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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

编辑:互联网营销网时间:2019-05-31 17:40:00阅读次数:

摘要:简介:这个月,腾讯研究院和IT橘子联合发布的“2017年中美风险投资的现状与人工智能研究报告趋势,”人工智能1000多个国内外企业进行了深入的分析和报告中提供许多有见地的结论。不幸的是,这份报告为国内人工智能初创企业,虽然取得了一定的宏观分析,但空间有限的问题,在数据段的多个维度,如企业的平均融资回合,从整体AI各路资金产业链的投资布局方向一直没有深入的数据分析,这是更不幸的地方。因此,我们不得不爬从IT橙子数据的所有国产人工智能创业,继续

前言:这个月,腾讯研究院和IT橘子联合发布的“2017年中美风险投资人工智能研究现状与趋势调查报告”,进行了深入的1000家多家国内外企业人工智能分析,并在给定的许多报告精辟的结论。不幸的是,这份报告为国内人工智能初创企业,虽然取得了一定的宏观分析,但空间有限的问题,在数据段的多个维度,如企业的平均融资回合,从整体AI各路资金产业链的投资布局方向一直没有深入的数据分析,这是更不幸的地方。因此,我们不得不爬从IT橙子国内所有人工智能启动数据,继续深入挖掘行业里面功能建议。基于对IT桔子爬行国内人工智能启动数据,产业链中AI的分布创业,融资和投资活动,机构投资者和产业链的布局风格维度的深入分析。

底层数据源

在本文中,从IT橙子截至9月2017在国内人工智能创业和投资事件数据的基本信息,包括公司信息的所有领域通过爬虫获取的数据,被摔回,投资及投资金额广场等。,应该指出的是,这个数据不包括阿里,百度,腾讯等互联网巨头,以及上市公司与人工智能的概念,所以他们对数据的总体分布的影响,本文的主要范围关注国内591 AI初创公司开展家电。

研究目的

通过分析分销链中的所有国内同行业初创AI,AI了解当前的行业结构,并在金融投资热点的鸟瞰图。同时再次投资者的角度来看,在AI的产业链布局和风格不同的投资机构,以及统计分析谈出来的谷歌,微软亚洲研究院,最佳可行技术和人工智能的科学家等巨头建立了公司的现状,从数据的角度看,形成行业的整体AI的新认识。

AI产业链模式

由于产业链模型涉及如何将这些591家国内企业在人工智能领域分类,需要重点处理。本文在人工智能企业的分类并没有完全“2017年中美风险投资人工智能现状与趋势报告”,这是因为分类有可能是一个小问题。本文专门问的人工智能模型,这些公司591领域分类如下链:

AI整个产业链是由三个层次的公司的从业者分为20个亚类,简要说明如下:

提供了整个行业操作力,其中,所述芯片包括硬件部分的基层,和一个传感器中间件。芯片公司如寒,深锦科技,包括GPU,FPGA和ASIC芯片和其他类型的人工智能研究和设计的,由于技术门槛过高,投资周期长的典型应用领域,只有该国的很小一部分具有足够涉及的技术积累创业。该平台的计算能力,云计算作为一个整体AI产业链为运营商提供动力,除了3A(AWS,天青,阿里云),典型的国内创业公司像7个牛云,青云,由于蓬勃发展的深入学习全球AI行业普遍面临的瓶颈力计,预计未来将有更多的参与者进入该平台的在这方面的计算能力。

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AI技术,提供公共层的整个产业链的主要技术能力。其中包括计算机视觉和语音识别,机器感知的两个重要任务感知层,因为这两种技术由于相对成熟,有很多初创公司都选择了这两个领域,如计算机视觉技术聚集在商代,旷鉴于科学技术,科学技术,有很多来自麒麟云; 和认知层的“大脑机器”,包括知识地图/语义分析和智能Q /虚拟助理的两个核心领域,平台层顶部的地方通用技术平台的形式提供深度学习,模式识别技术应用服务,应用层对接。

根据不同对象中的应用层,可以分为消费和工业应用中的两个部分终端应用场景。消费者终端,包括智能机器人,智能型无人机,并在三个方向智能硬件,其中在智能硬件公司领域的从业者包括扬声器,如Rokid其他聪明的球员,致力于消费级硬件情报。AI场景场景部分从事各类对外贸易,为智慧,健康,智慧和金融等。

