访问人工智能公司正处于超加速增长曲线上。就像起跑枪响一般，2022年11月ChatGPT的推出让全世界认识到了AI的巨大潜力——特别是生成式AI。随着越来越多的公司投资机器学习、自动化、机器人技术和基于AI的数据分析解决方案，AI算法已经迅速成为商业的基础技术。
这份AI公司列表通过反映正在颠覆科技行业的动态变化来记录这一增长。它涵盖了AI供应商的完整生态系统：新兴的生成式AI公司、根深蒂固的巨头、跨垂直领域的AI供应商和新兴的先驱者。目前还无法确定哪些公司将最影响AI的未来，但我们相信，这份名单上的参与者作为一个整体将深刻地重塑技术，并直接影响艺术、零售和整个文化。
目录
AI巨头 AI先驱 AI远见者 生成式AI公司 AI企业巨头 AI机器人流程自动化公司 对话式AI公司 医疗保健AI公司 金融服务AI公司 教育AI公司 网络安全AI公司 零售AI公司 AI行业组织
AI 巨头
AI巨头 毫不奇怪，这份顶级AI公司名单主要由云服务提供商组成。人工智能需要顶级云平台提供的海量存储和计算能力。这些云领导者正在为现有客户提供越来越多的AI解决方案，这在争夺AI市场份额的战斗中给了他们巨大的竞争优势。这里代表的云领导者也都财力雄厚，这是他们成功的关键，因为AI开发成本异常高昂。
Microsoft（微软）
AI领域的企业领导者
作为企业解决方案的主导者和云领导者——其Azure云仅次于AWS——微软在AI领域投入巨大，并取得了丰硕成果。例如，它显著扩展了与ChatGPT创造者OpenAI的合作关系，导致了智能AI副驾驶和其他生成式AI技术的开发，这些技术被嵌入或以其他方式集成到微软的产品中。利用其庞大的超级计算平台，其目标是使客户能够在全球范围内构建AI应用。凭借其现有的基础设施和合作关系、当前的发展轨迹以及创新倾向，微软很可能在长期内成为企业AI解决方案的领先提供商。
访问Microsoft：https://www.microsoft.com/en-us/ai
Amazon Web Services（亚马逊网络服务，AWS）
云和AI的顶级托管服务
作为至关重要的云计算世界的头号玩家，几乎没有公司比AWS更有条件为庞大的客户群提供AI服务和机器学习。AWS以其一贯的方式，不断推出新工具，专注于让AI对企业买家更加容易获取。AWS的AI服务清单很长，包括质量控制、机器学习、聊天机器人、自动语音识别和在线欺诈检测。它是创新AI托管服务的最佳提供商之一。
访问AWS：https://aws.amazon.com/cn/ai/services/
Google（谷歌）
面向技术和非技术受众的领先生成式AI
作为有史以来最成功的搜索巨头，谷歌的历史优势在于算法，这正是AI的基础。尽管谷歌云在云市场上一直遥遥落后，但其平台是向客户提供AI服务的天然渠道。Gemini生态系统已被证明特别受欢迎且富有创新性，它结合了对生成式AI基础设施的访问、开发者工具和用户友好的自然语言界面。该公司还非常关注负责任的AI，并传达它如何致力于实现道德AI方法
访问Google：https://console.cloud.google.com/billing/012CF3-8B7A65-64166E
IBM
Watson和watsonx AI解决方案的创始人
作为顶级混合和多云供应商，在2019年收购Red Hat后得到增强，IBM庞大的全球客户群拥有大量投资AI的资源。IBM拥有广泛的AI产品组合，以Watson平台为亮点，在对话式AI、机器学习和自动化方面表现出色。该公司大量投资研发，拥有大量专利；其与麻省理工学院的AI联盟也可能推动未来的独特进展。
访问IBM:https://www.ibm.com/artificial-intelligence
Nvidia（英伟达）
GPU和其他AI基础设施的领先供应商
随着AI——特别是生成式AI和更大的模型——变得越来越重要，所有道路都通向英伟达。英伟达实力的核心是该公司快如闪电的GPU，为计算密集型AI应用提供了动力和速度。此外，英伟达还提供了从生成式AI到AI训练再到AI网络安全的全套软件解决方案。它还与大型企业建立了合作网络来开发AI，并经常为AI初创公司提供资金。
访问Nvidia：https://www.nvidia.com/ja-jp/
Meta（元宇宙）
社交媒体应用中的嵌入式AI辅助
Meta——Facebook、Instagram和许多其他流行平台的母公司——在生成式AI方面的起步比其他一些科技巨头略慢，但它仍然迅速突破，创造了当今市场上一些最普遍和最具创新性的解决方案。例如，Meta的Llama 3是市场上最大和最容易获取的LLM之一，因为它是开源的，可用于研究和商业用途。该公司在自己的AI研究和资源方面也非常透明。最近，Meta开发了Meta AI，这是一个可以在Facebook、Messenger、Instagram和WhatsApp后台运行的智能助手。
访问Meta：https://ai.meta.com/
Baidu（百度）
中国AI和量子计算创新者
在美国鲜为人知的百度拥有中国互联网搜索市场的大部分份额。该公司的AI平台Baidu Brain处理文本和图像并构建用户档案。在最新一代Baidu Brain 6.0中，量子计算能力也显著扩展。它还推出了自己的类似ChatGPT的工具，一个名为文心一言的生成式AI聊天机器人。
访问Baidu：https://www.baidu.com/
Oracle（甲骨文）
基于云的AI支持领导者
Oracle的云平台在过去几年里有了巨大飞跃——它现在是顶级云供应商之一——其云实力将成为未来AI服务的主要渠道。为了增强其AI实力，Oracle与英伟达合作，以促进企业AI的采用。该公司强调其机器学习和自动化产品，还销售一系列预建模型以实现更快的AI部署。
访问Oracle：https://www.oracle.com/artificial-intelligence/
Alibaba Cloud（阿里云）
亚太地区云领导者和创新者
阿里巴巴，这家中国电子商务巨头和亚洲云计算领导者，分拆为六个部门，每个部门都有权筹集资金。特别值得注意的是阿里巴巴云智能集团，负责云和AI创新和产品。虽然阿里巴巴受到政府打击的严重阻碍，但观察家们认为云智能集团是AI发展的主要支持者。该公司还在努力优化类似ChatGPT的工具。
访问Alibaba：https://www.alibabagroup.com/en-US/
AI先驱
将这些AI公司视为具有前瞻性的群体，他们正在发明和支持推动AI前进的系统。这是一个混合的群体，对AI有不同的方法，有些比其他公司更直接专注于AI工具。值得注意的是，这些先驱公司大多成立于2009年至2013年之间，远早于ChatGPT炒作周期。
这些公司处于一场关于谁将对AI的未来拥有最大控制权的辩论的中心。是这些灵活和创新的先驱，还是拥有AI所需深厚基础设施并能向已有客户群销售AI工具的巨大云供应商？
OpenAI ![]()
ChatGPT的创始人
当OpenAI在2022年11月推出ChatGPT时，世界永远改变了——这是人工智能历史上的一个重要里程碑。OpenAI成立于2015年，获得了10亿美元的种子资金，受益于与微软的云合作伙伴关系，据传微软已向OpenAI投资了130亿美元。OpenAI并不满足于现有的成功，推出了GPT-4，这是其成功的LLM基础模型的更大的多模态版本，并继续在文本到视频生成等领域进行创新。该公司还提供DALL-E，可以根据用户文本提示创建艺术图像。
访问OpenAI：https://openai.com/
C3.ai
面向行业的AI解决方案和服务
成立于2009年，C3.ai属于一种可以称为"AI供应商"的新型供应商：不是转向AI的传统科技公司，而是专门为企业销售AI解决方案而创建的公司。该公司提供一系列现成的AI解决方案，使公司能够部署AI而无需复杂的自行构建过程。客户包括美国空军，使用AI预测系统故障，以及Shell，使用C3.ai监控其庞大基础设施中的设备。
