「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：
人工智慧是一個複雜龐大的體系，涉及眾多學科，也關乎技術、產品、行業和資本等眾多要素，報告的寫作團隊只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。
人工智慧技術和行業的發展瞬息萬變，而報告的製作周期較長，其中的內容和數據勢必會落後於行業的最新進展，無法同時滿足時效性和高質量的要求。而領域內參與者的及時更新可以解決這個問題。
我們深刻地理解在沒有專業用戶反饋的情況下所做出報告的質量局限性，所以希望用工程界「Agile Development」的理念來對待我們的報告，不斷收集專業反饋來持續提升報告質量。
人工智慧是一個永恆命題，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慧領域不同的參與者加入進來。
向 OpenAI 、「斯坦福人工智慧百年研究」和「Open Source」致敬。
為此，我們將邀請人工智慧領域的科學家、技術專家、產業專家、專業投資人和讀者加入進來，共同完成這項人工智慧的長期研究。我們將對參與者提供的信息進行匯總和整理，以月度為單位更新此份報告。
「前言」
每一次新技術的誕生和發展往往會催生一批新的平臺和架構；從計算機和網際網路的繁榮到移動網際網路的興起，我們已經逐漸習慣顛覆和壟斷的不斷發生；每一次新平臺和架構的誕生也孕育著暗流湧動的產業變革，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，則是新一代人工智慧公司的崛起，深度學習將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數據和人機頻繁互動，這些使人工智慧變得更加實用，它已經通過多種方式在逐漸改變著我們的行業，滲透進了我們的生活。
科技巨頭擁有巨大的技術、數據、人才、產品線和資金等資源優勢，谷歌 TensorFlow 幫助開發者將想法變成產品；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交互產品。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，機器之心採訪、記錄和報導了全球人工智慧領域無數優秀的人工智慧技術、公司和產品。但隨著行業的發展，我們也逐漸意識到，越來越多概念化與噱頭性的產品和團隊已經開始讓正處於變革拐點的行業變得浮躁和難以判斷。
關於人工智慧行業，到底哪些才是最值得我們關注的公司，而哪些公司又將主導人工智慧的未來？
為此，機器之心和 Comet Labs 聯合發布了影響全球人工智慧公司的榜單。我們選取了基礎研究、技術和產品、行業潛力、公司運營能力、資本實力等五個維度，甄選出了全球範圍內最具前途的 100 家人工智慧公司，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，這份基於我們誠意、內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信息，帶給大家靈感和啟發。
1. 語音和自然語言
人工智慧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理解，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於挑戰前沿問題。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 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 | 美國 | 語音識別，自然語言處理， 人工智慧 | 自然語言交互系統 | 四輪融資 860 萬美元 |
| Maluuba | 加拿大 | 自然語言處理 | 自然語言理解的基礎研究，智能設備的自然交互應用 | 兩輪融資 1100 萬美元 |
| Synapsify | 美國 | 自然語言處理 | 用於對內容的加速發現、觀點提取和建議。 | 兩輪融資 145 萬美元 |
| KITT.AI | 中/美 | 自然語言處理 | 聊天機器人平臺 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 億人民幣 |
| 思必馳 | 中國 | 智能語音交互和自然對話 | 車載、智能家居和智慧機器人等智能硬體的語音交互服務 | C 輪融資 2 億人民幣 |
| 雲知聲 | 中國 | 語音技術和自然語言處理 | 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 | 中國 | 語音技術和自然語言處理 | 智能手錶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知中最突出的形式。它是受到深度學習崛起影響最大的人工智慧子領域，並在一些視覺任務上幫助計算機首次實現了超越人類的水平。在這個分類中，既有在動態識別方面依託於計算機視覺和深度學習技術為用戶提供基於圖像理解的信息獲取和人機互動產品的 Clarifai ，也有充滿想像力的將衛星圖片和圖像識別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別在電子商務和數字營銷領域進行了一些落地實踐。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| Clarifai | 美國 | 計算機視覺 | 圖像及視頻識別 API | A 輪融資 1000 萬美元 |
| Affectiva | 美國 | 計算機視覺和深度學習 | 實時面部表情分析和情緒識別解決方案 | 四輪融資 3372 萬美元 |
