大数据文摘作品

编译:惊蛰、一针、龙牧雪

想象一下,如果电脑可以把你心中所想表现出来会怎样。

听起来感觉太遥远?然而最近,四位来自日本京都大学的科学家的研究成果,让这样的想象离落地更进一步。Shen Guohua、Tomoyasu Horikawa、Kei Majima 和Yukiyasu Kamitani在BioRxiv上发表了他们利用AI来解码人类思维的研究成果。

机器学习以前就曾被用来研究脑部扫描(MRI,即核磁共振)。给人类看一些简单的图像,比如黑白字母、简单的几何图形,AI能根据脑部活动的信号图还原人眼所见的图像。这一研究成果曾发表在著名刊物Neurons上。

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还原效果还不错

不过这次,京都的这些科学家们开发了一种新技术,利用人工智能中的深度神经网络(deep neural networks) 来“解码”思想。这种新技术让科学家们能够解码更复杂的分层图像,即拥有多层颜色和结构的照片(比如一只鸟,或一个戴着牛仔帽的人)。看一下动图。左边是人眼看到的图像,右边是机器还原的图像。

有点恐怖= =

“我们一直在研究通过观察人类大脑活动来重建或重现图像的方法。”其中一位科学家Kamitani表示,“以前我们假设图像是由像素或简单的形状组成的,但众所周知,大脑处理视觉信息时会分层次地提取不同层次上复杂度各不相同的的特征或其他信息。”

新的AI研究成果可以让计算机检测物体,而不仅仅是二进制像素。Kamitani说:“这些神经网络构成的AI模型可以用来表示人脑的层次性结构。”

在这项持续10个月的研究中,研究人员给三位受试人员分别展示一段时间的自然图像(比如鸟或人的照片)、抽象几何形状或字母。

第一排是受试者所见到的图片,后面几排是AI根据3位受试者对这些图片的不同印象生成的还原图。

在一部分测试中,当正在观看25张图像中的一张时,研究人员会测量记录受试人员的大脑活动。在另一部分的测试中,对大脑活动的记录是在之后受试人员回想图像时进行的。

测量完大脑活动之后,计算机把收集到的信息逆向解码(reverse-engineering)并生成受试人员心中所想的图像。

下面展示的流程图由京都大学Kamitani实验室的研究小组制作,并一步一步分解了这种可视化图像是如何被解码生成的。

下面两张图显示了受试者观看自然图像或者字母的图像时大脑活动的计算机重建结果。

用DGN技术生成的其他一些自然景观图像的重建结果。

黑框和灰框的图像分别是原图和用DNN网络基于VC活动数据重建之后的图像,

三张重建的图片分别来自三位受试人员。

字母序列的所有重建结果

在另一组受试者观看图片后的回想过程中进行的脑电波测量实验上,科学家们又有了新的突破。

Kamitani说:“和以前不一样的是,采用我们的方法可以重建人类在逐渐回忆过程中脑海里出现的那些模糊的影像。”

如下面的图表所示,当试图解码人们回想图像过程中产生的脑信号时,AI系统重建出的结果就没那么好。那是因为,比起自然图像或字母,人类更难完全确切地记住猎豹或鱼的形象。

一些含复杂形象的图片的重建结果。

右下角的图片作为空白对照,

是根据测试过程中未被展示图片时受试产生的脑信号重建的。

“出现这样的结果是因为,那个时候大脑的被激活的程度变弱了。”Kamitani解释道。

他还提到,随着技术的精确度正在不断提高,这一研究成果潜在的应用前景无可限量。

人们可以简单地通过想象来绘制图片或进行艺术创作;你的梦想可以被计算机画出来;可以通过形象化精神病患者的幻觉帮助改善对他们的照顾;而脑机接口可能有一天会实现人与人之间进行想法或脑海中的图像的直接交流,而不再限于语言。

虽然电脑读心这种事现在听起来可能来自使用脑电波交流的三体星人,但这些日本研究人员在这一联系大脑与计算设备的前沿研究中并不是孤军奋战。

比如,前GoogleX员工 Mary Lou Jepsen致力于在十年内打造一顶可以实现心灵感应的帽子,而企业家Bryan Johnson正在尝试构建可以植入大脑以改善神经功能的计算机芯片。更不用说Elon Musk的脑机接口公司Neuralink。


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科技部正式发布《2017年中国独角兽企业发展报告》 和 《2017年中关村独角兽企业发展报告》。

根据上述报告,蚂蚁金服以750亿美元估值第一,滴滴、小米分别以560亿美元、460亿美元估值列第二和第三。

排名前十的其它公司分别是阿里云、美团点评、宁德时代、今日头条、菜鸟网络、陆金所、借贷宝。

估值在50亿美元以上的有微众银行、平安医保科技、口碑、金融壹账通、京东金融、饿了么、平安好医生、威马汽车、联影医疗、蔚来汽车。

以下为164家独角兽企业全榜单,来自金融界:


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谷歌正致力于开发区块链相关技术,以支持它的云业务,并与新兴的初创公司展开竞争,后者利用这种大肆炒作的技术,以新的方式在线运作。

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一些公司利用区块链和其他所谓的数字账本,在互联网上安全似记录交易和处理其他数据。谷歌可以利用这一技术向客户保证,其信息存储在支撑云服务的计算机服务器时受到了保护。

其中一位知情人士说,Alphabet的子公司正在开发自己的分布式数字分类帐本,第三方可以用它来发布和验证交易。虽然产品发布的时机还不清楚,但该公司计划提供这款产品,以便使自己的云服务区别于竞争对手。该人士补充说,谷歌同时还将提供一个白标版本,其他公司可将其安装在自己的服务器上运行。

这家互联网巨头还在收购并投资拥有数字分类帐专门知识的初创企业。许多交易尚未公布,该人士说。不过,根据研究公司CB Insights的数据,去年,Alphabet子公司已成为该领域的主要企业投资者,领先于花旗集团和高盛集团。

据另一位知情人士称,在最近几个月,谷歌基础设施团队的几个人一直在研究区块链协议,他们的顶头上司是谷歌云业务主管戴安妮·格林(Diane Greene)。其他几位不愿透露姓名的谷歌内部人士近日表示,云计算业务理所应当在区块链相关服务占有一席之地。

谷歌的一位发言人说。“像许多新技术一样,我们的几个各种团队已经在探索区块链的潜在用途,但猜测任何可能的用途或计划,目前仍为时尚早。”

2016年谷歌开始在云上位一些开发商测试区块链服务。知情人士说,该公司目前正在探索如何用更为广泛的方法采用这项技术。

像区块链一样,数字分账式账本也在支撑着比特币和其他加密货币的发展。它们是通过因特网在数千台计算机上定期更新的数据库。每个条目都由这些机器加以确认,而这些机器可以是公共网络的一部分,也可以由企业私下运营。数字账本的种类很多,区块链只是其中一个。该技术的数据分析范围广泛,涵盖内容从交易到供应链更新,再到数字养猫。

这项技术给谷歌带来了挑战和机遇。分布式计算机网络运行的数字账本可以消除单一公司集中持有信息的风险,虽然谷歌的安全措施严密,但它毕竟是世界上最大的信息持有者之一。分散的方法也开始支持新在线服务,它们正在与谷歌展开竞争。

尽管如此,作为互联网先驱,谷歌拥有认可新的、开放的Web标准的长期经验,已经开始了解这项技术,建立自己的数字账本。不过,知情人士称,谷歌可能另一种类型,以便更容易运行数以百万计的交易。

在最近的一次会议上,谷歌的广告部主管说,他的部门有一个“小团队”正在关注区块链,但他同时指出,现有的核心技术不能快速处理大量交易。一些营销公司已经开始探索如何摆脱业内两大巨头的束缚,在不使用谷歌和Facebook技术的前提下,利用区块链的潜力来促进数字广告的发展。

当Alphabet想跟上新兴技术的发展潮流时,它所采用的方法常常是支持业内的初创公司,并进行小规模的收购来招募人才。根据CB Insights的统计,Alphabet公司下属的风险投资部门GV已经注资于钱包服务商Blockchain Luxembourg公司、金融交易网络Ripple公司、加密货币资产管理平台LedgerX、国际支付提供商Veem,以及现已解散的Buttercoin公司。

到目前为止,其他科技巨头,如IBM和微软公司,正在引领潮流,可提供区块链相关工具,让一些企业利用他们的云服务来建立自己的数字账本。WinterGreen研究公司认为,区块链产品和服务的市场规模有望从去年的7.6亿美元增长到2024年的超过600亿美元。云巨头亚马逊公司正在帮助企业建立自己的区块链应用,Facebook总裁马克·扎克伯格正在密切关注加密货币、加密和其他分散的计算方法。

一批初创公司正试图利用数字账本挑战谷歌的在线优势。一份初创企业白皮书显示,Brave是一款网页浏览器,意欲调整谷歌的Chrome。Brave没有采用有针对性的广告,而是利用区块链技术,让人们为浏览网站付费。BitClave允许人们进行网上搜索,并通过观看广告获得回报。Presearch也在试图利用区块链与谷歌搜索引擎展开竞争。

“你会看到大量研发力量投入其中,令人难以置信,”风投公司纪源资本的执行合伙人杰夫·理查兹(Jeff Richards)说。“每个人都通过互联网和手机上学习,时不我待。”


