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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_环球体育官网

编辑:环球体育官网 来源:环球体育官网 创发布时间:2021-03-27阅读32032次
  本文摘要:前言:本月,腾讯研究院与IT桔子发表了《2017年中美人工智能创投现状和趋势研究报告》,对国内外1000多家人工智能企业进行了深入分析,在报告中得出了很多富裕洞察力的结论。

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前言:本月,腾讯研究院与IT桔子发表了《2017年中美人工智能创投现状和趋势研究报告》,对国内外1000多家人工智能企业进行了深入分析,在报告中得出了很多富裕洞察力的结论。但令人失望的是,该报告对国内人工智能创业公司进行了一定的宏观分析,但仅限于篇幅问题,更好的细分数据维度,如企业平均融资等级、各路资金在整个AI产业链上投资布局等方向还没有展开理解的数据分析因此,本文产生了从IT桔子中获取国内所有人工智能创业企业数据,然后挖掘出更加了解的产业特征。本文根据国内人工智能初创企业数据,深入分析了AI初创企业产业链、融资事件、投资机构风格和产业链布局等维度。

基础数据来源于本文使用的数据,来自爬虫类提供的IT橘子累计到2017年9月国内所有人工智能领域的创业公司的基本信息和投资事件数据,还包括公司信息、投资时间、等级、投资金额和投资者等,本文数据中除去蚂蚁、百度、腾讯等互联网巨头外,还有具有人工智能概念的上市公司研究目的是分析目前国内所有AI产业创业公司的产业链,了解目前的AI产业结构,俯视其融资投资热点。同时,从投资者的角度分析各投资机构在AI产业链中的布局和风格,统计谷歌、微软公司亚洲研究院、BAT等大公司成立的AI公司的现状,从数据的角度构成对整个AI产业的新理解。AI产业链模型涉及产业链模型如何分类这591家国内人工智能企业,必须尊重对待。

本文几乎没有使用2017年中美人工智能创投现状和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小问题。

本文明确提出了以下人工智能产业链模型,对这591家企业开展了领域分类:AI产业链整体通过三个层次将就业的公司分为20个子类,详细说明了基础层为整个产业获得计算能力,其中硬件部分包括芯片、传感器和中间部件。芯片领域的典型公司,如寒武纪、深鉴科学技术,专业从事GPU、FPGA、ASIC等各种AI芯片的研究开发设计,由于技术门槛过低,投资周期长,目前国内没有充分技术积累的初创企业很少。

计算能力平台以云计算为AI产业链整体获得计算能力,除了3A(AWS、Azure、蚂蚁云)外,国内典型的创业公司如七牛云、青云,由于深度自学的持续疯狂,世界AI产业广泛面临计算能力瓶颈,预计未来将有更多参与者转移到计算能力平台领域。技术层面主要为个产业链获得标准化AI技术能力。

其中感官层还包括计算机视觉和语言识别两项最重要的机械感官任务,由于这两项技术比较成熟,现在很多创业公司自由选择了这两个领域。例如,计算机视觉聚集了商汤科学技术、忽视科学技术、云从科学技术等多种独角兽,理解层定位为机械大脑,还包括科学知识图谱/语义分析、智能解说/虚拟世界助手两个核心领域,顶级平台层以标准化技术应用于平台应用层因对象而异,可分为消费级终端和行业场景。消费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员工还包括Rokid等智能扬声器玩家,致力于消费级硬件的智能化。

场景应用于部分访问各种外部行业的AI应用于场景,如智能医疗、智能金融等。最后必须说明的是,在AI行业应用于场景的公司也没有技术水平的核心技术能力。例如,雅森科学技术等医学影像公司用于计算机视觉技术对心脏、肺、肾等医疗影像展开模式的分析,有助于提高最重要的疾病诊断的正确性。

这样的公司似乎是技术行业的探索者,所以不能指出是计算机视觉技术公司,必须分类到智能医疗领域。因此,这里关系到公司产业链定位分类的多义性,本文的原则是耕作业场景应用的公司,偏向于分类到相应的应用层领域。AI产业链的创业公司在本文中清除、检查和切换了来自IT橘子的1158家AI创业公司的数据后,根据上述AI产业链的分类标准,对最后剩下的591家公司进行了领域分类。据说在复活这个重要的统计资料的过程中,必须花费很多精力仔细观察各公司的业务,但是整个过程结束后,对整个国内AI产业的现状没有更深刻的解释,最后统计资料的结果是下图的右图。

目前,智能机器人是AI产业中特别受欢迎的领域,创业公司数量超过105家,然后标准化计算机视觉技术(70家),包括各种脸部识别、图像处理、视频监视等技术领域的细节。与智能机器人相似,目前国内有45家创业公司积累在智能无人机创业热潮中,在自动驾驶/ADAS方面,目前已有30家转入该领域,但目前百度已逐渐对外开放其Apollo自动驾驶平台(目前对外开放到1.5版)由于智能顾问、大数据触摸、生物识别等技术在金融领域持续烘烤,现在专注于智能顾问和金融控制等智能金融应用的创业企业兴起。如今,今年8月,专注于海外市场智能顾问的鲸鱼金融获得了1100万美元的a回合融资,4月前百度的七剑客之一郭注创立的智能研究平台鼎复数据也获得了8000万元的a回合融资。

