全球人工智能公司100强 速收藏盘点全球人工智能企业100强
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近年来，人工智能高速发展，创新类企业层出不穷，其概念已被业内广泛接受。
但，纵观全球，哪些人工智能企业属于真正的强者，或者在行业中深耕细作？中美企业的差距究竟在哪里？
大数网综合编译了国外一些排名，分为领导者、知名供应商和开拓者三部分。国外排名的依据是云计算、软硬件以及核心技术等维度。希望这些介绍，能让国内用户了解更多，别被一些所谓的某某国“知名AI”公司的头衔所吓住。
本文较长，建议收藏后日后速查。
云计算领域领导者
云计算平台使用大量数据和算法来“训练”机器，可以让人工智能机器人进行深度学习,并通过学习去完成特定的任务。利用云计算平台开发人工智能的优势在于，当企业将人工智能纳入应用程序和系统的时候，企业自身无需花费任何内部开发费用以及维护费用，从而为企业的发展降本增效。
亚马逊
亚马逊是云计算领域当之无愧的先驱者，主要面向消费者和企业，为他们提供人工智能产品和相关服务。目前为止，亚马逊主要提供的人工智能服务包含Lex（商业版本的Alexa）、语音识别软件Polly以及图像识别服务Rekognition。
谷歌
过去几年，谷歌在人工智能领域的收购，主要面向人工智能初创公司。大笔的收购以及在人工智能领域不断的投入，谷歌除了利用人工智能来改善企业自身的服务外，还向外部企业出售部分人工智能和机器学习服务。
IBM
云时代，109岁的蓝色巨人IBM经历了错失公有云市场、错判人工智能定位，一路步履蹒跚，无缘云厂商第一梯队。但近些年，IBM通过混合云战略、人工智能开放、业务拆分重组等一战略举措，以及围绕IBM Watson、人工智能SAAS服务以及基于云的分析和人工智能服务的扩展系统的深入研究，被动的局面正在逐渐改善。
微软
微软在人工智能的研究方向主要是面向消费端。目前为止，微软拥有Windows系统自带的数字助理Cortana，可用于除WPW以外的智能手机。
阿里云
阿里云是亚洲领先的云计算平台。在人工智能领域，阿里云主要是为客户提供复杂的机器学习平台。阿里云平台的可视化界面颇具灵活性，客户可以根据自己的需求，将各种组件拖入画布，以自定义组装所需的人工智能功能。
人工智能知名供应商
人工智能供应商将人工智能落实到软硬件之上，并通过这种人工智能可视化展现，进一步向行业证明，人工智能可以以多种方式呈现，应用于大部分行业。
Anduril
Anduril是一家于2017年成立的新防务公司，主要从事人工智能硬件的研发。Anduril将自已定义为一个“以产品为重点”的公司，打算将其VR技术应用于“士兵的实时战场意识”，以及国防军事的其它领域。Anduril在产品的硬件部分增加了复杂的传感器、车辆和无人机，以此创建一个威胁保护区。目前为止，公司的主要产品包括Sentry Tower、Ghost 4 sUAS和Anvil sUAS。
Sift
Sift是一家专注于网络安全科技的美国公司，于2011年在旧金山成立。公司主要从事为在线平台提供多种在线欺诈管理服务的业务。Sift对人工智能的应用，主要是从网络上挖掘大量数据点，进行检测欺诈模式的训练，机器通过大量的数据分析，在欺诈行为发生之前敏锐地洞察，将欺诈行为扼杀在摇篮之中。
Nauto
Nauto是一家美国驾驶大数据公司，主要从事驾驶数据收集，为车险和自动驾驶赋能，在实际中，Nauto扮演承担着主机厂和不同服务商之间数据融合的角色。今年7月，Nauto宣布完成新一轮1.59亿美金融资。前微软全球企业销售副总裁Sanket Akerkar和谷歌Waymo业务运营主管Jennifer Haroon也同时宣布加入Nauto，分别担任Nauto全球车队和保险高级副总裁和业务研发与运营副总裁。
Tempus
Tempus成立于2015年，是一家利用人工智能技术，通过收集和分析分子和临床数据来推进精准医疗的科技公司。Tempus大规模地收集和分析大量的医疗和临床数据，根据每个人的具体健康需求进行优化治疗，从而提升病人的治疗效果。目前为止，Tempus的精准医疗主要应用于神经病学、精神病学和肿瘤学等。
Salesforce
