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500家国内AI企业大数据分析:产业布局与融投风云_金猪娱乐注册登录

发布日期:2021-01-22 00:09浏览次数:
本文摘要:前言:本月腾讯研究院和IT橙发布《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》,对国内外1000多家人工智能企业进行了深入分析,并在报告中得出了丰富的洞察结论。但是令人失望的是,该报告对国内人工智能初创公司进行了宏观分析,但只能限于篇幅问题,企业平均融资等级、各路资金对整个AI产业链的投资布局等,在更好的数据层面展开尚未掌握的数据分析是一个遗憾的地方。 因此,本文提出了从IT橙色采集国内所有人工智能初创企业数据后,发掘其中更熟悉的产业特征的想法。

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前言:本月腾讯研究院和IT橙发布《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》,对国内外1000多家人工智能企业进行了深入分析,并在报告中得出了丰富的洞察结论。但是令人失望的是,该报告对国内人工智能初创公司进行了宏观分析,但只能限于篇幅问题,企业平均融资等级、各路资金对整个AI产业链的投资布局等,在更好的数据层面展开尚未掌握的数据分析是一个遗憾的地方。

因此,本文提出了从IT橙色采集国内所有人工智能初创企业数据后,发掘其中更熟悉的产业特征的想法。本文以从IT橙色上传的国内人工智能初创企业数据为基础,从AI初创公司产业链生产、融投资事件、投资机构风格、产业链布局等层面进行了深入分析。基本数据源本文档中使用的数据来自通过爬虫提供的IT橙色2017年9月累积在国内所有人工智能领域的初创企业基本信息和投资事件数据,包括公司信息、投资时间、等级、投资金额、投资者等。

该资料中包括不在场证明、腾讯等网络巨头、人工智能概念的奖状被删除。研究目的是分析目前国内所有AI产业初创公司的产业链,了解目前AI产业结构,俯瞰其中融投资热点。同时,从投资者的角度分析AI产业链上各投资机构的布局和风格,对谷歌、微软公司亚洲研究院、BAT等巨头创业的科学家设立的AI公司的现状进行统计分析,构成对整个AI产业的新理解。

AI产业链模式是关于产业链模式如何分类591家国内人工智能企业的,因此必须予以尊重。该文件中很少使用《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》对人工智能企业的分类方法。因为这个分类可能没有一点问题。

本文具体提出了以下人工智能产业链模式,对这591家企业进行了领域分类。整个AI产业链将通过3个阶层就业的公司分为20个子类,详细说明如下。

基础层是对整个产业的计算力,硬件部分还包括芯片、传感器和中间件。寒武纪、深感技术等芯片领域的典型公司专门从事GPU、FPGA、ASIC等多种AI芯片的研发设计,技术门槛低,投资周期长,因此目前国内只有不具备充分技术积累的初创企业参与。计算能力平台将云计算作为整个AI产业链,获得计算能力。

除了3A(AWS、Azure、阿里云)之外,国内典型的初创公司如7宇云、青云。由于深度自学的持续疯狂,全球AI产业将广泛面临计算瓶颈,预计今后将有更多的参与者转向计算能力平台。技术层主要为整个产业链获得标准化的AI技术能力。

其中感官层还包括计算机视觉和语言识别两个最重要的机器感觉任务。这两种技术由于成熟期比较,现在很多初创公司自由选择这两个领域。例如,计算机视觉可以自由选择两个领域,如上汤技术、创始技术、在云中收集很多科学技术等独角兽。

(威廉莎士比亚、温斯顿、虚拟世界辅助)()“理解层”被定位为“机器大脑”,还包括科学知识指导/语义分析、智能解说/虚拟世界辅助两个核心领域,最上面的平台层是标准化技术,应用于平台,进行深度自学、模式识别等技术应用层因对象而异,消费者终端应用程序和产业方案可分为两个部分。消费者级终端还包括智能机器人、智能无人机和智能硬件三个方向,其中智能硬件领域的从业者包括Rokid等智能扬声器播放器,致力于消费级硬件的智能化。场景适用于部分访问各种外部产业(如智能医疗、智能金融等)的AI。

