用新藥治療一系列慢性疾病；抵御各種網(wǎng)絡(luò)攻擊；讓城市更加智能；更精準(zhǔn)地預(yù)報天氣和野火，從而提高安全性并降低風(fēng)險。此外，還有深度偽造技術(shù)（deepfakes）的商業(yè)化。
所有這些看似不同領(lǐng)域的工作內(nèi)容有什么共同之處？
顯而易見，它們都是世界上最有前途人工智能初創(chuàng)公司正在尋求的解決方案。
本月早些時候，數(shù)據(jù)研究公司CB Insights第四次發(fā)布備受期待的年度100家人工智能初創(chuàng)公司榜單。作為深耕初創(chuàng)企業(yè)的市場研究機構(gòu)，總部位于紐約的CB Insights已經(jīng)成為提供新興技術(shù)趨勢的重要信息來源。
約10年前，在美國國家科學(xué)基金會(National Science Foundation) 100多萬美元的資助下，CB Insights開發(fā)了自己的算法，利用公開及諸如社交媒體等非傳統(tǒng)信息評估私營企業(yè)的健康狀況。
CB Insights利用自家算法生成公司的Mosaic得分（稱為公司的Mosaic得分），包含市場趨勢、融資以及其他動量信息，再綜合包括專利活動及最新新聞分析等其他詳細(xì)信息，以確定獲得最優(yōu)數(shù)據(jù)。
CB Insights首席分析師Deepashri Varadharajanis在最近一次關(guān)于2020年度TOP100人工智能初創(chuàng)公司趨勢的演講中說：“我們最終確定的公司名單中包含處于研發(fā)和產(chǎn)品商業(yè)化不同階段的各類初創(chuàng)公司。”
本年度榜單上大約有10家公司是世界上最有價值的人工智能初創(chuàng)公司。比如總部位于舊金山的Faire，自三年前成立以來已經(jīng)籌集了至少2.66億美元。Faire創(chuàng)立的批發(fā)平臺利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)當(dāng)?shù)亓闶凵痰奶囟ㄎ恢闷ヅ渖唐?，從而提高銷量。
醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能融資
另一家估值超過10億美元的創(chuàng)業(yè)公司是位于美國東海岸的Butterfly Network，這家“獨角獸”企業(yè)找到了把智能手機變成超聲波診斷儀器的方法。在3.5億美元私人投資的支持下，Butterfly Network利用人工智能打造出診斷系統(tǒng)。舊金山一家資金規(guī)模相對較少的初創(chuàng)公司Eko也在做類似的事情。
事實上，今年的人工智能TOP100榜單中有十多家人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司，該領(lǐng)域是入圍公司數(shù)量最多的行業(yè)。根據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù)，2019年投資者總共向人工智能醫(yī)療初創(chuàng)公司投入約40億美元，而當(dāng)年所有人工智能私營公司共籌集了266億美元，創(chuàng)下歷史新高。自2014年以來，遍布80個國家的4300多家人工智能初創(chuàng)公司已經(jīng)籌集到大約830億美元。
投資最集中的領(lǐng)域之一仍是藥物研發(fā)。制藥公司利用人工智能算法以前所未有的速度和廣度篩選潛在的候選藥物，目前已有公司發(fā)現(xiàn)了一種能對抗超級細(xì)菌的新型抗生素。在此之后人工智能被預(yù)測可能幫助抗擊新型冠狀病毒疫情。
在人工智能TOP100企業(yè)中，有數(shù)家人工智能藥物研發(fā)初創(chuàng)企業(yè)：總部位于舊金山的Atomwise聲稱，其深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AtomNet每天能篩查逾1億種化合物。而位于多倫多的人工智能藥物研發(fā)公司Cyclica剛剛宣布，將利用其人工智能平臺來識別和開發(fā)新型大麻素類藥物，用于治療雙相情感障礙和焦慮癥等神經(jīng)精神疾病。
來自紐約的OWKIN是一家使用所謂聯(lián)邦學(xué)習(xí)（ federated learning）機器學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司。在谷歌的支持下，該公司開發(fā)的人工智能平臺能夠在無需共享患者必要數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練算法，從而為研究人員提供開發(fā)新藥所需有價值的意見，甚至可以為臨床試驗篩選合適人群。
維護網(wǎng)絡(luò)健康
隱私和數(shù)據(jù)安全是許多人工智能網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司關(guān)注的焦點。黑客不但在利用人工智能發(fā)起復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊，同時也在試圖愚弄快速上線的人工智能系統(tǒng)。
