2018人工智能未来企业排行榜
2018人工智能未来企业排行榜
2018-09-30eNet&Ciweek/弘毅
2018人工智能未来企业排行榜排名企业领域1百度开放的人工智能服务平台2腾讯互联网综合服务3华为人工智能自动化业务、智能芯片4阿里巴巴互联网综合服务5平安集团人工智能金融研发平台6华大基因精准检测、医疗数据运营服务7搜狗综合人工智能解决方案平台8科大讯飞智能语音技术9中科创达智能终端平台技术10珍岛集团SaaS级智能营销云平台11商汤科技人工智能视觉深度学习平台12神州泰岳综合类软件产品及服务13寒武纪科技深度学习专用的智能芯片14汉王科技文字识别技术与智能交互15全志科技智能芯片设计16face++旷视科技人工智能产品和行业解决方案17创略科技智能客户数据平台18海云数据企业级大数据整体运营与分析服务19影谱科技视觉技术、智能影像生产企业20智臻智能智能机器人技术提供和平台运营21GEO集奥聚合智能化金融解决方案22国双科技数据智能解决方案23旗瀚科技自动化控制、人工智能技术、云平台服务24佳都科技人工智能技术与产品25明略数据人工智能与大数据技术26斑马智行互联网汽车解决方案27小马智行自动驾驶型解决方案28出门问问自主语音识别、语义分析、垂直搜索29医渡云大数据医疗30TalkingData腾云天下移动互联网大数据平台31七牛云计算机视觉技术32依图科技计算机视觉技术33智能管家智能硬件技术34Rokid智能机器人研发35云从科技人脸识别及计算机视觉36Roadstar.ai无人驾驶系统研发37地平线机器人嵌入式人工智能和系统级解决方案38景驰科技无人车技术39云知声物联网人工智能服务40达闼科技云端智能机器人41盛开互动视觉识别和人工智能技术42优必选科技智能家庭机器人研发43阅面科技深度学习和嵌入式视觉44玻森数据中文自然语言分析云服务45臻迪智能工业级无人机及机器人开发46朗镜科技机器深度学习与众包服务47Geek+物流仓储智能机器人48猎户星空人工智能和智能语音服务49图森未来城际物流运输自动驾驶解决方案50瑞为技术视觉感知技术方案51卓翼科技通讯、计算机、消费类电子产品52Yi+计算机视觉引擎服务商53Video++消费级视频的AI科技54深鉴科技深度学习处理器解决方案55推想科技医疗服务推想深度人工智能56爱笔科技人工智能整体解决方案57掌贝智能化的店铺营销服务58nEqual基于数据的洞察和分析服务59小鱼在家互联网硬件和智能家电60丁盯智能智能家居、智能生活硬件技术61诺亦腾动作姿态捕捉系统研发62汇医慧影第三方医学影像咨询平台63Momenta无人驾驶技术解决方案64体素科技人工智能医疗影像服务65思必驰智能硬件领域语音公司66海致网络可视化大数据分析服务67冰鉴科技人工智能第三方独立征信平台68数美科技人工智能反欺诈服务69深睿医疗人工智能医疗应用开发70秒针系统第三方营销数据技术服务71神策数据大数据分析服务72Dorabot智能机械手研发商73物灵科技家庭场景人工智能74思岚科技激光雷达机器人定位导航解决方案供应商75捷通华声语音、手写识别等智能人机交互76速感科技以机器视觉为核心的人工智能创业公司77格林深瞳计算机视觉和深度学习技术以及嵌入式硬件研发78来也人工智能交互79图普科技图像识别服务供应商80佑驾创新汽车ADAS驾驶辅助系统研发商81图玛深维自动化辅助诊断系统与医学数据分析系统82HoloMatic禾多科技自动驾驶解决方案提供商83加推科技移动销售管理系统研发商84镭神智能激光雷达解决方案提供商85亮风台AR核心技术与产品研发86追一科技企业智能服务AI公司87触景无限前端智能感知解决方案88蓦然认知智能交互决策引擎研发商89