原火生,民国时存在的姨太太问题

2023-07-21 110阅读 0评论

原火生，民国时存在的姨太太问题？

随着新中国的成立，漫长的“一夫多妻”制度在我国的历史长河中落下帷幕。我太爷爷是我们当地的一个地主，由于家境殷实曾经也迎娶了三房太奶奶，我经常听我爷爷讲述那个时期的历史，所以对于民国时期的姨太太问题有着非常清楚的了解，下面我就通过我们家的真实经历给大家讲述一下。

原火生,民国时存在的姨太太问题

新中国成立后，我国的婚姻法就确定了“一夫一妻”的婚配制度，那么对于民国时期存在的多房姨太太该如何解决呢？下面我就通过太爷爷的经历给大家讲述一遍。

时间倒退到1912年，当时也是民国刚刚成立的时候，推翻了封建社会，自然也就要求实行“一夫一妻”的婚配制度，但是由于没有形成具体的法律明文，对于一些富商，地主老财乃至于一个位高权重的人仍旧可以纳小妾，当时我们家由于家境殷实我太爷爷又是家里唯一的男孩，家族要求太爷爷必须要多生孩子，特别是多生男孩，而当时的第一任太奶奶连续生了三个女孩，看着庞大的家业没有人继承，于是便给太爷爷迎娶了第二房妻子，而我爷爷就是太爷爷第二房妻子生育的。就这样第二任太奶奶生完一儿一女之后，由于当时接生技术比较落后，导致大出血，后来就再也没办法生育了。截止到目前，整个家族也就只有我爷爷一个男孩，为此家族还是不满意，又开始给太爷爷张罗迎娶第三任妻子，据我爷爷回忆，当时太爷爷的第三任妻子特别年轻，比太爷爷小了整整二十多岁。

随着新中国的成立，时间来到了1950年的5月份，我国的第一个婚姻法的颁布，要求必须要废除一夫一妻制度，由于那个阶段属于历史的转折点，一夫一妻的制度并不能全部适用，对于已经存在“一夫多妻”的家族如果贸然的被取缔，那个时期女性的地位都很低，突然没有收入来源，可能连生存都是问题。所以当时抓“妇女”工作的主任来到我们家分别找太爷爷的三房媳妇谈话，询问她们各自的意愿，如果想离开这个家，可以立马办理离婚手续，如果还想继续在这里生活，也受法律的保护，有什么事情可以随时找“妇女主任”求助，也就是那一年妇女的地位得到了空前的提高，之前第一任太奶奶由于没有生男孩，虽然是正房，在家是没有话语权的，也就是那一年之后可以和太爷爷顶嘴了。

当时虽然三房太奶奶都被谈了话，但是谁都没有选择离开，都继续留在了家里生活。随着时间的推移，由于历史因素，所谓的地主家庭瞬间没落，甚至还有了一个不好的名声，由于家境的没落，太爷爷最小的姨太太没有生育找到了妇女主任，选择了离婚。当时还要求太爷爷赔付她一笔离婚费用，就这样第三任太奶奶离开了这个家，据说后来去了大城市开始了自己新的生活。由于地主身份的影响，第一任太奶奶在三个女儿的劝导下，虽然年纪很大了，也选择了离婚，最后在其中一个女儿家生活，结束了自己的晚年生活，而太爷爷的第二房姨太太终于熬成了正房，也就是我爷爷的亲生母亲再加上舍不得孩子，最后留了下来，和太爷爷共同面对了那个时代的流言蜚语，过起了一夫一妻的普通人生活，直到生命的最后一刻。

对于民国时期存在的姨太太，最后她们的命运如何呢？一般都会去往哪里呢？其实大概有以下三个方面的下场。

第一：对于民国时期存在的姨太太，由于生活的环境比较优越，每个人都有属于自己的“小金库”，当宣布废除“一夫多妻”制度的时候，她们当中很多女性，特别是年纪比较小的姨太太大部分都会选择离婚这条道路，正所谓远走高飞，去一个陌生的环境找一个如意郎君重新开始自己新的生活。还有些姨太太甚至去了大城市，由于资金充足，开始了求学甚至留学生涯，最后通过自己的努力，当家做主，成为了真正的女强人。当然还有一些姨太太来到大城市之后，受不了花花世界的诱惑，开始了自己不正规的职业生涯，最后孤独终老。

