全球最值得關(guān)注的100家人工智能公司(中國27家)
「AI00 ,這是一個(gè)開源項(xiàng)目」
這不僅是一份榜單,更是一個(gè)人人可以參與的開源項(xiàng)目:
人工智能是一個(gè)復(fù)雜龐大的體系,涉及眾多學(xué)科,也關(guān)乎技術(shù)、產(chǎn)品、行業(yè)和資本等眾多要素,報(bào)告的寫作團(tuán)隊(duì)只代表他們的專業(yè)觀點(diǎn),有自己的局限性,需要更多行業(yè)專家參與進(jìn)來加以修正和完善。
人工智能技術(shù)和行業(yè)的發(fā)展瞬息萬變,而報(bào)告的制作周期較長,其中的內(nèi)容和數(shù)據(jù)勢(shì)必會(huì)落后于行業(yè)的最新進(jìn)展,無法同時(shí)滿足時(shí)效性和高質(zhì)量的要求。而領(lǐng)域內(nèi)參與者的及時(shí)更新可以解決這個(gè)問題。
我們深刻地理解在沒有專業(yè)用戶反饋的情況下所做出報(bào)告的質(zhì)量局限性,所以希望用工程界「Agile Development」的理念來對(duì)待我們的報(bào)告,不斷收集專業(yè)反饋來持續(xù)提升報(bào)告質(zhì)量。
人工智能是一個(gè)永恒命題,我們不僅會(huì)把「 100 家公司」這個(gè)主題持續(xù)做下去,還會(huì)陸續(xù)開展其他主題。這個(gè)過程需要人工智能領(lǐng)域不同的參與者加入進(jìn)來。
向 OpenAI 、「斯坦福人工智能百年研究」和「Open Source」致敬。
為此,我們將邀請(qǐng)人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家、技術(shù)專家、產(chǎn)業(yè)專家、專業(yè)投資人和讀者加入進(jìn)來,共同完成這項(xiàng)人工智能的長期研究。我們將對(duì)參與者提供的信息進(jìn)行匯總和整理,以月度為單位更新此份報(bào)告。
「前言」
每一次新技術(shù)的誕生和發(fā)展往往會(huì)催生一批新的平臺(tái)和架構(gòu);從計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的繁榮到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起,我們已經(jīng)逐漸習(xí)慣顛覆和壟斷的不斷發(fā)生;每一次新平臺(tái)和架構(gòu)的誕生也孕育著暗流涌動(dòng)的產(chǎn)業(yè)變革,之如 1971 年的英特爾,1980 年的微軟,1998 年的谷歌,2007 年的蘋果 ,和 2010 年的 Facebook 。
而如今,則是新一代人工智能公司的崛起,深度學(xué)習(xí)將機(jī)器學(xué)習(xí)推進(jìn)到成熟,計(jì)算能力和云計(jì)算的普及,互聯(lián)網(wǎng)帶來了海量數(shù)據(jù)和人機(jī)頻繁互動(dòng),這些使人工智能變得更加實(shí)用,它已經(jīng)通過多種方式在逐漸改變著我們的行業(yè),滲透進(jìn)了我們的生活。
科技巨頭擁有巨大的技術(shù)、數(shù)據(jù)、人才、產(chǎn)品線和資金等資源優(yōu)勢(shì),谷歌 TensorFlow 幫助開發(fā)者將想法變成產(chǎn)品;Facebook 使用機(jī)器學(xué)習(xí)每秒進(jìn)行 600 萬次預(yù)測(cè);亞馬遜的 Echo 成為全球最為成功的消費(fèi)級(jí)語音交互產(chǎn)品。而初創(chuàng)企業(yè)也通過自身強(qiáng)大且靈活的技術(shù)創(chuàng)新能力和垂直場(chǎng)景的應(yīng)用給行業(yè)帶來驚喜。
在過去兩年多時(shí)間里,機(jī)器之心采訪、記錄和報(bào)道了全球人工智能領(lǐng)域無數(shù)優(yōu)秀的人工智能技術(shù)、公司和產(chǎn)品。但隨著行業(yè)的發(fā)展,我們也逐漸意識(shí)到,越來越多概念化與噱頭性的產(chǎn)品和團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始讓正處于變革拐點(diǎn)的行業(yè)變得浮躁和難以判斷。
關(guān)于人工智能行業(yè),到底哪些才是最值得我們關(guān)注的公司,而哪些公司又將主導(dǎo)人工智能的未來?