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微软(亚洲)互联网工程院宣布率先推出新一代的语音交互技术:全双工语音交互感官(Full-duplex Voice Sense),并已完成产品化落地。与既有的单轮或多轮连续语音识别不同,这项新技术可实时预测人类即将说出的内容,实时生成回应并控制对话节奏,从而使长程语音交互成为可能。

此外,采用该技术的智能硬件设备,将不再需要用户在每轮交互时都说出唤醒词,仅需一次唤醒,就可以轻松实现连续对话,将语音交互的自然度推进到一个新的层次。

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目前,该技术已首先在微软小冰全球产品线中落地。其中在中国市场,除落户中国科技馆的小冰电话亭外,微软还与小米公司进行合作将该技术应用于米家生态链Yeelight语音助手的市售硬件产品上。这是全球首个搭载全双工语音交互感官的智能设备,也是内置微软小冰的首个“双AI”智能设备。在日本市场,小冰凛菜已通过该技术实现在直播平台中的落地,首个车载智能项目也已开始路试。微软计划于未来六个月内,完成该技术在更多产品线中的覆盖。

语音交互是对话式人工智能及智能硬件设备的基础之一。对此,微软小冰全球研发负责人周力博士表示:“从已落地的产品数据和用户反馈中,我们观察到一个普遍现象:用户一旦使用过微软小冰的全双工语音交互感官之后,再与其他语音助手交互时,他们普遍会开始感到不习惯,甚至会频繁忘记要对其他语音助手说唤醒词——新技术促进拟人自然度的显著提升,使人们对过去单轮或多轮连续语音交互体验的满意度迅速下降。这种新老交替的现象,符合我们的研发预期。”


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大疆今天宣布其最大的单一商业无人机订单,配备美国创业公司Skycatch机器视觉软件的1000台大疆无人机将全部出售给日本建筑巨头小松。这些无人机都是同一种型号:Skycatch Explore1。这是一款基于DJI Matrice 100企业无人机的半自动四轴飞行器,它使用机器视觉来调查和监控施工现场。

它可以生成精确到5厘米的地图,并且可以帮助完成诸如监测库存等任务(例如,剩下多少水泥或沙子)。在小松公司的案例中,无人驾驶飞机产生的数据也将用于控制目前正在开发的机器人施工车辆。

Skycatch首席执行官Christian Sanz在接受The Verge采访时表示,该公司的无人机已经在日本的一万多个建筑工作中使用。Skycatch帮助调查了未来的迪士尼主题公园,Facebook的数据中心网站,并且最近为库比蒂诺的一家无名公司承担了特别大的工作。

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Skycatch的无人机直接销售给客户或与技术人员一起租用。虽然公司拥有自己的一套机器学习算法,可以识别施工现场以及人员和车辆的基本材料,但客户可以提供自己的数据来训练新的算法。Explore1无人机还配备了基站Edge1,该基站负责图像处理而不需要互联网连接。 Sanz说,它基本上是一台“云计算机”,在全球1500万个活跃的建筑工地中,30%左右的工作站没有互联网连接。


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亚马逊已经提交了一份交付无人机的专利,当你打电话给它时,它会作出响应。 GeekWire发现了这项专利,而无人机的概念旨在识别人类的手势,然后做出相应的反应。例如,无人机会识别的姿势包括挥动手臂,指向,灯光闪烁和讲话。

该专利最初于2016年7月提交并于本周发布。该专利称:“人类接收者和/或其他人类可以使用人类手势与无人机进行通信,以帮助无人机沿着其途径到达交付地点。”该专利显示无人机会识别人类手势,包括欢迎和危险的手势,如果一个人以欢迎的方式挥手,无人机可以将手势解释为交付包裹的指令。

该专利详细介绍了无人机的几个组成部分,包括通信,导航,手势确定和交付组件。该无人机还将具有一个或多个光传感器,深度传感器,可见光相机,红外相机,听觉传感器和深度感知相机。虽然无人机的概念令人印象深刻,但它仍然只是一项专利,并且目前尚不清楚该无人机是否会生产。亚马逊还提交了其他尚未转化为产品的专利,其中包括一款自毁式无人机和一面镜子,可让用户穿上虚拟的服装。

 

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可以响应人类交互的无人机概念并不新鲜。三星还拥有一种类似的无人机专利,能够检测到人的脸部和手势,DJI的Spark无人机也可以响应人类手势。


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Google Assistant迎来一项新的技能:使用语音和Google Pay向好友收付款。这项新技能不仅面向Android平板和智能手机开放,而且已经登陆iPhone端,并且承诺未来多款智能音箱也会获得这项功能。

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自然想要通过Google Assistant用语音方式来进行收付款,用户首先需要在Google Pay上登陆Google账号。假如用户没有注册过Google Pay账号,那么当用户尝试首次向某位好友付款的时候,Google Assistant会推荐用户进行注册Google Pay账号。如果对方也激活了Google Pay服务,整个转账过程几乎可以说是实时到账的。如果对方没有Google Pay,那么系统会以短信等方式推荐对方安装和设置Google Pay。

