包括研发部门获得的定制化、满足市场需求的研发服务。IBM的服务与反对，通过专业的服务团队，为用户获得基于自身市场需求的人工智能服务；IBMTBlueMind深度自学云平台，可以延长客户的研发时间，协助培训和优化算法；PowerAI深度自学框架，基于社区开源技术为客户获得包和优化的框架服务；底层硬件深度自学平台，还包括基于NVLink技术的GPU加速服务器、数据存储平台和高速网络链接。IBM称，客户只需获得行业场景和数据，就可以协助基于深度机械学习构建的场景。
但是，技术是一方面，明确的应用是另一方面，技术的应用是最忌讳拿着锤子找钉子的故事。回应显示，IBM还可以获得最成熟的行业应用于场景。最成熟期的应用于场景是指各行各业的顾客在探索机械学习和深度自学时，IBM已经在很多成熟期的应用于场景，需要适当的服务。
期货指数预测金融仍然是最初利用新技术数据最少的领域，IBM在这里已经取得了进展。例如，利用预期的神经网络在BlueMind平台上进行优化，对指数的预测精度超过80%。
ATM机的脸部复盖检查在银行领域，IBM的智能影像识别系统已经可以动态检测出各种类型的复盖，展开警告。这在ATM机防止欺诈方面非常简单。因为有人故意复盖脸的时候，特别需要注意的可能性很高。
病理切片中的癌细胞检测医疗仍被指出是人工智能技术年年不落地的行业。病理医生必须从大量切片样本中识别微小的癌细胞，费时费力，容易出错。IBM的了解技术能够协助医生剖析医学影像寻找恶性肿瘤，提高效率防止遗漏，预测和剖析肿瘤病例的辨识准确率平均在80%以上。
零部件和材料缺失检查在工业领域，深度自学技术辅助零部件和材料缺失检查，协助员工及时发现和缺失，提高良品率。可以说，如果没有实际应用的例子，技术就没有意义。正因为如此，谷歌和微软公司等公司希望修改人工智能应用于研究开发过程，将这种新兴技术赋予开发者。在今年3月的谷歌云服务大会上，去年年底加入谷歌的着名中国学者李飞飞应对从计算、算法、数据和人才四个方面构筑AI的民主化。
在微软公司Build2017大会上，AI和研究部门的负责人沈向洋明确提出为开发者提供定制简化的人工智能服务。实现了一百多年企业服务的IBM，仅次于行业的解读和技术的商业应用。IBM说，以前自己对外的印象可能只是买箱子(也就是硬件)，现在理解计算和机器学习，必须从顾客的业务、场景和市场需求到达，获得适当的服务。
2016年，IBM月在中国发表了理解商业的今年4月的IBM中国论坛，该公司进一步具体了商业人工智能的战略，帮助行业变革，展示了医疗、能源、教育、电子等行业的合作成果。在人工智能方面，这家公司可能也在寻找最适合自己的渠道。
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