访问C3.ai：https://technologyadvice.com/
H2O.ai
生成式和预测性AI的解决方案提供商
成立于2011年，H2O.ai是另一家从头开始建立的公司，其使命是为企业提供AI软件。H2O专注于"民主化AI"。这意味着虽然AI传统上只有少数人可以使用，但H2O致力于让AI对没有重大内部AI专业知识的公司也能实用。该公司声称其H2O Cloud拥有数千名客户，提供AI中间件、AI应用内商店和AI应用解决方案。
访问H20.ai：https://h2o.ai/
DataRobot
云无关的AI和数据解决方案
成立于2012年，DataRobot提供"云无关"的AI云，因此它可以与所有云领导者（例如AWS、Azure和Google）合作。它采用多云架构，提供一个可供各类数据专业人员访问的单一平台。其价值在于为数据专业人员提供深度AI支持来分析数据，这大大加强了数据分析和处理能力。其成果之一是更快、更灵活的机器学习模型创建。
访问DataRobot：https://www.datarobot.com/platform/
Snowflake
下一代数据仓库和AI数据云供应商
成立于2012年，Snowflake是一家下一代数据仓库供应商。人工智能需要海量数据，经过适当准备、塑造和处理，而支持这种级别的数据处理是Snowflake的优势之一。Snowflake的AI Data Cloud跨越AWS、Microsoft Azure和Google Cloud运作，旨在消除数据孤岛，优化数据收集和处理。
访问Snowflake：https://www.snowflake.com/trending/artificial-intelligence-products/
Dataiku
低代码/无代码AI/ML模型开发平台
成立于2013年，Dataiku是一家拥有AI和机器学习平台的供应商，旨在通过使数据专业人员和业务专业人员都能创建数据模型来民主化技术。使用可共享的仪表板和内置算法，Dataiku用户可以快速创建机器学习或深度学习模型；最有帮助的是，它允许用户在不编写代码的情况下创建模型。
访问Dataiku：https://www.dataiku.com/
Altair (RapidMiner)
端到端数据分析和AI工作流程
自2022年RapidMiner被Altair收购以来，该供应商继续发展和改进其无代码AI应用构建功能，允许非技术用户在不编 CopyRetryClaude’s response was limited as it hit the maximum length allowed at this time.Rcontinue Edit当然,我会继续翻译文章的剩余部分:
写软件的情况下创建应用程序。该公司还提供了一个使用容器化方法的无代码MLOps解决方案。作为时代的标志,用户可以根据自己的偏好选择使用可视化、基于代码或自动化的方法来构建模型。
访问Altair：https://altair.com/altair-rapidminer
Domino Data Lab
统一AI编排解决方案提供商
成立于2013年,Domino Data Lab通过其平台技术提供全面的AIOps和MLOps(机器学习运营)解决方案。通过其企业AI平台,用户可以在统一的生态系统中轻松管理他们的数据、软件、应用、API和其他基础设施元素。用户可以选择使用混合或多云编排,也可以选择SaaS或自管理方法。Domino Data Lab与英伟达合作提供更快的开发环境,所以期待他们很快会有更多创新。
访问Domino Data Lab：https://domino.ai/
Databricks
AI优化的数据湖仓和基础设施
成立于2013年,Databricks提供了一个企业数据智能平台,支持创建成功的AI和ML部署所需的灵活数据处理;将这种数据解决方案视为人工智能的关键构建块。通过其创新的数据存储和管理技术,Databricks从无数来源获取和准备数据。其数据管理和数据治理工具可与所有主要云厂商合作。该公司最出名的是将数据仓库(处理数据的地方)和数据湖(存储数据的地方)整合成数据湖仓格式。
访问Databricks：https://www.databricks.com/
Adobe
面向图形设计师和创意人员的AI解决方案
Adobe是一家主要为用户提供营销和创意工具的SaaS公司。该公司已经开始用AI解决方案增强所有这些产品,包括Adobe Firefly,这是一个强大的生成式AI工具和助手,可帮助用户个性化营销资产,编辑视觉资产以提高质量,并在不同的Adobe套件产品中大规模创建创意内容。2023年底,Adobe通过收购Rephrase.ai(一个文本到视频工作室解决方案)扩展了其AI能力。
访问Adobe：https://www.adobe.com/ai/overview.html
Alteryx
数据和AI建模的拖放方法
Alteryx是推动AI发展的一个主题的典型例子,其目标是让AI模型更容易构建。目标是抽象化部署人工智能所涉及的复杂性和编码。该平台使用户能够通过拖放界面将数据源连接到自动建模工具,允许数据专业人员更高效地创建新模型。用户可以从数据仓库、云应用程序和电子表格中获取数据,所有这些都在可视化的数据环境中进行。Alteryx成立于1997年。
访问Alteryx：https://www.alteryx.com/products/alteryx-machine-learning
Inflection AI
生成内容的对话方法
Inflection AI将自己标榜为一个AI工作室,致力于创造可用于更具挑战性用例的先进应用AI。虽然它暗示还有其他正在进行的项目,但目前其主要产品是Pi,这是一个旨在采用个性化方法进行日常对话的对话式AI。可以通过pi.ai以及iOS和Android应用访问Pi。该公司由来自DeepMind、Google、OpenAI、Microsoft和Meta的许多前领导者创立,尽管其中几位领导者已经离开去微软的新AI部门工作。这种变化将如何影响公司和Pi还真是未知数,尽管他们预计在不久的将来会发布一个API。
访问Inflection AI：https://inflection.ai/
Scale AI
公共部门用例AI的领先提供商
Scale是一家AI公司,其产品和解决方案涵盖广泛,为用户提供工具来构建、扩展和定制各种用例的AI模型——包括生成式AI模型。Scale数据引擎简化了在AI模型开发和部署之前收集、准备和测试数据的过程,而Scale生成式AI平台和Scale自定义LLM使用户能够根据自己的规格微调生成式AI。Scale也是联邦、国防和公共部门用例的AI解决方案的领先提供商。
访问Scale AI：https://scale.com/
Arista Networks
AI网络解决方案的领导者
Arista Networks是一家长期存在的云计算和网络公司,它迅速推进了其基础设施和工具,以适应高容量和高频率的AI流量。更具体地说,该公司致力于其GPU和存储连接以及复杂的网络操作软件。像Arista Networks 7800 AI Spine和Arista Extensible Operating System (EOS)这样的工具在为用户提供自助服务功能以管理AI流量和网络性能方面处于领先地位。
访问Arista Networks：https://www.arista.com/en/
Cloudera
混合、云无关的数据平台
在与前竞争对手Hortonworks合并后,Cloudera现在提供Cloudera数据平台和Cloudera机器学习解决方案,帮助数据专业人员在支持AI开发的统一平台中协作。ML解决方案专门设计用于执行数据准备和预测报告。作为新兴趋势的一个例子,Cloudera提供"可移植的云原生数据分析"。Cloudera成立于2008年。
