全球最值得關注的100家人工智能公司（中國27家）

在過去兩年多時間裏，機器之心採訪、記錄和報道了全球人工智能領域無數優秀的人工智能技術、公司和產品。但隨着行業的發展，咱們也逐漸意識到，愈來愈多概念化與噱頭性的產品和團隊已經開始讓正處於變革拐點的行業變得浮躁和難以判斷。關於人工智能行業，到底哪些纔是最值得咱們關注的公司，而哪些公司又將主導人工智能的將來?

 

We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. -OpenAI

「AI00 ，這是一個開源項目」

這不只是一份榜單，更是一我的人能夠參與的開源項目：

人工智能是一個複雜龐大的體系，涉及衆多學科，也關乎技術、產品、行業和資本等衆多要素，報告的寫做團隊只表明他們的專業觀點，有本身的侷限性，須要更多行業專家參與進來加以修正和完善。

人工智能技術和行業的發展瞬息萬變，而報告的製做週期較長，其中的內容和數據勢必會落後於行業的最新進展，沒法同時知足時效性和高質量的要求。而領域內參與者的及時更新能夠解決這個問題。

咱們深入地理解在沒有專業用戶反饋的狀況下所作出報告的質量侷限性，因此但願用工程界「Agile Development」的理念來對待咱們的報告，不斷收集專業反饋來持續提高報告質量。

人工智能是一個永恆命題，咱們不只會把「 100 家公司」這個主題持續作下去，還會陸續開展其餘主題。這個過程須要人工智能領域不一樣的參與者加入進來。

向 OpenAI 、「斯坦福人工智能百年研究」和「Open Source」致敬。

爲此，咱們將邀請人工智能領域的科學家、技術專家、產業專家、專業投資人和讀者加入進來，共同完成這項人工智能的長期研究。咱們將對參與者提供的信息進行彙總和整理，以月度爲單位更新此份報告。

「前言」

每一次新技術的誕生和發展每每會催生一批新的平臺和架構;從計算機和互聯網的繁榮到移動互聯網的興起，咱們已經逐漸習慣顛覆和壟斷的不斷髮生;每一次新平臺和架構的誕生也孕育着暗流涌動的產業變革，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 。

而現在，則是新一代人工智能公司的崛起，深度學習將機器學習推動到成熟，計算能力和雲計算的普及，互聯網帶來了海量數據和人機頻繁互動，這些令人工智能變得更加實用，它已經經過多種方式在逐漸改變着咱們的行業，滲透進了咱們的生活。

科技巨頭擁有巨大的技術、數據、人才、產品線和資金等資源優點，谷歌 TensorFlow 幫助開發者將想法變成產品;Facebook 使用機器學習每秒進行 600 萬次預測;亞馬遜的 Echo 成爲全球最爲成功的消費級語音交互產品。而初創企業也經過自身強大且靈活的技術創新能力和垂直場景的應用給行業帶來驚喜。

在過去兩年多時間裏，機器之心採訪、記錄和報道了全球人工智能領域無數優秀的人工智能技術、公司和產品。但隨着行業的發展，咱們也逐漸意識到，愈來愈多概念化與噱頭性的產品和團隊已經開始讓正處於變革拐點的行業變得浮躁和難以判斷。

關於人工智能行業，到底哪些纔是最值得咱們關注的公司，而哪些公司又將主導人工智能的將來?

爲此，機器之心和 Comet Labs 聯合發佈了影響全球人工智能公司的榜單。咱們選取了基礎研究、技術和產品、行業潛力、公司運營能力、資本實力等五個維度，甄選出了全球範圍內最具前途的 100 家人工智能公司，它們包括那些咱們已經熟知的科技巨頭，垂直行業獨角獸，也有尚在萌芽的初創公司。

固然，這份榜單確定沒有作到盡善盡美，也存在 100 家的名額限制，但咱們堅信，這份基於咱們誠意、內容經驗和專業判斷的不存在任何商業利益的榜單能夠爲你們總結和精煉出一些有價值的信息，帶給你們靈感和啓發。

1. 語音和天然語言

人工智能帶來了精緻可用的人機交互方式。和其餘細分領域相比，語音和天然語言處理的融資額和估值在本榜單中均屬最高。愈來愈多的公司開始關注天然語言理解，而加拿大公司 Maluuba 在如此早期的階段就成立了研究院來專一於挑戰前沿問題。

 

 

