2023年十大人工智能 (AI) 软件解决方案
在技术生态系统快速增长的众多驱动力中，人工智能(AI)及其子领域处于最前沿。Gartner将AI描述为应用“高级分析和基于逻辑的技术”来模拟人类智能，它是一个包罗万象的系统，为各行各业的个人和企业提供众多用例。
正如当今可用的各种解决方案所见，有许多方法可以利用AI来支持、自动化和增强人工任务。这些产品承诺以速度和准确性简化复杂的任务，并激发以前不切实际或可能的新应用程序。一些人质疑该技术是否会被善用，或者在某些业务用例中是否会变得比人类更有效，但它的流行和普及是毋庸置疑的。
什么是人工智能(AI)软件？人工智能软件可以通过多种方式定义。首先，精益描述会认为它是能够模拟智能人类行为的软件。然而，从更广泛的角度来看，它是一种计算机应用程序，可以学习数据模式和洞察力，以智能地满足特定客户的痛点。
AI软件市场不仅包括具有内置AI流程的技术，还包括允许开发人员从头开始构建AI系统的平台。这可以从聊天机器人到深度和机器学习软件以及其他具有认知计算能力的平台。
为了了解范围，人工智能包括以下内容：
机器学习(ML)：允许计算机收集数据并从中学习以产生见解。深度学习(DL)：ML的进一步发展，用于检测大量数据中的模式和趋势并从中学习。神经网络：旨在学习和识别模式的互连单元，很像人脑。自然语言处理（NLP）：NLP支持AI阅读、理解和处理人类语言的能力。计算机视觉：教计算机从图像和视频中收集和解释有意义的数据。这些功能被用来为不同的用例构建人工智能软件，其中最重要的是知识管理、虚拟辅助和自动驾驶汽车。随着企业必须梳理大量数据以满足客户需求，对更快、更准确的软件解决方案的需求也在增加。
正如预期的那样，企业级人工智能采用率的上升导致全球人工智能软件市场的市场增长加速。Gartner预计2022年的增长将达到625亿美元，比2021年的价值增长21.3%。到2025年，IDC预计该市场将达到5499亿美元。
人工智能解决方案的四个关键功能无论是为医疗保健领域的外科机器人提供动力、检测金融交易中的欺诈、加强汽车行业的驾驶员辅助技术还是为学生提供个性化的学习内容，人工智能解决方案的首要目的可以分为四大功能类别，包括：
1.自动化流程AI应用程序的自动化功能符合AI的主要目标，即最大限度地减少执行任务中的人为干预，无论是平凡和重复的，还是复杂和具有挑战性的。通过收集和解释输入其中的大量数据，可以利用人工智能解决方案来确定流程中的下一步并无缝执行。它通过利用ML算法的功能来创建一项调查显示，80%的公司预计在2027年采用智能自动化。
2.数据分析与解释人工智能解决方案的核心功能，特别是对于企业而言，是创建结构化和非结构化数据的知识库，然后分析和解释这些数据，然后根据其发现做出预测和建议。这称为人工智能分析，它使用机器学习来研究数据和绘制模式。
无论分析工具是预测性的、规范性的、增强的还是描述性的，人工智能都是确定如何准备数据、发现新见解和模式以及预测业务成果的核心。企业也在转向人工智能来提高数据质量。
3.用户个性化和参与度建立关系已成为客户获取和保留的圣杯。麦肯锡的一项研究表明，实现这一目标的一个可靠方法是通过个性化和参与。人工智能技术使企业能够为客户提供个性化的服务，并实时预测和解决他们的担忧。此功能体现在会话聊天机器人和从学习的客户行为生成的产品推荐等程序中。
许多组织仍在跟上该技术的步伐。Gartner报告称，63%的数字营销人员难以最大限度地利用个性化技术。他们对350名营销主管的调查显示，尽管83%的人相信其效力，但只有17%的人正在积极使用AI和ML解决方案。
4.业务效能除了提高传统流程的自动化程度，人工智能还支持以前不可行的新服务和功能。从无人驾驶汽车和面向消费者的自然语言服务到以前只能想象的医学突破，人工智能正在成为新产品和市场的基础，并将继续展开。
2022年十大人工智能（AI）软件解决方案GoogleCloudAI谷歌占主导地位的云产品包括支持开发人员、数据科学和基础设施用例的各种工具。多种语音和语言翻译工具、视觉、音频和视频工具以及深度和机器盈利能力为熟练的技术从业者和大众消费市场带来了人工智能功能。谷歌在2022年Gartner云人工智能开发者服务魔力象限中被评为领导者。