访问Cloudera：https://www.cloudera.com/
Accubits
区块链、Web3和元宇宙技术的领导者
Accubits是一家区块链、Web3和元宇宙技术解决方案提供商,已将其服务和项目扩展到人工智能领域。该公司主要致力于支持其他公司的数字化转型工作,提供从技术咨询到实际产品和AI开发的一切服务。该公司的主要AI服务包括AI产品和模型开发支持、生成式AI项目咨询、解决方案架构和自动化解决方案。
访问Accubits：https://accubits.com/
AI远见者
如果说AI先驱是一个混合群体,那么这组AI远见者正朝着更广泛的方向发展。这些AI初创公司更接近边缘,甚至在想象的同时就开始构建新的愿景——它们正在实时发明生成式AI的格局,在许多情况下。与以往的任何技术相比,AI的增长没有路线图,然而这些生成式AI初创公司正在全速前进。
Anthropic
致力于宪法AI的生成式AI领导者
由两位前OpenAI高级成员创立,Anthropic的生成式AI聊天机器人Claude 3可以对用户问题提供详细的书面答案;在这个最新一代中,引入了某些多模态方面,同时平台的其他组件也得到了改进。本质上,它是另一个像ChatGPT一样运作的工具,但有一个转折:Anthropic公开宣称专注于宪法AI,这是一种它开发的方法,用于在其模型中保持一致的安全性、透明度和道德性。
访问Anthropic：https://www.anthropic.com/
Glean
生成式企业搜索技术的领导者
Glean被认为是新兴生成式AI领域的独角兽之一,提供主要关注工作场所和企业知识库的AI驱动搜索。通过其工作场所搜索、助手、知识管理、工作中心和连接器功能,业务领导者可以为员工设置自助学习和资源管理工具,以在业务应用程序和公司倡议中找到重要文档和信息。
访问Glean：https://www.glean.com/
Adept
致力于通用智能AI助手
目前,像DALL-E和GPT-4这样的生成式AI平台根据用户文本提示创建图像或文本。Adept正在构建下一步:它正在创建一个成熟的数字助手——"每个人的AI队友"——可以根据文本提示执行一系列复杂的命令,甚至可以执行开发者任务。作为Adept工作方式的一个例子,如果你输入提示"将这个客户转换为销售机会",Adept数字助手会执行各种动作来完成销售。理想情况下,Adept的平台将能够像人类一样使用任何API、软件应用程序或网站。尽管Adept是一个新生公司——成立于2022年——但它已经吸引了大量资金。
访问Adept：https://www.adept.ai/
Synthesia
带AI头像的生成式AI视频平台
这个视频中的人是真实的还是虚拟的?Synthesia使用AI创建说话和展示的视频头像,就像它们是人类一样。AI公司提供超过150个库存AI头像,允许用户使用文本提示创建虚拟说话头。为了增加真实感,可以用面部表情如挑眉、点头以及本地语言和方言来定制头像。
访问Synthesia：https://www.synthesia.io/?via=eweek
Ironclad
用于合同生命周期管理的AI
Ironclad是一家合同生命周期管理供应商,使用AI来管理合同数据、合同创建、分析等。其合同审查过程全面且可定制,根据最佳实践和用户自己上传的AI剧本,为用户提供如何改进现有合同的AI驱动建议;该平台还包括一个全面的AI驱动编辑器和一个存储库,使合同可以以类似Word文档的格式进行编辑。最近,该供应商推出了Ironclad Contract AI,这是一个AI助手,支持用户通过聊天驱动的解决方案处理额外的合同任务和查询。
访问Ironclad：https://ironcladapp.com/
Cohere
具有可访问AI游乐场的领先模型
由一群AI专家创立于2019年,其中大多数人曾是Google Brain的前研究人员,Cohere的目标是为生成式AI、搜索、发现和检索任务实现人机之间更自然的沟通。这家初创公司为企业客户构建大型语言模型,可通过API访问,这显然是一个有利可图的新利基。资金大量涌入。其顶级模型是Command、Rerank和Embed模型。
访问Cohere：https://cohere.com/
Abacus.ai
用于构建AI技术的AI技术
成立于2019年,Abacus在数据源(如Google Cloud、Azure和AWS)之间创建管道,然后允许用户自定义构建和监控机器学习模型。这个平台的一个独特方面是它还使AI能够构建AI代理和系统,而不需要人工干预。Abacus的预构建AI技术可用于构建像LLM这样的AI解决方案,并可以提供有关这些模型的额外信息以提高可解释性。
访问Abacus.ai：https://abacus.ai/
Gong
AI驱动的收入、服务和销售情报
Gong是一家快速增长的客户服务、销售和营销解决方案提供商,专注于收入和参与情报和分析。AI贯穿整个平台,用于提供客户互动的上下文信息和建议,以及对内部团队成员的指导。该供应商还提供其智能跟踪器工具,使用户能够训练Gong的AI更细致地检测某些类型的客户互动和红旗行为。
访问Gong：https://www.gong.io/
Runway
文本到视频和视频到视频内容生成平台
Runway的三位创始人在艺术学校相遇,他们在那里沉浸在数字设计软件中。他们的生成式AI平台基于浏览器,不需要插件,可以根据文本提示创建图像和视频。可以将其视为电影制作人的梦想:如果你能想象它,Runway平台将帮助你创造它。Runway已经为电影《万物皆有可能》赢得了重要的制作荣誉,该片在2023年奥斯卡金像奖中获得了最佳影片奖。其最新的模型和发展因其真实性和可控性而受到高度赞扬。
访问Runway：https://runwayml.com/
Openstream.ai
高度可配置的对话式AI
Openstream.ai是快速增长的对话式AI市场的参与者。Openstream.ai的Eva平台利用复杂的知识图谱,使用结构化和非结构化数据,使其能够在多个渠道工作,包括社交媒体平台。Openstream.ai使用这种AI架构来驱动自然语言理解(NLU),这涉及令人印象深刻的阅读理解水平。该供应商还开发副驾驶、帮助台和联络中心代理,以及其他使用其对话式AI方法的客户服务解决方案。
访问Openstream.ai：https://openstream.ai/
Samsara
AI驱动的驾驶辅助和分析
Samsara是一家物联网公司,多年来推出了 CopyRetryClaude’s response was limited as it hit the maximum length allowed at this time.Rcontinue Edit好的,我将继续翻译文章的剩余部分:
几项创新技术,但最近,它已经扩展到AI驾驶和道路安全领域。该公司为车辆内置的AI和先进的边缘计算为驾驶员和/或车队管理员提供了关于道路状况和驾驶表现的实时洞察,以及教练工作流程和车内驾驶员辅助。AI仪表盘摄像头内置于车辆中,设计用于直接将镜头发送到云端,这样车队管理员和企业主可以及时审查驾驶员和车辆问题。
访问Samsara：https://www.samsara.com/
Moveworks
用于IT和支持工作流程的AI
Moveworks是一家AI公司,专注于为业务运营以及员工和IT支持创建生成式AI和自动化解决方案。该平台充满了AI驱动的功能,包括AI工作流程、分析、知识管理以及票据和任务自动化。该公司还在副驾驶辅助AI技术方面处于领先地位,为用户提供诸如MoveLM等工具,这是一个专门用于员工支持查询和任务的LLM。
访问Moveworks：https://www.moveworks.com/
Synthesis AI
用于多种计算机视觉场景的AI