在行业场景应用领域,智能医疗是另一个主要战场。由于CNN的深度自学技术在计算机视觉领域带来的革命,产生了专注于医学影像AI分析的创业公司(基本上没有统计资料,约25家),但与面部识别等其他计算机视觉应用不同,医学影像临床分析是实证性强的领域,AI医学影像分析离实际落地还有很长的临床检查过程。此外,高质量的医学影像显示数据也是一定程度的考验,这个领域今后的发展需要仔细观察。与上述讨论AI热点不同的是,现在有一家高度耕作科学知识图谱/语义分析技术的创业公司,其中知名度高的公司是罗永浩在去年锤子发表会上庆祝的三角兽科学技术,Smartisanoste3.0获得了语义分析技术。

语义分析技术在自然语言解读(NLU)水平上将语言改为机器可以解读和推理小说的数据,但科学知识图像粗略来说,试图将各行业库存的结构化和非结构化数据改为可以解读机器的科学知识,成为AI应用的坚实基础。例如,在金融领域,通过科学知识图像技术将上市公司的年报改为机械形式化的数据,构建年报自动概要、财报数据自动审查等应用。另外,蚂蚁制作了淘宝大量商品的科学知识图像,用于科学知识图像推理小说引擎技术自动识别各种商品的侵权行为、假货不道德。

耕作科学知识图像的AI创业公司典型如文因网络、明确的数据等。平均融资状况分析在591家国内AI创业公司中,75%的比例(436家)现在处于b回合融资和以前,其中236家现在获得a回合融资,其次是天使回合,现在92家AI创业公司处于天使回合阶段。在投资时间上,2014、2015、2016、2017年间,每年AI领域的融资事件数分别为113件、241件、262件和163件(累计到2017年9月),从天使轮来看,2017年累计到9月只有26件天使轮融资(15、16年的数据比89件、69件),AI领域的融资事件在2017年逐渐恢复,这一趋势在天使轮融资中尤为显着。

在这方面,现在优质的AI项目逐渐不足,另一方面,经过15、16年的融资疯狂后,整体市场逐渐恢复理性。从产业链各领域的实际融资金额来看,累计到2017年9月,自动驾驶/ADAS领域的AI创业公司获得最低总融资,融资总额达到162亿元的云计算等计算能力平台领域排在第二位,共获得128亿元的融资,在公司数量方面,计算机视觉领域的创业公司不如智能机器人(分为70家和105家)自动驾驶、计算能力平台、计算机视觉和智能机器人四个领域的创业公司完全分割了大部分AI行业的融资。交通事故与智能无人机创业公司数量多,但整体融资份额不低,与大疆独特的产业结构有关,其他无人机领域的创业公司只能在一些细分市场寻求差异化经营。

2016~2017人工智能领域十大融资事件-本文统计资料显示,2016年至今AI领域的所有融资事件中,一次融资金额最低的十大融资事件。排名第一的是去年获得6亿美元战略投资的智能汽车优势,今年获得4亿1千万美元b回合融资的商汤科学技术排名第二,外出询问的1亿8千万美元d回合融资排名第三。4~10人分别由3家智能机器人独角兽、2家云平台、阿里系Face、华为麒麟970获得深度自学芯片IP的寒武纪科学技术分开。(记录:金额完全相同的人按总融资额排序)AI产业投资者分析,在这个AI风险投资的浪潮中,我们看到各路资本在过去3年间竞争小步进入。

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真正的基金位居AI产业风投的首位,共投资各AI创业公司的37次。IDG资本和创新工厂排名第二和第三,人工智能产业投资者Topt10的情况如下表的右图所示。在这10个Top10的投资机构中,88.5%的投资水平是领先的,体现了这次AI浪潮中核心资金推进者的作用。在其馀前30名的AI产业投资者中,我们理解了误解、高吞吐量和京东的身影,Allin人工智能的误解在AI产业的创投中没有大的动向,相继转移到寒武纪、Face上,蔚来汽车、水滴技术等AI公司,旗下的误解之星共在AI领域投资了11次。

京东的AI产业投资者也非常讨论,除了ChinaScope数据库这家金融大数据公司外,其馀的都与智能汽车/智能硬件有关。还包括蔚来汽车、智行科学技术和音乐驾驶科学技术3家智能汽车/ADAS公司、智造未来机器人等硬件领域公司。

另外,与Top10机构不同的是,Top30排行榜中其馀机构的投资比例非常低,与Top10机构独特的对比。最后,在AI产业投资者的统计资料过程中,我们发现个人投资者的身影也很少,所以对参加AI创业公司股票投资的个人投资者实现了非常简单的统计资料。第一名是熊猫资本合作伙伴毛圣博,其他两位投资者邓子祥和茹海波分别转移了4家AI创业公司,其馀个人投资者的投资公司数量都在2家以下。