图灵机器人个性化智能机器人平台90微模式计算机视觉技术91视连通AI视觉技术及商业服务92触宝AI输入法93中科汇联软件开发、咨询服务94慧安金科人工智能金融风控和反欺诈技术95异构智能Novumind人工智能全栈式解决方案96智齿科技智能客服技术开发97课工场互联网+教育的践行者98贝尔科教机器人儿童培训99智位股份开源硬件、机器人产品100声智科技人工智能交互与声学解决方案2018《互联网周刊》&eNet研究院选择排行2018年9月17日，主题为“人工智能赋能新时代”的世界人工智能大会如期在上海徐汇西岸拉开了帷幕。一时间，来自世界各地的人工智能企业家你来我往、金句频出，整个业界的气氛也在此刻达到了顶点。
在营销界，“无提示名度”是一个经常被提及的词汇，意义为人们在没有暗示的前提下首先想到的事物。在人工智能领域，当人们闭上眼睛，第一个映入眼帘的企业往往是谷歌、百度、亚马逊、阿里巴巴等世界知名企业。他们是业界领袖，也是各大新闻媒体争相报道的对象，但他们远远不足以代表整个人工智能领域。聚光灯外，仍有大量不被大众所熟知的企业正在深耕其中，而人工智能未来的种子，或许就埋藏在它们中间。
一时无二的后起之秀
经过数年的概念普及，人们对于无人驾驶早已不再陌生。在全球玩家的大力推动下，自动驾驶技术也已经越来越接近人们的实际应用，甚至在一些诸如港口、工业园区等相对封闭的环境中，无人驾驶技术已经得到一定程度的落地。
在国内方面，自2015年起就掀起了自动驾驶领域相关的创业浪潮，斑马智行、Roadstar.ai、图森未来、景驰科技等三十多家创业公司相继而起，其中不乏涉及自动驾驶方案、激光雷达、计算芯片等多个关键领域，竞争尤其激烈。
以图森未来为例，作为一家专注于城际物流运输自动驾驶解决方案的公司，已经在美国亚利桑那州部署了近15台无人卡车，并与港口的港务系统对接开始试运营，目前为止已经累计运送了超过一万个集装箱。而同样主打物流自动驾驶领域的西井科技也在珠海部署无人卡车的商业化运作，抢占港口市场。
在乘用车领域，禾多科技通过引入高精地图、激光雷达，以及停车接管功能等方法推出了针对高速公路的L3.5级无人驾驶系统HoloPilot，抢先在传统汽车行业之前迅速推进高级别的无人驾驶进程。并预计最快于2021年搭载到市场上的量产车型中。
显然，相对于传统车企，那些刚刚创立不到三五年的新兴科技公司反而成为了自动驾驶技术的落地先锋，而这些企业也成为了各大资本争先抢后的优质目标。2018年5月15日，成立刚满一年的Roadstar.ai获得了由双湖资本、深创投领头的1.28亿美元融资。这一消息就如同一枚重磅炸弹再一次震惊了创投界。相较于早已归于平静的AR/VR等领域，无人驾驶领域的热度与持续性可以说是一时无二。
工欲善其事，必先利其器
2017年9月12日，在一年一度的苹果秋季新品发布会上，一颗小小的芯片轰动了业界。苹果首次在手机的处理芯片中搭载了神经网络引擎。通过它，苹果可以实现对人物、地点与物品的识别，并且还将以每秒6000亿次的运算速度来进行智能学习任务。无独有偶，一个月后，华为也公布了旗下搭载NPU人工智能单元的麒麟970芯片，可以识别并调整照片上光的强度、对比度等，让人拍出更好的照片。一时间，人工智能芯片逐渐成为媒体大众所关注的焦点。
当前AI发展有几个基本要素:大数据、算法、芯片。在这个数据爆炸的年代，人们每天都会产生海量的数据，然而这些数据绝大部分是没有用的，需要经过大量的处理才能够将数据的价值体现出来。这个过程就需要算法来解决，但归根结底，我们都需要将算法植入芯片之中才能发挥其价值。