| ViSenze | 新加坡 | 計算機視覺 | 電子商務、移動商務、 在線廣告等圖像識別解決方案 | 兩輪融資 1400 萬美元 |
| Ditto Labs | 英國 | 計算機視覺 | 數字媒體、廣告營銷、社交圖片識別分析 | 四輪融資 968 萬美元 |
| Orbital Insight | 美國 | 計算機視覺、深度學習和數據科學 | 分析海量衛星圖像，用於經濟趨勢分析和公益研究 | 三輪融資 2870 萬美元 |
| Planet Labs | 美國 | 計算機視覺和數據科學 | 將衛星圖像識別用於農業、城市規劃和災害響應等 | 融資 1830 萬美元 |
| Descartes Labs | 美國 | 計算機視覺和深度學習 | 通過 DLFP 平臺為農業提供數據分析和預測的解決方案 | 三輪融資 828 萬美元 |
| 商湯科技 | 中國 | 計算機視覺和深度學習 | 人臉識別、危險品識別、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 | 中國 | 計算機視覺和深度學習 | Face++ 人臉識別雲服務平臺、 Image++ 圖像識別平臺、 VisionHacker移動遊戲工作室 | 估值約 10 億美元 |
| 依圖科技 | 中國 | 計算機視覺和深度學習 | 基於圖像理解的信息獲取和人機互動服務 | B 輪融資千萬美元 |
| 圖普科技 | 中國 | 計算機視覺和深度學習 | 圖像識別、智能審核、圖片增值等雲服務 | 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於人工智慧晶片和其他硬體研究。其中，來自美國的 ALCES 通過人工智慧視覺算法在手機攝像頭的微小尺寸上實現高清超動態的 3D 圖像感知，大大提高智能機器對環境的感知水平，致力於深度學習晶片架構的 Wave Computing 則推出了自己的 DPU 。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| Wave Computing | 美國 | 深度學習晶片架構 | DPU (Dataflow Processing Unit) | 兩輪融資 2450 萬美元 |
| Deep Vision | 美國 | 人工智慧視覺算法 | 將人工智慧算法和低功耗晶片技術相結合，開發了技術指標先進的低功耗人工智慧晶片，提高智能設備的視覺識別能力。 | |
| ALCES | 美國 | 人工智慧視覺算法 | 在手機攝像頭的微小尺寸上實現高清超動態的 3D圖像感知，大大提高智能機器對環境的感知水平。 | 共獲數千萬美元融資 |
| Ceva | 美國 | 人工智慧晶片技術 | 用於機器學習的第二代神經網絡軟體框架 CDNN2 | B 輪 420 萬美元 |
| TeraDeep | 美國 | 基於傳統的 ARM和其它移動處理器平臺上的深度學習算法 | 可以嵌入行動裝置的深度學習模塊 | |
| 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 ，並組建軟體 、 硬體 、 雲服務 和 端協同的整套 NPU 解決方案。 | |
| 寒武紀 | 中國 | 深度學習 | 中國首款神經網絡處理器 | 千萬天使投資 |
| 深鑑科技 | 中國 | 神經網絡壓縮、編譯、神經網絡處理器 DPU 設計、 FPGA 開發、系統集成完整開發能力 | 深度學習 DPU 平臺 |
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著成熟產品和應用場景的公司，例如 Cyberdyne、3D Robotics 和 iRobot 。在靜態環境中，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交互。深度學習對機器人的影響也剛剛開始。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| ABB Robotics | 瑞士 | 機器人及自動化技術 | 工業機器人、智能設備 | |
| Fanuc | 日本 | 機器人及自動化技術 | 工業機器人 | |
| KUKA Robotics | 德國 | 機器人及自動化技術 | 工業機器人 | |
| Rethink Robotics | 美國 | 機器人、人機互動 | 智慧機器人 | 七輪融資 1350 萬美元 |
| Universal Robots | 丹麥 | 機器人及自動化技術 | 工業機器人 | |
| 3D Robotics | 美國 | 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 | 日本 | 可穿戴設備 | 醫療助理機器人 | B 輪融資 1200 萬美元 |
| iRobot | 美國 | 計算機視覺、機器人技術 | 電子產品，家用機器人 | 三輪融資 3000 萬美元 |
| ReWalk Robotics | 德國 | 計算機視覺、機器人技術 | 代步機器人，殘障專用智能設備 | 兩輪融資 1800 萬美元 |
| Dyson | 英國 | 智能機器，自動視覺定位及室內地圖構建 | 清潔機器人 | |
| 新松機器人 | 中國 | 機器人及自動化技術 | 工業機器人和行業解決方案 | 約 400 億人民幣市值 |
| 埃夫特機器人 | 中國 | 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、環境及障礙感知、視覺跟隨、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