Synthesis AI是一家专注于为计算机视觉用例创建数据和模型的生成式AI和合成数据公司。该平台可用于跨行业的各种用例,包括AR/VR/XR、虚拟试穿、远程会议、驾驶员和行人监控以及安全。它还可以用于生物识别和安全,特别是身份验证和威胁检测。
访问Synthesis AI：https://synthesis.ai/
Insitro
多学科、AI驱动的药物发现方法
由斯坦福大学前机器学习教授创立,Insitro的目标是使用AI分析人类生物学中的模式来改善药物发现过程。药物发现成本极高,通常成功率低,因此AI的协助非常需要。推动这一发展的是公司的混合专家团队,包括数据科学家、生物工程师和药物研究人员。
访问Insitro：https://www.insitro.com/
Eightfold AI
招聘人员和人才管理的AI解决方案
Eightfold AI是一家使用AI驱动技术使招聘、入职、保留和其他组织人才管理任务更容易大规模管理的供应商。用户可以使用该供应商的全面人才智能平台,该平台不仅包括人才获取和人才管理的功能,还包括资源管理功能。其自动化和智能分析帮助用户以更快的速度筛选更多的申请人,同时确保他们以最小的偏见识别顶尖人才和新的人才渠道。
访问Eightfold AI：https://eightfold.ai/
InVideo
用于社交媒体的可定制AI视频
InVideo是一家AI视频公司,专注于自动化脚本、场景、配音和整体视频制作。该平台经常用于数字营销和内容营销项目,允许用户将博客和其他文本提示转化为YouTube、会说话的头像、Instagram和其他类型的引人入胜的视频内容。用户可以通过输入目标受众、平台和其他自定义指令来定制平台生成的内容。
访问InVideo：https://invideo.io/ai/
FarmWise
AI驱动的农业技术创新者
忘记使用化学品来杀死农田里的杂草吧:FarmWise的除草机器人使用AI和计算机视觉来拔出杂草,无需使用除草剂。FarmWise机器看起来像一台带有许多手臂的拖拉机,使用该公司称之为智能植物扫描仪的工具,能够进行亚英寸级的除草精度。
访问FarmWise：https://farmwise.io/
生成式AI公司
生成式AI是一种可以基于用户文本提示生成内容的人工智能类型。生成式AI的好处是显著的:完成的文章、有趣的图形、复杂的软件代码等等。然而,它的缺点和问题也很重要:生成式AI可能导致网络安全问题或"幻觉",意味着它创建虚假甚至诽谤性的信息。尽管存在这些挑战,企业仍在涌向这项新技术,生成式AI初创公司每天都在涌现。
同时,生成式AI行业内部正在进行一场高度紧张的辩论。这些AI平台是在现有材料的海量存储上训练的,包括艺术家和作家的作品——但版权问题是什么?谁拥有生成式AI应用程序输出的所有权?这些是目前没有明确答案的棘手的伦理问题,尽管随着更多AI法规继续通过成为法律,可能会有更多答案。
Tabnine
生成式AI编码助手
Tabnine是一家专注于为编码和产品开发提供AI辅助的AI公司。该工具旨在尽可能自动化和完成代码,提供编码建议,并在执行所有这些工作的同时确保所有代码和数据保持安全和合规。该工具还强调AI伦理,确保用户知道它只在获得许可的开源数据存储库上进行训练。
访问Tabnine：https://www.tabnine.com/
Midjourney
AI驱动的图像生成和编辑解决方案
Midjourney是一种生成式AI服务,根据自然语言文本提示创建图像,是最受欢迎的生成式AI平台之一。成立于2022年,它已经被用于生成令人惊讶的高调艺术:例如,英国出版物《经济学人》已经使用Midjourney创建其封面图像,一幅Midjourney图像在科罗拉多州博览会主办的数字艺术比赛中获得最高荣誉。
访问Midjourney：https://www.midjourney.com/home
Infinity AI
合成数据即服务提供商
Infinity AI通过使用AI创建和塑造合成数据(合成数据是计算机生成的数据,用于填充模型)来加速构建数字模型的过程。本质上,Infinity AI使用AI提供合成数据即服务,这是一个将在未来几年内快速增长的利基部门。
访问Infinity AI：https://infinity.ai/
Notion
项目管理平台中嵌入的AI辅助
Notion是一个项目管理平台,在项目管理专业人员的AI辅助工具方面处于领先地位。其最新的功能集合Notion AI直接在Notion中为希望优化和自动化项目工作流程的用户提供。Notion的AI辅助可用于任务自动化、笔记和文档摘要、行动项目生成以及内容编辑和起草。
访问Notion：https://www.notion.so
Podcast.ai (PlayHT)
用于自动化播客创建的AI
谁需要人类?Podcast.ai由AI语音和文本转语音公司PlayHT提供支持和运营,是一个由生成式AI持续创建的播客系列。每集都使用逼真的语音模型制作,文本是从该嘉宾的档案材料中收集的。令人印象深刻的是,Podcast.ai通过将史蒂夫·乔布斯的传记和大量相关材料输入系统,发布了一个史蒂夫·乔布斯的"出场";真实的乔·罗根能够通过这一发展"采访"史蒂夫·乔布斯"。
访问Podcast.ai：https://podcast.ai/
Hugging Face
广泛的AI建模社区和资源库
Hugging Face最初是面向青少年群体的聊天机器人开发商,现已发展成为跨供应商和用例的预构建机器学习和人工智能模型的存储库。现在是生成式AI领域的重要参与者,数千家公司使用Hugging Face的平台生成基于AI的应用程序。该公司的座右铭是"构建未来的AI社区"。
访问Hugging Face：https://huggingface.co/
Stability AI
多模态开放AI模型开发商
Stability AI是一家生成式AI公司,支持Stable Diffusion,这是一个多代AI模型,根据用户文本提示生成图像。自最初涉足AI图像生成以来,该公司还扩展到了视频、音频、3D和语言模型。该公司还提供专门的应用程序:Stable Assistant,一个用于文本到图像生成的聊天机器人;Stable Artisan,一个用于多模态内容生成的Discord上的生成式AI机器人;以及Stable Audio,一个音乐和音频生成解决方案。
访问Stability AI：https://stability.ai/
MOSTLY AI
面向金融行业的合成数据生成
专注于合成数据生成,MOSTLY AI吹嘘其使用生成式AI创建的合成数据看起来与实际消费者数据一样真实。优势在于这些数据不包含原始私人数据,因此符合隐私和数据治理标准。该公司跨多个行业工作,包括银行和保险。
访问MOSTLY AI：https://mostly.ai/
Syntho
用于数字孪生的合成数据生成
Syntho的Syntho引擎使用生成式AI创建合成数据,提供一个自助服务平台,还支持智能去识别和测试数据管理用例。该公司创建数据来构建尊重隐私和GDPR法规的数字孪生。其目标是"实现开放数据经济",在这种经济中,数据可以更广泛地共享,同时确保敏感的消费者数据得到保护。
访问Syntho：https://www.syntho.ai/
Jasper
用于营销内容创作的生成式AI平台
与ChatGPT类似,但专注于营销,Jasper使用生成式AI生成文本和图像,以帮助公司进行品牌建设内容创作。AI解决方案学习以公司的"声音"创作,无论是温和还是尖锐,以保持品牌一致性。该公司还声称融入最新新闻和信息,以保持对任何市场部门的当前关注。
访问Jasper：https://www.jasper.ai/?utm_source=partner&fpr=emily14&fp_sid=ew
Biomatter
用于创建新蛋白质的生成式AI