Varadharajanis稱：“我認(rèn)為這是一個有意思的領(lǐng)域，有點像貓鼠游戲。隨著網(wǎng)絡(luò)防御變得更加智能，網(wǎng)絡(luò)攻擊也變得更加智能，就技術(shù)能力而言，攻守雙方相互匹敵將是一個永恒的游戲。”
在私人融資方面，很少有人工智能網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司能與硅谷的SentinelOne相提并論。該公司已經(jīng)籌集了超過4億美元的資金，在今年早些時候完成2億美元的E輪融資之后，SentinelOne估值達(dá)到11億美元。該公司平臺實現(xiàn)了所謂的端點安全自動化，旨在確保位于集中式網(wǎng)絡(luò)“末端”的筆記本電腦、電話和其他設(shè)備安全。
人工智能TOP100榜單中的網(wǎng)絡(luò)安全公司還包括兩家舊金山公司Blue Hexagon和Abnormal Security，前者能夠保護網(wǎng)絡(luò)中的“邊緣”設(shè)備免受惡意軟件攻擊，而后者旨在阻止有針對性的電子郵件攻擊。入選人工智能TOP100榜單的還有位于洛杉磯海岸的Obsidian Security，這是一家為云服務(wù)提供網(wǎng)絡(luò)安全的初創(chuàng)公司。
深度偽造技術(shù)“改頭換面”
很多深度偽造技術(shù)合成面孔或聲音愚弄受眾，從而導(dǎo)致持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。但也有一些公司正在改變深度偽造技術(shù)曾經(jīng)的惡意企圖，將其用于營銷和娛樂。
在倫敦人工智能初創(chuàng)公司Superpersonal的幫助下，如今任何人都可以成為超級名模。該公司找到了一種方法，可以將用戶的臉無縫切換到T臺走秀的時尚達(dá)人身上。最明顯的例子是購物者在決定下單之前，可以先看看自己穿某件衣服到底會是什么樣子。
另一家名為Synthesia的英國公司幫助用戶制作視頻，讓發(fā)言者進(jìn)行個性化演講，甚至可以用不同的語言發(fā)表講話。這家初創(chuàng)公司出名的原因是它為非政府組織運動“瘧疾必須消失”(Malaria Must Die)發(fā)布了一段宣傳視頻，視頻中足球明星大衛(wèi)·貝克漢姆(David Becham)會說9種不同的語言。
總部位于西雅圖的公司W(wǎng)ellsaid Labs則使用人工智能來制作畫外音，用戶可以從數(shù)字聲音庫中選擇帶有不同音調(diào)、重音和語調(diào)的人類發(fā)音，比如說可以讓音頻中的旁白帶上一點英國口音。
幫助智能城市變得更加智能
一些人工智能TOP100榜單中的初創(chuàng)公司正在幫助創(chuàng)建未來的智能城市，由傳感器、設(shè)備和基于云分析技術(shù)所組成的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，確保不會有人在錯誤時間再次陷入交通擁堵，也不會有人下雨天沒有帶傘。
谷歌子公司Sidewalk Labs專注于改善城市設(shè)計的技術(shù)解決方案，而榜單中的幾家公司與其有直接關(guān)聯(lián)。去年新成立的Replica就是其中之一，這家位于舊金山的初創(chuàng)企業(yè)可以說是專注于城市規(guī)劃的《模擬城市》游戲現(xiàn)實版。Replica利用移動電話的位置數(shù)據(jù)來了解人們在城市中的日常行為和出行方式，從而幫助市政府在諸如基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)等方面做出更好決策。
丹佛地區(qū)的初創(chuàng)公司AMP Robotics則通過訓(xùn)練機器人如何回收垃圾，深入到了城市垃圾回收的細(xì)節(jié)問題上。美國環(huán)境保護署估計，目前只有大約30%的廢物得到回收利用。
有些人可能會抱怨天氣預(yù)報員在預(yù)測天氣時做得不夠好，以色列一家名為ClimaCell的人工智能初創(chuàng)公司則聲稱，它可以預(yù)測某個特定街區(qū)的降雨情況。雖然該公司也利用慣常使用的衛(wèi)星和地面數(shù)據(jù)創(chuàng)建天氣模型，但開發(fā)的算法能夠分析影響蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)信號的降水和其他天氣條件變化。ClimaCell通過分析蜂窩基站間信號強度的變化來預(yù)測到每個街區(qū)的降水類型和強度。
當(dāng)然，這些只是世界上最有前途人工智能初創(chuàng)公司所做事情中的一些亮點。
Varadharajanis說：“也有公司在對采礦作業(yè)、倉儲物流、保險、工作流程進(jìn)行優(yōu)化，甚至將人工智能解決方案應(yīng)用到印刷電路板的設(shè)計中。”很多公司都在試圖用人工智能來解決不同行業(yè)的不同問題。”