现阶段，以CPU为代表的传统计算芯片已经无法应对现有深度学习算法对海量数据的处理需求，以GPU、FPGA、ASIC为代表的新一代深度学习算法加速芯片正在蓬勃发展，呈现多种技术路线并发的新态势。俗话说工欲善其事，必先利其器。要在人工智能领域取得长远的发展，一个优秀的驱动核心绝对不可或缺。
从2014年算起，中国的人工智能芯片研究已有四个年头。这期间涌现出了诸如寒武纪、地平线、深鉴科技等一大批投身于智能芯片领域的新兴企业。之前提到的华为麒麟970上搭载的人工智能芯片就出自寒武纪之手。而地平线于2017年末发布的「旭日?1.0」和「征程?1.0」则更倾向于智能摄像与智能驾驶领域。就在本刊截稿之前，小米的生态链企业华米科技推出了世界首款智能可穿戴领域的人工智能芯片——黄山1号。
不同于其他人工智能领域，当前国内研发AI芯片的创业公司仍然不多，成立时间也多为两到三年，除寒武纪、地平线、西井科技等企业外，目前流片并不多。2018年将会是这些企业从研发期过渡到应用期的重要一年，而本就不大的芯片产业是否会像其他产业一样产生巨大的马太效应？从近期的投资情况来看，似乎已经出现一些端倪。
2017年10月20日，地平线机器人获得亿元以上A+轮融资；2018年6月20日，成立两年的寒武纪同样进行了高达一亿美元以上的B轮融资，一时间估值高达百亿。相信随着时间的推移，竞争公司很有可能会缩小到少数几家。
人工智能领域，AI独角兽不惧BAT
如果说BAT代表着无提示知名度的第一梯队，那么Rokid、思必驰、云从、医渡云等在人工智能领域风生水起的独角兽企业绝对可以称得上是“有提示知名度”的第二梯队。从团队和人才来看，这些独角兽企业一点都不输BAT等巨头企业。
云从科技始于中科院，除了国家队级别的技术团队，还在今年五月份招揽了来自苹果、Facebook等国际知名企业的高管；思必驰还挖来了原阿里iDST语音团队负责人初敏；医渡云与重庆医科大学联合共建了重庆医科大学医渡云医学数据研究院，成为国家首个医学数据二级学院；Rokid也引入了原三星半导体（中国）研究所所长周军。以智能家居语音交互为终端代表的硬件、走进千家万户并影响着人们的生活。商务服务机器人的集中出现，背后是线下零售、配送服务、家庭儿童教育等多种落地场景的日益成熟。在AI技术的推动下，赛道的纵深发展正在不断催生出新时代的引领者。在人工智能领域，推想科技将深度学习技术应用于医疗影像诊断；在教育领域，乂学教育推动AI自适应技术场景的落地化应用，发挥出“AI教师”的最大作用……
资本的关注，应用场景的不断拓展，技术研发的深入，让人工智能领域成为独角兽与超级独角兽的诞生地。不同于被BAT、美团、京东等企业所统治的传统互联网领域，相较于在数据与场景层面更加具有优势的BAT们，牢牢把握住技术话语权的AI独角兽们无疑更加具有底气。
贵在坚持
去年，腾讯研究院联合IT桔子联合发布了《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》，根据报告估算，仅2017年上半年，中美倒闭企业就已超过50家，如易致机器人、智能万事屋等企业，它们或因资金链断裂、或因竞争力有限，无法达到市场预期，可能还来不及被人们所熟知，就已经消失在人工智能的浪潮之下。
而已经初具名气的企业也并非一帆风顺。前不久，国内知名AI芯片公司深鉴科技被美国FPGA龙头企业赛灵思收购一事引发了一系列热议。究其原因，可能和深鉴科技在FPGA芯片研发路线所遇到的技术瓶颈有关，虽然投奔赛思灵不一定是最坏的结果，但也的确值得人们反思。
从无人车量产到AI芯片陆续发布，此前诸多尚处于研究阶段的人工智能产品在2018年相继落地，领跑者与陪跑者之间的差距也在这一年逐步拉开，强者自然一马当先，更多的人可能注定无法跑完全程。而我们希望更多拥有技术核心的跑者们能够在这场轰轰烈烈的人工智能马拉松中坚持下来，找到属于自己的跑道。