第二：正所谓“嫁出去的闺女，泼出去的水”，在民国时期，女人一旦嫁人，是不可以回到娘家继续生活的。废除一夫多妻制度的时候，有一些年纪较大的姨太太虽然很想摆脱目前自己的生活状态，但是由于没有出路，离婚后连个居住的地方都没有，无奈只能留在老家继续自己的姨太太生活，至少这里可以衣食无忧，吃穿不愁。不过即便是没有选择离婚的姨太太，他们的权利也完全受到法律的保护，不可能出现被鄙视，被打骂的情况了。即便不是明媒正娶的正房，也依旧是这个家庭的女主人。还有些姨太太虽然没有选择离婚，但是却过起了自己的独居生活，住在自己的独立房间内，过着属于自己的小生活，而男主人不得干涉，并且必须要无条件的给予支持。

第三：对于民国时期的姨太太还有一些特殊的情况，对于一个年纪较大的姨太太想要离婚，但是自己却没有去处。面对这种情况相关部门是提倡她们离婚的，毕竟那个年代要求的就是男女平等，对于这些姨太太的住处，会有相关部门进行协调，要么跟着自己的亲生子女生活，如果没有子女，那就由相关部门进行安顿了，类似于现在的养老院，但是和养老院有一定的区别，因为住进去之后要进行力所能及的劳动，或者纺花织布，或者参加农业劳动，总之要自力更生，自己去养活自己。还有一些姨太太由于思想的封建，一直熬到了正房去世，然后和丈夫过起了一夫一妻的普通人生活。

我爷爷告诉我，对于民国时期存在的姨太太，她们大部分还是会选择离婚这条道路的，为什么会出现这种情况呢？大致有以下三种原因。

首先：由于历史的原因，曾经的“打土豪分土地”成为了一个热门的话题，成为地主家的姨太太不仅没有了优越的生活，甚至连最基本的贫民都不如，名声特别的不好，用“过街老鼠，人人喊打”一点都不过分，而“一夫一妻”制度的颁布，这些姨太太不仅可以摆脱地主家庭，还可以摆脱自己成分不好的名声，即便是没有出路，她们也会第一时间选择离婚，即便生活清贫一点，但是至少没有人鄙视和嘲笑了。所以她们一般情况下会选择离婚。我们家太爷爷的第一任妻子就是因为这种情况选择离婚的。

其次：所谓的姨太太，其实日常生活中受到的待遇是特别不公平的，当时那个社会很多婚姻都是依靠“父母之命媒妁之言”，有些年纪很小的女子，甚至都没有见到过自己丈夫的样子，因为有了一定的姿色，被地主看上从此沦为了姨太太生活，虽然刚开始很受宠，但是几年之后也就被忽略了。那种被排挤，被冷落，姨太太之间的尔虞我诈，明争暗斗，有苦说不出来的日子真的很难受，终于迎来了一夫一妻制度，这些女性的地位提高，她们的权益有了法律的保障，自然会第一时间选择离婚，开始去追求属于自己的幸福生活。

最后：很多姨太太之所以会第一时间选择离婚，其实有一个最大的原因就是女性的地位提高了。在之前女性基本上就是生育工具，如果不依靠男性，甚至温饱问题都无法解决。随着新中国的成立，“女性能撑起一片天”的口号被喊了出来，她们可以拥有和男性一样的地位，一样的工作，一样可以外出工作赚钱养活自己了，生活上可以自力更生了，不用依靠男性了，也就没有必要看着男性的脸上过着委曲求全的生活了，所以很多姨太太即便年纪很大了，也会选择离婚过着自由独居的生活。

在网上经常会看到很多男性朋友开玩笑说“一夫多妻这么好的婚配制度为什么就丢失了呢”？其实一夫一妻的婚配制度才是人类健康发展最有利的方式，它提高了女性地位，正所谓男女平等，婚姻自由。打破了资源垄断，促进了男女资源平衡，一定程度上也有利于社会的健康和谐发展。对此你们还有哪些看法呢？欢迎大家在下方留言，我们一起探讨。