如果想要通过Google Assistant实现收付款,那么只需要说:“Hey Google, request $20 from Sam for the show tonight”或者“Hey Google, send Jane $15 for lunch today”,接下来Google就会处理接下来的事情。

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不过在实际转账过程中依然需要进行认证,用户可以通过指纹或者Google账号密码方式来进行支付。这项新技能已经免费向Android和iPhone用户开放,而且Google在新闻稿中表示这种收付款Google不会收取费用,但是这项新技能目前仅在美国地区上线,相信未来会在国内等其他国家和地区上线。


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据《每日邮报》网站北京时间3月23日报道,美国麻省理工学院(MIT)科学家已经开发出一种新技术,可以从干燥的沙漠空气中生成水分,从而拯救那些生活在恶劣的沙漠气候中的生命。根据MIT研究人员发表在《自然通讯》(Nature Communications)上的最新报告,这项技术可以将空气中的湿气转变为水。因此,该技术将可以在全世界得到普及应用,因为地球每个地方的空中都至少含有一定的湿气。

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MIT科学家开发的新设备可以将沙漠干燥的空气变成水

MIT研究团队称,最新研究可以帮助人们在地球上最干燥的气候下生存下来。这项技术最早是在去年《科学》杂志的一篇论文中被提到,但在科学界既有人对该技术充满乐观,也有人持怀疑态度。

伊芙琳·王教授是原始论文的作者之一,同时又参与了最新发布的研究,她说:“这项技术当初既受到了大量关注,也遭到了一定的批评。在最新论文中,上一次提出的所有问题此次都获得了清楚展示。我们验证了那些观点的有效性。”

新产品曾在亚利桑那州坦帕市进行测试,测试结果证明它具有帮助人们在沙漠中抵御干燥的潜力。研究报告写道:“这一系统是使用名为金属有机框架(metal-organic framework,MOF)的特殊类型材料造出来的,可以从相对湿度只有10%的最干燥的沙漠空气中提取出饮用水。当前从空气中提取水分的方法要求更高——雾气收集方法要求湿度为100%,基于冷却处理的露水收集系统则要求湿度为50%,同时还需要大量能量进行冷却处理。”

伊芙琳·王教授表示,该设备在测试期间放置在亚利桑那州立大学建筑物的屋顶上,可以让研究人员“在具有代表性的干旱地区观察该技术,并且表明我们甚至可以在零度以下获取水分。”此外,该系统的维护成本也低于同类产品。研究人员萨米尔·拉奥(Sameer Rao)说:“它没有活动的零部件,可以在低湿度但阳光充裕的地方以完全被动的方式运行。”

“现在我们已经证明这确实是可行的,”伊芙琳·王教授还指出,下一步便是提高这一技术的效率。“我们希望造出一种能够生成几升水的系统。我们想要看到有水倒出来,”她说。研究报告写道,“这些小型的初始测试系统只能造出几毫升水,以证明该概念在现实条件下是有效的,但其想法是制造足以为个别家庭供水的设备。”科学家在测试过程中产生的水中未检测到杂质。


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 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 ,这是一个开源项目」

  这不仅是一份榜单,更是一个人人可以参与的开源项目:

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」的理念来对待我们的报告,不断收集专业反馈来持续提升报告质量。

人工智能是一个永恒命题,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。

  「前言」

  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,我们已经逐渐习惯颠覆和垄断的不断发生;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,机器之心采访、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,机器之心和 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 家的名额限制,但我们坚信,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,带给大家灵感和启发。

1. 语音和自然语言

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,而加拿大公司 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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
X.AI 美国 自然语言处理 个性化智能助理 三轮融资 3.4 亿美元
Api.ai 美国 语音识别,自然语言处理, 人工智能 自然语言交互系统 四轮融资 860 万美元
Maluuba 加拿大 自然语言处理 自然语言理解的基础研究,智能设备的自然交互应用 两轮融资 1100 万美元
Synapsify 美国 自然语言处理 用于对内容的加速发现、观点提取和建议。 两轮融资 145 万美元
KITT.AI 中/美 自然语言处理 聊天机器人平台 ChatFlow
科大讯飞 中国 语音技术和自然语言处理 输入法,教育、电信等行业解决方案 市值约 368 亿人民币
思必驰 中国 智能语音交互和自然对话 车载、智能家居和智能机器人等智能硬件的语音交互服务 C 轮融资 2 亿人民币
云知声 中国 语音技术和自然语言处理 车载、医疗和智能家居等物联网的智能语音解决方案 B 轮融资 5 千万美元
出门问问 中国 语音技术和自然语言处理 智能手表和车载智能语音应用 累计融资 7500 万美元