最后,需要说明的是,将AI产业应用于场景的公司往往也不具备技术层的核心技术能力。例如,雅森技术等医学影像公司通过对计算机视觉技术中使用的心脏、肺、肾等医疗影像展开模式的分析,帮助提高最重要疾病诊断的准确性。

这些公司的定位似乎是“技术的行业探索者”,因此我们不能指出他们是计算机视觉技术公司,必须归类为智能医疗领域。因此,这涉及到公司产业链位置分类的多义性。该文件的原则是,适用耕作场面的所有公司都倾向于归类到相应的应用层领域。AI产业链初创公司在本文中整理、检查并转换了来自IT橙色的1158家AI初创公司的数据后,最后对剩下的591家公司,根据上述AI产业链分类标准展开了领域分类。

在再现这一核心统计数据的过程中,强迫我们要花很多精力仔细观察各公司的工作,但在整个过程结束后,我们不会对国内AI产业现状做出更令人印象深刻的解释,最终统计结果见下图右图。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),成功)目前智能机器人是AI产业中特别热门的领域,创业公司数量超过105家,其次是标准化的计算机视觉技术(70家)。

还包括各种面部识别、视频处理、视频监控等技术领域的细节。与智能机器人一样,目前国内有45家创业公司堆积在智能无人机的创业热潮中,在自动驾驶/ADAS方面,目前有30家公司正在向这一领域转移,目前百度已经逐渐开放Apollo自动驾驶平台(现已开放1.5版本),与平台类似的对外开放在初创公司自动驾驶方面将大幅减少。随着智能投资、大数据风接触、生物识别等技术在金融领域不断烘焙,致力于智能投资和金融风控等智能金融的初创企业正在增加。

今年8月,如果集中在海外市场智能的下岗来金融获得了1100万美元的A轮融资,4月前百度“七剑客”之一郭创立的智能投资平台征服数据也获得了8000万人民币的A轮融资。在行业场景应用领域,智能医疗是另一个主要战场。CNN的深度自学技术在计算机视觉领域带来的革命导致了致力于医疗影像AI分析的初创公司(近统计数字显示约25家),但与面部识别等其他计算机视觉应用不同,医疗影像临床分析是实证性强的领域,AI医疗影像分析实际落地还有很长的临床检查过程。

另外,高质量的医疗影像显示数据也在一定程度上受到考验,这一领域今后的发展还需要仔细观察。与上面提到的AI热点不同,现在有提高科学知识地图/语义分析技术的早期公司,其中知名度较高的公司是罗永浩去年在锤子发布会上庆祝的三角技术,为Smartisan OS 3.0获得了语义分析技术。语义分析技术在自然语言解释(NLU)层面将语言转化为机器能够解释和推理小说的数据,而科学知识地图粗略地将各行业库存的结构化和非结构化数据转化为机器能够解释的科学知识的尝试进一步一般化,成为AI应用的坚实基础。

例如,在金融领域,通过科学知识地图技术将上市公司年报改为机器格式化的数据,建立年报自动汇总、财报数据自动审计等,阿里还制作了淘宝大宗商品的科学知识地图,用于科学知识地图推理小说引擎技术自动识别各种商品的侵权行为、仿冒品不道德。培养科学知识地图的AI初创公司的典型是文人网络、名略数据等。

平均融资情况分析国内AI创业公司591家中75%的比例(436家)目前在B轮融资及之前,其中236家目前正在接受A轮融资,其次是天使轮,目前有92家AI创业公司处于天使轮阶段。投资时间为2014年、2015年、2016年和2017年4年,每年AI领域融资案件数分别为113件、241件、262件和163件(累计到2017年9月),而天使轮到2017年仅9月就统计为26件,这方面目前优质AI项目越来越不足。从产业链各领域的实际融资金额来看,截至2017年9月,自动驾驶/ADAS领域AI创业公司至少获得了总融资,总融资额达162亿元。

