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@sambodhi 2016-11-18T01:58:06.000000Z 字数 2743 阅读 669

15张图阅尽人工智能现状


当你听到“人工智能”这句话时,你想到的第一件事是什么?也许是《2001:太空奥德赛》中的超级计算机HAL 9000;也许是IBM那台战胜世界冠军国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机。虽然这些确实是人工智能的例子,但在今天真实世界中的,AI的例子有点更平凡、更平和。

事实上,AI已经渗透到许多人的日常生活中的方方面面,人们以各种形式使用AI。智能手机上的个人助理能帮助您定位信息,Facebook相册上的面部识别软件,甚至您最喜欢的视频游戏里的手势控制,都是AI应用的例子。AI并不是反乌托邦世界观中的机器接管人类。当前的AI,通过为我们执行简单的任务,使生活更加便捷。

更重要的是,有海量资金流入许多从事AI开发的公司。这意味着在不久的将来,我们可以看到AI的更多实际用途,从智能机器人到智能无人机等等。

为了让您更好了解AI的现状,MAX在appcessories.co.uk发布了这张有用的人工智能的信息图。它展现了从地理到财务类别的完整范围。你会看到,AI为什么在日常生活中必不可少,为什么AI的前途是光明的。

人工智能现状的15张信息图

1.人工智能市场概述

笔记本-图
我们将人工智能的系统划分如下13个类型:

深度学习/机器学习(一般)

构建基于现有数据的学习操作的计算机算法的公司。示例包括预测数据模型和分析行为数据的软件平台。

深度学习/机器学习(应用程序)

利用基于垂直化操作现存数据的计算机算法的公司。示例包括使用机器学习技术来检测银行欺诈或识别领先零售的线索。

自然语言处理(一般)

构建处理人类语言输入并将其转换为可理解描述的算法的公司。示例包括自动产生叙述,将文本挖掘应用到数据中。

自然语言处理(语音识别)

能够处理人类言语的声音片段,识别确切的词语并从中导出含义的公司。示例包括检测语音命令并将其转换为可操作数据的软件。

计算机视觉/图像识别(一般)

构建处理和分析图像以从中获取信息并识别对象的技术的公司。示例包括用于开发人员的视觉搜索平台和图像标记API。

计算机视觉/图像识别(应用)

利用在垂直化用例中处理图像的技术的公司。示例包括识别脸部或能够通过拍摄来搜索零售项目的软件。

手势控制

能够通过手势与计算机进行交互和通信的公司。示例包括能够通过身体运动来控制视频游戏角色,或者通过单独的手势来操作计算机和电视的软件。

虚拟个人助理

基于反馈和命令为个人执行日常任务和服务的软件代理。示例包括网站上的客户服务代理和个人助理应用程序,用于帮助管理日历活动等。

智能机器人

可以从他们的经验中学习,并根据自己的环境条件自主行动的机器人。例如,家庭机器人可以在他们的互动中对人们的情绪作出反应,零售机器人可以帮助客户在商店中购买物品。

推荐引擎和协作过滤

预测用户对电影或餐馆等的偏好和兴趣,并为其提供个性化推荐的软件。示例包括音乐推荐应用和餐厅推荐网站,根据过去的选择提供推荐。

情景感知计算

自动感知其所处环境并提供相应使用的软件。例如位置、方向、照明,并相应地适应其行为。示例包括当检测到环境处于黑暗时自动点亮的应用程序。

语音翻译

可以将一种人类的语言并自动、实时翻译成另一种语言的软件。示例包括将视频聊天和网络音乐自动和实时转换为muftfrte语言的软件。

视频内容识别

将视频内容抽样与源内容进行比较以通过其独特特征来识别内容的软件。示例包括通过将其与受版权保护的资料进行比较,在用户上传的视频中检测受版权保护资料的软件。

2. 人工智能类别的公司数目

上图总结了每个人工智能类中的公司数目,显示了主导当前市场的是哪些类别。机器学习(应用)类别有263家公司,遥遥领先当前市场。其次是自然语言处理类别,有154家公司。

3. 人工智能类别的融资

上图总结了每个人工智能类别的融资总额。机器学习(应用)类别的总资金超过2亿美元,领先市场,是排名第二类别的总资金的3倍。自然语言处理则以6.62亿美元随后。

4. 人工智能的风险投资

上图将每个人工智能类别中的总体风险资金与该类别中的公司数量进行比较。机器学习(应用)类别在两个统计数据领先,达263家公司,超过2亿美元。自然语言处理以154家公司和6.62亿美元退居其次为亚军。

5. 人工智能的年度总资金

上图总结了人工智能公司每年筹集的资金总额。2015年是人工智能融资最好的一年,接近12亿美元,2014年排名第二,总共募集了10亿美元。

6. 人工智能类别的平均融资

上图总结了每个人工智能类别中公司的平均资金。机器学习(应用)类别以每家公司1700万美元的融资领先市场,其次是智能机器人和手势控制类别,每家公司的平均融资约为1400万美元。

7. 人工智能类别的平均年龄

上图总结了每个人工智能类别中公司的平均年龄。语音翻译作为最成熟的人工智能类别,每个公司的平均年龄为13年,是三个亚军类别的1.5倍(手势控制、视频内容识别和语音识别,每家公司平均年龄约为8年)。

8. 人工智能类别的中值年龄

上图总结了每个人工智能类别中公司的中值年龄。 视频内容识别作为最成熟的人工智能类别,每家公司的中值年龄为7.8岁;其次是语音翻译,每家公司的中值年龄为7.2岁。

9. 人工智能公司按国别的数量

上图显示了不同国家的人工智能公司的数量。美国拥有499家人工智能公司,是拥有人工智能公司最多的国家;英国以60家公司居于其次。

10. 人工智能按国别的风险投资

上图显示了不同国家人工智能风险投资的数目。美国人工智能获得了最多的风险投资,获得4.2亿美元,其次是瑞士2.34亿美元。

11. 人工智能公司按成立的年份

上图总结了按成立年份的人工智能公司的数量。2013年排名第一,成立了118家人工智能公司;2012年成立了103家公司。

12. 人工智能按收获年度的融资

上图总结了成立于某一年的人工智能公司筹集的资金总额。成立于2010年的人工智能公司筹集了5.66亿美元的资金,位居第一;2012年成立的公司则以5.56亿美元紧随其后。

13. 人工智能人员的分布

上图总结了具有人员某一人数范围的人工智能公司的百分比。拥有1~50名员工的公司占了将近90%的市场份额。

14. 人工智能按选定投资方投资轮次的数目

上图总结了人工智能的投资者参与的投资轮次总数。Accel表现优于所有同行,在人工智能公司进行了23次投资。New Enterprise Associates以18次投资位居亚军。

15. 人工智能公司按选定投资方所资助的数目

上图总结了由选定投资方所资助的人工智能公司的数目。Accel以投资了总共20家人工智能公司雄踞榜首,几乎是Intel Capital投资的14家公司的1.5倍。

随着人工智能持续增长,其移动部分也将持续增长。我们希望这些信息图,能为读者提供这个蓬勃发展的行业清晰的全景。

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