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  • 关注 | 10家中国企业挤进最新“AI独角兽榜”,2019年AI新机遇在哪儿?

    导语 “越来越拥挤”,是全球知名创投研究机构CB Insights对目前“全球独角兽俱乐部”的形容。

     

            确实,在CB Insights刚刚公布“全球最有前途的100家AI人工创业公司榜单”之后,最近又马不停蹄的发布了最新的全球32家AI独角兽公司名单。

            其中大多企业都来自于美国和中国,例如美国有17家,中国有10家,此外还包括来自英国、日本、以色列的企业。

     

     

            值得注意的是,在中国企业中除了被人熟知的商汤科技、云从科技、寒武纪、依图科技、旷视科技等知名企业外,字节跳动也位列其中。(难道是由于今日头条突然改名为字节跳动,导致老外难以分辨?)

            此外,最近渐渐进入人们视野的第四范式、碳云智能两家企业也进入榜单,可见AI行业从不缺少新鲜血液。

     

     

            从CB Insights统计来看,在2018年诞生的AI独角兽的数量达到17家,几乎翻了一倍,而2017年则有9家AI独角兽成立。

            面对越来越拥挤的独角兽俱乐部以及激烈的竞争, 2019年AI新机遇在哪儿?

            聚焦or多点开花?

            从中国AI企业所涉足的领域来看,商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技4家均面向计算机视觉,也就是人脸识别。

            余下的中国企业,包括专注于AI芯片的寒武纪、兼顾芯片和语音识别的云知声,主攻银行和保险行业反欺诈领域的第四范式(运用数据分析及机器学习)以及以医疗为主要场景的碳云智能。

            而字节跳动当然也有自己的优势AI技术,所面向的领域自然是内容的智能推荐。

            所以,中国AI企业显得过于聚焦,涵盖的应用场景略逊于欧美国家。

            以美国为例,除了自动驾驶、机器人外,还包括网络安全、工业物联网平台、药物开发、销售团队平台、行为分析、商业智能、便携式超声诊断、招聘平台等等,可谓多点开花。

            虽然中国企业一直有“一窝蜂”的传统,但也不能排除技术的差异和国情等因素所致,然而作为公认的AI应用场景大国,改变这一尴尬的局面势必成为中国AI企业的首要任务。

     

     

            用机器学习定义AI公司

            CB Insights在报告中也提到,机器学习是定义AI公司的重要因素,并助力差异化竞争。

            因此,我们认为无论是怎样的AI公司,其所提供的核心产品都必须围绕机器学习展开,当然包括技术、芯片、软件以及解决方案,都需要融入机器学习相关技术和算法。

            例如,商汤科技和旷视科技表面上提供的是AI软件,为客户提供面部识别技术,但更深层次上来说,这些技术和产品中都蕴含着机器学习等AI技术。

            其根本目的,就是让计算机实现自我学习,模仿人类的思维和行为,以提升相应场景的执行效率、效果以及降低成本。

            由此,我们发现,目前AI技术不仅仅是初创企业的专利,大量科技和互联网企业都已经将其视作未来竞争的关键技术储备,并在AI技术的研发上投入巨大,更上升到战略的高度。

            全球的科技巨头谷歌、微软、亚马逊、Facebook、苹果以及国内的BAT、TMD都已经将AI上升到战略级别,大量产品都融入了AI相关技术,就是最好的例子。

            所以,我们认为CB Insights此次的榜单虽然不能完全说明中国AI企业的情况,但从中可以看出,国外对于AI独角兽的评判标准,即强调机器学习,并需要深耕在某一行业或应用场景中。

     

     

     

            AI新机遇在哪儿?

            最近,CB Insights不只是忙着发布排行榜,还提出了2019年AI行业的25大趋势。

            CB Insights针对这些趋势,从行业应用率、市场竞争优势等不用维度进行评估,并将其归纳为必要性、实验性、威胁性、暂时性四大类。

            具体趋势大致为:

            开源框架

            胶囊网络

            生成式对抗网络

            联合学习

            强化学习

            人工智能终端化

            人脸识别

            语言处理

            自动驾驶

            聊天机器人

            医学成像与诊断

            下一代假肢

            临床试验患者招募

            医疗生物识别

            药物发现

            预测性维护

            后台自动化

            综合训练数据

            网络威胁预警

            电子商务搜索

            汽车索赔处理

            防伪

            零售

            农作物监测

            尽管CB Insights只是从行业、应用及技术出发做列举,但从中我们还是能发现不少值得参考的信息。

     

     

            1.核心技术将不断深入

            AI一直引领科技的发展,从趋势来看,新名词又将不断涌现而出。

            例如,胶囊网络、生成式对抗网络、联合学习、强化学习等,无论含义如何,都将代表技术正朝着深入发展,并使得AI不断完善,趋于成熟。

            2.热门应用场景有火爆

            提到热门应用场景,无外乎于人脸识别、语言处理、自动驾驶、聊天机器人等,目前均以得到了较为广泛的应用和发展。

            国内外大量AI独角兽均围绕这些应用场景进行深入的研发和拓展,获得了不错的成果,因此2019年这些热门应用场景依旧火爆,吸引更多企业的目光。

            此外,医疗行业将成为AI新一轮的增长点,例如医学成像与诊断、下一代假肢、临床试验患者招募、医疗生物识别、药物发现,都将利用AI技术提升医疗水平和效率,实现更多的可能。

            3.数据应用将日趋成熟

            数据被认为是AI时代的“石油”,成为重要的数字资源。

            同样,利用AI技术也能够更有利于挖掘数据的价值,为各行各业提升竞争力。

            在预测性维护、综合训练数据、网络威胁预警、防伪、农作物监测等场景中,都需要通过数据的分析和挖掘,不仅能让AI从中找到更多有价值的数据,更有利于训练AI的决策和学习能力,助力机器学习和深度学习的发展。

            总结

            众所周知,AI的发展必须与应用场景相结合,通过数据的挖掘和机器学习等技术,以应对不同行业的挑战,获取新机遇。

            CB Insights的排名只是抛砖引玉,让我们对行业发展和趋势有了更深刻的认识。同时,也让人们意识到AI技术的发展和应用场景的拓展,还只是冰山一角,仍然拥有巨大的“蓝海”尚待开发。

            目前,业内普遍认为,中国在AI应用场景方面领先美国。同时,从目前中国AI独角兽的数量及发展速度来说,这一推断并不为过,说明了中国在AI领域的巨大潜力。然而,中国企业过于聚焦于相同领域,导致同质化严重,差异化竞争难以实现,从而落后于欧美竞争对手。

            所以,我们认为未来只有继续AI核心技术研发、深耕行业和应用场景,寻求差异化竞争,就能获取更多的行业新机遇,开辟更广阔的蓝海。

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