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云计算等计算能力平台领域排名第二,共获得128亿元融资。在公司数量上,计算机视觉领域的初创公司不如智能机器人(分为70个和105个),但在领域总融资额方面,有计算机视觉对向智能机器人(主要是因为上汤技术的4.1亿美元B轮)。自动驾驶、计算能力平台、计算机视觉及智能机器人等4个领域的创业公司完全分割了AI行业的大部分。

比较交通事故的是,智能无人机早期的公司数量很多,但整体融资份额并不低。这与大疆一家独立的产业格局有关,其他无人机领域的初创公司只能在特定部门寻求差别化经营。2016~2017人工智能领域10大融资事件3354本文统计了2016年至目前AI领域所有融资事件中第一轮融资金额最低的10大融资事件。

排在第一位的是去年获得6亿美元战略投资的池车雨行,今年获得4.1亿美元B轮融资的尚汤技术被分为2个席位,外出的1.8亿美元D轮融资排在第三位。4~10人分别为3个智能机器人独角兽、2个云平台、阿里系Face和华为长颈鹿970获得深度自学芯片IP的寒武纪技术。(记录:金额完全相同的人按总融资额分类)AI产业投资者在这股AI创业投资浪潮中,看到各路资本相争了近三年,迅速前进。真正的基金位列AI产业风险第一,合计了向各AI初创公司投资的37轮。

IDG资本和革新工厂排名第二和第三,人工智能产业投资者Top 10如下表右图所示。在这10个Top 10投资机构中,88.5%的投资等级是零投资,表明了核心资金推动者在此次AI浪潮中的作用。其余前30名AI产业投资者,我们误解了误解、痛苦和京东的影子。

All in人工智能的误解在AI产业创业投资中几乎没有太大的动作,陆续转变为寒武纪、Face、未来汽车、水滴技术等AI公司。误解明星在总AI领域投资了11轮。

京东的AI产业投资者集团也将讨论ChinaScope的这家金融大数据公司以外的其他所有智能汽车/智能硬件相关问题。包括蔚来汽车、智慧沃克技术及落后技术3家智能汽车/ADAS公司、未来机器人等硬件领域公司。另外,与Top 10机构不同,在Top 30名单的其余机构中,投降的比例非常低,与Top 10机构形成了独特的对比。

最后,在AI产业投资者统计过程中,个人投资者的样子也很少,所以对参与AI创业公司股权投资的个人投资者做出了非常简单的统计。排在第一位的是现在熊猫资本合作伙伴莫成博。其他两个投资者和余海分别转移了4家AI初创公司,其余个人投资者的投资公司数量均在2家以下。当然,这些投资者以投资方式参与了各AI创业公司的投资等级,因此总投资额只有一个参考不了。

(大卫亚设,北方执行)。产业链投资布局这一部分,让我们考虑一下上面提到的人工智能产业投资Top 10图表中的10个机构,整个AI产业链的布局。为了便于展示,该文件的自由选择建立了智能机器人、计算机视觉、智能无人机、自动驾驶/ADS、解说/客户服务/虚拟世界支持、平台应用、智能金融、计算能力平台、语言分析/科学知识地图、语音识别技术、智能医疗等10个机构之一实际基金和IDG资本分别转动最少的无人机和智能机器人标志的情况下,在整个AI产业链上,投资团队特别平均的是创新工厂和红杉资本中国。

从横向来看,计算机视觉沦落为所有机构的比例选项。因为CNN等深度自学技术给计算机视觉带来了革命。

因为CV有助于将很多场景的识别率提高到新的水平。这也是大部分创业团队最常选择的项目领域。但是技术成熟度和商业应用最终有一层窗户。接下来,接受重金投入的电脑视觉初创公司将何去何从,关键是如何紧贴更好的商业化。

并不是在面部识别中引起冲突。或者有智能修图等天花板低的应用程序。接下来,我们想起了BAT、Google和微软五大巨头AI创业团队目前的发展情况。首先,作为最著名的人工智能领域“黄埔军校”,谷歌和百度有许多优秀的科学家创立了自己的AI公司。