IBMWatsonStudio与谷歌一样，IBM提供了一个用于构建和训练人工智能软件的平台。IBMWatsonStudio为开发人员、数据科学家和分析师提供了一个多云架构，以协作“构建、运行和管理”人工智能模型。凭借从AutoAI到可解释的AI、DL、模型漂移、模型操作和模型风险管理等各种功能，该工作室为主题专家提供了收集和准备数据或创建和训练AI模型所需的工具。
它还允许这些专业人员灵活地在公共或私有云（IBMCloudPak、MicrosoftAzure、GoogleCloud或AmazonWebServices）和本地部署AI模型。IT团队可以在使用自然语言分类器等嵌入式Waston工具构建模型时开源这些模型。它的混合环境还可以为开发人员提供更多的数据访问和敏捷性。
SalesforceEinsteinSalesforce连续13次被评为GartnerCRM客户参与中心魔力象限的领导者，并连续八年被国际数据公司(IDC)评为排名第一的CRM解决方案，Salesforce提供了一套先进的销售、营销和客户体验工具套件。SalesforceEinstein是一种人工智能产品，可帮助公司识别客户数据中的模式。
该平台内置了一套支持爱因斯坦机器人、预测生成器、预测、商业云爱因斯坦、服务云爱因斯坦、营销云爱因斯坦等功能的人工智能技术。新的和现有的云应用程序的用户和开发人员还可以将平台的预测和建议功能部署到他们的模型中。例如，在2016年SalesforceEinstein的发布会上，Einstein的总经理JohnBall透露，通过创建Einstein，该公司“通过预测性潜在客户评分和自动数据捕获将潜在客户转化为机会和机会进入交易。”
OculeusOculus提供特定于行业的解决方案。对于需要保护和防御其通信基础设施免受网络威胁的电信行业的服务提供商、网络运营商和企业，Oculeus提供了一系列基于软件的解决方案，可以帮助他们更好地管理网络运营。根据创始人兼首席执行官ArndBaranowski的说法，Oculeus使用人工智能和自动化“来了解企业的常规通信流量并持续监控它是否存在预期通信活动基线的异常情况。凭借其人工智能驱动的技术，可以在几毫秒内识别、调查和阻止可疑流量。这是在对企业造成任何重大财务损失之前完成的，并保护电信服务提供商的品牌声誉。”
通信欺诈控制协会(CFCA)2021年国际电信欺诈损失调查发现，损失总额超过398.9亿美元，比上一年增加28%。同样，网络安全和运营商正在经历更多的欺诈威胁和攻击。
除其他外，这些洞察力放大了企业转向主动防御方法以胜过对手的需求，而这正是Oculeus声称通过其人工智能驱动的电信欺诈保护解决方案提供的。用Baranowski的话来说，Oculeus的AI驱动的电信欺诈保护方法不仅“......在造成任何重大财务损失之前阻止欺诈性电信流量”，而且还包括广泛的自动化工具，可以彻底清除威胁。
EdsomaEdsoma代表了另一个狭窄的用例。其基于人工智能的阅读应用软件具有实时、独家的语音识别和识别技术，旨在揭示儿童阅读的优势和劣势。这种后续技术可以识别用户的口语和语速，以确定他们是否正确地说出这些词。如果他们发音错误，纠正程序可以帮助他们回到正轨。
正如Edsoma创始人兼首席执行官KyleWallgren解释的那样，一旦“……阅读电子书，自动语音识别(ASR)系统会实时转录孩子的声音并提供即时结果，包括发音评估、语音、计时和其他方面。编制这些指标是为了帮助教师和家长做出明智的决定。”
这项技术旨在提高儿童的口语阅读流利能力，并为他们灌输健康的阅读文化提供必要的支持。Edsoma寻求在1270亿美元的全球教育科技市场中占有一席之地。通过利用实时数据提供实时读写能力，Edsoma希望提供由AI驱动的面向未来的学习。
