苹果让科技与设计融合，IBM投资的研究常常是超前时代10年，脸书的口号则要「快速行动，维持稳定的基础架构」（但显然已经放下过去「打破规则」的部分）。
这些公司都以各自的方式成为绝佳的创新者，但真正让Google（现在的正式名称则是字母〔Alphabet〕公司）有所不同之处，在于该公司不是依赖某种单独的创新策略，而是有许多创新策略，创造出一个细致但又强大的创新生态系统，似乎能同时产出数十种创新。
当然，Google本身就是个巨大的企业，营收高达750亿美金、员工人数超过60,000人，产品种类目不暇给，从核心的搜寻业务、安卓作业系统，到像是无人驾驶车这种刚起步的业务。所以，想要更了解Google如何创新，我仔细观察了其中一项领域：深度学习（Deep learning），这是一种极复杂的人工智能形式，能协助机器以类似人类的方式吸收资讯并提出回应。
坚定投入研究
一如Google的惯常作风，「深度学习」专案坚定投入科学，这种致力于发现的精神，深植在Google的DNA中。毕竟，整个公司最早的起源，也就是赛吉•布林（Sergey Brin）及赖利•佩吉（Larry Page）从国家科学基金会（NSF）得到的研究计划，要为网络加以分类。这种热情延续下来，目前Google在研发上每年投入数十亿美元。
然而，完整的故事还不只如此。Google还固定会去收购处于发展早期的新创公司（其中许多都是始于学术研究），也透过其风险投资部门，投资其他许多新创公司。（「深度学习」就是Google近期收购的新创公司之一，前一阵子因为打败了传奇性的世界围棋冠军李世乭而登上新闻头条。）
Google判断及取得突破性研究的另一种方法，则是透过主动与科学社群合伙合作。Google每年资助超过250项学术研究计划，并将研究结果发布在例如arXiv这样的公开资料库、以及Google自己的研究网站，每年也邀请大约30位正在休假年的顶尖学者前往Google。
常常这些顶尖学者也就留了下来。Google给予科学家的是独一无二的研究环境，有无人能比的资料集、全球顶尖的运算架构，还有不断公开发表的机会，这对身处顶峰的学者来说有极大的吸引力。例如人工智能界的巨星吴恩达（Andrew Ng），就在2010年来到Google。
由下而上的创新
吴恩达到了Google，与另外两位学者葛雷格•科拉多（Greg Corrado）及杰夫•狄恩（Jeff Dean）一拍即合，这两位学者也对于所谓深度学习这种新式的人工智能深感兴趣。很快地，三人开始运用自己的「20%的时间」共同合作；这是Google知名的一种作法，鼓励员工从事自己有兴趣的专案计划。
Google最受欢迎的某些产品，像是Gmail、Google新闻、AdSense，都是出自于「20%的时间」的专案。然而，这三人心中想的事情不太一样，他们想做的不是打造某种产品，而是要扩展可能性的疆界。
想了解他们追求的目标，可以先认识一下大脑的运作方式。在塞满人的酒吧里，你看到另一边有个朋友；这看来像是一项单一事件，但其实不然。你的大脑有不同区域处理着这项经验的不同部分（像是颜色、形状），接着整合成更大的概念（像是人脸、某种发型，或是某个流行设计师的招牌造型）。
科学家把这些不同面向称为各种「抽象层次」。一般来说，电脑是线性运作，所以能处理的抽象层次只有极少数几个。然而，这三人觉得他们可以达到大幅改进，扩展到20到30个层次，这样一来，机器学习的深度就能远超过先前的水准。
内部的育成中心
没多久，他们就有了进展。科拉多告诉我：「想让网络学习，就需要资料，而Google就是资料多。另一项重点则是要有极快的运算速度，而Google在分散式运算上的专业，给了我们极大的帮助。所以我们能够非常快速推动机器运算的进展。」
在起步后大约18个月，这个小组将专案带到Google内部的Google X实验室运作，在这里他们不仅能够全职全心投入深度学习专案，还能聘用另外五六位顶尖科学家和工程师，有着在数学、神经科学、资讯科学方面的博士加入。
科拉多表示：「我们在Google X度过的育成时间十分关键。我们可以在不用绑定某种特定产品的情况下，专心推进核心科技。我们从三人兼职研究，走到了大约八、九人的全职投入。而这是个能够进展极其快速的绝佳规模。我们就像是个小型的新创公司，但拥有这家巨大企业的资源。」
这段育成期的结果，就是一项实际的产品：「DistBelief」，这是他们所推出第一代的机器学习系统。不多久，DistBelief就已经整合进各种Google的产品当中，像是Google地图、Google翻译、甚至是YouTube（好协助使用者找到他们想要的影片）。
创新核心
到了2012年，这支团队已经从Google X实验室「毕业」而成立了Google Brain，现在随时都有大约100位研究者投入，包括深度学习的大师级人物杰佛瑞•辛顿（Geoffrey Hinton）也在2013年加入。DistBelief已经发展成更先进的版本，称为TensorFlow，并以Apache授权模式开放。
Google Brain是出于Google的创新生态系统，而到今天，Google Brain又成了这个生态系统紧密的一部分。Google的各个产品团队就是他们的内部「顾客」，Google Brain主动与他们合作，将深度学习作为Google任何作为的核心。几乎只要是Google的人，都能运用Tensor Flow，让某个产品变得更聪明、更有效率。
举例来说，TensorFlow已经让Google的语音搜寻更快、更精确，将错误率从23%减少到8%，而且完成一项搜寻的时间也减少了将近1/3秒。影像搜寻的错误率也已减少2/3，而且现在使用者也能搜寻不带标签的图片，从日落到某种种类的狗不一而足。
这也带出了各种新功能，像是Gmail的智能回覆（Smart Reply）功能，就能提供使用者建议如何回覆来信。Google翻译已经扩展到100种语言，涵盖全球99%的人口。Google Brain极有可能会带出全新的产品，但光是在改进Google的核心能力上，就已经展现出巨大的价值。
紧密的回馈循环
在多数企业中，创新都被视为线性的过程：研究、开发、展示、布署，每一步都各自为政。但在Google，每一项都是紧密结合的回馈循环，研究者和产品团队携手合作，不只要创造新产品，也要看出值得进一步研究的领域。
科拉多告诉我：「能够取得关于使用者及其真正需求的资料，让人有进一步创新的机会。」他和其团队主动出击，不仅和产品团队合作，也与其他那些「20%的时间」的计划合作。这些人不是一群想做出科学怪人那种怪物的疯狂科学家、潜伏在公司内部偷偷行事，而是主动的合作者。
正是如此，才让Google Brain扩展到了整个Google的创新生态系统中。TensorFlow让人能取得基本的机器学习工具，使Google的工程师看到新的可能性，就会再找上Google Brain的科学家，创造出新的产品和功能。这会创造出非常丰富的问题集，进一步吸引着顶尖研究者来到Google，而再创造出甚至更叫人兴奋的新科技。
Google特别的地方，就在于整合了整套的各种创新策略，结合成无缝的整体。产品经理着重在顾客需求，研究者追寻着科学的指引，至于投入「20%的时间」计划的工程师，则是跟随着心之所向。只要你愿意，任何人都可以参考其中一种走向。
这一切需要的，不只是某套管理哲学、或是精简化的营运方式，而需要一种真正的发现精神，深植在企业的DNA之中。