2. 计算机视觉

计算机视觉是目前机器感知中最突出的形式。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 Clarifai ,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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
Clarifai 美国 计算机视觉 图像及视频识别 API A 轮融资 1000 万美元
Affectiva 美国 计算机视觉和深度学习 实时面部表情分析和情绪识别解决方案 四轮融资 3372 万美元
ViSenze 新加坡 计算机视觉 电子商务、移动商务、 在线广告等图像识别解决方案 两轮融资 1400 万美元
Ditto Labs 英国 计算机视觉 数字媒体、广告营销、社交图片识别分析 四轮融资 968 万美元
Orbital Insight 美国 计算机视觉、深度学习和数据科学 分析海量卫星图像,用于经济趋势分析和公益研究 三轮融资 2870 万美元
Planet Labs 美国 计算机视觉和数据科学 将卫星图像识别用于农业、城市规划和灾害响应等 融资 1830 万美元
Descartes Labs 美国 计算机视觉和深度学习 通过 DLFP 平台为农业提供数据分析和预测的解决方案 三轮融资 828 万美元
商汤科技 中国 计算机视觉和深度学习 人脸识别、危险品识别、行为检测、车辆检测等的安防监控系统 B 轮融资数千万美元
旷视科技 中国 计算机视觉和深度学习 Face++ 人脸识别云服务平台、 Image++ 图像识别平台、 VisionHacker移动游戏工作室 估值约 10 亿美元
依图科技 中国 计算机视觉和深度学习 基于图像理解的信息获取和人机交互服务 B 轮融资千万美元
图普科技 中国 计算机视觉和深度学习 图像识别、智能审核、图片增值等云服务 A 轮融资百万美元

3. 芯片和硬件

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 图像感知,大大提高智能机器对环境的感知水平,致力于深度学习芯片架构的 Wave Computing 则推出了自己的 DPU 。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
Wave Computing 美国 深度学习芯片架构 DPU (Dataflow Processing Unit) 两轮融资 2450 万美元
Deep Vision   美国 人工智能视觉算法 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。
 ALCES   美国 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图像感知,大大提高智能机器对环境的感知水平。 共获数千万美元融资
Ceva 美国 人工智能芯片技术 用于机器学习的第二代神经网络软件框架 CDNN2 B 轮 420 万美元
TeraDeep 美国 基于传统的 ARM和其它移动处理器平台上的深度学习算法 可以嵌入移动设备的深度学习模块
Kneron  中/ 美 神经网络处理器NPU 及解决方案 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。
寒武纪 中国 深度学习 中国首款神经网络处理器 千万天使投资
深鉴科技 中国 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 深度学习 DPU 平台

4. 智能机器

本榜单中机器人领域的公司涵盖了中国、美国、日本、瑞士、英国、丹麦和德国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 。在静态环境中,机器人导航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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
ABB Robotics 瑞士 机器人及自动化技术 工业机器人、智能设备
Fanuc 日本 机器人及自动化技术 工业机器人
KUKA Robotics 德国 机器人及自动化技术 工业机器人
Rethink Robotics 美国 机器人、人机交互 智能机器人 七轮融资 1350 万美元
Universal Robots 丹麦 机器人及自动化技术 工业机器人
3D Robotics 美国 计算机视觉、机器人技术 无人机,软件服务 五轮融资 1.2 美元
Cyberdyne 日本 可穿戴设备 医疗助理机器人 B 轮融资 1200 万美元
iRobot 美国 计算机视觉、机器人技术 电子产品,家用机器人 三轮融资 3000 万美元
ReWalk Robotics 德国 计算机视觉、机器人技术 代步机器人,残障专用智能设备 两轮融资 1800 万美元
Dyson 英国 智能机器,自动视觉定位及室内地图构建 清洁机器人
新松机器人 中国 机器人及自动化技术 工业机器人和行业解决方案 约 400 亿人民币市值
埃夫特机器人 中国 机器人 工业机器人、智能装备和行业解决方案
大疆   中国 计算机视觉、无人机控制、环境及障碍感知、视觉跟随、自动寻路 无人机航拍和图像传输 B 轮融资 7500 万美元

5. 医疗

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,之如来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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
CureMetrix 美国 图像分析 基于影像分析的乳腺癌和肺癌检测 种子轮
Enlitic 美国 深度学习、大数据、图像检测 癌症检测系统 三轮融资 1500 万美元
VoxelCloud 美国 深度学习 医疗影像分析云服务
Insilico Medicine 美国 深度学习和大数据 癌症诊疗 种子轮 80 万美元
Oncora Medical 美国 大数据和机器学习技术 通过数据分析为放射肿瘤学家提供临床决策支持,用于个性化医疗。 两轮融资 132 万美元
Atomwise 美国 深度学习 药物发现 种子轮 630 万美元
TwoXAR 美国 深度学习 通过药物研发平台 DUMA来评估大型公共和私有数据集,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。 种子轮 340 万美元
Berg Health 美国 深度学习 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。
CloudMedX 美国 机器学习、自然语言处理 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。 融资 660 万美元
Deep Genomics 加拿大 深度学习、基因生物学、精准医疗 种子轮 370 万美元
碳云智能 中国 大数据、人工智能 通过数据挖掘和机器分析提供个人性健康指数分析和预测。 估值约 10 亿美元