最后,应该指出的是,深耕AI业公司的情况下往往有一些技术层面的核心技术能力,如雅森科技医学影像公司利用计算机视觉技术对心脏,肺,肾等对于模式分析医学图像,有利于提高重大疾病诊断的准确性。显然,这些公司的定位“技术产业化资源管理器”,所以我们不能认为他们是计算机视觉技术公司,以及需要在医疗领域进行分类的智慧。所以在这里谈到歧义的产业链定位分类的公司,本文的原则是,该公司的任何深刻的工业现场的应用,往往会被分为应用层的相应字段。

AI启动分销链

在本文中,从攀登IT橘子1158 AI初创公司的数据清洗,过滤和转换,最后剩下的591家公司按照AI产业链分类标准,分别领域分类。不得不说,在再现这一关键统计数据的过程中,需要花费大量的精力来观察每家公司的商业判断,但这个过程结束后,国内AI行业的整体状况将产生更深刻的理解,下面所示的最终结果。AI是智能机器人产业是目前最流行的地区,创业公司的数量达到105,其次是通用的计算机视觉技术(70),包括各类面部识别,图像处理的技术领域,视频监控和其他小类。而智能机器人类似,目前国内有45家创业公司扎堆的商业智能无人机潮,而自动驾驶仪/ ADAS,目前有超过30家公司进入这一领域,现在百度已经逐步开放了阿波罗自动驾驶仪平台具有(目前开放至1。第5版),类似于开放式平台将大大降低创业公司的自动驾驶仪的研究和开发方面的难度,或许更后的创业团队进入自动驾驶仪的出口预期。?

由于智能投资咨询,风险控制大数据,生物识别等技术,继续在金融领域发酵,我们专注于一批初创公司的智能投资顾问和财务风险控制等财务应用智慧。由于在八月,专注于海外投资顾问,智能鲸鱼金融市场获得了港币$ 88万轮融资; 由郭在四月,智能化的投资研究平台,三脚架复杂的数据眈顶部百度“七剑客”也成立,我们收到了超过8000万元人民币轮融资的一个。

在工业现场的应用领域,智慧医疗是另一个主要战场。得益于革命性的技术带来了CNN深入研究在计算机视觉领域,产生了一批初创公司专注于医学图像的AI分析(据不完全统计,大约25),但与其他面部识别计算机视觉应用,临床医学的图像分析具有较强的经验性场,从实际地板AI医学图像分析中的应用很可能还是临床验证一个漫长的过程。此外高质量医学成像的标记数据也是在该领域的未来发展的测试还有待观察。

AI的热点和重点是不同的,还有一些低调的深厚知识地图/语义分析技术的初创公司,这是该公司在会上感谢去年三角形动物科学与技术很高的知名度过热锤,这是锤子科技OS 3.0提供语义分析技术。自然语言理解(NLU)成机器语言水平的语义分析将能够理解数据和推理,和知识地图粗略地说,它是一个更普遍的尝试将数据存量的结构化和非结构化各部门到的知识,使机器理解并成为人工智能应用的坚实基础。例如,在金融领域,通过上市公司的知识地图技术的年度报告为机器可读的数据,从而实现盈利数据的应用程序自动年度总结如自动审核。另一个例子是建立知识地图阿里淘宝商品质量的,利用知识的映射推理引擎技术 - 各种商品侵权的自动识别,假冒行为。AI创业的典型模式的深入了解互联网文化的结果,华通明略数据。

平均融资分析

在591国内AI创业公司,之前的B轮融资,而且比例(436)的75%,是目前,其中的236现有A轮融资,其次是天使轮,有92 AI开始-up公司在天使轮阶段。在时间的投资,2014,2015,2016,20174年之间,全年融资AI场事件的数量分别为113案件241例,262和163起(9月2017),并从该视图天使点圆,截至9月2017年,只有26箱子天使轮融资(相比于15,从69日起16至89年的数据),显示出AI融资活动领域在2017年逐渐下降,这一趋势在特别明显天使轮融资。这反映了AI项目的当前质量15和16期资金筹措的狂热之后逐渐变得稀少,而另一方面,整个市场慢慢回归理性。