對人工智慧而言，醫療領域一直被視為一個很有前景的應用領域。目前有許多依託深度學習和成像技術的人工智慧創業公司，之如來自美國的基於深度學習的癌症檢查公司 Enlitic 。此外，來自美國的人工智慧醫療平臺 CloudMedX ，以及將兩大學科人工智慧和基因結合起來的 Deep Genomics 。未來幾年，基於人工智慧的應用將能夠改善數百萬人的健康狀況和生活質量。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| CureMetrix | 美國 | 圖像分析 | 基於影像分析的乳腺癌和肺癌檢測 | 種子輪 |
| Enlitic | 美國 | 深度學習、大數據、圖像檢測 | 癌症檢測系統 | 三輪融資 1500 萬美元 |
| VoxelCloud | 美國 | 深度學習 | 醫療影像分析雲服務 | |
| Insilico Medicine | 美國 | 深度學習和大數據 | 癌症診療 | 種子輪 80 萬美元 |
| Oncora Medical | 美國 | 大數據和機器學習技術 | 通過數據分析為放射腫瘤學家提供臨床決策支持，用於個性化醫療。 | 兩輪融資 132 萬美元 |
| Atomwise | 美國 | 深度學習 | 藥物發現 | 種子輪 630 萬美元 |
| TwoXAR | 美國 | 深度學習 | 通過藥物研發平臺 DUMA來評估大型公共和私有數據集，以迅速識別藥物，並對藥物和疾病的匹配度按照概率進行排序。 | 種子輪 340 萬美元 |
| Berg Health | 美國 | 深度學習 | Interrogative Biology 平臺結合病人生物學和人工智慧分析來進行藥物發現、開發和診斷等。 | |
| CloudMedX | 美國 | 機器學習、自然語言處理 | 擁有 MedxExchange 、MedxInsights 和MedxCare 三款服務產品的醫療人工智慧平臺，提供數據、醫療洞見和健康管理服務。 | 融資 660 萬美元 |
| Deep Genomics | 加拿大 | 深度學習、基因生物學、精準醫療 | 種子輪 370 萬美元 | |
| 碳雲智能 | 中國 | 大數據、人工智慧 | 通過數據挖掘和機器分析提供個人性健康指數分析和預測。 | 估值約 10 億美元 |
6. 金融
由於較高的數據質量和明確的需求，金融稱為人工智慧最有前途的應用之一。數據分析公司 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儼然變成了一家科技公司，推出基於機器學習的「AppBank」，擁有的工程師數量也接近大科技公司。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| Context Relevant | 美國 | 數據挖掘、預測分析 | 本地分析軟體和雲服務 | 五輪融資 4430 萬美元 |
| Kensho Technologies | 美國 | 機器學習、自然語言處理、數據挖掘 | 金融分析輔助決策系統 | 兩輪 5780 萬美元 |
| ZestFinance | 美國 | 數據挖掘、機器學習 | 信用服務 | 四輪共 1.12 億美元 |
| Aire | 英國 | 信用評級 | 金融產品的信用評級 | 四輪共 700 萬美元 |
| 高盛 | 美國 | 數據挖掘、機器學習 | AppBank 、金融業務自動化 | 市值約 678 億美元 |
| 螞蟻金服 | 中國 | 人工智慧、數據挖掘 | 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 輛車上裝有 70 個傳感器，汽車將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，實現人與貨物的實時接取和運送。這將徹底改變城市運行機制和居民生活。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 也分別在自動駕駛技術的視覺算法和安全系統上有著值得關注的應用。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| Tesla | 美國 | 自動駕駛 | 電動汽車 | 獲得 20 億美元融資 |
| Drive.ai | 美國 | 深度學習 | 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 | 以色列 | 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態雷射雷達 | A 輪 900 萬美元融資 |
| Peloton | 美國 | 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 | 美國 | 計算機視覺、數據挖掘 | 交通安全和表現的智能解決方案 | 六輪融資 1.8 億 美元 |
| Zoox | 美國 | 全自動駕駛 | 全新的自動駕駛汽車 | |
| 圖森互聯 | 中國 | 計算機視覺和深度學習 | 自動駕駛、圖像識別SaaS 服務 | A 輪融資 5000 萬人民幣 |
| Minieye | 中國 | 計算機視覺、智能駕駛 | 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慧應用，也有Salesforce、Slack、Sentient Technologies 將機器學習用於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。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| Uber | 美國 | 自動駕駛、機器學習、數據挖掘 | 自動駕駛汽車、智能交通和智能出行應用 | 估值 660 億美元 |