 

 

2. 計算機視覺

計算機視覺是目前機器感知中最突出的形式。它是受到深度學習崛起影響最大的人工智能子領域，並在一些視覺任務上幫助計算機首次實現了超越人類的水平。在這個分類中，既有在動態識別方面依託於計算機視覺和深度學習技術爲用戶提供基於圖像理解的信息獲取和人機交互產品的 Clarifai ，也有充滿想象力的將衛星圖片和圖像識別結合起來進行預測分析的 Orbital Insight 。在具體應用方面，來自英國的 Ditto Labs 和新加坡的 ViSenze 經過對計算機視覺技術的應用分別在電子商務和數字營銷領域進行了一些落地實踐。

 

 

 

3. 芯片和硬件

本榜單中的芯片和硬件相關的企業主要集中於人工智能芯片和其餘硬件研究。其中，來自美國的 ALCES 經過人工智能視覺算法在手機攝像頭的微小尺寸上實現高清超動態的 3D 圖像感知，大大提升智能機器對環境的感知水平，致力於深度學習芯片架構的 Wave Computing 則推出了本身的 DPU 。

4. 智能機器

本榜單中機器人領域的公司涵蓋了中國、美國、日本、瑞士、英國、丹麥和德國等七個新老工業國家。在這個分類中，除了大型的工業級機器人，在醫療、無人機和家庭服務機器人等領域也都誕生了一批有着成熟產品和應用場景的公司，例如 Cyberdyne、3D Robotics 和 iRobot 。在靜態環境中，機器人導航在很大程度上被解決了。目前的努力是在考慮如何訓練機器人以泛型的、預測性的方式與周圍世界進行交互。深度學習對機器人的影響也剛剛開始。

5. 醫療

對人工智能而言，醫療領域一直被視爲一個頗有前景的應用領域。目前有許多依託深度學習和成像技術的人工智能創業公司，之如來自美國的基於深度學習的癌症檢查公司 Enlitic 。此外，來自美國的人工智能醫療平臺 CloudMedX ，以及將兩大學科人工智能和基因結合起來的 Deep Genomics 。將來幾年，基於人工智能的應用將可以改善數百萬人的健康情況和生活質量。

 

6. 金融

因爲較高的數據質量和明確的需求，金融稱爲人工智能最有前途的應用之一。數據分析公司 Kensho 在入侵華爾街，取代了分析師的部分工做。也出現了使用機器學習進行信用服務的 ZestFinance 和 Aire 。同時，傳統金融巨頭高盛也儼然變成了一家科技公司，推出基於機器學習的「AppBank」，擁有的工程師數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 個傳感器，汽車將逐漸取代人類成爲更好的司機，交通交由自動駕駛汽車接管，實現人與貨物的實時接取和運送。這將完全改變城市運行機制和居民生活。本榜單中自動駕駛類的公司來自美國、以色列和新加坡三個國家。除了以 Tesla 和 Drive.ai 爲表明的美國公司，以色列的 Mobileye、Innoviz Technologies 以及新加坡的 nuTonomy 也分別在自動駕駛技術的視覺算法和安全系統上有着值得關注的應用。

 

 

 

 

8. 垂直應用

在垂直應用領域，咱們能夠看到 Uber、Airbnb 在交通路徑優化和訂價的人工智能應用，也有Salesforce、Slack、Sentient Technologies 將機器學習用於企業服務的經典案例。此外，在農業、法律領域的的表明公司 Planet Labs 和 ROSS Intelligence 也十分值得關注。

 

 

 

9. 機器學習

這是一份使人激動的名單，有的公司在作機器學習平臺，有的是挑戰前沿問題的研究。DeepMind 在被收購後依然在進行獨立研究和運營。神祕的 Vicarious 仍是持續研究「下一代人工智能算法」，日本創業公司 Preferred Networks 則利用深度學習讓機械臂有了學習能力。

 

 

 

 

10. 大公司

科技巨頭間的競爭異常激烈，從基礎研究到開源平臺，從計算資源再到產品升級。這關乎到下一代平臺，開發者生態和用戶。但與此同時，他們也承擔着更大的責任，不久前，亞馬遜、谷歌、 Facebook、IBM 和微軟史無前例的走在一塊兒，共同成立一家非營利組織，致力於推動公衆對人工智能技術的理解，針對當前該領域的挑戰和機遇執行可行方案。

 

 

 

 

 

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