悉Google搞深度学习的不下500人，也发布了TensorFlow等一系列有影响力的开源框架。

　　苹果则在深度学习领域似乎动作缓慢，人工智能界著名的大(peng)嘴(zi) ，Facebook人工智能实验室总监LeCun也怒喷苹果在人工智能学术圈根本没有一席之地。（当然被他喷过的人很多，以后有机会再八）

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　　不过LeCun万万没想到，苹果却很可能走上了一条农村包围城市的道路，默默在憋大招，搞了一套叫Metal的深度学习框架，让所有程序员都可以轻轻松松的使用深度学习。深度学习有望在苹果的带领下发扬光大，让其他竞争对手陷入人民战争的汪洋大海中...

　　另外，文末有两个价值百万的idea!!!

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　　先来看一个演示：

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　　这是利用苹果的深度学习开发包Metal调用CNN做的图像识别的演示，可以看到它能在手机上实时的识别出笔记本，iPod，或者是遥控器。

　　注意，这里有两大亮点，第一就是输入是实时的视频流，第二就是无需联网在iPhone本机就可以做。

　　这个意义有多大呢？

　　2012年的时候，谷歌用了一万六千台机器集群，用一千万个Youtube视频，开奖，训练了很长时间才达到识别视频中猫的效果!

　　如今，你用一个不联网的iPhone就能做到了...

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　　是不是觉得难以置信！

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　　简单的说，苹果的深度学习开发包Metal能够让广大iOS开发者非常方便的调用Metal提供的API来输入数据，选择模型，以及设置并发，并通过Shader的封装直接控制GPU。

　　再直白点，只要你懂Swift，只需要一台最新的iPhone 7手机，你就能开发基于深度学习的应用！

　　这套Metal的框架，atv，让你能够搭积木一样搭出一套深度学习的应用，并提供了一套接口让你直接操控GPU里的运算单元（得益于A10芯片是苹果自己做的）。

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　　在程序员大致了解了各种神经网络的适用范围之后，拍脑袋或者实际测试自己适合的神经网络模式，然后就可以鼓捣深度学习的应用了，就像写Swift代码一样容易。

　　是的，童叟无欺，你可以做语音识别、图像识别、NLP等各种应用，文末我还会提供源代码!

　　比如利用Metal这个框架，你可以做语音识别！下面是个Demo:

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　　你还可以调用CNN做图像识别，深度学习技能Get!

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　　其他的图像聚类啊打标签啊，也是分分钟的事情啊！

　　嫌这个图像识别太简单？

　　第一个例子里，你能开发基于深度学习的实时图像识别，也就是直接用手机摄像头做实时的图像识别。

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　　操作各种图片，聚类啊，打标签啊，滤镜什么的，那是分分钟的事情。

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　　瞬间，你就成了会深度学习懂人工智能的高科技码农，想想是不是有点小激动啊？

　　不得不说，Metal对于iOS开发者，甚至是所有的程序员来说是意义极其重大的（可以想象其他厂商也许会跟随，不过壁垒在于苹果是自己开发的A10芯片才能够操作底层GPU）：

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　　这是一件“开发者的大事，大快所有人心的大好事”。

　　还不信么？