Biomatter利用生成式AI创建合成生物材料,特别是"用于健康和可持续制造应用的新蛋白质"。这种创建合成蛋白质的技术意味着可以创建具有全新属性和用例的新酶。显然,这只是生成式AI将在医学未来发挥关键作用的众多例子之一。
访问Biomatter：https://biomatter.ai/
You.com
用户友好、可定制的搜索解决方案
谷歌在互联网搜索业务中应该受到威胁吗?如果是的话,生成式AI平台You.com——"你控制的AI搜索引擎"——可能是竞争的一部分。在You.com中输入查询,ChatGPT风格的网站将根据您的请求创建内容。最近,该工具的移动版本已向公众发布。
访问You.com：https://you.com/
Osmo
计算机的AI驱动嗅觉
看来,计算机很快就会有嗅觉了。Osmo正在数字化和分析气味,目标是改善医疗保健和消费品如洗发水和驱虫剂。该公司正在创建一个庞大的气味"地图",称为主要气味图。据说有数十亿个携带气味的分子,但只有大约1亿个是已知的。Osmo利用Google Cloud的AI平台进行其生成式AI工作。
访问Osmo：https://www.playosmo.com/en-US/
AI企业巨头
一句流行的说法在IT专家中出现:"每家公司都是一家科技公司。"使用技术现在对于保持竞争力如此重要,以至于它成为每家公司的核心重点,无论行业如何。
现在这句话有了一个伴侣:"每家科技公司都是一家AI公司。"这意味着长期销售传统硬件和软件的主要企业科技供应商现在正在转向人工智能。这些大型供应商正在利用他们的雄厚财力和专业知识来创建AI解决方案或收购AI公司。
事实上,这些企业巨头在ChatGPT出现之前很久就开始投资AI了。因此,虽然他们的工具没有DALL-E那样受到关注,但它们确实使停滞的传统基础设施能够进化成响应迅速、自动化、由AI驱动的平台。
Salesforce
面向CRM用户的Einstein AI
在OpenAI推出ChatGPT不久之后,Salesforce紧随其后推出了Einstein GPT,称之为"世界上第一个用于CRM的生成式AI平台"。由OpenAI提供支持,该解决方案在每个Salesforce云中创建个性化内容。例如,它在Slack中使用生成式AI提供对话摘要和写作帮助,但它还具有特定于服务、销售、营销和电子商务用例的AI辅助和副驾驶类功能。
访问Salesforce：https://www.salesforce.com/artificial-intelligence/
BMC Software
自动化AI驱动的服务管理(AISM)
在其他AI增强产品中,BMC的Helix解决方案使用基于AI和ML的智能自动化作为IT服务和运营管理平台的一部分。该公司还提供AIOps解决方案(用于IT运营的AI),这是一个正在向整体业务支持AI发展的领域。该公司更大的重 CopyRetryClaude’s response was limited as it hit the maximum length allowed at this time.Rcontinue Edit点——高度依赖AI——是自主数字企业。然而,Helix平台本身主要专注于使用AI来改善服务管理工作流程。
访问BMC Software：https://www.bmc.com/it-solutions/bmc-helix.html
HPE
快速AI部署和企业可扩展性提供商
HPE的Greenlake是一个具有混合云焦点的IT即服务解决方案。这个按需平台的一部分是GPU产品,能够快速部署AI和机器学习工具。HPE专注于为各种垂直行业提供AI,从医疗保健到金融服务再到制造业。值得注意的是,HPE和英伟达最近宣布了密切合作,他们将共同提供几种新的面向企业的AI解决方案。HPE还最近发布了HPE Private Cloud AI。
访问HPE：https://www.hpe.com/us/en/home.html#
Dell Technologies
AI技术的服务和基础设施提供商
Dell的APEX解决方案包括多云管理和基于SaaS的IT服务面板,使公司能够构建从欺诈检测到自然语言处理再到推荐引擎的基于AI的工具。通过APEX,客户可以访问生成式AI解决方案和用于多云管理的AIOps解决方案。该公司还强调其硬件提供的AI支持,如其PowerEdge服务器和PowerScale存储。
访问Dell Technologies：https://www.dell.com/en-us/dt/apex/index.htm#tab0=0&tab1=0
SAP
企业就绪、合规的AI应用程序
作为最终的传统软件玩家,以其ERP实力而闻名,SAP显然已进入AI时代。其企业AI解决方案菜单范围从AI聊天机器人到帮助公司将AI整合到企业应用程序中的平台。对于其预训练AI模型的产品,SAP强调合规性和透明度,这对大型企业客户尤为重要。
访问SAP：https://www.sap.com/japan/index.html?url_id=auto_hp_redirect_japan
ServiceNow
AI驱动的IT服务管理解决方案
作为IT服务管理(ITSM)的企业领导者,ServiceNow的AI产品包括一个预测分析平台,支持在没有数据科学经验的情况下交付AI工具。这是"技术民主化"的一个例子,其中工具创建的杠杆现在向非技术人员开放。ServiceNow还提供自然语言处理工具、ML模型和AI驱动的搜索和自动化。
访问ServiceNow：https://www.servicenow.com/ai.html
Broadcom
具有不断增长的AI足迹的企业安全创新者
Broadcom在企业IT行业中有一个独特的概况:该公司既供应半导体又供应企业基础设施软件;它服务于从数据中心到无线的市场;它甚至在多云领域发挥作用。保持这种广泛的方法,Broadcom在多个层面上为AI市场提供燃料,特别是在其生成式AI业务中,该公司在2023年3月宣布该业务将增长四倍。最近在2024年,Broadcom已成为投资者最喜爱的AI股票之一,值得关注和购买。
访问Broadcom：https://www.broadcom.com/
SAS
具有强大分析和BI组件的AI
作为数据分析和商业智能的领导者,SAS的AI菜单从机器学习延伸到计算机视觉、NLP和预测。值得注意的工具包括具有嵌入式AI的数据挖掘和预测分析,这增强了分析的灵活性和范围,并允许分析程序"学习"并随着时间的推移变得更加响应。
访问SAS：https://www.sas.com/en_us/solutions/ai.html
Rockwell Automation
民主化AI工业自动化
Rockwell服务于快速扩张的大规模工业自动化市场,包括工厂和其他主要生产设施。它在为边缘计算部署提供自动化方面有特殊优势。为了跟上席卷AI和自动化领域的强大趋势,Rockwell的FactoryTalk Analytics LogixAI解决方案使非技术人员能够访问机器学习工具。
访问Rockwell Automation：https://www.rockwellautomation.com/en-us.html
Informatica
通过CLAIRE实现统一的元数据智能
Informatica成立于1993年,为新兴的ETL(提取、转换和加载)企业客户大数据市场服务,Informatica当前的策略涉及使用AI来改善数据分析和数据挖掘以获得竞争价值。该公司的CLAIRE AI引擎使用元数据存储库来推动其AI和ML开发,使大规模自动化任务成为可能。
访问Informatica：https://www.informatica.com/
Infosys
智能、AI驱动自动化和RPA的领导者
Infosys吹嘘其AI和自动化服务团队是一个企业就绪的解决方案,提供AI和自动化咨询、创建定制AI平台,并提供预建的认知建模解决方案。这些解决方案包括机器人流程自动化(RPA)工具和AI聊天机器人模型。该公司被认为是智能自动化的领导者。
