每年,世界經(jīng)濟論壇都會報道世界各地的技術(shù)先驅(qū)。如你所知,今年許多公司在業(yè)務(wù)核心使用人工智能(AI)和機器學習來提供創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務(wù)。任何對人工智能感興趣的人都應(yīng)該了解這14個初創(chuàng)公司。
BenevolentAI
這家總部位于倫敦的公司成立于2013年,有兩個運營中的業(yè)務(wù)部門:BenevolentTech,重點是開發(fā)人工智能平臺,通過改變科學家訪問和使用可用信息的方式來推動創(chuàng)新;BenevolentBio,應(yīng)用該技術(shù)產(chǎn)生影響人類健康的新想法,例如更好的藥物和研究,對罕見疾病的見解和創(chuàng)新。
Casetext
Casetext的使命是提供免費法律服務(wù),并且讓法律不再晦澀難懂。Casetext利用人工智能技術(shù)幫助法律研究人員快速找到最相關(guān)的案例。有超過100萬人(包括100多家律師事務(wù)所的訴訟律師)每月都會訪問Casetext的CARA——一個由人工智能技術(shù)支持的法律庫。
CognitiveScale
CognitiveScale提供的人工智能和區(qū)塊鏈解決方案并不是要用人工智能取代人類,而是讓人類與機器相結(jié)合,以增強人類的認知能力,從而影響到從醫(yī)療保健到能源和制造等各個行業(yè)。隨著新數(shù)據(jù)不斷流入,這些系統(tǒng)會自己進行學習、適應(yīng)和擴展。
DriveAI
來自斯坦福大學人工智能實驗室的畢業(yè)生們在2015年創(chuàng)立了這家DriveAI公司。DriveAI擁有包括傳感器、激光雷達、高清攝像機在內(nèi)的改裝套件,讓車輛能夠360度全方位了解周邊環(huán)境。DriveAI與公共和私人合作伙伴合作,通過地理圍欄自駕車解決方案解決當今的交通挑戰(zhàn)。
Gamalon
Gamalon是一家致力于通過人工智能提升人類能力的公司。Gamalon將人類和機器學習結(jié)合起來,通過自然語言處理和接收個性化的互動,讓人們可以與組織進行交談或發(fā)短信的形式進行溝通。Gamalon的應(yīng)用包括客戶聊天、在線調(diào)查、社交媒體反饋、故障單、呼叫記錄等。
Malong Technologies
中國的碼隆科技(Malong Technologies)公司,目標是開發(fā)的設(shè)備能夠在宏觀、微觀和X射線水平上“看到”物理對象。碼隆的人工智能計劃有望幫助客戶實現(xiàn)更高的安全性、質(zhì)量和效率。目前碼隆有幾個行業(yè)應(yīng)用,包括零售、安全和制造。
MyCrop Technologies
MyCrop Technologies位于印度,提供的協(xié)作平臺利用機器學習為種植作物的農(nóng)民提供實時支持。通過大數(shù)據(jù)、傳感器和無人機等,MyCrop的技術(shù)和智能算法能處理數(shù)據(jù)并指導(dǎo)農(nóng)民“下一步”提高生產(chǎn)力和盈利能力。
Narrative Science
Narrative Science是一家專注于自然語言處理創(chuàng)新的公司,它的Quill平臺可以像人類一樣學習和編寫,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為智能敘述內(nèi)容,讓人們能夠更快地做出更好的決策,為員工提供幫助并改善與客戶的互動??蛻艨梢愿鶕?jù)數(shù)據(jù)采取行動,而不是花時間撰寫報告。
Petuum
由卡內(nèi)基梅隆大學的科學家和教授創(chuàng)立的Petuum,是獲得資金最多的人工智能和機器學習初創(chuàng)公司之一。Petuum希望為每家公司提供即插即用的人工智能解決方案。Petuum為各種規(guī)模的企業(yè)提供機器學習構(gòu)建模塊和軟件,以創(chuàng)建人工智能應(yīng)用,以提高生產(chǎn)力和效率。
Precognize
通過分析工廠數(shù)據(jù)和采用先進的機器學習,Precognize的預(yù)測性維護軟件可以提前幾天甚至幾周檢測出系統(tǒng)故障,不僅有助于防止停機,還可以節(jié)省維護成本,將停機時間降至最低。
Primer
可以讀寫的機器?這正是人工智能公司Primer構(gòu)建的產(chǎn)品,不僅可以用英語讀取,也可以用中文和俄語讀寫的機器。Primer的工具可以自動分析龐大的數(shù)據(jù)集,“加速我們對世界的理解”。
Pymetrics
21世紀的招聘是使用神經(jīng)科學游戲和人工智能(沒有偏見),將人們與其擅長的工作進行匹配。Pymetrics開發(fā)了這樣一種系統(tǒng),不是通過簡歷評估,而是通過20分鐘的游戲時間來評估他們的認知和情感構(gòu)成。由于算法沒有偏差,因此該策略可以讓招聘流程多樣化。
Soulmachines
誰說機器不能表達和感情?新西蘭公司Soulmachines就打造了這樣一個數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng),并相信這將徹底改變?nèi)祟惡蜋C器的互動方式。Soulmachines的愿景是“讓人工智能人性化,以實現(xiàn)更好的人性”。 Soulmachines創(chuàng)造出令人難以置信的生活,情緒敏感的“人造”人類。
ThoughtSpot
ThoughtSpot是人工智能驅(qū)動分析和搜索的領(lǐng)導(dǎo)者,可以將數(shù)千名分析師的力量投入到每個業(yè)務(wù)人員那里。想象一下,利用類似Google的搜索來分析大量數(shù)據(jù),并從數(shù)據(jù)中獲取洞察,這就是ThoughtSpot只需點擊一下即可實現(xiàn)的東西。
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騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學習40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。