美国排名前11位的创新人工智能初创企业

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最后更新。2018年10月19日

即使在今天这个大规模的技术导向型社会中,也很难想象一个由机器,或者更具体地说,基于认知的智能系统所管理的世界。这一事实因流行文化而更加恶化,流行文化经常将人工智能描绘成人类的某种敌人,至少在科幻小说和幻想中是如此。这种看法并不能阻止这样一个事实:不久之后,我们将从机械咖啡师那里订购咖啡和饮料,并乘坐可以自我驾驶的车辆去上班。 人工智能 将会塑造我们所知道的世界和未来。这个行业每天都在快速增长,这意味着新的人工智能初创公司正在不断进入医疗保健、市场营销、网络安全等领域的市场。

以下是美国一些最有前途和创新的人工智能初创企业。

1.Arterys

即使对熟练的专业人员来说,翻阅核磁共振扫描也是困难、乏味的工作。不仅如此,它也比较容易出错,对病人进行误诊。但是 阿特里斯 希望通过一个基于云的成像工具来改变这种状况,它可以更快地审查扫描结果。它被吹捧为 "放射科医生的人工智能助手",既高效又能干。

人类通常需要45分钟来识别和诊断的问题,在Arterys平台上只需15秒就可以完成。它依赖于一个基于云端的深度学习神经网络,随着时间的推移,更多的数据和信息被输入其中,该网络会变得越来越聪明。

2.猎犬/SoundHound

语音助手如今已是凤毛麟角,如Alexa、Siri、Google Assistant、Cortana和其他许多人。然而,Houndify正试图通过建立有史以来最强大的助手之一来彻底改变这一技术。

与类似的平台不同。 猎犬 - 该公司的最新应用--不仅仅是将语言转换为文本。相反,它使用语音识别和上下文语言理解的组合来消除错误并加快翻译速度。这个工具还允许进行更复杂的查询。例如,你可以问Hound这样的问题:"在最近的五英里范围内,有哪些高评级的餐厅,晚上9点以后营业,而且不是快餐或比萨饼店?"

3.荧光体(Freenome)

一些人工智能和机器学习工具正被用于更快地诊断癌症,但 芙蕾诺姆 提供更多的东西。它不仅仅是检测癌症组织,而且可以准确地确定癌症在身体中的位置。据称,它还能分辨出肿瘤是恶性还是良性。而它通过液体活检--换句话说,血液样本--来完成这一切。

它以一种相当显著的方式实现了这一信息。该系统旨在分析一个人的DNA--当然是通过血液样本--然后预测癌症可能存在的地方,而且还可以使用什么治疗方法。机器学习使该系统在摄取数据时随着时间的推移而变得更加智能。

该公司希望能够检测多种形式的癌症,包括前列腺、结肠、肺和乳腺癌。

4.辐条

在大型组织内,员工和工作人员可能很难找到问题的答案。这有很多原因,可能源于沟通不畅,缺乏文件或只是复杂的等级制度。

辐条 就是答案。这是一个人工智能服务台或聊天工具,专门提供员工支持。查询可以通过Slack、文本或电子邮件发送--并回答。我们的想法是,该工具将为员工提供一个近乎即时的沟通渠道,以保持一切高效运行。如果他们有问题或担忧,他们可以直接向Spoke AI提出,并得到适当的回应,而不是等待消息通过人力资源部门和管理链。

5.博瑞耕作

农业和养殖业正在成长为现代社会中最注重数据的一些行业。通过大数据和机器学习,可以通过消除障碍和加强各种习惯来提高作物的产量。 博瑞耕作 正在将这一进展向前推进一步,因为他们的所有作物都是在室内种植的,并且有连接的、以数据为导向的传感器的帮助。这些智能传感器可以检测温度、湿度、光线和各种植物的健康等因素。

摄像机也被用来观察和观看农作物,但没有人整天坐在屏幕前看植物生长。相反,它是一个人工智能或机器学习平台,可以检测和调整各种元素以改善生长条件。该系统可以做出改变,以提高不同植物的口感、质地,甚至颜色。

