AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点

 

导言

据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。

 

AI芯片相关企业

 

在人工智能领域大规模并行计算是一个刚性的需求，CPU由于本身设计更偏重于多任务处理、逻辑控制所以不太适合在矩阵计算这种需要高并行的场景中应用，这也给了像Nvidia、Xilinx等芯片公司在深度学习时代的爆发的机会。

 

Nvidia(英伟达)

明星指数：*****

融资轮次&估（市）值：美股上市/1546.58亿美金

公司介绍

NVIDIA是一家人工智能计算公司。公司创立于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。Jensen Huang (黄教主) 是创始人兼首席执行官。NVIDIA 出品的GPU，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。尤其是2012年深度学习的初露锋芒，给Nvidia做了一次价值连城的免费广告（Hinton实验室用了NVIDIA GPU GTX 580对深度卷积神经网络计算进行加速取得了非常好的效果），从GeForce GTX系列到目前最新的Tesla V100再到Jetson Xavier移动版芯片 ，NVIDIA的股价也坐上了火箭到现在涨了20多倍。

AI相关方向

深度学习加速 为了配套GPU硬件销售，NVIDIA开发了一些列配套的深度学习的相关软件SDK，比如cuBlas、CUDNN、TensorRT、DeepStream等高性能计算库，很大程度上帮助了开发这快速落地自己的深度学习应用，完善了自己的GPU生态布局（隔壁的兄弟AMD只能通过）。包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、MxNet等知名框架都会使用CUDNN作为GPU端的矩阵计算加速库，小编还听说维护TensorRT库的只有一个研发小哥哥，geiliable！

无人驾驶

NVIDIA的无人驾驶团队有几百人的规模，是黄教主下重注的一个方向，由教主亲自带队，AUTO延续了NV一直以来的套路-软硬一体。该团队围绕Drive PX计算平台进行技术研发，目前可以做到实时了解车辆周围的状况， 可在高清地图上准确的定位车辆，并且计划一条安全的行驶路径。打造业界领先的自动驾驶车辆平台——囊括了深度学习技术，传感器融合技术以及环视技术来改变驾驶体验。小编认为黄教主做的事情和百度Apollo有点对着干,一个依托硬件从下往上走，一个依托软件从上往下走，最终还是要看谁能笼络更多的车企，快速扩大朋友圈！

深度学习应用研究

NVIDIA也有自己的深度学习前研技术研究团队包括和外部合作，做了一些不错的研究，尤其是GAN相关的成果比如视频自动生成慢镜头（Super SloMo）、生成高清的明星人脸（分辨率最高达1024×1024像素）等，更多研究可访问下面网址：

http://research.nvidia.com/researcharea/computer-vision

求职

小编了解NVIDIA的核心技术部门都在圣克拉拉，国内只有部分中间件的研发团队以及技术服务/销售部门。国内部分偏重于社招，小部分校招，如果有感兴趣的朋友可以联系小编了解详情。

 

INTEL

明星指数：****

融资轮次&估（市）值：美股上市/2252.47亿美金

公司介绍

INTEL是美国一家主要以研制CPU处理器的公司，是全球最大的个人计算机零件和CPU制造商，它成立于1968年，具有50年产品创新和市场领导的历史。众所周知INTEL在服务器和个人电脑领域是当之无愧的No.1，但是后来完美的错失了移动时代的机会，其Atom系列芯片一直没能打开移动市场的局面。深度学习爆发后，INTEL也没有赶上第一波，但是先后收购了包括Nervana Systems，Movidius和Mobileye等人工智能企业，以及Altera这个全球第二大FPGA厂商。AI焦虑下的英特尔成立了人工智能产品事业部（AIPG），可以看到这个PC时代的巨人在人工智能领域全面布局和抢占市场的决心，Good Luck！

AI相关方向

深度学习加速

INTEL的矩阵计算相关软件包括MKL数学计算库以及针对于深度学习优化的MKL-DNN库；硬件包括适合边缘计算的Movidius神经计算棒，Altera系列FPGA，Intel Movidius VPUs，以及INTEL之前为服务端开发的协处理器Xeon Phi（小编接触过的国内大厂对Xeon Phi认同度都比较低）

无人驾驶

英特尔已错失了两个重要机遇，一个是智能手机市场，一个是车载市场。Mobileye之于英特尔，其在计算机视觉方面的技术积累自然是一项核心资产。而Mobileye对于英特尔来说最大的价值，就是它直接签下的超过27家车企客户，以及庞大的芯片出货量——2016年全年，Mobileye的SoC芯片供卖出约600万个。借助Mobileye在ADAS板块的市场份额，来快速切入整个汽车产业，才是英特尔想要的。特斯拉的Autopilot就有MobileyeQ3芯片(尽管合作已经终结)。Mobileye的技术将被融合到英特尔的Intel GO自动驾驶解决方案中。而英特尔借此可以打通与车企的关系，进一步扩大其在汽车半导体市场的份额。