访问Infosys：https://www.infosys.com/
AI机器人流程自动化公司
机器人和自动化领域早在AI成为可行的商业解决方案之前就已存在。然而,早期机器人的使用——特别是在汽车工厂——仅仅是被编程执行同样任务的设备。最近开发的机器人流程自动化(RPA)领域充分利用了AI。
RPA供应商开发基于AI的软件,学习并自动执行常规办公生产力任务。例如,必须为每周报告收集文件的办公室经理可以设置RPA自动化来完成这项例行任务,这样他们就可以专注于更高价值的工作。
虽然许多大公司将RPA作为其整体产品组合的一部分提供——特别是SAP、ServiceNow和IBM——但本类别中的供应商专门创建智能自动化和RPA解决方案以提高生产力。
UiPath
RPA市场的领导者
UiPath通常被认为是RPA市场的领导者,提供广泛的业务自动化工具套件,涵盖API集成、智能文本处理和低代码应用开发。该公司的Marketplace平台提供了广泛的预建自动化菜单,从"从文档中提取数据"到为Microsoft Office 365构建的自动化。
访问UIPath：https://www.uipath.com/
Nuro
AI驱动的自动驾驶车辆
Nuro是一家专注于机器人的公司,使用AI、先进算法和其他现代技术为娱乐和商业用途提供自主无人驾驶车辆。Nuro Driver技术通过先进的机器学习模型进行培训,并经常通过基于规则的检查和备用并行自主堆栈进行质量测试和改进。该公司与一些主要零售商和运输公司合作,包括Walmart、FedEx、Kroger和Uber Eats。
访问Nuro：https://www.nuro.ai/
Automation Anywhere
企业RPA的民主化方法
作为重要的云原生生态系统的参与者,Automation Anywhere提供其Automation Co-Pilot for Business Users来民主化自动化。它通过使非技术人员能够创建工作流自动化来实现这一点。2021年,该公司收购了流程智能供应商FortressIQ以扩展其工具集,这应该会使Automation Anywhere受益,因为RPA市场正在向更复杂的自动化发展。
访问Automation Anywhere：https://www.automationanywhere.com/
Anduril
用于威胁防御的自主车辆
Anduril是一家领先的美国国防技术公司,创建主要由Lattice驱动的自主AI解决方案和其他自主系统。Anduril提供的工具可用于监控和缓解无人机和飞机威胁以及海上和陆地威胁。其最令人印象深刻的自主系统包括用于管理威胁防御的水下车辆和空中车辆。
访问Anduril：https://www.anduril.com/
SS&C Blue Prism
用于ML决策和流程编排的RPA
Blue Prism于2022年被金融服务软件供应商SS&C收购,似乎已将其战略从RPA扩展到整体业务自动化。这非常符合行业向更全面自动化的转变:随着AI变得更聪明,RPA系统能够更好地跟上这些创新并在自动化中提供真正的价值。Blue Prism产品包括执行ML决策和流程编排的工具。
访问SS&C Blue Prism：https://www.anduril.com/
EdgeVerve
跨行业AI和RPA驱动的数字化转型
EdgeVerve为其企业客户提供越来越多的预制自动化菜单,以加快最重要和最常需要的业务领域的工作流程。产品包括用于银行业务的Finacle Treasury和用于供应链管理的TradeEdge。与RPA行业的其他部分一样,EdgeVerve正在发展其自动化能力以支持数字化转型;本质上,我们正在走向一个办公室自行运转的世界。Infosys于2014年收购了EdgeVerve,尽管该公司仍主要作为独立部门运营。
访问EdgeVerve：https://www.edgeverve.com/
Shield AI
AI飞行员技术创新者
Shield AI是一家创新的AI初创公司,凭借其AI飞行员技术迅速获得了知名度和资本。Hivemind是一个AI飞行员,可以在商业和战斗环境中飞行飞机,为用户提供关于他们位置和行进路径以及舰队中其他飞行员和飞机情况的更多见解。目前,Shield AI的技术正在为该供应商自己的几种智能飞机提供动力,包括喷气式飞机、V-BAT团队和Nova 2。
访问Shield AI：https://shield.ai/
WorkFusion
用于数字员工开发的RPA
RPA软件平台经常致力于创建"数字工作者",也称为AI驱动的软件机器人。WorkFusion在这一基本事实的基础上构建了一个包含六个数字员工角色的平台。每类虚拟工作者都针对最常见和/或最重要的自动化场景。WorkFusion在金融领域有很强的存在。
访问WorkFusion：https://www.workfusion.com/
NICE
用于智能呼叫中心和客户互动的RPA
作为呼叫中心市场的强大竞争者,NICE的RPA解决方案针对一系列面向客户的支持功能。值得注意的是,其工具集包括语音和情感分析,这对零售环境至关重要,因为它可以有效地理解呼叫者的情绪。这种类型的情感分析是AI市场中特别热门的领域。
访问NICE：https://www.nice.com/products/desktop-and-process-analytics
Pega
主动预测客户活动的RPA
随着企业寻求向更全面自动化的环境发展,Pega的RPA架构保持了步伐,采用了使用实时数据来指导自动化客户互动的策略。该公司吹嘘其能够在客户采取行动之前读取客户意图,从潜在购买到即将取消。总的来说,该公司的战略旨在实现更大的可扩展性,以支持日益全面的自
访问Pega：https://www.pega.com/
对话式AI公司
有些人不只是想点击软件;他们想与软件交谈,并希望有更容易和更自然的方式来控制软件。配备对话式AI功能的软件正好允许这样做,因为它理解并模仿人类语音。
对话式AI由自然语言处理驱动,这是AI的一个子领域,专注于将人类语音的特质转换为计算机命令。这有许多优点,但这里有一个很大的优点:对话式AI使非技术人员能够使用AI。不需要程序员或专家,每个人都被邀请。
Gridspace
面向客户的虚拟代理的生成式AI
Gridspace是一种对话式AI解决方案,适用于不同的企业,为用户提供虚拟AI代理、先进分析和AI辅导,以改善与客户服务代表的对话结果。虚拟代理可以定制以处理质量保证、收入管理、潜在客户生成和自助客户关系管理要求。该公司由一个多学科团队组成,包括工程师、设计师和来自SRI Speech Labs( CopyRetryClaude’s response was limited as it hit the maximum length allowed at this time.Rcontinue EditSiri开发地)的专家。
访问Gridspace：https://www.gridspace.com/
Kore.ai
DIY AI聊天机器人和虚拟助手
被认为是对话式AI领域的顶级参与者,Kore.ai的无代码工具集允许非技术人员创建多功能和强大的虚拟助手。这种"自己动手"的理念是AI聊天机器人领域的主导主题。该公司还以其广泛的NLP解决方案而闻名。
访问Kore.ai：https://kore.ai/
Cognigy
AI驱动的会话代理辅导和优化
对话式AI供应商的核心产品是改善呼叫中心代理(或其他基于语音的客户代表)性能的工具。为了服务于这个市场,Cognigy提供Cognigy Agent Assist。该公司还提供分析工具和低代码平台,使用户能够根据需要创建新的机器人助手。
访问Cognigy：https://www.cognigy.com/
Amelia
由NLU驱动的对话式AI和知识库