Bowery农场声称,这个系统使他们的农场比传统农场的效率--每平方英尺--高100倍。

6.赛伯乐

许多IT和网络安全公司正在寻找人工智能和机器学习,以实现自动化和改善网络攻击响应。 赛伯乐 通过提供一个能够实时检测潜在攻击和问题的平台,专门从事端点检测和响应。

由于其全栈性质,该系统可以 "更深入地分析更多数据"。一经部署,它就开始扫描环境,然后不断地将结果与它存储在基于云的数据系统中的内容进行比较。像任何机器学习工具一样,它在摄取数据的过程中学习更多,并逐渐了解网络和潜在威胁。

7.案例文本

翻阅数以百计--如果不是数以千计--的法律文件和以前的裁决来寻找关联性并不有趣。它是乏味的,需要大量的人力资源。这就是为什么律师们雇用了一支实习生大军来帮助他们。

案例文本 可以通过使用人工智能分析帮助减轻一些繁琐的工作。律师、工作人员和专业人士可以上传法律摘要或文件,然后使用人工智能来寻找类似的数据。更具体地说,该系统将帮助他们识别与他们自己的案件相匹配的先前案件。可以把它看作是一个搜索引擎,但却是针对法律行业的。

8.文本信息库

法规遵从是一种必要的邪恶,也恰好需要大量的死记硬背的分析和文件工作。 纺织品和服装 应用机器学习和语言分析来帮助提高所做工作的质量和效率。更重要的是,它不会完全取代人力资源,而是与他们一起工作,分析文件和数据,提取更有意义的见解。

该公司提供总法律顾问、首席合规性、诉讼主管和电子发现主管的工具。

9.模式89

这家公司以前名为Quantify,现在已经改名为 模式89.他们为营销专业人士提供了一个采用机器学习和人工智能的社交媒体研究和工具集。该系统将摄取受众、渠道和内容数据,以帮助社交媒体经理提高参与度,并促进其品牌的曝光。

该公司将其誉为 "第一个付费社交的数据科学辅导平台",因为它可以帮助专业人士了解他们在社交活动中应该--或不应该--做什么。全面的报告完善了该平台,使人们能够获得比以往更深刻的洞察力。

10.需求跳跃

对于在线营销和互联网门户网站,一般来说,很难确定具体的流量来自什么和哪里。你可能会看到来自某个特定门户网站的客户或访问者的上升,但你不一定知道为什么会发生这种情况。更重要的是,如果你不了解它,你就无法复制这种成功。

需求跳跃 是一个流量分析平台,依靠人工智能来理解和利用流量来源。它将分析正在发生的流量,并创建一个用户流的地图,可以用来突出有影响力的门户网站。通过它,你可以了解谁在谈论和提供对你品牌的参考,以及这对你的数字意味着什么。

与其说是留住客户,不如说是通过优化流量来源来寻找新客户--并建立忠诚客户。

11.克拉里

克拉里,位于加州桑尼维尔,为销售代表分析数据,应用先进的分析和云技术,为销售团队提供有价值的洞察力。2018年3月,它筹集了$35M。其客户包括Zoom和Atlassian。

克拉里的服务包括管道检查、机会管理和预测管理。

人工智能将很快成为必要条件

正如你所看到的。 人工智能 和机器学习即使在今天也确实被用来做一些惊人的事情。但该技术提供的那种效率、速度和好处意味着它很快将成为一个更具竞争力的空间。越来越多的企业将开始实施它,人工智能初创企业将继续发现新的机会。这种变化将促进增长和采用,自然而然,人工智能将成为一个动力源--创造我们几十年来一直幻想的那种机器和软件驱动的世界。

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关于作者

Nathan Sykes是Finding an Outlet(https://www.findinganoutlet.com/)的创始人,来自宾夕法尼亚州的匹兹堡。他喜欢写关于人工智能、大数据、云计算和其他新兴技术的最新新闻和趋势。通过在Twitter上关注Nathan @nathansykestech,保持对商业技术的更新。

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