Salesforce公司成立于1999年，是一家老牌的SaaS巨无霸企业。在SaaS服务供应商中，Salesforce的行业地位仅次于微软，而在CRM这一细分领域，Salesforce稳居霸主地位。近年来，随着人工智能的高速发展，Salesforce开始收购一些人工智能公司，并斥大量资金投入研发，由传统的SaaS模式朝SaaS+PaaS的模式转型。
以下是其它人工智能领域相关供应商及其介绍（排名不分先后）。
人工智能核心开拓者
OpenAI
OpenAI创立于2015年，经过短短4年的发展，便成为全世界最具盛名的AI研究机构。2019年，随着微软10亿美元的投入，OpenAI 推出了功能强大的自然语言模型 GPT-2，能够生成人性化文本。2020年，OpenAI 再次对GPT-2进行升级，通过API发布了最新语言模型 GPT-3。
Vicarious
Vicarious成立于2010年，主要致力于使用计算机神经科学来建造机器人处理各种任务的学习模型。Vicarious的研究主要专注于在医学上被普遍认为主管视觉和听觉的大脑皮层区域，目标是为了开发一个能够像人类一样思考的机器人大脑。
Ubiquity6
Ubiquity6成立于2017年，是一个大型多人游戏增强现实平台，专注于将人们聚集在线下空间。通过AR和VR技术，Ubiquity6能将任何位置转换成一个实时的空间。
AIBrain
AIBrain创立于2012年，位于美国加利福尼亚州，是一家人工智能公司，为智能手机和机器人应用构建人工智能解决方案。AIBrain的工作重点是开发人工智能，并融入解决问题、学习和记忆的人类技能。目前AIBrain主要的人工智能产品分别是人工智能代理AICoRE、智能机器人软件平台iRSP以及未来模拟人工智能游戏Futurable。
CloudMinds
CloudMinds是全球首家云端机器人运营商，于2015年成立。公司专注于云端机器人技术的研究与开发，为全球的医疗、教育、地产、零售、智慧城市等行业提供云端机器人、人工智能和安全云网产品和服务。
以下是其它人工智能领域核心开拓者及其介绍（排名不分先后）。
曾经，人工智能被人们视作未来科技。但幸运的是，我们正见证着人工智能推动许多领域进行了技术性的革命。在各大人工智能企业的共同努力下，超越人工智能的未来将在我们有生之年逐渐清晰，让我们拭目以待。
最新中国十大人工智能企业 全球人工智能企业100强
最新中国十大人工智能企业名单,中国最大的人工智能企业,中国人工智能龙头企业排名,全球20家最好的人工智能企业近年来，人工智能高速发展，创新类企业层出不穷，其概念已被业内广泛接受。
但，纵观全球，哪些人工智能企业属于真正的强者，或者在行业中深耕细作？中美企业的差距究竟在哪里？
大数网综合编译了国外一些排名，分为领导者、知名供应商和开拓者三部分。国外排名的依据是云计算、软硬件以及核心技术等维度。希望这些介绍，能让国内用户了解更多，别被一些所谓的某某国“知名AI”公司的头衔所吓住。
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云计算领域领导者
云计算平台使用大量数据和算法来“训练”机器，可以让人工智能机器人进行深度学习,并通过学习去完成特定的任务。利用云计算平台开发人工智能的优势在于，当企业将人工智能纳入应用程序和系统的时候，企业自身无需花费任何内部开发费用以及维护费用，从而为企业的发展降本增效。
亚马逊
亚马逊是云计算领域当之无愧的先驱者，主要面向消费者和企业，为他们提供人工智能产品和相关服务。目前为止，亚马逊主要提供的人工智能服务包含Lex（商业版本的Alexa）、语音识别软件Polly以及图像识别服务Rekognition。
谷歌
过去几年，谷歌在人工智能领域的收购，主要面向人工智能初创公司。大笔的收购以及在人工智能领域不断的投入，谷歌除了利用人工智能来改善企业自身的服务外，还向外部企业出售部分人工智能和机器学习服务。
IBM
云时代，109岁的蓝色巨人IBM经历了错失公有云市场、错判人工智能定位，一路步履蹒跚，无缘云厂商第一梯队。但近些年，IBM通过混合云战略、人工智能开放、业务拆分重组等一战略举措，以及围绕IBM Watson、人工智能SAAS服务以及基于云的分析和人工智能服务的扩展系统的深入研究，被动的局面正在逐渐改善。
