全球最值得关注的100家人工智能公司（中国27家

　　人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业观点，有自己的局限性，需要更多行业专家参与进来加以修正和完善。

　　人工智能技术和行业的发展瞬息万变，而报告的制作周期较长，其中的内容和数据势必会落后于行业的最新进展，无法同时满足时效性和高质量的要求。而领域内参与者的及时更新可以解决这个问题。

　　我们深刻地理解在没有专业用户反馈的情况下所做出报告的质量局限性，所以希望用工程界「Agile Development」的来对待我们的报告，不断收集专业反馈来持续提升报告质量。

　　人工智能是一个命题，我们不仅会把「 100 家公司」这个主题持续做下去，还会陆续开展其他主题。这个过程需要人工智能领域不同的参与者加入进来。

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

　　为此，我们将邀请人工智能领域的科学家、技术专家、产业专家、专业投资人和读者加入进来，共同完成这项人工智能的长期研究。我们将对参与者提供的信息进行汇总和整理，以月度为单位更新此份报告。

　　每一次新技术的诞生和发展往往会催生一批新的平台和架构；从计算机和互联网的繁荣到移动互联网的兴起，我们已经逐渐习惯和垄断的不断发生；每一次新平台和架构的诞生也孕育着暗流涌动的产业变革，之如 1971 年的英特尔，1980 年的微软，1998 年的谷歌，2007 年的苹果 ，和 2010 年的 Facebook 。

　　而如今，则是新一代人工智能公司的崛起，深度学习将机器学习推进到成熟，计算能力和云计算的普及，互联网带来了海量数据和人机频繁互动，这些使人工智能变得更加实用，它已经通过多种方式在逐渐改变着我们的行业，渗透进了我们的生活。

　　科技巨头拥有巨大的技术、数据、人才、产品线和资金等资源优势，谷歌 TensorFlow 帮助开发者将想法变成产品；Facebook 使用机器学习每秒进行 600 万次预测；亚马逊的 Echo 成为全球最为成功的消费级语音交互产品。而初创企业也通过自身强大且灵活的技术创新能力和垂直场景的应用给行业带来惊喜。

　　在过去两年多时间里，机器采访、记录和报道了全球人工智能领域无数优秀的人工智能技术、公司和产品。但随着行业的发展，我们也逐渐意识到，越来越多概念化与噱头性的产品和团队已经开始让正处于变革拐点的行业变得浮躁和难以判断。

　　关于人工智能行业，到底哪些才是最值得我们关注的公司，而哪些公司又将主导人工智能的未来？

　　为此，机器和 Comet Labs 联合发布了影响全球人工智能公司的榜单。我们选取了基础研究、技术和产品、行业潜力、公司运营能力、资本实力等五个维度，甄选出了全球范围内最具前途的 100 家人工智能公司，它们包括那些我们已经熟知的科技巨头，垂直行业独角兽，也有尚在萌芽的初创公司。

　　当然，这份榜单肯定没有做到尽善尽美，也存在 100 家的名额，但我们，这份基于我们诚意、内容经验和专业判断的不存在任何商业利益的榜单可以为大家总结和精炼出一些有价值的信息，带给大家灵感和。

　　人工智能带来了精致可用的人机交互方式。和其他细分领域相比，语音和自然语言处理的融资额和估值在本榜单中均属最高。越来越多的公司开始关注自然语言理解，而公司 Maluuba 在如此早期的阶段就成立了研究院来专注于挑战前沿问题。

　　计算机视觉是目前机器中最突出的形式。它是受到深度学习崛起影响最大的人工智能子领域，并在一些视觉任务上帮助计算机首次实现了超越人类的水平。在这个分类中，既有在动态识别方面依托于计算机视觉和深度学习技术为用户提供基于图像理解的信息获取和人机交互产品的 Clarii ，也有充满想象力的将卫星图片和图像识别结合起来进行预测分析的 Orbital Insight 。在具体应用方面，来自英国的 Ditto Labs 和新加坡的 ViSenze 通过对计算机视觉技术的应用分别在电子商务和数字营销领域进行了一些落地实践。