6. 金融

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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
Context Relevant 美国 数据挖掘、预测分析 本地分析软件和云服务 五轮融资 4430 万美元
Kensho Technologies 美国 机器学习、自然语言处理、数据挖掘 金融分析辅助决策系统 两轮 5780 万美元
ZestFinance 美国 数据挖掘、机器学习 信用服务 四轮共 1.12 亿美元
Aire 英国 信用评级 金融产品的信用评级 四轮共 700 万美元
高盛 美国 数据挖掘、机器学习 AppBank 、金融业务自动化 市值约 678 亿美元
蚂蚁金服 中国 人工智能、数据挖掘 智能助理、信用评级和风险管理等应用 估值约 600 亿美元

7. 智能驾驶

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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
Tesla 美国 自动驾驶 电动汽车 获得 20 亿美元融资
Drive.ai 美国 深度学习 自动驾驶汽车 1200 万美元融资
Mobileye 以色列 计算机视觉、智能驾驶 汽车工业的计算机视觉算法和驾驶辅助系统的芯片技术的研究 5.15 亿美元融资
nuTonomy 新加坡 /美国 3D 自动驾驶技术 城市自动驾驶的算法和软件
Innoviz Technologies 以色列 智能 3D 传感、传感器融合和精准地图和定位等核心自动驾驶技术 物美价廉的高清晰度固态激光雷达 A 轮 900 万美元融资
Peloton 美国 雷达和专用短程通信安全系统 自动驾驶卡车 四轮融资 1840 万美元
SmartDrive 美国 计算机视觉、数据挖掘 交通安全和表现的智能解决方案 六轮融资 1.8 亿 美元
Zoox 美国 全自动驾驶 全新的自动驾驶汽车
图森互联 中国 计算机视觉和深度学习 自动驾驶、图像识别SaaS 服务 A 轮融资 5000 万人民币
Minieye 中国 计算机视觉、智能驾驶 辅助驾驶系统

8. 垂直应用

在垂直应用领域,我们可以看到 Uber、Airbnb 在交通路径优化和定价的人工智能应用,也有Salesforce、Slack、Sentient Technologies 将机器学习用于企业服务的经典案例。此外,在农业、法律领域的的代表公司 Planet Labs 和 ROSS Intelligence 也十分值得关注。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
Uber 美国 自动驾驶、机器学习、数据挖掘 自动驾驶汽车、智能交通和智能出行应用 估值 660 亿美元
Airbnb 美国 机器学习 开源 AeroSolve 机器学习框架、智能助手、智能推荐、定价 9 轮融资 20 亿美元
Salesforce 美国 云计算、深度学习、数据处理 CRM 解决方案 市值约 506 亿美元
Slack 美国 机器学习 企业通讯应用, bots 平台 估值约 38 亿美元
Sentient Technologies 美国 人工智能、大规模分布式计算 解决复杂商业问题的综合智能系统 三轮融资 1.4 亿美元
Dataminr 美国 数据挖掘 基于社交网络的数据分析服务 五轮融资 1.8 亿美元
ROSS Intelligence 美国 认知计算、深度学习、自然语言处理 法务研究智能辅助工具
滴滴 中国 自动驾驶、机器学习、数据挖掘 自动驾驶汽车、智能交通和智能出行应用 估值约 340 亿美元
今日头条 中国 深度学习、自然语言处理、图像识别 媒体产品的应用 估值约 120 亿美元
地平线机器人 中国 基于云端的深度神经网络算法、图像、语音、自然语言理解和运动控制、技术集成 智能机器解决方案 A+ 轮融资 数千万美元

9. 机器学习

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独立研究和运营。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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
DeepMind 英国 人工智能基础研究 AlphaGo 、医疗健康、谷歌内部产品应用。 以 4 亿英镑被谷歌收购
Vicarious 美国 人工智能基础研究 新的计算机视觉系统,机器人视觉 五轮融资 7200 万美元
Bonsai 美国 深度学习 Inkling 脚本语言和集成开发环境 Mastermind 新获 600 万美元融资
Preferred Networks 日本 深度学习 深度学习操作系统Chainer ,机器学习在物联网的应用 三轮融资 1730 万美元
Skymind 美国 深度学习 深度学习企业应用包 SKIL、开源框架Deeplearning4j 种子轮融资 300 万美元
H2O.ai 美国 机器学习 开源机器学习平台和商业化支持 四轮融资 3360 万美元
Uptake 美国 数据挖掘、机器学习 为铁路、建筑等大行业提供数据预测分析 SaaS 服务 估值 11 亿美元
Indico 美国 机器学习 为数据科学家提供图像、文本的识别和分析的工具 三轮融资 318 万美元
第四范式 中国 机器学习 金融应用和「先知」平台 A 轮融资数百万美元

