「AI00 ，這是一個開源項目」
這不僅是一份榜單，更是一個人人可以參與的開源項目：
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、産品、行業和資本等衆多要素，報告的寫作團隊隻代表他們的專業觀點，有自己的局限性，需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，而報告的制作周期較長，其中的内容和資料勢必會落後于行業的最新進展，無法同時滿足時效性和高品質的要求。而領域内參與者的及時更新可以解決這個問題。
我們深刻地了解在沒有專業使用者回報的情況下所做出報告的品質局限性，是以希望用工程界「Agile Development」的理念來對待我們的報告，不斷收集專業回報來持續提升報告品質。
人工智能是一個永恒命題，我們不僅會把「 100 家公司」這個主題持續做下去，還會陸續開展其他主題。這個過程需要人工智能領域不同的參與者加入進來。
向 OpenAI 、「斯坦福人工智能百年研究」和「Open Source」緻敬。
為此，我們将邀請人工智能領域的科學家、技術專家、産業專家、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。我們将對參與者提供的資訊進行彙總和整理，以月度為機關更新此份報告。
參與方式：
1）點選「閱讀原文」填寫表單，申請加入「AI00」開源社群，通過微信群和其他協作平台進行讨論。
2）直接進入 Github 頁 contribute ，
https://github.com/SyncedAI00/AI00前言
每一次新技術的誕生和發展往往會催生一批新的平台和架構；從計算機和網際網路的繁榮到移動網際網路的興起，我們已經逐漸習慣颠覆和壟斷的不斷發生；每一次新平台和架構的誕生也孕育着暗流湧動的産業變革，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 。
而如今，則是新一代人工智能公司的崛起，深度學習将機器學習推進到成熟，計算能力和雲計算的普及，網際網路帶來了海量資料和人機頻繁互動，這些使人工智能變得更加實用，它已經通過多種方式在逐漸改變着我們的行業，滲透進了我們的生活。
科技巨頭擁有巨大的技術、資料、人才、産品線和資金等資源優勢，谷歌 TensorFlow 幫助開發者将想法變成産品；Facebook 使用機器學習每秒進行 600 萬次預測；亞馬遜的 Echo 成為全球最為成功的消費級語音互動産品。而初創企業也通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。
在過去兩年多時間裡，機器之心采訪、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、公司和産品。但随着行業的發展，我們也逐漸意識到，越來越多概念化與噱頭性的産品和團隊已經開始讓正處于變革拐點的行業變得浮躁和難以判斷。
關于人工智能行業，到底哪些才是最值得我們關注的公司，而哪些公司又将主導人工智能的未來？
為此，機器之心和 Comet Labs 聯合釋出了影響全球人工智能公司的榜單。我們選取了基礎研究、技術和産品、行業潛力、公司營運能力、資本實力等五個次元，甄選出了全球範圍内最具前途的 100 家人工智能公司，它們包括那些我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。
當然，這份榜單肯定沒有做到盡善盡美，也存在 100 家的名額限制，但我們堅信，這份基于我們誠意、内容經驗和專業判斷的不存在任何商業利益的榜單可以為大家總結和精煉出一些有價值的資訊，帶給大家靈感和啟發。
1. 語音和自然語言
人工智能帶來了精緻可用的人機互動方式。和其他細分領域相比，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注自然語言了解，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前沿問題。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 産品應用 | 市值/估值/融資額 |