Amelia的智能代理利用先进的NLU能力——本质上是AI聊天机器人技术的前沿。NLU技术使虚拟代理能够使用情感分析,这有助于代表监控呼叫者的情绪。从最初在对话式AI领域的起步,Amelia已经扩展到AIOps和Amelia Answers,这是一个AI驱动的企业搜索解决方案。
访问Amelia：https://amelia.ai/
OneReach.ai
智能数字工作者的创造者
OneReach.ai正在遵循对话式AI市场的一个主导趋势,随着公司将其产品从狭窄的呼叫中心焦点发展成为企业范围内的"基于AI的虚拟员工"。这一趋势的结果是,对话式AI部门正在与RPA部门(见上文)合并,因为对话式AI公司正在生产全面的数字团队成员。OneReach.ai继续凭借其全面的对话代理取得成功,它称之为"智能数字工作者"。
访问OneReach.ai：https://onereach.ai/
Avaamo
用于患者体验和CX的生成式AI代理
Avaamo背景在医疗保健领域的对话式AI,正在将其影响力扩展到各个行业领域,致力于创造解决方案,解决客户、员工、患者和联络中心体验。其代理还已经发展成为真正的副驾驶,在整个品牌对话生命周期中协助用户。
访问Avaamo：https://avaamo.ai/
Yellow.ai
可访问的预建和第三方对话模型
Yellow.ai的产品提供具有直观用户界面,包括用户友好的预制模型来部署对话式AI代理;这种模型方法非常具有策略性,因为易用性是对话式AI市场的首要优先事项。为了帮助集成第三方功能,Yellow.ai建立了一个市场,客户可以在其中选择特定任务的第三方工具。
访问Yellow,ai：https://yellow.ai/
boost.ai
具有混合NLU技术的对话式AI公司
boost.ai提供了一整套先进的聊天机器人编排工具,以加速部署。为了帮助呼叫中心代表提高客户通话的性能,boost.ai为代理提供了大量支持数据存储库。该公司声称其混合NLU技术提高了其虚拟代理的质量。
访问boost.ai：https://boost.ai/
医疗保健AI公司
AI医疗保健公司受到AI和生成式AI提供的两个关键优势的激励。首先,人工智能大大扩展了医疗专业人员的能力——更好的工具实际上是生死攸关的。其次,AI擅长简化官僚程序,这是医疗保健部门的一大部分,可以节省大量时间和金钱。展望未来,医疗保健将成为推动AI进步的一个不起眼但非常强大的驱动力。
PathAI
专注于病理学的AI公司
PathAI是当今最先进的专注于病理学的AI公司之一,为患者、实验室和制药公司提供他们所需的AI驱动的洞察和解决方案。该公司提供可访问的AI算法,用于优化临床试验,特别是在肿瘤学方面,以及AI驱动的伴随诊断、预筛选预测、空间分析和转化研究。该公司的算法和产品专门支持各种癌症的生物标志物定量、疾病严重程度评估、质量控制、肿瘤细胞量化和分子预测。
访问PathAI：https://www.pathai.com/
Viz.ai
用于患者护理协调的AI平台
Viz.ai提供AI驱动的平台和应用程序进行护理协调,确保所有医疗保健提供者更全面地处理患者护理。Viz.ai One平台专门设计用于医疗保健的不同领域,包括神经学、心血管、血管、创伤和放射学。使用这个平台,医疗保健提供者可以快速收到洞察、清晰图像、警报和来自其他相关提供者的通信,使他们能够更快速、更准确地诊断患者。Viz.ai在美国和欧盟都有提供。
访问Viz.ai：https://www.viz.ai/
Paige AI
用于癌症诊断的AI成像技术
Paige AI是医疗保健领域的一家生成式AI公司,专注于病理学,特别是癌症诊断。其详细的成像技术、AI驱动的工作流程和建议以及其他智能功能协助医疗专业人员进行乳腺癌和前列腺癌诊断,并优化医院和实验室运营。
访问Insilico Medicine：https://paige.ai/
Insilico Medicine
AI制药产品开发和设计
Insilico Medicine是一家研发公司,使用人工智能进行更智能的生物学和化学研究以及制药分析。其PHARMA.AI套件包括PandaOmics,一个用于多组学新靶点发现和深度生物学分析的工具;Chemistry42,一个ML驱动的工具,用于药物设计和自动新分子创建;以及InClinico,一个可以设计和预测临床试验成功率的工具。
访问InClinico：https://insilico.com/
Medtronic
AI驱动的息肉检测和诊断
关于英伟达的一个有趣事实:如果你深入研究AI景观,你会一次又一次地看到英伟达。Medtronic就是一个很好的例子,它是一家知名的医疗设备制造商,运营Genius AI解决方案,该解决方案增强了结肠镜检查中的息肉检测。该公司与英伟达合作,使用AI创建一系列用于诊断和治疗的下一代工具。
访问Medtronic：https://www.medtronic.com/us-en/index.html
Enlitic
AI驱动的医疗数据管理
Enlitic的Curie平台使用人工智能来改善数据管理,以实现更好的医疗保健。目标是使数据更准确、更有用和更统一,使医生和其他医疗专业人员能够做出更好的患者护理决策。该平台还支持数据匿名化,这对患者隐私和遵守HIPAA和其他医疗保健隐私法规很重要。
.访问Enlitic：https://enlitic.com/curie-endex/
Deepcell
用于细胞检查和分类的AI
Deepcell是一家生物技术初创公司——于2017年从斯坦福大学分离出来——利用AI来检查和分类细胞。通过基于形态学(研究部分的形状和排列)识别可行细胞,Deepcell技术可以更准确地执行诊断测试。
访问Deepcell：https://deepcell.com/
Activ Surgical
AI驱动的手术洞察
Activ Surgical是一家AI医疗保健公司,使用AI在手术操作期间提供实时手术洞察和建议。由ActivEdge平台驱动的ActivSight产品不仅为外科医生提供易于查看的实时数据,还使他们能够根据需要在无染料和染料可视化之间切换。对医疗工作者来说重要的是,该解决方案与MIS系统兼容。
访问Activ Surgical：https://www.activsurgical.com/
Tempus Radiology
放射学图像的AI洞察
为了增强医学成像,Arterys——现已与Tempus Radiology合并——访问基于云的GPU处理器,用于支持检查和评估心室的深度学习应用程序。这种基于AI的心室自动测量允许医疗专业人员做出更明智的决定。通过与Tempus的合并,其重点已扩展到查看不同格式的放射学图像。
访问Tempus Radiology：https://www.tempus.com/
Etcembly
ML驱动的免疫学和免疫疗法工程
Etcembly是一家专注于设计新TCR疗法的免疫疗法公司。其疗法通过深度ML免疫学专业知识库和计算机辅助免疫疗法工程进行优化。该平台旨在直接从T细胞的相互作用中学习,以便可以识别和开发适当的TCR治疗。
访问Etcembly：https://www.etcembly.com/
Corti
用于医疗保健和远程医疗的AI呼叫中心解决方案
有许多公司使用AI提供呼叫中心支持,但Corti的利基市场是医疗保健部门。为了提供面向医疗保健部门的虚拟语音助手,该公司的解决方案已经用无数小时的医疗工作者之间的对话进行了训练。除其他任务外,该解决方案可以支持远程医疗中心通话的质量保证。
访问corti：https://www.corti.ai/
Butterfly Network
各种AI健康评估和超声技术
作为医学成像供应商,Butterfly Network以多种方式使用AI。2022年,Butterfly Network推出了FDA批准的AI软件,以支持超声技术的使用。2023年,该公司获得FDA批准用于其AI驱动的肺部工具,该工具使用深度学习技术更快速、更全面地评估肺部健康。