微软
微软在人工智能的研究方向主要是面向消费端。目前为止，微软拥有Windows系统自带的数字助理Cortana，可用于除WPW以外的智能手机。
阿里云
阿里云是亚洲领先的云计算平台。在人工智能领域，阿里云主要是为客户提供复杂的机器学习平台。阿里云平台的可视化界面颇具灵活性，客户可以根据自己的需求，将各种组件拖入画布，以自定义组装所需的人工智能功能。
人工智能知名供应商
人工智能供应商将人工智能落实到软硬件之上，并通过这种人工智能可视化展现，进一步向行业证明，人工智能可以以多种方式呈现，应用于大部分行业。
Anduril
Anduril是一家于2017年成立的新防务公司，主要从事人工智能硬件的研发。Anduril将自已定义为一个“以产品为重点”的公司，打算将其VR技术应用于“士兵的实时战场意识”，以及国防军事的其它领域。Anduril在产品的硬件部分增加了复杂的传感器、车辆和无人机，以此创建一个威胁保护区。目前为止，公司的主要产品包括Sentry Tower、Ghost 4 sUAS和Anvil sUAS。
Sift
Sift是一家专注于网络安全科技的美国公司，于2011年在旧金山成立。公司主要从事为在线平台提供多种在线欺诈管理服务的业务。Sift对人工智能的应用，主要是从网络上挖掘大量数据点，进行检测欺诈模式的训练，机器通过大量的数据分析，在欺诈行为发生之前敏锐地洞察，将欺诈行为扼杀在摇篮之中。
Nauto
Nauto是一家美国驾驶大数据公司，主要从事驾驶数据收集，为车险和自动驾驶赋能，在实际中，Nauto扮演承担着主机厂和不同服务商之间数据融合的角色。今年7月，Nauto宣布完成新一轮1.59亿美金融资。前微软全球企业销售副总裁Sanket Akerkar和谷歌Waymo业务运营主管Jennifer Haroon也同时宣布加入Nauto，分别担任Nauto全球车队和保险高级副总裁和业务研发与运营副总裁。
Tempus
Tempus成立于2015年，是一家利用人工智能技术，通过收集和分析分子和临床数据来推进精准医疗的科技公司。Tempus大规模地收集和分析大量的医疗和临床数据，根据每个人的具体健康需求进行优化治疗，从而提升病人的治疗效果。目前为止，Tempus的精准医疗主要应用于神经病学、精神病学和肿瘤学等。
Salesforce
Salesforce公司成立于1999年，是一家老牌的SaaS巨无霸企业。在SaaS服务供应商中，Salesforce的行业地位仅次于微软，而在CRM这一细分领域，Salesforce稳居霸主地位。近年来，随着人工智能的高速发展，Salesforce开始收购一些人工智能公司，并斥大量资金投入研发，由传统的SaaS模式朝SaaS+PaaS的模式转型。
以下是其它人工智能领域相关供应商及其介绍（排名不分先后）。
人工智能核心开拓者
OpenAI
OpenAI创立于2015年，经过短短4年的发展，便成为全世界最具盛名的AI研究机构。2019年，随着微软10亿美元的投入，OpenAI 推出了功能强大的自然语言模型 GPT-2，能够生成人性化文本。2020年，OpenAI 再次对GPT-2进行升级，通过API发布了最新语言模型 GPT-3。
Vicarious
Vicarious成立于2010年，主要致力于使用计算机神经科学来建造机器人处理各种任务的学习模型。Vicarious的研究主要专注于在医学上被普遍认为主管视觉和听觉的大脑皮层区域，目标是为了开发一个能够像人类一样思考的机器人大脑。
Ubiquity6
Ubiquity6成立于2017年，是一个大型多人游戏增强现实平台，专注于将人们聚集在线下空间。通过AR和VR技术，Ubiquity6能将任何位置转换成一个实时的空间。
AIBrain
AIBrain创立于2012年，位于美国加利福尼亚州，是一家人工智能公司，为智能手机和机器人应用构建人工智能解决方案。AIBrain的工作重点是开发人工智能，并融入解决问题、学习和记忆的人类技能。目前AIBrain主要的人工智能产品分别是人工智能代理AICoRE、智能机器人软件平台iRSP以及未来模拟人工智能游戏Futurable。
CloudMinds