求职

INTEL国内研发主要在上海和北京，主要做深度学习框架在INTEL系列CPU上的优化，以及计算机视觉和机器学习方面的算法研发工作（据小编了解，深度学习方面的工作INTEL有很多的实习机会）

 

Xilinx(赛灵思)

明星指数：****

融资轮次&估（市）值：美股上市/179.97亿美金

公司介绍

FPGA领域有两个主要玩家Xilinx和Altera，现在Altera已经成了Intel的一部分。Xilinx作为全球最大的可编程芯片（FPGA）厂商集研发、制造并销售范围广泛的高级集成电路、软件设计工具以及作为预定义系统级功能的IP核与一体。赛灵思在AI时代的三大战略布局：ACAP系列产品、数据中心优先、加速八大主流市场发展。ACAP的核心是新一代的FPGA架构，适用于加速广泛的应用，其中包括视频转码、数据库、数据压缩、搜索、AI推断、基因组学、机器视觉、计算存储及网络加速等。前不久Xilinx还高调收购了国内的AI芯片初创公司深鉴科技，小编在这里恭喜深鉴的朋友们上岸:)

求职

Xilinx北京部门专注于高层次综合（C到硬件语言的转换）软件的开发，目前40左右的规模。所招职位主要面向前端编译及转换。

 

比特大陆

明星指数：****

融资轮次&估（市）值：B轮/120亿美金

公司介绍

比特大陆成立于2013年，由吴忌寒和芯片设计专家詹克团联合创办，是一家生产比特币挖矿机、定制芯片、运营“矿池”（比特币矿工工厂）的初创公司。当别人在挖金的时候,我去卖铁锹、卖水!最后,挖金的人依然在疲惫地追逐梦想,而卖铁锹的人已经衣锦还乡。目前比特大陆AI技术团队200余人左右的规模，坐标北京。比特大陆已经拥有比特币矿机70％以上的市场份额。随着比特币市场竞争急剧增加，行业一片红海之势，2017年11月比特大陆正式发布了比特大陆旗下AI品牌SOPHON，以及自研的全球首款张量加速计算芯片——BM1680，正式切入AI芯片市场，AI芯片市场的金主玩家越来越多了。

AI相关方向

比特大陆的AI产品布局分为三个方面：

（1）AI深度学习的推理芯片

（2）BIG DATA和CLOUD（大数据和专有云）

（3）智能机器人

在AI行业布局方面，比特大陆主要切三个行业：安防+AI、互联网+AI和城市大数据。

求职

比特大陆有自己的人工智能团队支持：安防+AI、互联网+AI和城市大数据等布局。小编了解目前对图像算法的人才需求量比较大，计算机视觉和深度学习算法尤其是人脸识别、视频智能分析等方向很急迫，感兴趣的朋友小编也可以推荐。

 

寒武纪

明星指数：****

融资轮次&估（市）值：B轮/20亿美金

公司介绍

寒武纪科技公司成立于2016年，其前身是中科院计算所于2008年组建的“探索处理器架构与人工智能的交叉领域”10人学术团队。寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者，是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU。据称华为麒麟970的NPU就是寒武纪的IP。寒武纪团队基本是中科大和清华的班底，出自这两所学校的同学风格都很务实。

求职

遵循着营造生态的思路，寒武纪也会针对自己下游的客户需求进行软件层面优化比如图像处理、人脸识别、目标检测等方案以及基于寒武纪深度学习芯片以及硬件平台，开发高性能深度学习库。有这方面背景的同学可以考虑。

 

地平线机器人

明星指数：***

融资轮次&估（市）值：A+轮/未知

公司介绍

地平线为提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。企业使命是赋能万物，让每个人的生活更安全，更美好。地平线机器人的核心产品是视觉芯片，应用领域为智能驾驶、智能城市、智能商业，目前发布了两款自主研发AI芯片：“征程”和“旭日”，其中征程1.0处理器，面向智能驾驶；旭日1.0处理器，主攻智能摄像头。地平线的核心团队班底主要是来自百度IDL以及NEC，创始人余凯和黄畅也是从NEC到百度IDL的老搭档。

