在这部分演示中，苹果着重强调的是在GPU性能方面的提升，Apple为展示GPU性能的提升，在现场演示了使用iMac进行VR处理。接着Apple提到了即将在今年年末发布的工作站级别的iMac Pro一体机，将会具备超强的性能，核心为了支持Machine Learning和VR。

Core ML

前面提到，面向开发者的Metal 2也能用于机器学习。后面的演讲中，Craig Federighi就宣布了苹果一系列新的面向开发者的机器学习API，包括面部识别的视觉API、自然语言处理API，这些API集成了苹果所谓的Core ML框架。

Core ML的特性：支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型

Federighi 介绍说，Core ML的核心是加速在iPhone、iPad、Apple Watch上的人工智能任务，包括面部识别、文本分析等。他表示，Core ML 在 iPhone上每分钟图像识别的速度是谷歌Pixel上的6倍。

Siri Intelligence与智能音箱 HomePod

谷歌的Google Assistant、亚马逊的Alexa、微软的Cortana、苹果的Siri，都是业界极为关注的语音助手。在此次的开发者大会上，Siri有了一系列的升级，这些升级集成了大会上所说的Siri Intelligence。同时，苹果也发布了配备Siri助手的智能音箱HomePod。

值得一提的是，2014年苹果将Siri的语音识别移植到了基于神经网络的系统上，使用深度学习对它进行了极大的增强。这里面使用到了一些早期技术，包括隐马尔可夫模型。但从这个时间节点开始 Siri 使用了机器学习技术，包括DNN（深度神经网络），卷积神经网络，长短期记忆单位，封闭复发性单位（gated recurrent units），以及n-grams 等。

经过三年的发展，Siri Intelligence结合机器学习有了最新的进展：

Siri Voice使用深度学习进行语音合成（男声、女声）

Siri将具备Knowledge 、 Translate Beta功能

Siri将具备理解自然语言的功能（对语境更为敏感）

之前业内一直在传苹果在WWDC大会上有可能推出重磅产品Siri音箱。认为这款产品将直接与亚马逊的Echo、Google的Home展开竞争。彭博社的报道也称，苹果正在研发的 Siri 音箱将在不久的将来发售。

在大会上，苹果正式宣布了智能音箱HomePod。

HomePod使用Siri助手，能够控制新闻、文本、短信、天气等。但就苹果的态度来看，HomePod是要彻底改造（reinvent）家庭音乐，所以它的核心还是音乐，Siri的功能辅助成分要大很多。

融入产品的人工智能

Safari 的智能追踪防护

不像是AI-First的谷歌所举办的开发者大会，「机器学习」一词贯穿始终，WWDC 2017 上「机器学习」完全是伴随着苹果的产品和应用所出现的：

Safari使用机器学习识别网页追踪者，增强隐私保护；

图像App升级，特别是Memories功能使用机器学习识别体育活动、婚礼等图；

Apple Store使用深度学习辨别骗保行为；