Appen作为人工智能产品整个开发生命周期所需数据的来源，Appen一直是早期的领导者之一。该平台提供并改进了图像和视频数据、语言处理、文本甚至字母数字数据。
它遵循四个步骤为AI处理准备数据：
第一步是数据源，它提供对250多个预先标记的数据集的自动访问。然后是数据准备，它提供数据注释、数据标记和知识图谱以及本体映射。第三阶段在亚马逊网络服务、微软、英伟达和谷歌云人工智能等合作伙伴的帮助下支持模型构建和开发需求。最后一步结合了人工评估和人工智能系统基准测试，让开发人员了解他们的模式是如何工作的。澳鹏拥有超过180种语言的语言数据库和超过100万人才的全球技能力量。在其众多功能中，其人工智能辅助数据标注平台是最受欢迎的。
CognigyCognigy是一个低代码对话式人工智能和自动化平台，最近在Gartner的2022年企业对话式人工智能平台魔力象限中被评为领导者。随着对更卓越的客户体验(CX)的需求日益增加，越来越多的企业依赖对话式分析解决方案，深入挖掘客户的文本和语音数据，发现洞察力，为更明智的决策和流程自动化提供信息。
这就是为什么Cognigy通过多模式渠道和100多种语言实现员工和客户之间自然交流的自动化。此外，它的技术允许企业建立人工智能驱动的语音和聊天机器人，可以像人类一样准确地解决客户的担忧。
Cognigy还有一个分析功能——CognigyInsights——它为企业提供数据驱动的洞察力，以最佳方式优化他们的虚拟座席和联络中心。此外，该平台允许用户在云端或本地部署该技术。该平台因其客户参考、灵活性和可持续性而受到Gartner的特别赞扬，可帮助企业为客户创造新的服务体验。
SynthesisSynthesisAI的解决方案生成合成数据，允许开发人员创建更有能力和道德的AI模型。在此平台上部署模型时，工程师可以获取多个标记良好、逼真的图像和视频。这些图像和视频完美地标有深度图、表面法线、分割图甚至2D/3D地标等标签。
虚拟产品原型设计和利用扩展数据集构建更符合道德的人工智能的机会，这些数据集解释了相同的身份、外观和表示，这也是其产品的一部分。组织可以在API文档、电话会议、数字人类、身份验证和驾驶员监控用例中部署这项技术。
TealiumTealium的数据编排平台被定位为一个通用数据中心，供寻求强大的客户数据平台(CDP)进行营销参与的企业使用。这家CDP提供商在其客户数据集成系统中提供了一系列解决方案，使企业能够更好地与客户建立联系。Tealium的产品包括用于跟踪和统一其数字营销部署的标签管理系统(TealiumiQ)、促进企业互连的API中心、基于机器学习的数据平台(TealiumAudienceStream)和数据管理解决方案。
该公司最近赞助了Forrester的一项综合经济影响研究，计算参考客户的投资回报率。
CoroCoro为中型市场和中小型企业提供整体网络安全解决方案。该平台利用人工智能来识别和修复所有端点的恶意软件、勒索软件、网络钓鱼和机器人安全威胁，同时减少对专门IT团队的需求。此外，它建立在无中断安全原则之上，使其能够为安全预算和专业知识有限的组织提供安全解决方案。
这家网络安全即服务(CaaS)供应商展示了AI如何支持为较低级别业务市场层带来的更高级别服务。
人工智能创新浪潮随着人工智能技术的不断进步和越来越多的组织采用它们，IT领导者必须确定自己选择的解决方案如何适合他们的业务目标。有这么多供应商在人工智能创新的浪潮中前进，买家必须仔细选择他们的解决方案。
IDC预测，人工智能平台和人工智能应用开发和部署将继续成为人工智能市场增长最快的领域。此列表为组织评估最适合其需求的方法和解决方案提供了一个起点。
本文转载自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK：【点此跳转】
18个顶级人工智能平台
来源：机器人小妹
很多时候企业拥有重复，乏味且困难的工作流程，这些流程往往会减慢生产速度并增加运营成本。为了降低生产成本，企业别无选择，只能自动化某些功能以降低生产成本。