10. 大公司

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,致力于推进公众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。

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公司 国家 技术研究 产品应用 市值 / 估值 / 融资额
谷歌 美国 人工智能综合研究 TensorFlow 等开源框架, Google Photos 、Now 、 Inbox 和搜索等多项产品和服务、硬件 市值 5437 亿美元
Facebook 美国 人工智能综合研究 多个开源框架和硬件平台, Messenger 、社交网络和定向广告等多项产品和服务 市值 3682 亿美元
亚马逊 美国 人工智能综合研究 云服务、 Echo 等智能家居、机器人、电商产品应用 市值 3969 亿美元
微软 美国 人工智能综合研究 CNTK 等开源框架,Cortana 、小冰等多项产业和服务,硬件 市值 4488 亿美元
IBM 美国 人工智能综合研究 Watson 、行业认知计算解决方案、量子计算机等 市值 1518 亿美元
苹果 美国 人工智能综合研究 基于智能手机等硬件的多项产品和硬件、智能助手、智能家居、医疗等 市值 6091 亿美元
百度 中国 人工智能综合研究 开源框架 PaddlePaddle、百度大脑、自动驾驶、互联网应用 市值 636 亿美元
阿里巴巴 中国 人工智能综合研究 云服务、人工智能平台DT PAI 、电商产品应用 市值 2635 亿美元
腾讯 中国 人工智能综合研究 互联网应用 市值 2645 亿美元
搜狗 中国 人工智能综合研究 搜索引擎、知识图谱、输入法、语音交互产品等
NVIDIA 美国 人工智能硬件 GPU 、深度学习超级计算机 DGX-1 、自动驾驶超级计算机 Xavier 市值 366 亿美元
英特尔 美国 人工智能硬件 CPU 、 Xeon Phi 、Nervana 市值 1782 亿美元
高通 美国 人工智能硬件 移动智能设备芯片 市值约 970 亿美元

来源:机器之心

 


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来源:CITYZINE(cityzine)
作者:王晶晶 / 题图:Angela袁澧林

95后开始踏入社会。他们的选择与行为在社交网络的盛行下放大。面对人们审视的目光,“特立独行”的95后把兴趣和生活紧密融合,无论是社交、还是择业,他们都更加把兴趣放在第一位,是“兴趣至上”的一代。

然而:

95后对什么感兴趣?

他们可以为兴趣付出什么?

他们如何设想兴趣和工作的关系?

为此,城市画报×腾讯QQ联合推出《95后兴趣报告》,以4000余份问卷,8.77亿月活跃用户(超过三成95后用户),详尽剖析95后的兴趣观。

同时,我们通过亿级大数据挖掘得出10个领域的TOP10榜单,揭秘95后的最爱,他们最爱什么音乐?最喜欢打什么游戏?二次元偶像和最爱的明星到底是谁?榜单在此揭晓。

95后兴趣沃土
一手金属、民谣、摇滚
一手王者荣耀、阴阳师

73%的95后有自己的兴趣,“音乐”和“游戏”是两个最大的兴趣点,金属、民 谣、摇滚、爵士、说唱依次是95后最喜欢的TOP5音乐类型,“王者荣耀”和“阴阳师”无疑是95后喜欢的最热门的游戏,70后、80后所处年代的非主流变成对于庞大95后来说最主流的东西。

除了“音乐”和“游戏”,阅读、影视、旅游、动漫、运动紧随其次,统领了兴趣的大部分领域。相比来说,手工、烹饪、摄影、画画、种植、写作相对小众,一个有趣的细节是95前比95后更热爱“喝茶”、“养生”和“喝酒”,这听起来更像是年纪大了的信号。

兴趣已成为95后的关键字。在职业选择中,62%的95后把“符合个人兴趣”列在第一位,而95前则认为最重要的是“良好的福利待遇”和“较大上升空间”,有趣的是,近1/4的95后直言不讳地表示“轻松简单的工作内容”很重要,而且最好与专业对口,95前明显对职场的看法更加客观,轻松和专业对口都不那么重要,反倒是工作地点离家近高出95后7个百分点。

朝九晚六的白领模式仍然是工作方式的第一选择,但这种模式不再是绝对的优势选择,无论是在家办公还是创业,或者自雇自足的方式都在以很大的比例上升,冲击着传统的工作形态。