　　本榜单中的芯片和硬件相关的企业主要集中于人工智能芯片和其他硬件研究。其中，来自美国的 ALCES 通过人工智能视觉算法在手机摄像头的微小尺寸上实现高清超动态的 3D 图像，大大提高智能机器对的水平，致力于深度学习芯片架构的 Wave Computing 则推出了自己的 DPU 。

　　将人工智能算法和低功耗芯片技术相结合，开发了技术指标先进的低功耗人工智能芯片，提高智能设备的视觉识别能力。

　　在手机摄像头的微小尺寸上实现高清超动态的 3D图像，大大提高智能机器对的水平。

　　Kneron 可以提供终端的NPU ，并组建软件 、 硬件 、 云服务 和 端协同的整套 NPU 解决方案。

　　神经网络压缩、编译、神经网络处理器 DPU 设计、 FPGA 开发、系统集成完整开发能力

　　本榜单中机器人领域的公司涵盖了中国、美国、日本、、英国、丹麦和等七个新老工业国家。在这个分类中，除了大型的工业级机器人，在医疗、无人机和家庭服务机器人等领域也都诞生了一批有着成熟产品和应用场景的公司，例如 Cyberdyne、3D Robotics 和 iRobot 。在静态中，机器人在很大程度上被解决了。目前的努力是在考虑如何训练机器人以泛型的、预测性的方式与周围世界进行交互。深度学习对机器人的影响也刚刚开始。

　　对人工智能而言，医疗领域一直被视为一个很有前景的应用领域。目前有许多依托深度学习和成像技术的人工智能创业公司，之自美国的基于深度学习的癌症检查公司 Enlitic 。此外，来自美国的人工智能医疗平台 CloudMedX ，以及将两大学科人工智能和基因结合起来的 Deep Genomics 。未来几年，基于人工智能的应用将能够改善数百万人的健康状况和生活质量。

　　通过药物研发平台 DUMA来评估大型公私有数据集，以迅速识别药物，并对药物和疾病的匹配度按照概率进行排序。

　　Interrogative Biology 平台结合病人生物学和人工智能分析来进行药物发现、开发和诊断等。

　　拥有 MedxExchange 、MedxInsights 和MedxCare 三款服务产品的医疗人工智能平台，提供数据、医疗洞见和健康管理服务。

　　由于较高的数据质量和明确的需求，金融称为人工智能最有前途的应用之一。数据分析公司 Kensho 在入侵华尔街，取代了分析师的部分工作。也出现了使用机器学习进行信用服务的 ZestFinance 和 Aire 。同时，传统金融巨头高盛也俨然变成了一家科技公司，推出基于机器学习的「AppBank」，拥有的工程师数量也接近大科技公司。

　　美国平均每 辆车上装有 70 个传感器，汽车将逐渐取代人类成为更好的司机，交通交由自动驾驶汽车接管，实现人与货物的实时接取和运送。这将彻底改变城市运行机制和居民生活。本榜单中自动驾驶类的公司来自美国、以色列和新加坡三个国家。除了以 Tesla 和 Drive.ai 为代表的美国公司，以色列的 Mobileye、Innoviz Technologies 以及新加坡的 nuTonomy 也分别在自动驾驶技术的视觉算法和安全系统上有着值得关注的应用。

　　这是一份令人激动的名单，有的公司在做机器学习平台，有的是挑战前沿问题的研究。DeepMind 在被收购后依然在进行研究和运营。神秘的 Vicarious 还是持续研究「下一代人工智能算法」，日本创业公司 Preferred Networks 则利用深度学习让机械臂有了学习能力。

　　科技巨头间的竞争异常激烈，从基础研究到开源平台，从计算资源再到产品升级。这关乎到下一代平台，开发者生态和用户。但与此同时，他们也承担着更大的责任，不久前，亚马逊、谷歌、 Facebook、IBM 和微软前所未有的走在一起，共同成立一家非营利组织，致力于推进对人工智能技术的理解，针对当前该领域的挑战和机遇执行可行方案。