豆寇年华随水逝？

豆寇年华随水逝，虎气龙腾御风来，豪情满怀投世界，唯才精专出江湖。

想看67十年代的谍战悬疑小说？

大家好，我是你们亲爱的小编，今天带来5本好看的谍战小说赶快来看看都有哪些小说吧。

第一本《交锋》作者：可大可小

简介：在一般人眼中，他是平庸、无能、贪婪，甚至有些愚蠢的警察。因为他，经常行动失败，多次无意泄露了重要情报，但他交游广泛，善于溜须拍马和钻营，是警坛不倒翁。在军统的眼中，他机缘巧合为他们办了几件事，可以利用，但不可重用。只是最后，有些事情，总得他才能摆平。他善于理财，在军统经费紧张时，向他借款，名为实质上的总务。最后，越欠越多的时候，只能任命他为总务。而了解他的上级，则认为他是一名坚定的革命战士，一名杰出的地下情报工作者，在我党的情报战线上，立下了赫战功，为古星城的顺利解放，立下了不朽的功勋！

精彩内容：第二天，朱慕云见到贺清和，发现他脸色很差。朱慕云对他的身份了然于胸，昨天下午发生了这样的事情，晚上能休息好才怪。他现在来上班，已经冒着很大的风险。人正要出门，突然接到通知，今天全市大搜捕，两人要协助特务处和宪兵队追查抗日分子。

第二本《一触即发》作者：张勇

简介：云谲波诡的上海滩，一对孪生兄弟因一场惨案而从小分离，一个寄人篱下，成了医学博士，又在血雨腥风中当了帮会新头领；一个身在豪门，却成了红色特工，潜伏在敌人的心脏。兄弟俩相遇却不相认。为了揭开二十年前那场惨案后面的阴谋，帮会头领与红色特工不得不联手，在他们一步步接近真相时，却发现了更大更隐蔽的阴谋：二十年前的阴谋只是序幕，真正的阴谋刚刚开始。

精彩内容：杜旅宁漫不经心地说：“尊师重道是中国人的传统，传统很难形成，但却异常脆弱，很容易被人破坏。我不希望看到你是第一个在这里破坏传统的人。” 杜旅宁转过身去，用强硬的口吻命令，说：“鉴于你今天所有鲁莽的行为，我要关你的禁闭。在关禁闭这段期间里，你不能和任何人说任何一句话！包括自言自语，也不行！直到你愿意听从我的一切指令。换句话说，直到你看见我不再有任何压抑。我需要你在学习中释放你的聪明智慧，而不是在任何教官面前逞强好胜。你听懂我的话了吗？”

第三本《面具》作者：王小枪

简介： 1948年腊月初一，潜伏在哈尔滨市公安局的国民党特务李春秋被唤醒了，上级要求他制造炸弹，协助配合绝密的“黑虎计划”。但潜伏了十年的李春秋已经快遗忘了自己的使命，拥有幸福平凡生活的他不愿抛妻弃子，他开始想尽办法逃脱保密局的控制。除了要对付残忍冷酷的昔日战友，李春秋还在受着同事、侦察科丁战国的怀疑和试探。内外交困的李春秋压力重重。在这个过程中，亲眼目睹了国民党腐败和血腥的种种细节，对曾经的组织绝望的李春秋弃暗投明，对中共进行了投诚。最终，在三十天后的大年初一，李春秋反戈一击，配合共产党破坏了国民党的“黑虎计划”，如愿与家人幸福团聚。

精彩内容：高阳一边准备着茶具、暖壶，一边继续说着：“本来应该给你找壶碧螺春败火。春绿冬红。你这火生的不是时候，还是跟我喝红茶吧。等忙完这阵子，我请你们去家里吃顿饭，我自己包饺子。你不是爱吃蒜吗，尝尝我泡的腊八蒜……”

第四本《永不解密》作者：风卷红旗

简介：当重生不只是传说，发现了一只活的爱国重生者，他在设法和国家情报机关取得联系，以提供他知道的关于未来的信息。首长指示：不惜一切代价找到他！特工密令：找到他，或者消灭他！一场关乎未来的间谍暗战就此展开。

精彩内容：我的本职工作是拆信，非常地重要，但是没有信的日子我只好帮着大家做点乱七八糟的事情。大家不出去的时候，我一般没什么事，就关在房子里看书，隔两三天可以给家里打一个报平安的电话，当然，通话内容都是被全程监听并录音备案的。好在家里也是懂的，从不问我工作方面的问题。