兴趣与金钱
为了兴趣:我热爱付费

毫无疑问,95后是热爱付费的一代!85%的95后都为兴趣花过钱,游戏是最大的花钱渠道,其次是音乐、阅读、运动、动漫、影视。为“动漫”付费的多少可以检验出你到底是95后还是95前——95后为动漫付费的比例整整高出95前10个百分点。越爱为动漫付钱就越95后啊。与此同时,我们也发现,95前更热爱为运动付费,比起95后要超过7个百分点。这似乎也验证了95后是更宅的一代。

95后为了兴趣到底付了多少钱呢?6成的95后为兴趣付费的金额在0-1000元的区间,这其中又以0-500元居多,这个数字基本上也与95后所处经济大环境吻合。再往多了说,3000元是一个坎,3000元以上就比较少了,值得一提的是,有5%的95后,为兴趣付费超过3万元。兴趣支出的大头来自购置装备(服装、器具、器材等)和虚拟货币(充点卡、为主播献花等)。

95后花的是谁的钱呢?因为年纪尚小,父母仍是最主要的金主,95后一代普遍家庭条件较好,成长于物质和精神都相对宽松的环境,这也是95后能够为兴趣果断付费的一个重要的客观因素。然而95后也并非单纯 “啃老”,自己的收入也是同样重要的一部分,还有一部分95后不断将兴趣变现,他们是怎么变现的呢?

我们搜集来这些答案:

“通过买卖古货币变现”、“通过游戏变卖游戏装备和游戏币!帮别人搞定游戏账号问题和困难”、“我的兴趣就是研究技术,然后在linux这一块研究得比较精,可以从事这方面工作变现”、“游戏代练”、“达到一定水准去从事教学”……

除了把兴趣变成工作赚钱, 打游戏还是最重要的变现法宝。

兴趣与坚持
“不放弃,我就是我,
不一样的烟火”

居然,有接近六成的95后在兴趣发展中遇到各种困难、不解、嘲讽时,都选择了“不放弃”!我们收到了超过500个主观题的答案,讲述如何坚持兴趣,其中出现得最多的一句话就是“走自己的路,让别人说去吧”。

还有如下答案,想想便觉得很燃:

“2014因为玩滑板手摔脱臼,以后一直不敢尝试,2016年突破了内心的恐惧,重新玩起滑板,不要惧怕那些给你带来害怕的事情,你要比自己想象的坚强。”

“我从小就喜欢唱歌,可是所有人都说我唱歌难听,我有放弃的念头,可是最 后,我还是坚持下来了,现在,我没有把唱歌当成职业,可是再也没有人说我唱歌难听了。”

关于把兴趣升级为赚钱技能的因素,五成的95后认为坚持不懈最重要。

“因为一段时间喜欢听钢琴曲,向往那种自我调控音律的感觉,买了架钢琴。自 己没有一点音乐基础,到现在都没学会双手弹奏完整的一曲,身边的朋友觉得这种选择是在浪费时间和金钱,但我依然不后悔,就算放着看着它,我也会很开心,心血来潮的时候按两下,空闲的时候就听听钢琴曲,弹弹简单的音调,我觉得这都是好的,能坚持,是因为它对我的人生中始终存在好的意义。”

“在我资金短缺的情况下,仍坚持创业,分期付款也果断买了架天文望远镜,买了些科学类书籍,坚持下来靠自信,理想和信仰。”

兴趣给95后带来了快乐、见识\视野、 成就感、友情\爱情、消磨时光、健康,只有5%的人通过兴趣赚到了钱,但明显钱以外的东西更加重要。

兴趣与工作
我很少用工作职务
介绍自己

在是否把兴趣变成职业这方面,95后有些纠结。一方面,他们很愿意把兴趣培养成一项可以谋生的技能,67%都非常愿意,甚至采用Gap Year(间隔年或空档年)的方式也不错,55%的95后愿意用这样的方式将自己的兴趣发展为一项可以赚钱谋生的技能。

另一方面,技能和事业又有着不同的考量,仍有一部分95后并不希望把兴趣发展为事业,理由是:变成职业后我就少了一种兴趣了,以及兴趣很难精深,或者是兴趣没有对应的事业。

在工作身份的认同度上,95后也有不同理解,他们很少用自己的工作职务来介绍自己,更多的是用个性/性格(如“乐观的”)和兴趣/达人(如“喜欢篮球”)的方式,这也从侧面说明95后更加追求自我的个性。

拥有多重职业和身份的人最为95后所追捧,“我也想成为这样的人!”明确地表达了他们的心愿,有5%的95后已经实现了这样的心愿,成为了拥有多重职业的人。

关于95后的社交场所。社交网络的盛行,让95后显得偏宅。

95后最爱面面观

现在的95后都喜欢些什么?一组调查数据告诉你。

统计时间:2016年7月~2017年1月

数据来源:QQ社交指数


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