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投稿信箱：tougao@enet16.com2023深圳市人工智能产业发展白皮书
报告认为
1、深圳市人工智能产业发展走在全国前列。在智能硬件、计算机视觉、自动驾驶、智慧金融、智慧医疗等领域的“AI+应用”发展全国领先。
2、深圳人工智能产业创新生态体系要素齐备。集聚了大湾区的创新资源与各类高端创新载体，人才储备、专利规模居国内前三。
3、底层算法和核心零部件仍受制于人，亟需加快突破基础算法、高端芯片、关键器件和底层软件等技术。
4、医疗、制造、智能驾驶等重点领域的数据资源开放共享，是人工智能产业发展的共性需求，亟需加快构建数据法律法规体系。
01
人工智能概览
（一）人工智能定义
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，包含了基础层、技术层、应用层三部分。基础层主要由关键硬件（AI芯片、传感器）、数据、算法模型（软件）三部分构成。传感器负责收集数据，AI芯片（GPU、FPGA、NPU等）负责运算，算法模型负责训练超大量的数据。新一代人工智能技术体系由基础技术平台和通用技术体系构成，其中基础技术平台包括云计算平台与大数据平台，通用技术体系包括机器学习、自然人机交互、模式识别等技术。在此技术体系的基础上，人工智能技术不断创新发展，产生包括智能金融、智慧医疗、智能机器人、自动驾驶、智能安防、智慧零售、智慧教育及智能家居等应用场景和典型产品。
图：人工智能的基础层、技术层和应用层
资料来源：德勤
（二）全球发展情况
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。加快发展新一代人工智能是我国赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。欧美、日本等国已将发展人工智能提升为国家战略，我国也加紧系统布局和主动谋划，争夺全球科技竞争的主导权。
美国是人工智能超极强国。遥遥领先的人才储备。近十年来入选国际人工智能学会会士的顶尖学者中，美国占比69%，全球顶尖企业家数量美国占据50%以上。“超一流”的技术供给。论文产出量排名全球第一，专利申请量排名全球第二，尤其在开源框架和智能芯片等基础领域对我国形成了强力压制。强大且完备的产业体系。美国在人工智能领域基础层、技术层和应用层实力雄厚，并已实现全面领先。
英国领跑欧洲人工智能发展。综合实力位居全球前列。英国人工智能企业数量、融资量、顶尖人才数量、学术论文数量等关键指标均排名全球前三。“伦敦现象”优势凸显。伦敦已成为欧洲人工智能“首位城市”，深度得益于“伦敦-牛津-剑桥”黄金三角密集的学术资源和顶尖的学科集群。输出了源源不断的创新型企业。
我国人工智能应用领先，基础理论研究及关键核心技术方面尚处跟随者地位。在产业链下游，得益于我国旺盛的产业需求，以及庞大的人口基数产生的海量数据和丰富的应用场景优势，我国在人工智能应用层的智慧城市、智能安防、智能家居、智能零售、智能金融、智能医疗等多个领域世界领先。在产业链中游，我国在技术层的计算机视觉、智能语音等方面处于世界领先地位。旷视、科大讯飞等一批企业人脸识别率、语音识别率等屡获世界第一。但在产业链上游基础层的芯片、高精传感器、开源框架等底层软硬件技术方面十分薄弱。芯片领域，GPU与FPGA芯片完全依赖进口；算法方面的底层算法、原创算法缺失，主流开源平台仍由欧美等科技巨头把控。
图：主要国家人工智能战略
资料来源：中国信通院
02
深圳人工智能产业发展情况