但从产业链点的所有领域融资的实际金额,截至9月2017是目前AI的自动驾驶仪/ ADAS领域的创业公司获得最大的累计融资,融资总额达16。2十亿人民币; 云计算等计算平台字段位置排名第二,共12个接收到的。8十亿人民币的融资,虽然公司在计算机视觉初创企业数量为智能机器人(分为70和105)一样好,但是稍微更智能机器人的计算机视觉领域的融资方面的总量(主要是由于商代技术4。$ 100万美元的B系列)。自动驾驶仪,平台的计算能力,计算机视觉和智能机器人初创这四个领域划分几乎一半的AI产业融资。虽然事故的数量相对智能的无人机许多初创公司,但总体融资比重不高,而且它大江,只有寻求差异某些部分相关行业,其他无人机在初创公司领域的主导模式在管理市场。

在AI,单轮的10个大融资活动融资的最大金额领域的所有文章,统计的融资盛会,自2016年至2016年?2017年人工智能10金融活动领域。第一行是去年同期的6亿$的战略投资,智出色的车线,今年是4。$ 100万美元的B轮商代科技的融资排在第二位,问出的1。d轮的第三8亿$融资。4至10分别由三个智能机器人独角兽,二云平台,阿里工作面++以及提供深入的寒武纪IP芯片技术华为麒麟970鸿沟研究。

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(注:同量分别按筹资总额排序)

AI行业投资分析

在这波风险投资的AI,我们看到各路资本相继近三年进入小步快跑。它真正的基金行业的顶级风险之中AI,AI在各种创业37总投资。在IDG资本和创新工场如图所示,下表中排名第二和第三,人工智能产业投资者十大。在这10名前10名机构投资者,88。投资轮的5%,是主要投资者,反映了在这一轮浪潮AI促进其作为核心资金的作用。

在排名前30位投资者在AI行业的休息,我们的联想,高通与京东的身影,所有的人工智能联想没有在创投行业AI大动作短缺,纷纷投寒,面对++,魏来车,墨滴技术的公司,如AI,联想在人工智能领域的11项目总投资的星。京东AI行业非常集中的资产组合,除了几个库ChinaScope这主要财务数据的公司,其余的都是智能车/智能硬件相关。包括伟汽车,驾驶音乐和智力和尚技术技术3智能汽车/ ADAS公司和智慧使公司的机器人和其他硬件领域的未来。此外,前10家机构不同的是,与铸造组织的其余前30名名单的比例是非常高的,与前10个机构形成鲜明对比。?

最后,AI行业投资统计过程中,我们发现,有一些个人投资者的身影,所以个人投资者参与股权投资AI初创公司做了一个简单统计。现世界排名第一的熊猫资本合伙茂盛博,其他两家投资者杜安和平茹海博投了4 AI初创公司,个人投资者的剩余数量,投资公司都在两个或更少。当然,人均这些投资与方式投票参与了投资的各种AI初创公司,所以投资的累计金额,只能做一个参考。

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投资产业链布局

在本节中,我们看看上面的人工智能产业投资热门AI的产业链的整体布局十个机构10名单。为了便于显示,纸张选择包括智能机器人,计算机视觉,智能无人机自动驾驶仪/ ADAS,Q /客户服务/虚拟助理,应用平台,金融情报,计算能力的平台,语言分析/制图知识,以及语音识别技术的智慧医疗上述机构10在任何公司实现了17场布局,进行以下直观的图表显示的十个机构的AI产业链布局。

通过这张图我们可以看到粗糙,五大机构它真正的基金,IDG资本和其他通常覆盖大部分的AI产业链,但每个机构小幅自己的投资偏好。如黄金和真正的格IDG资本分别评为最聪明的机器人无人驾驶飞机和目标,最in的整体平均AI产业链投资的是创新工场和红杉资本中国投资。纵向来看,计算机视觉比几乎每一个选项的组织,这是由于CNN等深学习计算机视觉技术带来了一场革命,帮助CV表彰许多场景都上了一个新的水平,大多数项目在创业领域团队是最常见的选择。然而,技术的成熟和商用场景说到底,有窗,一层则获得的计算机视觉初创公司投入巨资去,关键是看如何削减到商用的情况,并不是所有扎堆人脸识别中引发踩踏低天花板应用,或智能润饰等。

接下来我们看一下从BAT,谷歌和微软的AI当前发展的五大巨头创业团队。首先作为两个人工智能的最有名的地区,“黄埔军校”,谷歌和百度有一大批杰出的科学家离开AI创立自己的公司,如谷歌前明星科学家黎非鲱创办麒麟公司走出去并要求,百度方面除了安德鲁·吴,在余凯黄张余铁男3个百度深度学习实验室中心人物休假成立地平线机器人; 王进,无人司百度创始人兼首席科学家韩旭晶智科技有限公司总经理。?