| X.AI | 美國 | 自然語言處理 | 個性化智能助理 | 三輪融資 3.4 億美元 |
| Api.ai | 語音識别，自然語言處理， 人工智能 | 自然語言互動系統 | 四輪融資 860 萬美元 | |
| Maluuba | 加拿大 | 自然語言了解的基礎研究，智能裝置的自然互動應用 | 兩輪融資 1100 萬美元 | |
| Synapsify | 用于對内容的加速發現、觀點提取和建議。 | 兩輪融資145萬美元 | ||
| KITT.AI | 中/美 | 聊天機器人平台ChatFlow | ||
| 科大訊飛 | 中國 | 語音技術和自然語言處理 | 輸入法，教育、電信等行業解決方案 | 市值約 368 億人民币 |
| 思必馳 | 智能語音互動和自然對話 | 車載、智能家居和智能機器人等智能硬體的語音互動服務 | C 輪融資 2 億人民币 | |
| 雲知聲 | 車載、醫療和智能家居等物聯網的智能語音解決方案 | B 輪融資 5 千萬美元 | ||
| 出門問問 | 智能手表和車載智能語音應用 | 累計融資 7500 萬美元 |
2. 計算機視覺
計算機視覺是目前機器感覺中最突出的形式。它是受到深度學習崛起影響最大的人工智能子領域，并在一些視覺任務上幫助計算機首次實作了超越人類的水準。在這個分類中，既有在動态識别方面依托于計算機視覺和深度學習技術為使用者提供基于圖像了解的資訊擷取和人機互動産品的 Clarifai ，也有充滿想象力的将衛星圖檔和圖像識别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 通過對計算機視覺技術的應用分别在電子商務和數字營銷領域進行了一些落地實踐。
| Clarifai | 計算機視覺 | 圖像及視訊識别 API | A 輪融資 1000 萬美元 | |
| Affectiva | 計算機視覺和深度學習 | 實時面部表情分析和情緒識别解決方案 | 四輪融資 3372 萬美元 | |
| ViSenze | 新加坡 | 電子商務、移動商務、 線上廣告等圖像識别解決方案 | 兩輪融資 1400 萬美元 | |
| Ditto Labs | 英國 | 數字媒體、廣告營銷、社交圖檔識别分析 | 四輪融資 968 萬美元 | |
| Orbital Insight | 計算機視覺、深度學習和資料科學 | 分析海量衛星圖像，用于經濟趨勢分析和公益研究 | 三輪融資 2870 萬美元 | |
| Planet Labs | 計算機視覺和資料科學 | 将衛星圖像識别用于農業、城市規劃和災害響應等 | 融資 1830萬美元 | |
| Descartes Labs | 通過DLFP平台為農業提供資料分析和預測的解決方案 | 三輪融資 828 萬美元 | ||
| 商湯科技 | 人臉識别、危險品識别、行為檢測、車輛檢測等的安防監控系統 | B 輪融資數千萬美元 | ||
| 曠視科技 | Face++人臉識别雲服務平台、Image++圖像識别平台、VisionHacker移動遊戲工作室 | 估值約 10 億美元 | ||
| 依圖科技 | 基于圖像了解的資訊擷取和人機互動服務 | B 輪融資千萬美元 | ||
| 圖普科技 | 圖像識别、智能稽核、圖檔增值等雲服務 | A 輪融資百萬美元 |
3. 晶片和硬體
本榜單中的晶片和硬體相關的企業主要集中于人工智能晶片和其他硬體研究。其中，來自美國的 ALCES 通過人工智能視覺算法在手機攝像頭的微小尺寸上實作高清超動态的 3D 圖像感覺，大大提高智能機器對環境的感覺水準，緻力于深度學習晶片架構的 Wave Computing 則推出了自己的 DPU 。
| Wave Computing | 深度學習晶片架構 | DPU (Dataflow Processing Unit) | 兩輪融資 2450 萬美元 | |
| Deep Vision | 美國 | 人工智能視覺算法 | 将人工智能算法和低功耗晶片技術相結合，開發了技術名額先進的低功耗人工智能晶片，提高智能裝置的視覺識别能力。 | |
| ALCES | 在手機攝像頭的微小尺寸上實作高清超動态的3D 圖像感覺，大大提高智能機器對環境的感覺水準。 | 共獲數千萬美元融資 | ||
| Ceva | 人工智能晶片技術 | 用于機器學習的第二代神經網絡軟體架構 CDNN2 | B 輪 420 萬美元 | |