通过数字化重复性任务，企业可以削减文书和人工成本，从而进一步消除人为错误，从而提高效率，从而带来更好的结果。为了使企业能够从上述收益中获益，他们必须选择正确的自动化工具，否则将一无所获。
自动化过程涉及使用人工智能平台，该平台可以支持数字化过程并提供与人类将获得的相同或更好的结果。
人工智能（AI）是一台机器模仿人类与其他人类思维相关联的认知功能，例如学习和解决问题，推理，解决问题，知识表示，社交智能和通用智能。
AI的核心问题包括推理，知识，计划，学习，自然语言处理感知以及移动和操纵对象的能力。方法包括统计方法，计算智能，软计算和传统的符号AI。
AI中使用了许多工具，包括搜索和数学优化版本，逻辑，基于概率和经济学的方法。AI平台被定义为某种允许软件运行的硬件架构或软件框架（包括应用程序框架）。
顶级人工智能平台
GoogleAIPlatform,TensorFlow,MicrosoftAzure,Rainbird,InfosysNia,WiproHOLMES,Dialogflow,Premonition,Ayasdi,MindMeld,Meya,KAI,VitalA.I,Wit,Receptiviti,WatsonStudio,Lumiata,Infrrd。
AI应用程序还涉及专家系统的使用，例如语音识别和机器视觉。AI平台可以分为通常用于特定任务的弱AI/窄AI或可以为不熟悉的任务找到解决方案的强AI（也称为人工智能）。
机器学习：机器学习被视为人工智能的子集。为了使其正常工作，您需要良好而可靠的数据。您所需要做的就是建立您想要做的事情，识别可用数据并让机器学习解决您的问题。机器学习利用算法和统计模型来执行特定任务，而无需使用明确的指令，而是依赖于模式和推理。
自动化：要获得全部好处，这是您AI中的必备功能。自动化基本上就是在无需人工干预的情况下，开发出一种能够自动运行的软件。通过自动执行手动流程，您可以节省时间和资源，因为您可以让员工参与其他需要人工操作的操作。您所选择的AI平台应该是易于使用的工具，不需要其他技能，并且可以轻松解决不同的自动化流程。使用正确的系统，您可以轻松地自动化过程。
自然语言处理和自然语言理解：这两个功能对于全面优化AI解决方案至关重要。这是因为您需要一个能够支持完整语音识别和交互的系统，这有助于通过语音识别，自然语言理解和自然语言生成来处理和分析大量自然语言数据。
云基础架构：此功能可提供可扩展性，以扩展和访问资源以部署复杂的AI和机器学习解决方案。您需要将AI和云结合起来才能充分利用它们的优势。为了确保您的资源在整个过程中都是100％可用，那么在启动AI解决方案时利用平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）至关重要。
01GoogleAI平台
AIPlatform使机器学习开发人员、数据科学家和数据工程师能够轻松地将他们的ML项目从构思到生产和部署，快速且具有成本效益。从数据工程到"无锁定"的灵活性，AIPlatform的集成工具链帮助您构建和运行自己的机器学习应用。AIPlatform支持谷歌的开源平台Kubeflow，它让您可以构建可移植的ML管道，您可以在内部或谷歌云上运行，而无需大量代码更改。而且在您将AI应用部署到生产中时，您还可以使用TensorFlow、TPU和TFX工具等前沿的GoogleAI技术
02TensorFlow
TensorFlow是用于使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图的边缘表示在它们之间通信的多维数据数组（张量）。灵活的体系结构允许用户使用单个API将计算部署到台式机，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。TensorFlow最初是由Google机器智能研究组织的GoogleBrain团队的研究人员和工程师开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究，但是该系统具有足够的通用性。
03微软Azure
