AI戰略投資全景圖（附：2018年14個頂級AI和機器學習會議名錄）

各行各業都在談人工智慧，各類企業都想運用這項技術來提升自己、捍衛行業地位。究竟哪些行業、哪些公司最積極？哪些AI細分方向最受重視？MDI Ventures美國投資總監Kyle Kling分析了11個行業的200多家公司，得出了一些規律。

我想分享一下各個行業中規模最大的公司是如何投資人工智慧創業公司的。

觀察企業風險投資基金的活動是發現行業顛覆的一項關鍵指標。企業基金通常有非常嚴格的投資標準，他們的投資標的要麼可以新增收入流，要麼可以提升運營效率，還有的則是為了與未來的競爭對手合作。

我分析了200多家美國最活躍的企業風險投資基金和最有影響力的公司，橫跨11個行業，目標是找出：

• 哪些人工智慧子類別在不同行業中獲得了最多的資金；
• 哪些公司在各個行業的人工智慧投資方面處於領先地位；
• 每個行業最受歡迎的人工智慧創業公司是哪些；
• 哪些人工智慧創業公司對各個行業的影響最大。

我研究了下列11個行業：

• 科技巨頭（前15個規模最大或最有影響力的科技公司）
• 金融（全球最大、最活躍的銀行或金融機構）
• 電信（各個大陸最大的電信公司）
• 電子製造商（最大的半導體、晶元和電子設備製造商）
• 傳媒（最大的媒體、廣告或娛樂公司）
• 工業（最大的工業製造企業，包括建築、電器、金屬、航空航天、化工等）
• 商業（世界上最大的電子商務和零售商店）
• 保險（最大的生命、健康、汽車或再保險提供商）
• 諮詢（最大的戰略、科技和會計諮詢公司）
• 汽車（最大的汽車或零配件製造商）
• 醫療（最大的醫院、生物化學或製藥公司）
• 我還參考了TechCrunch的2017年十大風險投資榜單，與企業進行比較。風投通常比企業的眼光光加長遠，應該可以預示哪些人工智慧創業公司將在未來5到10年產生更多的影響。

請注意，所有這些信息都是我能找到的公開信息。我相信有這些公司有許多未公開的投資。但是，我認為這些局部信息能讓你對行業的共同趨勢有一個大致的了解。

▎按行業劃分的人工智慧投資分析

這些大公司總共對人工智慧創業公司展開了400多筆投資/收購，頂尖風投和科技巨頭在人工智慧創業公司的投資上超過了所有其他行業。

然而，有兩項意外，一是除科技行業以外，金融、電信和傳媒行業最領先。二是醫療行業投資的人工智慧創業公司數量最少。

大多數行業巨頭投資的美國人工智慧創業公司都多於國際人工智慧創業公司。這表明，海外企業針對美國投入較多，而美國投資者針對國外的投入較少。可能是因為美國的人工智慧創業公司數量更多，所以才會出現這種差距。然而，令人驚訝的是，頂級風投在海外的投資少於大多數科技巨頭。

我將所有人工智慧創業公司分成兩類。第一類是水平類，也就是開發人工智慧工具的創業公司，可以把它想像成鎚子或捲尺；第二類是垂直類，也就是用一種人工智慧來創造服務的創業公司，可以把它想成是水管工或者建築工人。

各行各業的領導者大多數投資的水平類人工智慧創業公司都略多於垂直類。這可能是因為企業希望找到能夠改進現有產品和服務的工具，而不是試圖創建全新的產品。

通過企業募集資金的人工智慧創業公司獲得的融資金額超過1000萬至1100萬美元的全球基準。從企業獲得資金，也就意味著其中蘊含潛在的協同效應，因此未來的增長預期要高得多，價格也會上漲。國際人工智慧創業公司籌集的資金遠遠超過了美國人工智慧創業公司。這可能是國外資本數量龐大，而人工智慧創業公司的供應很少，這必然會推高價格。

如果要將不同類別公司的融資額也按地點來區分，那就會描繪出一幅略微不同的畫面。與水平類相比，似乎美國的企業投資者要麼在垂直類中發現了更多的機會，要麼就是這類企業的供應更少。國際社會的情況與美國相反。