| TeraDeep | 基于傳統的ARM和其它移動處理器平台上的深度學習算法 | 可以嵌入移動裝置的深度學習子產品 | ||
| Kneron | 中/美 | 神經網絡處理器 NPU 及解決方案 | Kneron 可以提供終端的 NPU，并組建軟體、硬體、雲服務和端協同的整套 NPU 解決方案。 | |
| 寒武紀 | 深度學習 | 中國首款神經網絡處理器 | 千萬天使投資 | |
| 深鑒科技 | 神經網絡壓縮、編譯、神經網絡處理器DPU設計、 FPGA開發、系統內建完整開發能力 | 深度學習DPU平台 |
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産品和應用場景的公司，例如 Cyberdyne、3D Robotics 和 iRobot 。在靜态環境中，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互動。深度學習對機器人的影響也剛剛開始。
| ABB Robotics | 瑞士 | 機器人及自動化技術 | 工業機器人、智能裝置 | |
| Fanuc | 日本 | 工業機器人 | ||
| KUKA Robotics | 德國 | |||
| Rethink Robotics | 機器人、人機互動 | 智能機器人 | 七輪融資 1350 萬美元 | |
| Universal Robots | 丹麥 | |||
| 3D Robotics | 計算機視覺、機器人技術 | 無人機，軟體服務 | 五輪融資 1.2 美元 | |
| Cyberdyne | 可穿戴裝置 | 醫療助理機器人 | B 輪融資 1200 萬美元 | |
| iRobot | 電子産品，家用機器人 | 三輪融資 3000 萬美元 | ||
| ReWalk Robotics | 代步機器人，殘障專用智能裝置 | 兩輪融資 1800 萬美元 | ||
| Dyson | 智能機器，自動視覺定位及室内地圖建構 | 清潔機器人 | ||
| 新松機器人 | 工業機器人和行業解決方案 | 約 400 億人民币市值 | ||
| 埃夫特機器人 | 機器人 | 工業機器人、智能裝備和行業解決方案 | ||
| 大疆 | 中國 | 計算機視覺、無人機控制、環境及障礙感覺、視覺跟随、自動尋路 | 無人機航拍和圖像傳輸 | B 輪融資 7500 萬美元 |
5. 醫療
對人工智能而言，醫療領域一直被視為一個很有前景的應用領域。目前有許多依托深度學習和成像技術的人工智能創業公司，之如來自美國的基于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台 CloudMedX ，以及将兩大學科人工智能和基因結合起來的 Deep Genomics 。未來幾年，基于人工智能的應用将能夠改善數百萬人的健康狀況和生活品質。
| CureMetrix | 圖像分析 | 基于影像分析的乳腺癌和肺癌檢測 | 種子輪 | |
| Enlitic | 深度學習、大資料、圖像檢測 | 癌症檢測系統 | 三輪融資 1500 萬美元 | |
| VoxelCloud | 醫療影像分析雲服務 | |||
| Insilico Medicine | 深度學習和大資料 | 癌症診療 | 種子輪 80 萬美元 | |
| Oncora Medical | 大資料和機器學習技術 | 通過資料分析為放射惡性良性腫瘤學家提供臨床決策支援，用于個性化醫療。 | 兩輪融資 132 萬美元 | |
| Atomwise | 藥物發現 | 種子輪 630 萬美元 | ||
| TwoXAR | 通過藥物研發平台DUMA™來評估大型公共和私有資料集，以迅速識别藥物，并對藥物和疾病的比對度按照機率進行排序。 | 種子輪 340 萬美元 | ||
| Berg Health | Interrogative Biology®平台結合病人生物學和人工智能分析來進行藥物發現、開發和診斷等。 | |||
| CloudMedX | 機器學習、自然語言處理 | 擁有MedxExchange 、MedxInsights 和MedxCare三款服務産品的醫療人工智能平台，提供資料、醫療洞見和健康管理服務。 | 融資 660 萬美元 | |