当然,这些投资者以投资的方式参加了各AI创业公司的投资等级,所以总投资额只能作为参考。产业链投资布局本节,考虑到上述人工智能产业投资toptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptoptopto为了方便展示,本文的自由选择包括智能机器人、计算机视觉、智能无人机、自动驾驶/ADAS、解说/呼叫/虚拟世界助手、平台、智能金融、计算能力平台、语言分析/科学知识图像、语音识别技术、智能医疗等10个机构中构建了布局的17个领域根据这个图表,真正的基金、IDG资本等前5金、IDG资本等前5位的机构大致复盖了AI产业链的大部分,但各机构都有自己的投资喜好。如果真正的基金和IDG资本分别转移到最低的无人机和智能机器人目标,在整个AI产业链中投资者组特别平均的是创新工厂和红杉资本中国。从横向来看,计算机视觉完全成为各机构的比较选项,由于CNN等深度自学技术给计算机视觉带来革命,CV在许多场景中的识别率上升到了新的阶段,也是许多创业团队最自由选择的项目领域。

但是,技术的成熟度和商业应用在场景中,最终还是有窗户。接下来,获得重金的计算机视觉创业公司是从哪里来的,重要的是如何与更好的商业化应用在场景中,并不是在脸部识别中发生冲突,智能地图等天花板低的应用。其次,BAT、Google、微软公司5大AI创业团队考虑了现在的发展状况。

首先,作为最有名的两所人工智能领域的黄埔军校,谷歌和百度都有很多优秀的科学家离开了自己的AI公司。例如,前谷歌明星科学家李飞飞成立了独角兽公司,百度方面除吴恩达外,三位百度深度自学实验室的核心人物馀凯、黄畅和馀铁男。离开创立地平线机器人的百度无人驾驶事业部总经理王劲和首席科学家韩旭创立了景驰科学技术。在各系队获得投资金额方面,由于外出问题、朋友对话等独角兽的评价,谷歌系列排在第一位的百度系随着陆奇对百度AI方向的调整和资源的整合,陆续萎缩了很多优秀的科学家和技术大牛,这些人在这次AI创业浪潮中创立了自己的AI公司微软和微软公司亚洲研究院科学家团队创业公司排名第三,但融资金额不到百度系理由的一半,领导公司小鱼在家,亿航智能和自动驾驶公司Momenta的蚂蚁系理由是两家领导公司Face通过图技术和Rokid的评价排名第四,最后是腾讯系理由。

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结论通过国内AI创业公司的数据分析,橘子的数据分析,可以看出体AI领域的融资节奏逐渐下降,2017年AI领域的融资事件比去年同期明显下降,现在的优质AI项目也逐渐不足。同时,自2015年以来,随着人工智能热潮的蓬勃发展,许多来自谷歌、微软公司亚洲研究院、百度等人工智能热潮的优秀科学家离开了他们的岗位,争相成立了自己的人工智能初创公司。

这些优秀的科学家以自己多年的技术积累优势,投身于标准化AI技术的创业中,创立的公司完全占领了AI产业链技术层整体的细分领域,其中计算机视觉领域特别受到压迫。因此,未来的新创业团队将转移到纯AI标准化技术水平,可玩性不会更大。特别是优秀的科学家资源本身极为不足。

因此,通过数据,我们也看到了类似纺锤的产业形态,很多AI创业企业集中在标准化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。行业场景应用于公司意味着很多,但过度集中在自动驾驶、智能医疗和智能金融上,三者占场景应用层的65%企业数量,融资金额绝对占多数。这反映了当前人工智能产业面临的事实——轮AI创业浪潮中,优秀的资源(科学家、资金)集中在标准化AI技术上,当然扎根技术在AI产业还不成熟的今天是毫无厚度的,但风险点是标准化AI技术的成果是否成为商业应用于场景,不是实验室式的科研成果,而是所有获得大融资的标准化AI技术创业公司都逃脱了无法考验的问题。

现在这个AI浪潮的蓬勃发展,其本质原因是积累30年以上深度神经网络技术的集中越来越激烈,深度自学的这个势头现在几乎消耗掉了。深度自学之父Geoffrey、Hinton最近也发表了放弃现有深度自学(主要是BP、CNN)的模式,新的拼命向前寻找新的道路,Hinton的态度可能会伴随着AI产业进入调整期。

今后,随着AI技术应用于平台的成熟期(例如百度Apollo自动驾驶平台)和异构计算云服务的蓬勃发展,场景应用于终端的转入阈值不会越来越低。例如,在自动驾驶领域,过去需要长时间研究数亿美元才能超越的成果,今后用于Apollo等无人驾驶解决方案的研究开发平台可以在短时间内超过类似的水平。未来AI的新一轮越来越激烈,虽然不集中于场景的应用,但场景应用于AI南北商业化的最重要窗口,预计技术和算法将成为核心障碍,现在需要依靠技术获得高额融资的情况今后不会频繁发生吧。

完全的AI技术经营者在未来无法工作。现在正在研究标准化AI技术的创业公司,将来必须改变场景运营者,寻找厚重的落地点,环绕场景数据、服务价值积极开展耕作。

按:本文作者胡嘉琪,专栏文章。特约原稿允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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