為此,機(jī)器之心和 Comet Labs 聯(lián)合發(fā)布了影響全球人工智能公司的榜單。我們選取了基礎(chǔ)研究、技術(shù)和產(chǎn)品、行業(yè)潛力、公司運(yùn)營能力、資本實(shí)力等五個(gè)維度,甄選出了全球范圍內(nèi)最具前途的 100 家人工智能公司,它們包括那些我們已經(jīng)熟知的科技巨頭,垂直行業(yè)獨(dú)角獸,也有尚在萌芽的初創(chuàng)公司。
當(dāng)然,這份榜單肯定沒有做到盡善盡美,也存在 100 家的名額限制,但我們堅(jiān)信,這份基于我們誠意、內(nèi)容經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)判斷的不存在任何商業(yè)利益的榜單可以為大家總結(jié)和精煉出一些有價(jià)值的信息,帶給大家靈感和啟發(fā)。
1. 語音和自然語言
人工智能帶來了精致可用的人機(jī)交互方式。和其他細(xì)分領(lǐng)域相比,語音和自然語言處理的融資額和估值在本榜單中均屬最高。越來越多的公司開始關(guān)注自然語言理解,而加拿大公司 Maluuba 在如此早期的階段就成立了研究院來專注于挑戰(zhàn)前沿問題。
2. 計(jì)算機(jī)視覺
計(jì)算機(jī)視覺是目前機(jī)器感知中最突出的形式。它是受到深度學(xué)習(xí)崛起影響最大的人工智能子領(lǐng)域,并在一些視覺任務(wù)上幫助計(jì)算機(jī)首次實(shí)現(xiàn)了超越人類的水平。在這個(gè)分類中,既有在動(dòng)態(tài)識(shí)別方面依托于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)為用戶提供基于圖像理解的信息獲取和人機(jī)交互產(chǎn)品的 Clarifai ,也有充滿想象力的將衛(wèi)星圖片和圖像識(shí)別結(jié)合起來進(jìn)行預(yù)測(cè)分析的 Orbital Insight 。在具體應(yīng)用方面,來自英國的 Ditto Labs 和新加坡的 ViSenze 通過對(duì)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用分別在電子商務(wù)和數(shù)字營銷領(lǐng)域進(jìn)行了一些落地實(shí)踐。
3. 芯片和硬件
本榜單中的芯片和硬件相關(guān)的企業(yè)主要集中于人工智能芯片和其他硬件研究。其中,來自美國的 ALCES 通過人工智能視覺算法在手機(jī)攝像頭的微小尺寸上實(shí)現(xiàn)高清超動(dòng)態(tài)的 3D 圖像感知,大大提高智能機(jī)器對(duì)環(huán)境的感知水平,致力于深度學(xué)習(xí)芯片架構(gòu)的 Wave Computing 則推出了自己的 DPU 。
4. 智能機(jī)器
本榜單中機(jī)器人領(lǐng)域的公司涵蓋了中國、美國、日本、瑞士、英國、丹麥和德國等七個(gè)新老工業(yè)國家。在這個(gè)分類中,除了大型的工業(yè)級(jí)機(jī)器人,在醫(yī)療、無人機(jī)和家庭服務(wù)機(jī)器人等領(lǐng)域也都誕生了一批有著成熟產(chǎn)品和應(yīng)用場(chǎng)景的公司,例如 Cyberdyne、3D Robotics 和 iRobot 。在靜態(tài)環(huán)境中,機(jī)器人導(dǎo)航在很大程度上被解決了。目前的努力是在考慮如何訓(xùn)練機(jī)器人以泛型的、預(yù)測(cè)性的方式與周圍世界進(jìn)行交互。深度學(xué)習(xí)對(duì)機(jī)器人的影響也剛剛開始。
5. 醫(yī)療