在各部门的团队方面的投资额,要感谢问问互动产品的估值,谷歌第一系列,麒麟的朋友; 百度百度领带与陆琪的调整和资源整合的AI方向,我们已经失去了一大批优秀科学家和技术大牛的,绝大多数的这些人在这波风险投资的AI的AI的开始了自己的公司,百度这些公司有机会获得部超过3十亿人民币的融资。微软和微软亚洲研究院的初创公司,一个科学家小组排名第三,但是百度的领先企业为鱼在家里,数十亿飞行智能自动驾驶仪和公司的动量部融资的不到一半的量; 阿里有两个领先的公司都面临++根据计划,技术和Rokid估值排在第四位,排在最后的腾讯系。

?结论

通过分析数据,将其爬行橙色国内AI的初创企业,我们可以看到在人工智能领域融资的整体节奏也逐渐冷却,在人工智能领域2017年的融资活动下跌显著相比去年同期,但也反映了当前质量AI项目已逐渐成为稀缺。与此同时,2015年以来,与AI热潮,从谷歌,微软亚洲研究院,百度等弄潮儿出色的AI科学家的大量兴起开始离开自己的岗位,已经创立了自己的AI初创公司。这些杰出的科学家凭借自己多年积累的技术优势,主要是一般的AI技术中从事创业,创立的公司几乎占据AI的整个产业链的技术层,它是计算机视觉,尤其是拥挤的领域的各个环节。因此,新的创业团队进入纯AI领域的一般技术水平的未来,难度会越来越大,特别是杰出的科学家,这是在本身极为稀缺资源。

因此,数据我们已经看到了近行业的纺锤形,最AI初创企业专注于通用的人工智能技术已经成为投资和消费级终端(智能机器人,无人机,智能硬件)上的热点。工业现场虽然应用的绝对数量,但很多公司的过度集中于自动驾驶仪,智慧和上述智慧的财务状况,三占企业数量的应用层场景的65%,融资金额是绝对多数。这反映了AI当前行业面临的事实 - 在本轮AI的创业浪潮,优秀的资源(科学家,资金),专注于通用的人工智能技术,当然,植根于技术是无可厚非的事情在AI行业今天尚未成熟,但风险在于一般AI技术成果能否转化为业务场景,而不是科研实验室的类型,这对于每一个有一个大的融资普遍AI科技创业公司没有逃离测试。

在这波禽流感的波存在的兴起,其实质是努力积累专注于神经网络技术的深度爆发超过30年的原因,和电流波形的这种潜在的深入研究已基本被耗尽。杰弗里·辛顿之父深入研究最近公开呼吁放弃现有的深入研究(主要是BP,美国有线电视新闻网)的模式,再苦苦寻找新的出路,或许是韩丁的声明表明,AI行业将进入调整期。

而在未来的AI技术平台(如百度阿波罗自动驾驶仪平台)的成熟,以及进入壁垒的兴起,现场异构计算云服务应用方面将越来越低。例如,在自动驾驶领域,它曾经花费很长的时间才能达到几亿元的研究成果,如在短时间内未来使用无人阿波罗解决方案开发平台将能够达到类似的水平。新一轮的人工智能的未来爆发将集中在应用场景中,所有的应用场景后对AI,那么技术的商业化的最重要的窗口,该算法不会成为核心壁垒,仅靠目前的技术将能够得到低成本融资恐怕情况会不会再后来出现。在未来的AI纯粹的技术服务商很难像。通用汽车目前正致力于人工智能技术初创公司,未来需要运营商改变现场找到周围的场景数据厚和着陆点,服务的价值进行深耕。

雷锋网注:本文作者胡家齐,雷锋网(公开号:雷锋网)列。

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