| Airbnb | 美國 | 機器學習 | 開源 AeroSolve 機器學習框架、智能助手、智能推薦、定價 | 9 輪融資 20 億美元 |
| Salesforce | 美國 | 雲計算、深度學習、數據處理 | CRM 解決方案 | 市值約 506 億美元 |
| Slack | 美國 | 機器學習 | 企業通訊應用， bots 平臺 | 估值約 38 億美元 |
| Sentient Technologies | 美國 | 人工智慧、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 | 美國 | 數據挖掘 | 基於社交網絡的數據分析服務 | 五輪融資 1.8 億美元 |
| ROSS Intelligence | 美國 | 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 | 中國 | 自動駕駛、機器學習、數據挖掘 | 自動駕駛汽車、智能交通和智能出行應用 | 估值約 340 億美元 |
| 今日頭條 | 中國 | 深度學習、自然語言處理、圖像識別 | 媒體產品的應用 | 估值約 120 億美元 |
| 地平線機器人 | 中國 | 基於雲端的深度神經網絡算法、圖像、語音、自然語言理解和運動控制、技術集成 | 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臺，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運營。神秘的 Vicarious 還是持續研究「下一代人工智慧算法」，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。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| DeepMind | 英國 | 人工智慧基礎研究 | AlphaGo 、醫療健康、谷歌內部產品應用。 | 以 4 億英鎊被谷歌收購 |
| Vicarious | 美國 | 人工智慧基礎研究 | 新的計算機視覺系統，機器人視覺 | 五輪融資 7200 萬美元 |
| Bonsai | 美國 | 深度學習 | Inkling 腳本語言和集成開發環境 Mastermind | 新獲 600 萬美元融資 |
| Preferred Networks | 日本 | 深度學習 | 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 | 美國 | 深度學習 | 深度學習企業應用包 SKIL、開源框架Deeplearning4j | 種子輪融資 300 萬美元 |
| H2O.ai | 美國 | 機器學習 | 開源機器學習平臺和商業化支持 | 四輪融資 3360 萬美元 |
| Uptake | 美國 | 數據挖掘、機器學習 | 為鐵路、建築等大行業提供數據預測分析 SaaS 服務 | 估值 11 億美元 |
| Indico | 美國 | 機器學習 | 為數據科學家提供圖像、文本的識別和分析的工具 | 三輪融資 318 萬美元 |
| 第四範式 | 中國 | 機器學習 | 金融應用和「先知」平臺 | A 輪融資數百萬美元 |
10. 大公司
科技巨頭間的競爭異常激烈，從基礎研究到開源平臺，從計算資源再到產品升級。這關乎到下一代平臺，開發者生態和用戶。但與此同時，他們也承擔著更大的責任，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，致力於推進公眾對人工智慧技術的理解，針對當前該領域的挑戰和機遇執行可行方案。
| 公司 | 國家 | 技術研究 | 產品應用 | 市值 / 估值 / 融資額 |
| 谷歌 | 美國 | 人工智慧綜合研究 | TensorFlow 等開源框架， Google Photos 、Now 、 Inbox 和搜索等多項產品和服務、硬體 | 市值 5437 億美元 |
| 美國 | 人工智慧綜合研究 | 多個開源框架和硬體平臺， Messenger 、社交網絡和定向廣告等多項產品和服務 | 市值 3682 億美元 | |
| 亞馬遜 | 美國 | 人工智慧綜合研究 | 雲服務、 Echo 等智能家居、機器人、電商產品應用 | 市值 3969 億美元 |
| 微軟 | 美國 | 人工智慧綜合研究 | CNTK 等開源框架，Cortana 、小冰等多項產業和服務，硬體 | 市值 4488 億美元 |
| IBM | 美國 | 人工智慧綜合研究 | 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 | 美國 | 人工智慧綜合研究 | 基於智慧型手機等硬體的多項產品和硬體、智能助手、智能家居、醫療等 | 市值 6091 億美元 |
| 百度 | 中國 | 人工智慧綜合研究 | 開源框架 PaddlePaddle、百度大腦、自動駕駛、網際網路應用 | 市值 636 億美元 |
| 阿里巴巴 | 中國 | 人工智慧綜合研究 | 雲服務、人工智慧平臺DT PAI 、電商產品應用 | 市值 2635 億美元 |
| 騰訊 | 中國 | 人工智慧綜合研究 | 網際網路應用 | 市值 2645 億美元 |
| 搜狗 | 中國 | 人工智慧綜合研究 | 搜尋引擎、知識圖譜、輸入法、語音交互產品等 | |
| NVIDIA | 美國 | 人工智慧硬體 | 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 | 美國 | 人工智慧硬體 | CPU 、 Xeon Phi 、Nervana | 市值 1782 億美元 |
| 高通 | 美國 | 人工智慧硬體 | 移動智能設備晶片 | 市值約 970 億美元 |
來源：機器之心