對(duì)人工智能而言,醫(yī)療領(lǐng)域一直被視為一個(gè)很有前景的應(yīng)用領(lǐng)域。目前有許多依托深度學(xué)習(xí)和成像技術(shù)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司,之如來自美國的基于深度學(xué)習(xí)的癌癥檢查公司 Enlitic 。此外,來自美國的人工智能醫(yī)療平臺(tái) CloudMedX ,以及將兩大學(xué)科人工智能和基因結(jié)合起來的 Deep Genomics 。未來幾年,基于人工智能的應(yīng)用將能夠改善數(shù)百萬人的健康狀況和生活質(zhì)量。
6. 金融
由于較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量和明確的需求,金融稱為人工智能最有前途的應(yīng)用之一。數(shù)據(jù)分析公司 Kensho 在入侵華爾街,取代了分析師的部分工作。也出現(xiàn)了使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行信用服務(wù)的 ZestFinance 和 Aire 。同時(shí),傳統(tǒng)金融巨頭高盛也儼然變成了一家科技公司,推出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的「AppBank」,擁有的工程師數(shù)量也接近大科技公司。
7. 智能駕駛
美國平均每 輛車上裝有 70 個(gè)傳感器,汽車將逐漸取代人類成為更好的司機(jī),交通交由自動(dòng)駕駛汽車接管,實(shí)現(xiàn)人與貨物的實(shí)時(shí)接取和運(yùn)送。這將徹底改變城市運(yùn)行機(jī)制和居民生活。本榜單中自動(dòng)駕駛類的公司來自美國、以色列和新加坡三個(gè)國家。除了以 Tesla 和 Drive.ai 為代表的美國公司,以色列的 Mobileye、Innoviz Technologies 以及新加坡的 nuTonomy 也分別在自動(dòng)駕駛技術(shù)的視覺算法和安全系統(tǒng)上有著值得關(guān)注的應(yīng)用。
8. 垂直應(yīng)用
在垂直應(yīng)用領(lǐng)域,我們可以看到 Uber、Airbnb 在交通路徑優(yōu)化和定價(jià)的人工智能應(yīng)用,也有Salesforce、Slack、Sentient Technologies 將機(jī)器學(xué)習(xí)用于企業(yè)服務(wù)的經(jīng)典案例。此外,在農(nóng)業(yè)、法律領(lǐng)域的的代表公司 Planet Labs 和 ROSS Intelligence 也十分值得關(guān)注。
9. 機(jī)器學(xué)習(xí)
這是一份令人激動(dòng)的名單,有的公司在做機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),有的是挑戰(zhàn)前沿問題的研究。DeepMind 在被收購后依然在進(jìn)行獨(dú)立研究和運(yùn)營。神秘的 Vicarious 還是持續(xù)研究「下一代人工智能算法」,日本創(chuàng)業(yè)公司 Preferred Networks 則利用深度學(xué)習(xí)讓機(jī)械臂有了學(xué)習(xí)能力。
10. 大公司
科技巨頭間的競(jìng)爭(zhēng)異常激烈,從基礎(chǔ)研究到開源平臺(tái),從計(jì)算資源再到產(chǎn)品升級(jí)。這關(guān)乎到下一代平臺(tái),開發(fā)者生態(tài)和用戶。但與此同時(shí),他們也承擔(dān)著更大的責(zé)任,不久前,亞馬遜、谷歌、 Facebook、IBM 和微軟前所未有的走在一起,共同成立一家非營利組織,致力于推進(jìn)公眾對(duì)人工智能技術(shù)的理解,針對(duì)當(dāng)前該領(lǐng)域的挑戰(zhàn)和機(jī)遇執(zhí)行可行方案。
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截止時(shí)間:2016年10月30日
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