| Deep Genomics | 深度學習、基因生物學、精準醫療 | 種子輪 370 萬美元 | ||
| 碳雲智能 | 大資料、人工智能 | 通過資料挖掘和機器分析提供個人性健康指數分析和預測。 |
6. 金融
由于較高的資料品質和明确的需求，金融稱為人工智能最有前途的應用之一。資料分析公司 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俨然變成了一家科技公司，推出基于機器學習的「AppBank」，擁有的工程師數量也接近大科技公司。
| Context Relevant | 資料挖掘、預測分析 | 本地分析軟體和雲服務 | 五輪融資 4430 萬美元 | |
| Kensho Technologies | 機器學習、自然語言處理、資料挖掘 | 金融分析輔助決策系統 | 兩輪 5780 萬美元 | |
| ZestFinance | 資料挖掘、機器學習 | 信用服務 | 四輪共 1.12 億美元 | |
| Aire | 信用評級 | 金融産品的信用評級 | 四輪共 700 萬美元 | |
| 高盛 | AppBank、金融業務自動化 | 市值約 678 億美元 | ||
| 螞蟻金服 | 人工智能、資料挖掘 | 智能助理、信用評級和風險管理等應用 | 估值約 600 億美元 |
7. 智能駕駛
美國平均每⼀輛車上裝有 70 個傳感器，汽車将逐漸取代人類成為更好的司機，交通交由自動駕駛汽車接管，實作人與貨物的實時接取和運送。這将徹底改變城市運作機制和居民生活。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 為代表的美國公司，以色列的 Mobileye、Innoviz Technologies 以及新加坡的 nuTonomy 也分别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。
| Tesla | 自動駕駛 | 電動汽車 | 獲得 20 億美元融資 | |
| Drive.ai | 自動駕駛汽車 | 1200 萬美元融資 | ||
| Mobileye | 以色列 | 計算機視覺、智能駕駛 | 汽車工業的計算機視覺算法和駕駛輔助系統的晶片技術的研究 | 5.15 億美元融資 |
| nuTonomy | 新加坡/美國 | 3D自動駕駛技術 | 城市自動駕駛的算法和軟體 | |
| Innoviz Technologies | 智能3D傳感、傳感器融合和精準地圖和定位等核心自動駕駛技術 | 物美價廉的高清晰度固态雷射雷達 | A 輪 900 萬美元融資 | |
| Peloton | 雷達和專用短程通信安全系統 | 自動駕駛卡車 | 四輪融資 1840 萬美元 | |
| SmartDrive | 計算機視覺、資料挖掘 | 交通安全和表現的智能解決方案 | 六輪融資 1.8億 美元 | |
| Zoox | 全自動駕駛 | 全新的自動駕駛汽車 | ||
| 圖森互聯 | 自動駕駛、圖像識别SaaS服務 | A 輪融資 5000 萬人民币 | ||
| Minieye | 輔助駕駛系統 |
8. 垂直應用
在垂直應用領域，我們可以看到 Uber、Airbnb 在交通路徑優化和定價的人工智能應用，也有Salesforce、Slack、Sentient Technologies 将機器學習用于企業服務的經典案例。此外，在農業、法律領域的的代表公司 Planet Labs 和 ROSS Intelligence 也十分值得關注。
| Uber | 自動駕駛、機器學習、資料挖掘 | 自動駕駛汽車、智能交通和智能出行應用 | 估值 660 億美元 | |
| Airbnb | 機器學習 | 開源 AeroSolve機器學習架構、智能助手、智能推薦、定價 | 9 輪融資 20 億美元 | |
| Salesforce | 雲計算、深度學習、資料處理 | CRM 解決方案 | 市值約 506 億美元 | |
| Slack | 企業通訊應用，bots平台 | 估值約 38 億美元 | ||
| Sentient Technologies | 人工智能、大規模分布式計算 | 解決複雜商業問題的綜合智能系統 | 三輪融資 1.4 億美元 | |