第五本《风声》作者：麦家

简介：抗战期间，在杭州，汪伪政权的一个机要单位发现有共产党的卧底。为了找出这个代号为“老鬼”的共产党，特务们把涉嫌的四个人吴志国、金生火、李宁玉和顾小梦关在一幢小楼中细细盘问。由于事关重大，日军特务课机关长肥原龙川亲自布置和主持审问。此时“老鬼” 除了面临暴露的危险，还有一个重要的情报有待传出，如何巧妙地保护自己的同时送出情报，是一个巨大的难题。

精彩内容：楼里的王田香见他的主子来了，急忙出来迎接。寒暄过后，肥原即问王田香：“怎么把人关在这儿？我刚才看这里的人进进出出很方便嘛。”那颔首低眉的模样，那温软和气的声音，与他本是责备的用心不符，与他鬼子的身份也不尽相称。

以上就是5本好看的谍战特工小说了，大家最喜欢哪一本呀，喜欢小编要记得给小编加关注哦。

人工智能未来的发展趋势有哪些？

据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示

国际人工智能行业发展分析及经验借鉴

第一节全球人工智能市场总体情况分析

一、全球人工智能行业的发展特点

“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。

20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。

除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。

从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。

第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。

第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。

第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。

图表：人工智能发展阶段

数据来源：中研普华产业研究院

二、全球人工智能市场结构

全球人工智能企业分布极不平衡，主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京，企业数量分别占全球的16.9%，4.8%与4.0%。在增速方面，整体上一直保持增长势头，直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中，英国伦敦的企业数量最多，为第二位巴黎的3.1倍，占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国，日本东京仅与杭州相当，韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市，北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国，但在全球中的重要性将日益明显。

三、全球人工智能行业发展分析

人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。

图表：人工智能发展阶段

数据来源：中研普华产业研究院

从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。

当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计，截至到2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。

四、全球人工智能行业竞争格局

各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。

现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。

由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。

高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元，历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。

五、全球人工智能市场区域分布

图表：2018年全球人工智能企业数量前五名

数据来源：中研普华产业研究院

2018年，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。

全球人工智能企业融资规模的分布，与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模目前仍存在较大差距。

图表：2018年全球人工智能企业融资规模分布

数据来源：中研普华产业研究院

截止至目前，美国达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国，635亿，占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。

中国的1亿美元级大型投资热度高于美国，共有22笔，总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔，总计417.3亿，超过中国63.8亿。

六、国际重点人工智能企业运营分析

1、微软公司

(1)企业发展概况

微软，是一家美国跨国科技公司，也是世界PC(Personal Computer，个人计算机)软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond，邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。

最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件，目前是全球最大的电脑软件提供商。

(3)微软AI研究新进展

微软在人工智能方面有着很深的积淀，比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果，在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。

而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称，整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室，以及新体验与技术(NExT)这几部分。

而为了实现AI普及的目标，微软列出了4大重点关注领域：

代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。

应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。

服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力，机器分析能力)开放给全球的应用开发者。

基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人，让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)

从中可以看出，微软已经把AI当作一种基础能力，希望从端到端渗透到各个领域。

(4)微软加快布局人工智能

现在，小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条，拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧，已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前，她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力，微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。

微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具，它能感知，帮助你选择合适的图像。

MileIQ是一个位置提醒APP，它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘，使用神经网络，根据你的输入方式进行训练，能为你想要输入的下一个词建模，即使这样一个简单的任务，也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中，MyAnalytics会追踪你每天的工作，通过图表展示你每天的时间分配。

客户关系管理(CRM)，CRM系统一般都是孤立的，用具体的术语为客户行动建模，为管理而建，而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动，比如来自Twitter，Facebook，客户服务应用程序等的信息，那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait，可以让销售员以一种综合的方式采取行动，使用丰富的数据模型，这些模型能在所有的地方加入智能。

微软的平台BotFramework，允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来，已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌，在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序，以确保乘客安全。

AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标，微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列)，它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能，提高了所有工作负载的吞吐量，包括运行如SAP这种关键任务程序。

此外，微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架，在云中增加了GPU，以提供更高性能的云接入，使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。

最后，还有研究AI的平台。微软支持所有的框架，其中，微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架，也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。

(5)微软人工智能发展计划

2017年7月，微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI，Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来，以期创建更多通用的学习系统。

该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础，由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人，约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构，微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。

(6)、微软建立机器学习工具

无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者，DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分：

1.DMTK分布式机器学习框架：它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。

2.LightLDA：LightLDA是一种全新的用于训练主题模型，计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中，我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数)，这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。

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