CloudMinds是全球首家云端机器人运营商，于2015年成立。公司专注于云端机器人技术的研究与开发，为全球的医疗、教育、地产、零售、智慧城市等行业提供云端机器人、人工智能和安全云网产品和服务。
以下是其它人工智能领域核心开拓者及其介绍（排名不分先后）。
曾经，人工智能被人们视作未来科技。但幸运的是，我们正见证着人工智能推动许多领域进行了技术性的革命。在各大人工智能企业的共同努力下，超越人工智能的未来将在我们有生之年逐渐清晰，让我们拭目以待。
openai 未来 open ai机器人试验后来怎么样了
openai是哪个公司的,openai官网,openai大股东,openai 百度百科从电子游戏诞生初始，机器人就一直陪伴着我们，红白机的各种“伙伴”，单机游戏里的新手教程和各种NPC，再到网游中各种拟人角色。后来，人们又把手伸到了传统游戏和体育运动中，比如大名鼎鼎的阿尔法狗，去年击败柯洁的新闻一度沸沸扬扬。
人们似乎一直喜欢给自己创造更难的对手。而从去年开始，专家们开始注意到现在最流行的MOBA类网游，首当其冲的，自然是我们的DOTA。
OpenAI挑战人类的开始
去年TI7的彩蛋环节之一就是Dendi与机器人SOLO，当时爱好者们都觉得这场比赛没有什么看头。但是结果却让人大跌眼镜，机器人用精准的卡兵、精准的血量控制、果断的吃芒果，顺利击败了Dendi。而当时，人们的声音都是“Dendi已经菜的打不过电脑”，很少有人注意到这个名为“OpenAI”的人工智能程序。
在今年六月，这个OpenAI再次宣布回归，而此次他们带来的消息更加震惊：在一定限制下，已经可以由五个程序击败4000分左右的玩家了。这个消息一出，直接掀起轩然大波。大家都知道，SOLO和五人游戏是完全不同的概念，SOLO可以凭借着程序的设定，打败玩家不是很难。而五个程序合作击败玩家，其中的运算量难以想象。
之前阿尔法狗击败柯洁，一张棋盘上的计算是有极限的。而在DOTA里，每一秒的运算都难以想象，尤其是要配合上队友一起。而且，还有一点就是在DOTA里，玩家的信息不是对等的，由于视野和树林的限制，除非开挂，否则你不可能纵览全局。而面对非对称信息要做出判断，玩家可以依靠直觉，而AI呢?事实上，如何依靠直觉做出非理性选择，一直都是AI的一个难点。
面对质疑，OpenAI团队也直接宣布，不久的将来，将会组织OpenAI和人类高玩对抗。并将全程直播。
就在昨天，这场比试如约而来。人类一方的选手名单如下：
一号位Merlini北美天梯674名(宙斯冠名，绕树林反杀三个的就是这个老哥)
二号位Blitz北美天梯576名
三号位Moonmeander现在COL的劣单以前DC的劣单
四号位Fogged北美天梯180名
五号位Cap北美天梯961名
从选手名单中能看出，这五名选手虽然水平上不算顶尖职业水平，但是这个水平遨游TI8预选赛问题不大了。因此这场比赛衡量OpenAI的水平参考性还是很高的。
赛前特斯拉老板马斯克依然对自己的OpenAI项目组不太乐观，认为人类会获胜。
但结果却恰恰相反，机器人2-1吊打人类队，唯一赢的一局还是观众选择的阵容，给AI选了一个蛇皮阵容，开局只有2.8%胜率那种…而在第三场中，AI也仿佛换了程序一样，全程蜜汁操作，让人不禁纳闷是不是程序死机了，出现这种情况的原因我在后文也会提到。
战胜了顶尖业余选手后，OpenAI也把目标放在了TI上，项目CTO(首席技术官)直接放言：我们的OpenAI已经准备在TI8上挑战职业选手了。
而国内的学界老教授也有关注到这一条新闻。
OpenAI到底是什么
正式介绍一下OpenAI吧，这个OpenAI团队可不是一个个普通的项目。他创立初始就是由特斯拉老板马斯克和其他几位硅谷大佬一起创立的，初期的项目设定对标的也是谷歌DeepMind(阿尔法狗的公司)。今年年初G胖也加入了OpenAI团队的董事会。
六月份宣布OpenAI已经能击败4000分玩家，并准备冲击天梯高玩时，比尔盖茨也特意发推表示祝福和鼓励。
“AI机器人刚刚在DOTA2这款游戏中击败了人类，这是个很大的成果。因为他们的胜利依靠团队和协作，这是AI史上的里程碑式进步”。
“DOTA2 AI对抗只是我(比尔盖茨)在OpenAI团队看到的最为震惊的项目之一，希望还能看到他们更多的项目!”