AI相关方向

地平线目前在智能驾驶、智能城市、智能商业都有布局。技术方面在图像识别包括人体、人脸、车辆、通用目标检测、跟踪与识别以及图像理解、图像质量评估和增强，视频分析等计算机视觉相关方向以及深度学习模型优化、压缩、加速方面都有涉猎；除了计算机视觉，另外在语音识别技术方面也有应用场景。

求职

地平线涉及的应用场景很丰富，包括智能驾驶、智能城市、智能商业里面涉及了大量的计算机视觉技术，尤其是人相关的识别分析以及智能驾驶相关的技术，如果对深度学习有一定研究基础的朋友都可以考虑下，小编可以帮忙内推。

 

其他

谷歌-TPU

百度-昆仑

IBM-TrueNorth

小编这里就不做一一介绍了

 

应用层相关企业--安防相关

安防领域一直被认为是人工智能落地最好的行业之一。首先，以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求；其次，安防行业事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。涌现出了像商汤科技、旷视科技、云从等聚焦于人脸识别、行为分析等图像智能领域的公司。

 

商汤科技

明星指数：*****

融资轮次&估（市）值：C+轮/30亿美金

公司介绍

商汤科技,是国内一家致力于计算机视觉和深度学习原创技术的创新型科技公司,提供人脸识别、语音技术,文字识别,人脸识别,深度学习等一系列人工智能产品及解决方案,帮助各行各业的客户打造智能化业务系统。商汤以港中文汤晓鸥实验室团队为核心班底，短短数年打造成为了AI独角兽企业，可谓是国内AI企业的当红炸子鸡。其主要业务主要在智能安防以及和手机厂商在相机层面的算法SDK合作。商汤科技正在大力推动的“人工智能+”和人工智能赋能百业。

AI相关方向

在解决方案上，商汤主推的产品有包括SenseFace人脸布控系统、SenseID身份验证解决方案、SenseGo智慧商业解决方案、SensePhoto手机全套影像处理解决方案、SenseAR增强现实感特效引擎以及SenseDrive DMS驾驶员监控系统等。从技术方向拆解目前商汤还是以人脸识别分析技术为主的一家公司，其它方向包括通用物体检测识别、动作行为分析，证件OCR、ReID、SLAM、深度学习模型优化以及深度学习框架优化等技术方向。

求职

商汤内部算法研发更多的是博士在做，如果是硕士或本科做的更多的是算法工程层面的开发优化；商汤的实习机会很多，而且能参与到算法层面的原型调研和研发。

 

旷视科技

明星指数：***** 

融资轮次&估（市）值：C轮/20亿美金

公司介绍

旷视科技成立于2011年底，创始人印奇和唐文斌都出自清华姚期智实验班本科，在人脸识别领域达到世界水平，对外提供了人脸识别、人工智能、智能地产、智能安防等相关技术解决方案，是国内领先的人工智能创业公司。致力于为政企用户和开发者提供全方位的行业智能解决方案与智能数据服务。最近把清华姚班的大佬姚期智也拉来站台担任旷视科技Face++学术委员会担任首席顾问，操作很溜，准备上市的节奏！

AI相关方向

旷视科技技术方向包括人脸检测、人脸分析、人脸识别,以及图像识别、OCR证件识别、文字识别。其重点还是在人脸识别在安防和金融领域的应用，而且已经从单纯软件算法层面向软硬一体解决方案过渡。

求职

旷视在计算机视觉包括分类，检测，分割，跟踪，OCR、SLAM和3D感知等都有涉猎，涉及的子领域非常多，算法相关主要分两条线研究科学家和全栈人工智能工程师（偏工程应用优化），另外对实习生的需求也很大，锻炼机会多。

 

格灵深瞳

明星指数：***

融资轮次&估（市）值：B轮/未知

公司介绍

格灵深瞳成立于2013年，是一家同时具备计算机视觉和深度学习技术以及嵌入式硬件研发能力的人工智能公司，作为一家视频大数据产品和方案提供商，自主研发的深瞳技术在人和车的检测、跟踪与识别方面居于世界领先水平，公司主要关注的领域包括公共安全、智能交通、金融安防等，同时公司在无人驾驶（驭势科技）、机器人和智能医疗方面也进行了深入的布局。格灵深瞳的起步很早，但是最初从深度相机切入市场并没有得到广泛的认可从而丧失了先机，发展势头明显弱于同期的其它几个小巨头。

AI相关方向

格灵深瞳的商业落地围绕三个方面：人、人脸、车的智能分析。针对这三个方面，格灵深瞳推出了数款创新性的产品，包括皓目行为分析仪、威目车辆大数据系统、威目视频结构化系统、威目人脸识别系统、威目视图大数据平台，以及深瞳人眼摄像机。