似乎沒有哪個國家的異常值推動了平均資本的增長。從各個行業和頂級風投那裡獲得最多投資的國家有英國、中國、以色列、加拿大、日本和新加坡。

這些國家之所以領先，是因為它們本身就有非常活躍的企業投資活動，而且在美國之外，他們的創業公司和資本數量也最多。

▎按行業劃分的人工智慧子類投資

上圖顯示了在水平類人工智慧的9個子類別中，各行業企業的投資情況。

我之前曾經做過分析，說AI領域大部分資金都流向了視覺、工具和分析子類，這次的總趨勢也是如此。為了幫助你分析上面的圖表，我分別列出了每個行業最愛投的子類別：

• 科技巨頭：視覺、工具和分析。
• 頂級風投：視覺、分析和安全/助理。
• 金融：工具、安全和視覺。
• 電信：視覺、分析、安全和助理。
• 電子：工具、安全和基礎設施。
• 傳媒：視覺、分析和數據。
• 工業：視覺和工具/分析/基礎設施/機器人
• 商業：視覺和基礎設施。
• 保險：工具和分析。
• 諮詢：安全
• 汽車：機器人
• 醫療：視覺

上圖顯示了在垂直類人工智慧的13個子類別中，各行業企業的投資情況。

在我之前的文章中，汽車、醫療保健和金融科技的子類別獲得了最多的投資。上面的圖表展示了金融科技、企業、CRM和營銷是所有行業和頂級風投最歡迎的子類別。這意味著企業的重點是投資於運營效率和客戶獲取。然而，如果你剔除頂級風投，最受歡迎的子類別是汽車，其次是營銷、CRM、金融科技、企業和物聯網。此外，頂級風投公司在醫療方面的投資要遠遠高於在汽車領域的投資。每個行業的頂級子類別列舉如下:

• 科技巨頭：CRM、營銷和物聯網
• 頂級風投：企業、醫療和金融科技
• 財務：金融科技
• 電信：企業和汽車
• 電子：汽車
• 傳媒：營銷
• 工業：物聯網
• 商業：商業
• 保險：金融科技
• 諮詢：CRM
• 汽車：汽車
• 醫療：企業和醫療

▎各行業頂尖AI投資者和創業公司

接下來我想分享一下，誰是每個行業最活躍的人工智慧投資者，部分行業最受歡迎的人工智慧創業公司，以及整體上最受歡迎的人工智慧創業公司。

頂尖投資者和創業公司如下：

科技巨頭：

• 最活躍的投資者是英特爾、谷歌和Salesforce。
• 最受歡迎的人工智慧創業公司是MindMeld、CognitiveScale和Unbabel。

頂級風投：

• 最活躍的投資者是NEA、A16Z和Khosla/Accel。
• 最受歡迎的人工智慧創業公司是Kensho和Timeful。

金融：

• 最活躍的投資者是彭博、萬事達和高盛/富達/花旗。
• 最受歡迎的人工智慧創業公司是Kensho、Moneytree和H2O.ai / Appzen / Versive。

電信：

• 最活躍的投資者是軟銀、NTT和新加坡電信。
• 最受歡迎的人工智慧創業公司是Precision Hawk和MindMeld。

電子：

• 最活躍的投資者是戴爾和英偉達。

傳媒：

• 最活躍的投資者是R/GA、康卡斯特和KBS。
• 最受歡迎的人工智慧創業公司是Vidrovr和Indicative的。

工業：

• 最活躍的投資者是通用電氣、ABB和博世。
• 最受歡迎的人工智慧創業公司是Maana。

商業：

• 最活躍的投資者是阿里巴巴。
• 最受歡迎的人工智慧創業公司是SalesPredict。

保險：

• 最活躍的投資者是紐約人壽。

諮詢：

• 最活躍的投資者是貝恩。

汽車：

• 最活躍的投資者是福特和豐田。

醫療保健：

• 沒有最活躍的投資者。

投資方橫跨最多行業的創業公司是CYNGN、Lemonade、Graphcore、Vicarious、ABEJA、Tamr和MindMeld。

擁有最多企業投資者的創業公司是Kensho、CYNGN、MindMeld、Moneytree、Maana、 Lemonade、H2O.ai和Bonsai。

▎結論

希望這能幫助你更好地了解人工智慧創業生態。需要提醒的是，這僅僅展示了企業願意分享的有關他們在人工智慧領域的公開投資信息。但我認為這是一個很好的指標，可以說明人工智慧在哪裡發展，不在哪裡發展，以及未來可能在哪裡發展。