深圳发展人工智能产业具有较好基础。2019年我市获批建设国家人工智能创新应用先导区和国家人工智能创新发展试验区，为人工智能产业发展奠定良好基础。从企业数量、人才数量、国际级载体等方面来看，我市人工智能综合实力位居全国主要城市前三位，形成了“高端资源集聚、技术深度融合、应用遍地开花”的发展格局。主要有以下特征：
（一）AI产业链完善
人工智能产业链分为如下三层：基础层提供数据采集、算力等基础设施，主要包括芯片、传感器、开发平台、数据服务、云计算等环节；技术层主要提供机器学习算法、智能语音识别技术、计算机视觉等算法和技术；应用层是将人工智能算法应用于各行各业形成的新业态、新模式、新产品，主要包括智能机器人、智能无人机、智能制造、智能医疗、智能金融、智能安防、自动驾驶、智能供应链等。
人工智能产业链的各个环节都有深圳企业，并且在全国都有一定的竞争力。比如海思半导体在芯片领域居于行业领先地位，速腾聚创、奥比中光、瑞声声学等企业在传感器领域位居行业前列，腾讯、华为、平安、大疆创新等企业在全产业链均处于领先地位。
图：深圳人工智能产业链
资料来源：HIIC智能经济研究所
（二）“AI+应用”发展全国领先
智能硬件领域，以大疆为代表的300多家无人机企业，占据全球市场七成份额。优必选的服务机器人已经应用在教育、家居、零售等场景，成为行业发展标杆。
计算机视觉领域，云天励飞的“深目”是中国最大规模实战应用警用级人像识别系统，微众银行AI团队推出了金融业内首个“联邦视觉系统”。
自动驾驶领域，大疆发布了千元级、性价比高的激光雷达，与速腾聚创、镭神智能的激光雷达共同加速了自动驾驶规模化落地，在自动驾驶增量零部件领域形成了初步集聚效应。华为、腾讯大局发力自动驾驶，在全国率先推出了业内一流的基础软硬件、车辆网和应用产品和方案。
智慧金融领域，微众银行的AI信贷风险管理体系做到全国领先，AI智能客服可直接回答约98%的顾客咨询；平安集团获批金融领域唯一国家级人工智能开放创新平台。
智慧医疗领域，腾讯觅影成为了“AI+医疗”标杆，并获批医疗领域唯一国家级人工智能开放创新平台，已在全国百余家三甲医院落地，疫情期间部署在湖北最大方舱医院，以秒级速度识别新冠肺炎CT影像。
（三）聚焦产业需求的技术研发
龙头企业围绕业务需求建立企业实验室。例如，腾讯优图实验室、华为诺亚方舟实验室、中兴通讯云计算及IT研究院等一批AI研发中心。华为2018年的研发投入高达高达1015亿人民币，占到销售收入的14%左右，国内企业排名第一；腾讯2018年研发投入212亿元，国内排名第五。
AI产学研协同创新趋势加快。鹏城实验室与微众银行联合建立了“AI金融联合实验室”，发力联邦迁移学习、新一代人机交互；腾讯AILab和港中大(深圳)联合成立了机器智能联合实验室，共同攻克机器学习、计算机视觉和自然语言处理。
（四）创新生态体系要素齐备
依托新兴产业集群发展的坚实基础，深圳已成为全球电子信息产业软硬件整合、供应链和产业链最为完整的区域，为人工智能技术的商业化落地提供了丰富的应用场景和强有力的集成创新条件。
深圳人工智能人才储备与专利等均居国内前三名。技术人才储备日益增强，深圳企业提供的人工智能就业岗位占全国总量的10.5%，全国排名第四。在中国人工智能企业知识产权竞争力百强企业中，深圳共拥有14家，仅次于北京（55家），主要包括了人工智能综合型以及计算机视觉、激光雷达等细分领域的龙头企业。
在高端创新载体方面，我市新增四个国家级人工智能开放创新平台，分别是腾讯集团医疗影像人工智能开放创新平台、平安集团普惠金融人工智能开放创新平台、华为公司基础软硬件人工智能开放创新平台和商汤公司智能视觉人工智能开放创新平台，近两年深圳新增了鹏城实验室、人工智能与数字经济广东省实验室等省级实验室，以及深圳人工智能与机器人研究院等市级基础研究机构。