| Dataminr | 資料挖掘 | 基于社交網絡的資料分析服務 | 五輪融資 1.8 億美元 | |
| ROSS Intelligence | 認知計算、深度學習、自然語言處理 | 法務研究智能輔助工具 | ||
| 滴滴 | 估值約 340 億美元 | |||
| 今日頭條 | 深度學習、自然語言處理、圖像識别 | 媒體産品的應用 | 估值約 120 億美元 | |
| 地平線機器人 | 基于雲端的深度神經網絡算法、圖像、語音、自然語言了解和運動控制、技術內建 | 智能機器解決方案 | A+ 輪融資數千萬美元 |
9. 機器學習
這是一份令人激動的名單，有的公司在做機器學習平台，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營運。神秘的 Vicarious 還是持續研究「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。
| DeepMind | 人工智能基礎研究 | AlphaGo、醫療健康、谷歌内部産品應用。 | 以4億英鎊被谷歌收購 | |
| Vicarious | 新的計算機視覺系統，機器人視覺 | 五輪融資 7200 萬美元 | ||
| Bonsai | Inkling 腳本語言和內建開發環境Mastermind | 新獲 600 萬美元融資 | ||
| Preferred Networks | 深度學習作業系統Chainer，機器學習在物聯網的應用 | 三輪融資 1730 萬美元 | ||
| Skymind | 深度學習企業應用包SKIL、開源架構Deeplearning4j | 種子輪融資 300 萬美元 | ||
| H2O.ai | 開源機器學習平台和商業化支援 | 四輪融資 3360 萬美元 | ||
| Uptake | 為鐵路、建築等大行業提供資料預測分析SaaS服務 | 估值 11 億美元 | ||
| Indico | 為資料科學家提供圖像、文本的識别和分析的工具 | 三輪融資 318 萬美元 | ||
| 第四範式 | 金融應用和「先知」平台 | A 輪融資數百萬美元 |
10. 大公司
科技巨頭間的競争異常激烈，從基礎研究到開源平台，從計算資源再到産品更新。這關乎到下一代平台，開發者生态和使用者。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 和微軟前所未有的走在一起，共同成立一家非營利組織，緻力于推進公衆對人工智能技術的了解，針對目前該領域的挑戰和機遇執行可行方案。
| 谷歌 | 人工智能綜合研究 | TensorFlow等開源架構，Google Photos、Now、Inbox和搜尋等多項産品和服務、硬體 | 市值 5437 億美元 | |
| 多個開源架構和硬體平台，Messenger、社交網絡和定向廣告等多項産品和服務 | 市值 3682 億美元 | |||
| 亞馬遜 | 雲服務、Echo等智能家居、機器人、電商産品應用 | 市值 3969 億美元 | ||
| 微軟 | CNTK等開源架構，Cortana、小冰等多項産業和服務，硬體 | 市值 4488 億美元 | ||
| IBM | Watson、行業認知計算解決方案、量子計算機等 | 市值 1518 億美元 | ||
| 蘋果 | 基于智能手機等硬體的多項産品和硬體、智能助手、智能家居、醫療等 | 市值 6091 億美元 | ||
| 百度 | 開源架構PaddlePaddle、百度大腦、自動駕駛、網際網路應用 | 市值 636 億美元 | ||
| 阿裡巴巴 | 雲服務、人工智能平台 DT PAI、電商産品應用 | 市值 2635 億美元 | ||
| 騰訊 | 網際網路應用 | 市值 2645 億美元 | ||
| 搜狗 | 搜尋引擎、知識圖譜、輸入法、語音互動産品等 | |||
| NVIDIA | 人工智能硬體 | GPU、深度學習超級計算機DGX-1、自動駕駛超級計算機Xavier | 市值 366 億美元 | |
| 英特爾 | CPU、Xeon Phi、Nervana | 市值 1782 億美元 | ||
| 高通 | 移動智能裝置晶片 | 市值約 970 億美元 |