【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】Venture Scanner追蹤了957個人工智能公司，橫跨13種類，總共融資額達(dá)到了47億美元。以下的15張表格總結(jié)了人工智能當(dāng)下的狀況。



　　1、人工智能市場總覽
　　
　　我們把人工智能歸為以下13個類別：
　　
　　深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)（通用）：企業(yè)們通過在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)，建立計算機(jī)程序。例如包括了預(yù)測數(shù)據(jù)模型和軟件平臺，分析行為數(shù)據(jù)。
　　
　　深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用）：企業(yè)們在特定領(lǐng)域已有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，建立計算機(jī)程序。例如包括使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來檢測銀行錯誤，或者識別出好的零售線索。
　　
　　自然語言理解（通用）：企業(yè)們會建立計算機(jī)算法，能夠把人類的語言輸入轉(zhuǎn)化成能夠理解的表示。例如自動生成敘述文，并且挖掘文本數(shù)據(jù)。
　　
　　自然語言理解（語音識別）：企業(yè)們會處理語音的片段，確定準(zhǔn)確的單詞，并從中得到含義。例如檢測語音命令、并將其轉(zhuǎn)化為可操作數(shù)據(jù)的軟件。
　　
　　計算機(jī)視覺/圖像識別（通用）：企業(yè)建立一個技術(shù)，可以處理和分析圖片，并從中識別出物體，得到相關(guān)的信息。例如視覺搜索平臺和圖片標(biāo)記的API。
　　
　　計算機(jī)視覺/圖像識別（應(yīng)用）：企業(yè)在垂直領(lǐng)域使用圖片處理的技術(shù)。例如識別人臉或者通過拍照搜索零售產(chǎn)品的軟件。
　　
　　手勢控制：公司通過手勢和計算機(jī)交互和通信。例如一些軟件，可以通過身體的移動來控制電子游戲，或者通過手勢獨自操作電腦和電視。
　　
　　虛擬個人助理：根據(jù)反饋和命令，執(zhí)行日常任務(wù)和服務(wù)。例如一些網(wǎng)站和App，能夠幫助人們管理日歷。
　　
　　智能機(jī)器人：可以從他們的經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，并且根據(jù)條件和環(huán)境反饋自主行動。例如家庭機(jī)器人，可以根據(jù)人們的情緒進(jìn)行反應(yīng)。還有零售機(jī)器人，可以幫助客戶在商店找到物品。
　　
　　推薦引擎和協(xié)同過濾：預(yù)測用戶對一些項目，例如電影和餐廳的偏好和興趣，并提供個性化的推薦建議。例如音樂推薦應(yīng)用和餐廳推薦網(wǎng)站，基于一個人過去的選擇提供建議。
　　
　　上下文感知計算：軟件可以自動察覺它的背景環(huán)境，例如位置、方向、燈光，并且相應(yīng)的調(diào)整它的行為。例子還包括檢測到環(huán)境黑暗的時候，燈光自動亮起來。
　　
　　語音到語音的翻譯：識別出一個人的語音，并且馬上自動翻譯成另一種語言。例如在視頻聊天中的語音翻譯，或者在網(wǎng)絡(luò)視頻會議中，自動、實時轉(zhuǎn)換成多國語言。
　　
　　視頻自動內(nèi)容識別：通過把采樣的視頻內(nèi)容和視頻庫的文件對比，通過該視頻的獨特性識別出內(nèi)容。例如在用戶上傳視頻的時候，通過對它采樣并和視頻庫對比，識別出是否盜版。
　　
　　2、不同類別公司的數(shù)量
　　
　　上表總結(jié)每一個人工智能類別公司的數(shù)量，以展示哪個類別站在支配著現(xiàn)在的市場。機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用）類別有著多的公司（263個），其次是自然語言類別的公司，有154個。
　　
　　3、不同類別公司的融資情況
　　
　　4、不同公司的風(fēng)險投資情況

　　
　　上表總結(jié)了每一個人工智能類別的風(fēng)險投資總額。機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用）類別有著20億美元，263個，自然語言理解公司有著6.62億美元，154個。
　　
　　5、人工智能歷年總投資額

　　
　　上表總結(jié)了人工智能歷年拿到的投資總額。2015年是人工智能投資好的一年，蠻有趣有著12億美元的投入，2014年其次，有著10億美元投入。
　　
　　6、平均投資/按種類計算

　　
　　上表總結(jié)了每個企業(yè)在人工智能類別中的平均融資。機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用）類別平均拿了1700萬美元的投資，其次是智能機(jī)器人和手勢控制類別，每個公司大概拿了1400萬美元。
　　
　　7、平均成立時間/按種類計算

　　
　　上表總結(jié)了人工智能類別中的平均成立時間。語音到語音的翻譯是其中成熟的人工智能類別，平均有著13年的成立時間，是緊隨其后的三個公司（手勢控制、視頻自動內(nèi)容識別和語音識別，平均大概8年的時間）的1.5倍。
　　
　　8、人工智能公司類別的中位數(shù)

　　
　　上表總結(jié)了人工智能每個類別的成立時間中位數(shù)。視頻內(nèi)容識別是其中為成熟的類別，中位數(shù)是7.8年，其次是語音到語音翻譯，中位數(shù)是7.2年。
　　
　　9、人工智能公司數(shù)量，按國家計算

　　
　　上面的地圖顯示了人工智能公司的數(shù)量，它們坐落于不同的國家。美國排名，有著499個人工智能公司，英國排名第二，有著60個。
　　
　　10、人工智能公司融資，按國家計算

　　
　　上圖顯示了人工智能公司在不同國家的融資情況。美國排名，有著42億美元的投資。
　　
　　11、人工智能公司的成立時間

　　
　　上圖總結(jié)了人工智能公司的成立時間。2013年是多人工智能公司成立的時間，有著118個公司在那時候成立了。然后是2012年的103家。
　　
　　12、人工智能公司每一年的融資情況
　　
　　2010年有著多的融資額，達(dá)到了5.66億美元，其次是2012年，有著5.56億美元。
　　
　　13、人工智能公司員工數(shù)

　　
　　1-10人的公司超過了50%。超過90%公司的員工數(shù)，都在1到50之間。
　　
　　14、投資機(jī)構(gòu)對人工智能的投資次數(shù)

　　
　　上表總結(jié)了人工智能領(lǐng)域的主要投資機(jī)構(gòu)，以及它們的投資數(shù)量。Accel是其中投資了多的，投資次數(shù)總共達(dá)到了23。New Enterprise Associates緊隨其后，投資了18次。
　　
　　15、投資機(jī)構(gòu)對人工智能公司的投資

　　
　　選定的投資機(jī)構(gòu)對獨特人工智能公司的投資。Accel排名，總共對20個獨特的人工智能公司進(jìn)行了投資，其次是英特爾，有著14個。