03
深圳人工智能产业发展问题
（一）基础研究实力与前瞻性有待提升
深圳专注人工智能基础研究的顶级科研机构和研究成果较少，在高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等基础理论和前沿研究方向尚未形成原始创新的科研成果及专利布局。相较之下，北京的类脑计算中心已研发出“天机芯”，合肥的中国科技大学与杭州的浙江大学正在研制50个量子比特以上的量子处理器等（仅滞后谷歌1-2年）。
（二）底层算法和核心零部件受制于人
深圳企业仍高度依赖国外深度学习框架的开源代码和开源工具库。尽管当前华为、腾讯等龙头企业正在积极发展人工智能计算框架，但尚未建立成熟的开源平台和社区。与此同时，企业所使用的关键设备、高端芯片、核心元器件，仍以美国、德国、日本的产品和技术为主。虽然华为、大疆、云天励飞等企业已加速研发面向训练推理和终端应用的芯片，但受制于国外企业的生态优势和专利壁垒，突破难度大。
（三）高端复合型人才缺口较大
人才是人工智能竞争关键要素。深圳的人工智能国际顶尖学者数量少，其中中国人工智能学会会士仅2名，占全国总量的3%，远低于北京（31名）、上海（5名）、合肥（4名）等地。同时，由于居住成本高昂、教育医疗等公共服务资源紧张等问题，高技术人才分配的不确定性增高，留住人才的难度变大。
（四）公共服务平台滞后于产业发展
数据共享方面，政府掌握的大量政务信息涉及个人隐私，且尚未归集，需要强有力的顶层设计才能打通数据，并探索向社会领域开放使用。另一方面，我国尚未形成统一数据平台或大型数据库供科研机构和产业界使用。相比之下，美国等发达国家已搭建医疗大数据平台、ImageNet图像数据集等，为科学研究和产业发展提供数据服务。
检验检测方面，面向自动驾驶的车规级零部件的测试设备和人力成本较高，深圳本土的实验室和开放环境模拟测试设施欠缺，导致部分企业优先选择到武汉、上海等地进行测试；医疗智能机器人缺乏综合性实验平台及FDA、NMPA认证前的评估与测试体系。
04
深圳人工智能产业发展建议
（一）利用“揭榜制”吸引全球顶尖创新资源落地
借鉴上海人工智能产业招商引资政策体系，采用“揭榜制”，面向全球发布重点应用场景、重大攻关项目清单，实行“双向激励”制度，吸引全球顶尖团队来深发展，有效加强我市的人工智能产业创新力量。
（二）打造面向基础和应用基础研究的研发机构
借鉴北京智源人工智能研究院模式，引进国际一流高校和尖端企业联合建立面向基础和应用基础研究的产学研深度融合的新型研发机构，增强我市人工智能发展的原始创新能力。
（三）实施重大装备及核心零部件专项研制计划
在人工智能基础算法、高端芯片、关键器件和底层软件领域分批开展重大装备及核心零部件专项研制计划，攻克面向云端训练、终端和边缘端推理的高性能深度学习芯片，以及基于新型架构的高端智能芯片。
（四）加快建设重点领域人工智能公共技术服务平台
医疗、制造、智能驾驶等领域的数据资源开放共享成为制约行业发展的难题。参考美国、欧盟等国以数据资源开放促进人工智能发展的经验，我市应在智能医疗、智能制造、智能驾驶等领域先行开展数据资源开放试验，打造人工智能开放创新平台，有效促进人工智能产业发展。
（五）主动出击引进国际高端团队
凭借毗邻香港的优势，近年来有多个香港高校团队来深创业。香港是我国人工智能学术研究的高地，深圳拥有丰富的应用场景和供应链资源，建议加强政府统筹，在深港合作区等区域大力引进香港、以色列等国际顶尖的创新资源落地，促进产业高端发展。
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