附：2018年14個頂級AI和機器學習會議名錄

人工智慧和機器學習已經跳出科幻小說的範疇，衝進了現實。不管是技術層面還是商業環境方面，這些領域都在迅速發展，緊跟潮流的步伐是非常重要的。

無論你是技術參與者還是戰略思考者，這些技術對於各種規模的企業都具有改變「遊戲規則」的意義。

對於學習新的人工智慧和機器學習技能、建立新的人際關係而言，沒有什麼比參加一些相關的頂級大會更高效的了。此篇為2018年AI和機器學習的會議清單，每個清單包括日期、地點、網址、議程重點和定價，該列表按日期排序。

▎1. 全球人工智慧會議

• Twitter：#GAIC
• 網址：http://www.globalbigdataconference.com/santa-clara/global-artificial-intelligence-conference/event-97.html
• 日期：2018.1.17-19
• 位置：Santa Clara, CA
• 費用：$ 699 至 $ 1499，取決於你參加的天數。

全球人工智慧會議是一個三天的盛會，其內容廣泛，涵蓋多個行業領域的人工智慧議題。

會議議程包括技術（例如，認知計算，聊天機器人，NLP，計算機視覺和神經網路）和行業主題（例如電信，金融和旅行/運輸）。演講主題包括「物聯網與機器學習」，「物聯網與人工智慧的商業轉型」，以及「機器學習預測阿爾茨海默病」。

誰應該參加：負責AI計劃的企業高管，創新負責人，產品開發負責人，分析師，項目經理，分析經理，數據科學家，統計人員，AI和軟體開發人員，AI顧問和服務提供商，學生和數據分析師。

▎2. REWORK深度學習峰會

• Twitter：@reworkdl / #reworkdl
• 日期、地點和網址：
• 2018.1.25-26 舊金山
• 網址：https://www.re-work.co/events/deep-learning-summit-san-francisco-2018
• 2018.5.24-25 波士頓
• 網址：https://www.re-work.co/events/deep-learning-summit-boston-2018
• 2018.9.20-21 倫敦
• 網址：https://www.re-work.co/events/deep-learning-summit-london-2018
• 2018.10.25-26 多倫多
• Track 1 網址：https://www.re-work.co/events/deep-learning-summit-toronto-canada-track1-2018
• Track 2 網址：https://www.re-work.co/events/deep-learning-summit-toronto-canada-track2-2018

費用：$ 1,495至$ 2,095。對學生，全職學學者和初創企業有折扣。

REWORK的深度學習峰會是2018年舉行的為期兩天的會議。每個活動都有望在深度學習演算法和方法上分享進步，突出新興趨勢，並將行業創新者，技術人員，數據科學家和創業者通過深度學習的世界連接起來。

會議時間表包括來自Google，Netflix，Adobe和http://Ancestry.com的發言人，演講題目包括「Facebook上的深度學習」，「相機校準和對象跟蹤的計算機視覺演算法」，「推薦系統的深度學習」和「為了檢測，預防和分類網路攻擊而進行的端到端深度學習」。

誰應該參加：數據科學家，數據工程師，機器學習科學家，首席技術官，創始人，工程總監，首席執行官。

▎3. OReilly人工智慧會議

• Twitter：@TheAIConf / #TheAIConf
• 網址：https://conferences.oreilly.com/artificial-intelligence
• 日期、地點和網址：
• 2018.4.10-13 北京
• 網址：https://ai.oreilly.com.cn/ai-cn?locale=en
• 2018.4.29 -5.2 紐約
• 網址：https://conferences.oreilly.com/artificial-intelligence/ai-ny
• 2018.9.4-7 舊金山
• 2018.10.8-11 倫敦
• 成本：尚未公布

OReilly的人工智慧會議是全年不同地點的一系列獨立活動。會議的主題是「讓人工智慧工作」，並通過技術和非技術的介紹，重點縮小理論與實際應用之間的差距。主題演講嘉賓來自麻省理工學院和卡內基梅隆大學等學術機構，包括來自Google和Salesforce等公司的業界領袖。

每個會議都舉行了為期兩天的培訓課程，包括「深度學習的自然語言處理」和「深度學習與張量流動」。預覽日有關於「將AI帶入企業」，「深度強化學習教程」和「帶Keras的神經網路簡介」等主題的教程。

誰應該參加：演算法工程師/科學家，首席經驗官員，數據科學家/工程師，研究科學家，軟體工程師，業務分析師，負責創新活動的人員，產品營銷經理，產品經理和項目經理。

▎4. 神經信息處理系統會議

• Twitter：@NipsConference / #NIPS / ＃NIPS2018
• 網址： https://nips.cc/Conferences/2018
• 日期：2018.12.3-8
• 地點：Montreal
• 成本：待定

