AI创业必读：133家分类整理的国外人工智能公司（附官网）

唐旭 编译自 TOPBOTS

量子位出品 | 公众号 QbitAI

先来个图：

近两年，与AI相关的商业产品和服务正在占据越来越大的市场比重。领域内也出现了越来越多的商业公司，它们综合运用自动数据科学、机器学习、深度学习等技术，来提供数据准备、预测分析、过程自动化等商业服务。这其中有许多是成名已久、有着深厚的专业积淀和产品经验的老玩家，也有一部分致力于用AI解决新问题的明星创业公司。

依据提供服务的不同类型和应用的不同场景，我们将这些公司做了一个盘点。当然，这其中有些公司能被归入多种类别，而我们的分类依据是其最基本的附加值以及差异性。

商业智能（BI）类

这项功能的目的是从公司的数据中挖掘出智慧和解决方案，即将公司所有部分的信息汇集到一起后进行智能分析。包括一些商业应用、工具和工作流软件目前在做的都是这件事情，比如做精简数据准备的Paxata和Trifacta，让存储在不同区域的数据实现更有效率交互的Tmar和Alation，甚至也包括能自动生成自然语言报告的Narrative Science和Yseop。

生产力类

工作的产出经常受制于细微末节的琐事而降低效率，许多智能工具则致力于消灭这些琐事，比如无休无止地安排会议。像X.ai，FreeBusy和Clara Labs就提供了虚拟的日程助手。

客户管理类

打理好自己的客户对于一家公司来讲非常关键，而AI现在为这项工作提供了变革的契机：提供这类服务的公司包括用AI来对客户服务资料进行筛选，并使客户服务运营自动化的Digital Genius，对客户反馈进行可视化再现的Luminoso等。

HR和人才类

对各个公司的HR来讲，如何寻找到优秀的人才并将其留住就是他们要面临的终极问题了。Entelo和Scout运用大数据、预测分析等技术等帮助公司招募人才，hiQ Labs这类的公司则利用公共数据来提醒你员工流失的风险，同时帮助你制定挽留策略。

B2B销售及市场类

没人愿意把大把的时间花在枯燥、冗长的数据录入上，可能这也是这一领域的专业人员们愿意尝试新工具的原因。Fusemachine和AI销售助手Tact可以提供自动数据输入服务并提高预测准确度；Lattice Engines和Mintigo则从成千上万的数据资源中寻找最合适的前景和机会；Salesforce’s Einstein则希望将AI和自动化布满整个销售生态系统。

消费市场类

大量关于消费者的数据和信息科以通过社会渠道、分销渠道、媒体渠道等获得，智能工具不只可以对其进行抓取，同时可以进行分析和理解。 Lexalytics能将数十亿非结构化信息片段和网络信号转化成对公司来讲有用、可执行的信息；Affinio利用深度学习技术建立起基于兴趣的集群来找出品牌用户的社交属性。这些技术都让品牌对于用户的行为、情感以及细分化有更好的理解。

金融和运营类

这一类别对应的工作包括后勤事务、预报、会计以及一家公司需要的其他一些运营岗位。因为没人喜欢文书工作，这块区域就可以留给自动化工具了：HyperScience利用AI进行表单提交、数据析取等工作；AppZen则是一家自动化的审计平台，可以迅速地侦测出欺诈及合规问题，这可以将人手从大量冗长乏味的审计和核查中解放出来。因为能大大提高效率，这些工具的应用能让公司迅速看到回报。

数字商务类

越来越多的消费者倾向于线上交易，这让对话成为了零售商和电商公司需要解决的关键问题：Sentient Technologies通过分析消费者购物的个性化行为来更有效率地进行商品推荐；运用自然语言处理和机器学习技术，BloomReach则可以抓取交易信息，为消费者提供更贴近自身的搜索和分类。

数据科学类

数据管理对于一家希望进取的公司来讲至关重要。在配置解决方案之前，公司需要合适格式、体量的数据，以及对数据恰如其分的理解。这一领域的实例有DataRobot和Domina Data Lab，它们都提供了数据科学平台，以协助数据科学家快速、高效地建立和配置模型。

工程类

软件工程同样可以用AI实现提速和自动化。通过计算机视觉、自然语言处理和机器学习等多种技术的结合，Diffbot可以让开发者抽取和理解任何一个网页上的对象；Bonsai通过去掉复杂的分层来让编写AI模型更加方便；Rainforest则利用智能众测来跟上开发团队的快速脚步。

安全与风险控制类

提供此种服务的公司主要分为两类：一类专注于监测和对可能出现的欺诈及其他网络犯罪的风险消减；另一类对安全运营活动进行自动化和规模化。第一类公司包括Sift Science和Darktrace，它们提供了能对上千条异常现象进行追踪的 AI平台；第二类的例子则是作为事故响应平台的Demisto，能够帮助减少事故发生后的响应时间并自动对事故原因进行探查。

工业制造业类

在供应链、物流等方面，工业和制造业是相关联的。然而，这一部分的工作却总是受制于无法垂直整合，同时饱受数据分散之苦。DeepVu利用深度强化学习技术来评估供应链的风险并更为精确地预测未来需求；Arimo对历史数据进行分析以提供设备停机时间监测、能源管理、异常现象监测等服务。

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