例如,前谷歌明星科学家李飞飞创办独角兽外出。百度方面,除了吴恩达之外,百度深度自学实验室的核心人物余凯、黄昌、吕哲南创办了地平线机器人。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure,Northern Exposure)百度无人驾驶事业部总经理王振和首席科学家韩旭创立了景色技术。在各系团队的投资金额上,由于外出咨询、品优化等独角兽的评价,谷歌系列排名第一。百度界随着陆基对百度AI方向的调整和资源整合,接连萎缩了众多杰出科学家和技术大牛,他们中的大多数人在此次AI创业浪潮中创立了自己的AI公司。

这些百度界在公司接连获得了30亿元的融资。微软和微软亚洲研究院科学家团队的初创公司排在第三位,但融资金额严重不足的百度界的一半,领队公司有小鱼屋、亿航智能、自动驾驶公司Momenta带领了。阿里系以两家领先企业Face的投球技术及Rokid的评价排在第四位,最后是腾讯。

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总之,通过上升到IT橙色的国内AI创业公司的数据分析,可以看到年度整体AI领域的融资节奏逐渐冷却。2017年AI领域的融资事件比去年同期明显减少。可以看到,目前优质的AI项目越来越不足。

(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视)、成功)另一方面,从2015年开始,AI热潮活跃,来自谷歌、微软公司亚洲研究院、百度等AI热潮的杰出科学家纷纷离开岗位,竞相成立自己的AI创业公司。这些杰出的科学家凭借多年的技术累计优势,大部分都专注于标准化AI技术的创业,创立的公司完全占领了整个AI产业链技术层的各个部门,其中计算机视觉领域尤其拥挤。

(威廉莎士比亚、温斯顿、科学)()因此,如果未来的新初创团队需要转移到纯粹的AI标准化技术层领域,特别是杰出科学家的资源本身就不会更大。因此,通过数据可以看到类似纺锤体的产业形态。

大部分AI初创企业集中在已经沦为标准化AI技术和投资热点的消费级终端(智能机器人、无人机、智能硬件)上。虽然行业场景适用于方面,但公司的意义很多,但过于集中在自动驾驶、智能医疗和智能金融上,这三者占场景应用层的65%,融资额可以说是绝大多数。这表明,目前AI产业面临的事实3354在此次AI创业浪潮中,杰出的资源(科学家、资金)集中在标准化AI技术上。

目前,这股浪潮的蓬勃发展,其本质原因是30多年来勤奋积累的深度神经网络技术的集中越来越严重这种深度自学的波动现在已经基本消耗很久了。(威廉莎士比亚、慈书王、自学、自学、自学)深度自学之父Geoffrey Hinton最近也公开宣布,他正在抛弃原有的深度自学(主要是BP、CNN)范式,拼命寻找新的道路。

也许Hinton的态度不会和AI产业一起进入调节器。今后,随着AI技术应用于平台成熟期(如百度Apollo自动驾驶平台)和异构计算云服务的蓬勃发展,场景应用于终端的进入门槛将不会越来越低。例如,在自动驾驶领域,过去需要数亿美元的研究才能超越的成果,今后Apollo等无人驾驶解决方案开发平台短期内可能会超过类似水平。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视连续剧),自动驾驶名言)未来AI新一轮不会集中在场景应用上,但由于场景适用,预计AI南北商业化最重要的窗口,技术和算法将成为核心壁垒,如果依靠目前的技术,需要高融资的情况今后将不会再频繁出现。(威廉莎士比亚,坦普林,科学技术) (莎士比亚,坦普林,泰晤士报)一个完整的AI技术服务企业在未来是做不到的。探讨标准化AI技术的初创公司今后要向场景的运营者转变,要找一个厚重的落地点,围绕场景数据、服务价值等积极努力。(威廉莎士比亚、温斯顿、标准化、标准化、标准化、标准化、标准化)据:本文作者胡价值,(公众号:)专栏文章。

特约原告被刊登在许可禁令上。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。


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