AI不是一個新領域。2018年是第32屆神經信息處理系統（NIPS）大會。近八千人參加了在加州長灘的2017年會議。 2017年的議程應該幫助你決定這個會議是否適合你：

• 邀請會談：「為什麼人工智慧可以重新編程人類基因組」，「偏見的麻煩」和「機器人深度學習」。
• 學術論文的口頭陳述：「多任務的圖論方法」，「嚙齒目動物三叉神經系統的目標驅動的神經網路模型」，以及「量化神經編碼中多少感官信息與行為相關」。
• 演示：「深入強化學習Chatbot」，「Babble Labble：學習自然語言解釋」，以及「Sensomind：民主化深度學習食品工業」。
• 講習班：「視覺接地互動與語言」，「音頻信號處理機器學習（ML4Audio）」，「對話AI：今天的實踐與未來的潛力」。

誰應該參加：如議程所示，這是適合研究人員，數據科學家和工程師的技術手段。

▎5. 機器學習會議

• Twitter：@mlfconf / #MLconfSF / #MLconfATL / #MLconfSEA / @MLconfNYC
• 網站：https://mlconf.com
• 日期和地點：待定（紐約），待定（西雅圖），待定（亞特蘭大），待定（舊金山）
• 成本：待定

機器學習會議是在多個城市舉辦的一系列多元化活動。每個活動都是為期一天的活動，旨在傳播最近的機器學習研究和行業應用。

事件力求不可知，過去的計劃表明它實現了這個目標。從「大型機器學習：深度，分散式，多維度」到「為企業SaaS構建ML產品的經驗教訓」，「機器學習拯救鯨魚」。很顯然，機器學習從業者有大量的技術資料。

誰應該參加：學生和從業者誰需要提示和方法應用於自己的工作，以及引用的文件和代碼樣本參考研究。

▎6. AI大會

• Twitter：@AIconference
• 網址： http://aiconference.com/events/2017-san-francisco
• 日期：待定
• 位置：待定
• 成本：待定

AI大會由運行機器學習會議的人員組織，具有不同的結構。這個關於AI新興技術的單日活動將重點放在AI項目上。除了對人工智慧進行深入的技術介紹之外，相關主題還包括法律，道德，安全和治理。

演講和演講者都是頂尖的。在六月份的2017年的活動中，這些活動包括「亞馬遜Alexa的會話AI」，由Alexa的AI科學高級經理Ashwin Ram提出; 科幻小說作家David Brin提出了「人工智慧可能會如何？不同的方法及其對宇宙生命的影響」。以及維基媒體在線騷擾研究者Caroline Sinders所著的《情感創傷與機器學習 》。

誰應該參加：一些人工智慧會議是非常技術性的。那些尋找關於人工智慧的未來的更一般的見解可能要考慮這一點。

▎7. REWORK AI助理峰會

• Twitter：@reworkAI / #reworkAI
• 日期、地點和網址：
• 2018.1.25 - 26 舊金山
• 網址：https://www.re-work.co/events/ai-assistant-summit-san-francisco-2018
• 2018.3.15 - 16 倫敦
• 網址：https://www.re-work.co/events/ai-assistant-summit-london-2018
• 費用：$ 1,495至$ 2,095（舊金山）; ￡795到￡1,495（倫敦）。對學生，專職學者和初創企業有折扣。

如果您正在進行自然語言處理，那麼REWORK AI助理峰會不容錯過。該活動側重於使用機器和深度學習來創建AI助手以及會話界面。

其中包括「自然語言處理，解析，信息提取，對話和問題解答」，「體現社交輔助的代理人：超越援助和走向行為改變」，以及「人與情感在言語交互中的角色」。演講嘉賓是來自蘋果、Autodesk和x.ai的革新者。

誰應該參加：數據科學家，數據工程師，開發人員，企業家，首席技術官，首席執行官，投資人。

▎8. 國際學習代表會議

• Twitter：@ iclr2017
• 網址： http://www.iclr.cc/doku.php
• 日期：2018.4.30-5.3
• 地點：Vancouver, BC, Canada
• 費用：待定（去年註冊900歐元）

主題包括特徵學習，度量學習，構圖建模，結構化預測，強化學習以及有關大規模學習和非凸優化的問題。

誰應該參加：這是一個技術性很強的會議，應該呼籲那些在無監督，半監督和有監督的代表性學習方面向前推進的實踐者; 代表學習計劃和強化學習; 和度量學習和內核學習。

▎9. REWORK機器智能峰會

• Twitter：@reworkMI / #reworkMI
• 網址： https://www.re-work.co/events/machine-intelligence-summit-hong-kong-2018
• 日期：2018.6.6-7
• 地點：香港
• 費用：7,995港元至10,995港元，對包括學生，全職學者和初創公司的早期定價有折扣。