MicrosoftAzure机器学习提供基于云的高级分析，旨在简化企业的机器学习。商业用户可以使用Xbox，Bing，R或Python程序包中的同类最佳算法，或者通过放入自定义R或Python代码来建模自己的方式。然后，可以在几分钟内将完成的模型作为Web服务进行部署，该服务可以连接到任何地方的任何数据。也可以将其发布到产品库中的社区或机器学习市场中。在机器学习市场中，可以使用应用程序编程接口（API）和完成的服务。
04Rainbird
Rainbird是屡获殊荣的人工智能平台，使业务运营更加智能。它使企业能够构建具有类人决策能力的系统，从而提高效率和质量。Rainbird使用户能够获取现有的，人类的，业务知识，并将其与公司的数据相结合，以自动执行知识工作，并提供可改变公司员工与客户彼此交互方式的咨询系统。Rainbird处于知识工作自动化技术的最前沿。它是一个强大的生态系统，可用于重新设计知识工作，使公司能够自动化并增强员工绩效的工作。
05InfosysNia
InfosysNia是一个基于知识的AI平台。它将机器学习与组织的深入知识结合在一起，以推动自动化和创新。这使企业能够不断地重塑其系统格局。Nia通过InfosysAiKiDo服务产品，大大降低了物理资产和数字资产的维护成本。它捕获了分散且复杂的系统中人员的知识和诀窍，并简化了核心业务流程的持续更新。Nia还使企业能够利用最先进的技术带来令人愉悦的新用户体验。
06WiproHOLMES
WiproHOLMES–人工智能平台是一组丰富的认知计算服务，用于开发数字虚拟代理，预测系统，认知过程自动化，视觉计算应用程序，知识虚拟化，机器人技术和无人机。WiproHOLMES是使用机器学习，自然语言处理，遗传和深度学习算法，语义本体，模式识别和知识建模技术开发的，旨在提供解决方案，以提供认知增强的体验和生产力，通过自动化并在成熟的最高阶段加快流程达到自主能力。
07Dialogflow
API.AI允许用户为机器人，应用程序，服务和设备构建品牌独特的自然语言交互。它具有自然语言理解工具，可设计独特的对话场景，设计相应的动作并分析与用户的交互。利用几年来收集的预定义知识包，包括百科全书数据，天气，新闻，订票，航班时刻表等。尽管该平台从开发人员提供的示例和对话中学习，但它与最终用户之间的关系不断改善用户体验。API.AI提供了“对话支持”，用户可以在对话主题之间无缝切换，同时记住每个主题的停留位置。
08Premonition
法律是没人知道每个参与者价值的为数不多的市场之一。人们认为律师的好坏与实际水平有很大的差异。许多昂贵的律师表现不佳。实际上，许多便宜的律师都是惊人的-至少在某些法官面前。只有Premonition知道Premonition生成了世界上最大的诉讼数据库。Premonition系统每秒可读取和分析50,000多个文档。它使他们能够提出以前从未有过的问题。它的人工智能系统对数据进行挖掘，以找出哪个律师在哪个之前赢了
09Ayasdi
Ayasdi的愿景是使用户可以轻松利用自己掌握的大量客户，产品和市场相关数据来发现以前隐藏的见解，创建预测模型，并最终通过智能应用程序使业务自动化。Ayasdi是企业级机器智能平台，可提供从公司的大而复杂的数据中获得竞争优势所需的自动化。它支持整个组织中的大量业务分析人员，数据科学家，最终用户，开发人员和运营系统，同时大规模创建，验证，使用和部署复杂的分析和数学模型。
10MindMeld
MindMeld提供了一种深域对话式AI，可为下一代语音和聊天助手提供支持。这已经成为用户可以用于个人或专业用途的非常有用的工具之一。用户现在将能够避免以前的语音和聊天助手带来的常见错误和混乱，通常包括“命中或失误”的准确性，这会很快使用户感到沮丧，当用户稍微偏离脚本时，预设规则就会被打破，常见的lang语常常会被误解，浅薄的知识甚至无法回答基本问题。借助MindMeld，用户将能够以更准确的响应享受更多服务。
11Meya