所以说这个团队可不是随随便便只是为了单纯在DOTA上打败玩家而已，而是为了更好的推动AI技术发展，并应用到生活当中。
而OpenAI本身，也不是大家简单所说的脚本程序，而是采用五个神经网络来训练的成果，官方的介绍如下：
用自我对抗的深度强化学习训练
基于256个GPU和128000个 CPU进行神经网络的深度学习，每天训练相当于人类180年的比赛量级
单个AI使用LSTM (循环神经网络)进行训练，不使用任何人类比赛数据
近年来大火的“机器深度学习”，给大家说的通俗一些，就是会给机器人设定一些目标，比如补兵、击杀、推塔等等，完成一定的目标后会给一定的分数奖励，持续以往，程序就懂的应该干嘛了。不过这一步参数设定还是需要工作人员去调试，这一次比赛中，OpenAI都采取的速推方式，我猜测就是由于工作人员在之前的训练中设定的推塔分数较高，团队共同参数也较高。如果之后技术人员降低了OpenAI的团队参数和推塔奖励，提高补兵和击杀，那么可能又会是不一样的打法。
我大胆猜测，最开始的OpenAI就像是我们刚刚接触游戏一样，晃荡了许久之后，才发现了击杀小兵或者使用了一个技能，获得了分数，他就明白了这样做会受到奖励。然后再不断的驱动，然后逐渐加快这一学习步骤，慢慢的达到了现在的层次。
当然，看了比赛的朋友也会发现一些问题。比如塔下插眼，面前开雾等等，我认为这个的原因是在机器人学习过程中，发现这些参数和胜负关系不大(毕竟现在眼位、开雾与胜负之间很难说有直接关系)，因此学习程度不够，才会在比赛中出丑。而第三局中，AI的蜜汁操作，原因应该也是阵容选择后，对于2.8%的胜率，OpenAI已经默认比赛失败了，而面对失败的局面，程序学习较少，而且可能在参数上设置不够，十分钟输和一小时输对于机器人来说是一样的。因此才会出现各种尴尬操作….
为什么选择DOTA2
昨天人类被DOTA2吊打之后，我看到有很多玩家觉得很悲观，自己努力的练习却比不过机器人。感觉自己的“职业”生涯越来越难了，甚至有人觉得职业选手再厉害以后也打不过电脑，还要职业比赛有什么用。
对此，我想说，其实对于OpenAI项目的人机大战中，最后人类是否能胜利不重要，因为我们正在创造历史。首先OpenAI是有着浓厚科研背景的团队设计的，大家使用了大量人力物力，自然不会只是为了在DOTA上证明“人打不过电脑”而已。DOTA项目只是OpenAI的一个部分，最终的目的还是要借助DOTA这个足够复杂的模型去调试人工智能程序。
那么为什么偏偏选择了DOTA呢?其实很简单，就像阿尔法狗选择了围棋，OpenAI也选择了DOTA。这是对于这款游戏的肯定和认同。毕竟既然要调试，肯定要选择一个足够困难，足够有挑战性的项目。所以阿尔法狗不会选择五子棋，OpenAI也只会选择DOTA。
再回到DOTA本身，在OpenAI博客中提到，DOTA2在一场45分钟的游戏平均会产生80000帧的场景，任何一个时刻，每个英雄的动作都可能对游戏战局的走向造成影响，而每个英雄平均每秒约有1000个动作可以选择。而在国际象棋中，每个节点的分支只有35个，围棋则是平均250个。而由于视野、树林和隐身单位的存在，游戏双方获得的信息是不对称的，OpenAI场均要观察20000次。此外环境复杂度也高了很多，Open AI总结出来超过20000个元素来描述整个地图。相比国际象棋和围棋的棋盘分别是8x8和19x19，最多也就361个元素。既然选择最有难度最有技术含量的，还有会比DOTA2更合适的选择吗?!
既然阿尔法狗在围棋上战胜了柯洁，那么Open AI挑战一线强队也是不可避免的。但是，我觉得我们不需要把胜负看的太重，输掉了也没必要觉得丢人或者悲观。毕竟如果以后的无人驾驶、智能机器人等等中使用了在DOTA中调校过的Open AI程序，那也是挺好的一件事啊~
现在，玩家、选手、DOTA、OpenAI很可能在开创一个崭新的世界。我们所有人都是见证者。