AI能否最終與人類智能相抗衡？REWORK機器智能峰會探討了智能機器發展的趨勢，以了解數據和ML對商業和社會的影響。

議程草案列舉了「優化嵌入式平台的卷積神經網路」，「計算機視覺質量控制與檢測」和「通過移動感測預測人類行為」等廣泛的主題。演講嘉賓代表：特斯拉，滙豐銀行，NASA埃姆斯研究中心以及該領域的其他創新者。

誰應該參加：數據科學家，數據工程師，機器學習科學家，開發人員，企業家，工程總監，大數據專家。

▎10. 計算機視覺和模式識別會議

• Twitter：@CVPR / ＃CVPR2018
• 網址： http://cvpr2018.thecvf.com
• 日期：2018.6.18-22
• 地點：Salt Lake City
• 成本：待定

計算機視覺和模式識別事件會議的重點是由一個主要會議組成，在會議期間提交論文和主題演講，以及研討會和短期課程。

雖然2018年的時間表還沒有被分享（而且還沒有公布有關文件的要求），但2017年的會議活動有研討會、教程和學術論文的展示。焦點會議是關於3D視覺，機器學習，中低級視覺，分析人類在圖像，生物醫學圖像/視頻分析，和物體識別和場景理解。

誰應該參加：機器視覺領域的學生，學者和行業研究人員。

▎11. 在工業自動化高峰會上的REWORK AI

• Twitter：@reworkauto / #reworkAUTO
• 網址： https://www.re-work.co/events/ai-industrial-automation-summit-san-francisco-2018
• 日期：2018.6.28-29
• 地點：San Francisco
• 費用：$ 1,495至$ 1,895。為學生，全職學者和初創公司提供折扣。

該活動著重於機器學習對工業自動化的影響。2018年草案提出了「預測性維護的時間序列數據和數據」，「在感測器和信號數據中使用AI」以及「工業自動化領域的深度學習和應用」等演講。擬邀嘉賓分別來自亞馬遜，寶潔，谷歌等。

誰應該參加：這是技術人員，包括首席軟體工程師，首席數據科學家，首席技術官，創始人，工程總監，首席執行官和系統工程師。

▎12. AI世界大會和世博會

• Twitter：@AIWorldExpo
• 網址：https://aiworld.com
• 日期：待定; 最後一個在2017.12
• 位置：待定
• 成本：待定

2017年大會剛剛結束，對於2018年AI世博會的說法還為時過早。但是，2017年議程使其成為一個有吸引力的會議，其中有150位演講者討論數據科學技術，人工智慧和高性能計算的使用案例，以及銀行採用智能助理和機器人來處理客戶服務的案例研究查詢案例等。

誰應該參加：負責人工智慧舉措的業務和技術主管。

▎13. AAAI人工智慧會議

• Twitter：@RealAAAI / ＃AAAI2018
• 網站：https://aaai.org/Conferences/AAAI-18
• 日期：2018.2.2-7
• 位置：New Orleans
• 費用：$ 925，對AAAI成員和學生提供早期定價有折扣

AAAI人工智慧大會由人工智慧促進會提出，旨在促進人工智慧研究和與會人員之間的科學交流。這個活動是以論文為重點的演講。2017年接受並發表的一些論文包括「複雜情況下的人工智慧：解決統一問題」，「利用人工智慧實現自主空間任務操作」以及「快速個人化：通過MxNet擴展深度學習」。該計劃還包括教程和研討會，以及學生課程和招聘會。

誰應該參加：人工智慧研究人員，從業人員，科學家，工程師和學者。

▎14. 智能系統會議

• Twitter：＃IntelliSys2018
• 網址：http://saiconference.com/IntelliSys
• 日期：2018.9.6-7
• 地點：London
• 費用：500英鎊，有學生折扣。

2018年智能系統會議是一個以學術和研究為基礎的活動，主題演講者代表均是行業領袖。去年的會議上發表了「面向物聯網應用的基於流的推理和機器學習」，「模糊聚類演算法中的修改罰函數」以及「深度學習集群的智能搜索」等論文。

誰應該參加：研究人員和行業從業人員。

本文由2045加速器編輯整理自量子位、 AI科技大本營

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