MeyaBotStudio是完全基于Web的IDE。该工作室包含公司制作出色的机器人所需的一切，包括流程和代码编辑器，测试聊天和实时调试。它使用简单的BotFlow标记语言（BFML）编写流程，使用内置组件，使用Python或Node.js编写用户自己的组件，实时测试和调试，可视化公司流程，轻松地将意图连接到流程并提交代码到GitHub。Meya的用户将能够通过将其与扩展的集成生态系统连接来增强其bot。
12KAI
KAI是一个对话式AI平台，可跨移动，消息传递和可穿戴设备为虚拟助手和智能机器人提供动力。KAI驱动的Bot和虚拟助手具有行业特定领域的专业知识，无论是金融，商业还是任何其他行业，都精通于任何形式的业务.KAI不需要编码。KAI启用了在运行时连接的意图网络，以实现类似于人的，跨意图的对话体验。KAI包括用于数据收集和分析，模型训练，测试和部署的深度学习分析工具集。其全面的自助式客户门户可提供实时报告。
13VitalA.I
VitalAI提供人工智能软件开发工具和咨询服务。VitalDevelopmentKit（VDK）解决了开发智能应用程序时最大的成本来源-数据集成的人工-管理跨人，设备，数据库和算法处理数据流的数据流.VitalAI的工具大大减少了这些成本通过创建智能数据模型来降低成本，然后将其部署到整个应用程序架构中。然后，使用这些模型，应用程序和AI算法可以知道数据的性质，并可以使流程自动化，从而减少创建和管理所需的工作量和成本。
14Wit
Wit.ai使开发人员可以轻松构建公司用户可用来与之交谈或发短信的应用程序和设备。Wit的愿景是为开发人员提供开放和可扩展的自然语言平台。Wit.ai从每一次互动中学习人类语言，并利用社区：学到的东西在开发人员之间共享。每当客户向Wit发送语音或文本时，公司用户都将获得易于理解的结构化数据。机智可免费使用，包括用于商业用途。
15Receptiviti
Receptiviti通过实时显示用户的心理，个性，决策风格和情感为AI技术提供情商。Receptiviti使机器人制造商和AI技术人员能够通过情感智能为其平台提供支持，从而使他们能够区分用户的感受，情感和思维方式，并利用这些见解来指导行动，沟通方式并建立更牢固的关系和用户依赖性。在营销和参与方面，用户将能够通过心理，个性和决策风格对Twitter的追随者，Facebook社区，客户和整个受众进行细分和分类。
16WatsonStudio
WatsonStudio是一个数据分析应用程序，可加速将AI注入您的业务以推动创新所需的机器和深度学习工作流程。WatsonStudio为您提供了一套工具，供应用程序开发人员，数据科学家和主题专家使用这些工具协作轻松地处理数据以及训练，构建和部署模型的数据。WatsonStudio还提供了用于整个AI生命周期的工具选择，例如IBM工具。
17Lumiata
Lumiata是一款人工智能软件，可通过透明，精确的分析帮助预测健康状况，以自动化风险和收益运营。Lumiata可以轻松地将结构化和非结构化数据（如索赔，实验室，HER数据等）集成为易于使用且可操作的FHIR格式。Lumiata负责清理，标准化和统一数据，以使其可搜索，汇总和分发安全。Lumiata提供AI驱动的模型来覆盖超过1.75亿患者记录的最普遍条件。Lumiata可以在数小时内生成数百万条记录并通过API传递预测结果。
18Infrrd
Infrrd是一个更快且功能强大的AI平台，它使用机器学习从大数据中提取见解。Infrrd提供的见解帮助客户自动进行提可取和做出决策。侵权还帮助企业完成更多任务。借助Infrrd，企业拥有一个出色的平台，可以使用支持计算机视觉的图像算法来理解图像，产品，人物和情感的内容。Infrrd允许企业通过使用自然语言处理并生成自然算法来理解并促进人类对话。
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。
如果您对实验室的研究感兴趣，欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”