求职

格灵深瞳在人脸识别、人体ReID和车辆检测识别等方向都有重点布局，有这方面背景的朋友可以勾搭。

 

依图科技

明星指数：****

融资轮次&估（市）值：C+轮/150亿人民币

公司介绍

依图科技总部在上海，是上海人工智能领域的明星初创企业，主要从事人工智能创新性研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，拓展人工智能新疆界。依图科技人工智能技术的应用领域包括：智能安防、依图医疗、智慧金融、智慧城市、智能硬件等。

求职

依图的AI方向主要布局在人脸识别、车辆识别和医疗图像识别等几个方向，这个公司相对低调，但是技术实力不容小觑，相关背景的同学都可以考虑勾搭。

 

其它图像分析相关领域

 

除了应用于安防场景，基于人工智能的图像分析技术还应用到了互联网图片审核、商业智能等场景 ，下面介绍几个相关的的创业公司：

 

图普科技

明星指数：*** 

融资轮次&估（市）值：A轮/未知

公司介绍

图普科技以互联网图片审核切入市场，当前产品包括内容审核、智能鉴黄、客流统计分析、智慧门店系统等。主要服务于互联网、连锁零售、泛安防等领域，致力于为企业级用户提供人工智能产品和行业解决方案。图普云平台涵盖黄暴识别、人脸识别、证件识别、场景识别、图像风格化等数十种图像识别接口。

AI相关方向

图像分类、人脸识别、证件识别等

求职

图普总部在广州，产品更偏重于算法工程方面的应用，有一定算法和比较好工程能力的朋友都可以试试。

 

图匠科技

明星指数：***

融资轮次&估（市）值：A轮/未知

公司介绍

ImageDT（图匠数据）对标以色列的图像识别公司Trax，该团队专注于为企业提供商业智能化技术与服务，具备数据采集、图像识别、语义分析、海量数据掘等技术，业务内容包括大数据市场研究、零售智能化管理、图像识别智能审计、网络图片舆情分析等。小编认为这个垂直领域后期会聚集不少的玩家，为什么呢？技术层面门槛相对低，而且商业模式清晰，挣钱啊！

AI相关方向

商品识别,智能审计,货架识别,LOGO识别,智能零售,人脸识别等

求职

图匠总部在广州，产品更偏重于算法工程方面的应用，有一定算法基础和比较好工程能力的朋友都可以试试。

 

码隆科技

明星指数：***

融资轮次&估（市）值：B轮/未知

公司介绍

码农科技，好像错了不是“码农”是“码隆”，小编皮了下。。。公司坐标深圳，成立于2014年，是一家为企业提供计算机视觉技术服务的人工智能公司。公司致力于向开发人员和企业提供业界精确的视觉商品识别产品和解决方案，以AI技术赋能企业，帮助从零售到医疗的各类企业提升效率和品质。

AI相关方向

码隆科技的主要业务在以图搜图，商品识别方向，相关视觉技术有图像检索、物体分类等。

求职

码隆科技总部在深圳，产品更偏重于算法工程方面的应用，有一定算法基础和比较好工程能力的朋友都可以勾搭。

 

其他

海鑫智圣-安防

云从科技-安防

阅面科技-AI视觉模组等

 

下篇-预告

 

无人驾驶

1. Roadster.ai

2. 景驰科技

3. 驭势

4. Momenta

5. 图森

 

OCR

1. 百度作业帮

2. 学霸君

3. 小猿搜题

4. 合合科技

 

语音识别

1. 科大讯飞

2. 思必驰

3. 云知声

4. 出门问问

 

自然语言处理

1. 小i机器人

2. 图灵机器人

3. 三角兽

4. 蓦然认知

 

数据分析

1. 天云大数据

2. 明略数据

3. Talkingdata

4. 第四范式

 

 

参考资料：

(1)http://ftp.shujuju.cn/platform/file/2018-0619/%E4%BA%BF%E6%AC%A7%E6%99%BA%E5%BA%93%EF%BC%9A2018%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%95%86%E4%B8%9A%E8%90%BD%E5%9C%B0%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%8A%A5%E5%91%8A+100%E5%BC%BA%E4%BC%81%E4%B8%9A%E6%A6%9C%E5%8D%95.pdf

(2)http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/qwsj/201804/P020180213603539476032.pdf

(3)http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/2018-07/13/689842/files/f3004c04e7de4b988fc0b63decedfae4.pdf

作者：SIGAI
链接：https://www.jianshu.com/p/37fdf490a238
來源：简书
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