В следующем посте рассказывается, как Venture Scanner классифицирует ландшафт стартапов с искусственным интеллектом (ИИ), и представлен наш инновационный квадрант, показывающий, как эти категории сравниваются друг с другом. Данные для этого поста по апрель 2017 года.
На приведенной выше карте сектор разделен на 13 категорий и показывает выборку компаний в каждой категории.
Наш инновационный квадрант дает представление о среднем финансировании и среднем возрасте для различных категорий ИИ, а также их сравнение друг с другом.
- Самые крупные компании. В эти категории входят компании, достигшие зрелости и имеющие значительное финансирование.
- Созданные. В эти категории входят компании, достигшие зрелости при меньшем финансировании.
- Разрушители. Эти категории состоят из менее зрелых компаний со значительным финансированием.
- Первопроходцы. В эти категории входят менее зрелые компании с более ранними этапами финансирования.
Определения категорий ИИ следующие:
Компьютерное зрение/Распознавание изображений (приложения): компании, использующие технологии обработки изображений в конкретных случаях использования по вертикали. Примеры включают программное обеспечение, которое распознает лица или позволяет искать товар в розничной торговле, делая снимок.
Компьютерное зрение/Распознавание изображений (платформы): компании, создающие технологии, которые обрабатывают и анализируют изображения для получения информации и распознавания объектов на их основе. Примеры включают платформы визуального поиска и API-интерфейсы тегов изображений для разработчиков.
Контекстно-зависимые вычисления: программное обеспечение, которое автоматически получает информацию о своей среде и контексте использования, таком как местоположение, ориентация, освещение, и соответствующим образом адаптирует свое поведение. Примеры включают приложения, которые загораются при обнаружении темноты в окружающей среде.
Глубокое обучение/машинное обучение (приложения): компании, использующие компьютерные алгоритмы, работающие на основе существующих данных в конкретных случаях использования по вертикали. Примеры включают использование технологии машинного обучения для обнаружения банковского мошенничества или выявления основных потенциальных клиентов в розничной торговле.
Глубокое обучение/машинное обучение (платформы): компании, которые создают компьютерные алгоритмы, работающие на основе полученных знаний из существующих данных. Примеры включают прогностические модели данных и программные платформы, анализирующие поведенческие данные.
Управление жестами: компании, которые позволяют взаимодействовать и общаться с компьютерами с помощью жестов. Примеры включают программное обеспечение, которое позволяет управлять аватарами видеоигр с помощью движений тела или управлять компьютерами и телевизором только с помощью жестов рук.
Обработка естественного языка: компании, которые создают алгоритмы, обрабатывающие входные данные на человеческом языке и преобразовывающие их в понятные представления. Примеры включают автоматическую генерацию повествования и преобразование текста в данные.
Системы персонализированных рекомендаций: программное обеспечение, которое прогнозирует предпочтения и интересы пользователей в отношении таких товаров, как фильмы или рестораны, и предоставляет им персонализированные рекомендации. Примеры включают приложения с рекомендациями по музыке и веб-сайты с рекомендациями по ресторанам, которые предоставляют свои рекомендации на основе прошлых выборов.
Умные роботы: роботы, которые могут учиться на своем опыте и действовать автономно в зависимости от условий окружающей среды. Примеры включают домашних роботов, которые могут реагировать на эмоции людей при их взаимодействии, и розничных роботов, которые помогают покупателям находить товары в магазинах.
Распознавание речи: компании, которые обрабатывают звуковые фрагменты человеческой речи, определяют точные слова и извлекают из них значение. Примеры включают программное обеспечение, которое обнаруживает голосовые команды и преобразует их в данные для действий.
Преобразование речи в речь: программное обеспечение, которое автоматически и мгновенно распознает и переводит человеческую речь с одного языка на другой язык. Примеры включают программное обеспечение, которое автоматически и в режиме реального времени переводит видеочаты и вебинары на несколько языков.
Автоматическое распознавание видеоконтента: программное обеспечение, которое сравнивает выборку видеоконтента с исходным файлом контента, чтобы идентифицировать контент по его уникальным характеристикам. Примеры включают программное обеспечение, которое обнаруживает материалы, защищенные авторским правом, в загружаемых пользователями видео, сравнивая их с материалами, защищенными авторским правом.
Виртуальные помощники: программные агенты, которые выполняют повседневные задачи и услуги для человека на основе отзывов и команд. Примеры включают агентов по обслуживанию клиентов на веб-сайтах и приложениях личных помощников, которые помогают управлять событиями календаря.
В настоящее время мы отслеживаем 1731 компанию искусственного интеллекта (ИИ) в 13 категориях в 69 странах с общим финансированием в размере 13 миллиардов долларов. Нажмите здесь, чтобы узнать больше о полном отчете о рынке искусственного интеллекта.