访问Butterfly Network：https://www.butterflynetwork.com/
Owkin
用于药物开发的AI预测分析
Owkin使用AI驱动预测分析,以开发针对各种疾病的更好的药物解决方案。也许最值得注意的是,该公司的平台促进了数据科学家和学术研究人员之间的协作。为了支持这一发展,Owkin已获得法国跨国制药公司赛诺菲的重大投资。
访问Owkin：https://www.owkin.com/
GE HealthCare
医疗保健IT的AI编排
从大型企业GE分拆出来,于2023年1月成立的GE HealthCare开发了一个AI编排解决方案,该解决方案将AI支持的临床应用程序完全集成到GE和非GE设备的放射学中。这是为了提高医疗决策的质量。此外,该公司还聘请了高级管理人员来协助其AI医疗保健扩展。
访问GE HealthCare：https://www.gehealthcare.com/
Stryker
医疗程序中的AI辅助
Stryker已经是一家大型且知名的医疗设备制造商,2021年收购了AI公司Gauss Surgical,并正积极推动在其产品产品中更广泛地部署AI。其著名产品之一是基于AI的Stryker Mako机器人,可以协助进行许多医疗程序。
访问Stryker：https://www.stryker.com/us/en/index.html
Cleerly
用于冠状动脉健康问题检测的AI
为了实现Cleerly雄心勃勃的目标——"创造一个没有心脏病发作的世界"——该公司的人工智能平台对非侵入性冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)扫描进行分析,以评估心脏中的斑块水平。Cleerly的算法挖掘一个充满实验室图像的庞大数据库,将患者与历史记录进行比较。
访问Cleerly：https://cleerlyhealth.com/
ClosedLoop
用于医疗保健管理和入院管理的AI
ClosedLoop的数据科学平台利用AI来管理和监控医疗保健景观,致力于改善临床文档以降低网络外使用,并预测入院和再入院模式。令人印象深刻的是,该公司在2021年赢得了CMS人工智能健康结果挑战赛。
Visit ClosedLoop：https://www.closedloop.ai/
Oncora Medical
AI医疗保健数字助理解决方案提供商
Oncora Medical的机器学习软件以数字助理的方式支持医疗专业人员完成许多行政任务。它通过协助文档编制来简化医生的时间,存储所有笔记和报告,要求其他相关医疗保健提供者提供额外相关笔记,并创建临床和开具发票所需的表Visit Oncora Medical
访问Oncora Medical：https://www.oncora.ai/
Atomwise
用于更高效药物开发管道的AI
药物开发过程历来缓慢且繁琐,通常需要数年时间来匹配化合物以开发新药。Atomwise旨在通过使用基于深度学习的发现引擎来筛选其庞大的数据库(该公司声称有3万亿个化合物)以找到有 CopyRetryRcontinue Edit生产性的匹配,从而大大加快这一过程。
访问Atomwise：https://www.atomwise.com/
金融服务AI公司
很明显,金融服务公司正在积极拥抱人工智能。美国银行在一份热情洋溢的投资界备忘录中认为,"AI是新的电力"。那么,在一个充满法规、复杂性和长期存在的、可能不愿尝试新事物的既定供应商的行业中,这究竟是什么样子呢?本类别中的公司正在争相向我们展示。
.
Intuit
面向业务领导者的金融助理技术
Intuit是一家企业,专注于为TurboTax、Credit Karma、Mint、QuickBooks和Mailchimp等产品的用户提供引导式和自助式财务和税务工具。该公司最近发布了Intuit Assist,这是一个生成式AI财务助手,能够为中小企业领导者提供有关其财务和客户服务决策的智能建议;Intuit Assist可用于TurboTax、Credit Karma、QuickBooks和Mailchimp。Intuit还拥有一个AI研究计划,致力于开发和完善可解释AI、生成式AI等领域的新AI创新。
访问Intuit：https://www.intuit.com/intuitassist/
Stripe
与OpenAI合作改进文档和内容处理
Stripe是一家基于SaaS的金融服务公司,经常因其用户友好的支付处理功能而被选择。最近,Stripe跳上了AI列车,目前与OpenAI合作最为密切。这两家公司现在正在进行某种交流:Stripe正在使用GPT-4为Stripe Docs生成更智能的文档和内容摘要,而Stripe正在通过Stripe Billing、Checkout、Tax和其他Stripe产品帮助OpenAI改善其结账流程和其他客户体验。
访问Stripe：https://stripe.com/jp
Capital One
用于贷款、欺诈和客户服务管理的AI
Capital One是金融机构如何找到多种方式利用人工智能与经过验证的商业方法并行的一个典型例子。该金融公司的许多AI计划包括可解释AI,使贷款审批过程透明;异常检测,有助于打击欺诈;以及NLP,改善客户服务的虚拟助手。
访问Capital One：https://www.capitalone.com/
Brighterion (Mastercard)
金融服务公司的AI解决方案开发商
Brighterion于2017年被Mastercard收购,为Mastercard的AI需求提供服务,同时也为其他公司提供AI服务。Brighterion的AI Express提供针对金融服务公司需求定制的AI解决方案。Brighterion吹嘘其"可在6-8周内生产就绪的定制AI"。
访问Brighterion：https://b2b.mastercard.com/ai-and-security-solutions/brighterion-ai/
Numerai
AI驱动的股票市场预测平台
将自己宣传为"世界上最难的数据科学比赛",Numerai的AI驱动、开源平台为数据科学家提供了一种预测股票市场趋势并在正确时获利的方法。其商业模式涉及使用机器学习模型来预测金融大趋势。该公司得到了Union Square Ventures的支持,后者共同创立了Coinbase。
访问Numerai：https://numer.ai/
Skyline AI (JLL)
用于智能房地产洞察的AI
作为AI如何可以被利用来支持几乎任何金融交易的一个例子,Skyline AI使用其专有AI解决方案更有效地评估商业房地产并从这一更快的洞察中获利。AI驱动的房地产领域的竞争对手包括GeoPhy和Cherre,后者赢得了Business Intelligence Group AI卓越奖。自2021年被JLL收购以来,Skyline AI继续扩大其团队和技术,以实现更智能的房地产结果。
访问Skyline AI：https://www.skyline.ai/
Ocrolus
自动化金融文件分析解决方案
在金融领域,对基于AI的自动化的需求是巨大的,因为金融服务公司总是有海量的指标和数据点需要消化。Ocrolus使银行和其他贷款机构能够通过自动化金融文件分析来打击欺诈。值得注意的是,Ocrolus的人工参与循环解决方案将人类经验保持为文件认证的核心因素。
访问Ocrolus：https://www.ocrolus.com/
AlphaSense
用于公共和私人公司财务情报的AI
AlphaSense在有利可图的商业数据市场上与彭博等大型公司竞争。在AlphaSense的AI驱动计划中,该公司正在开发一种可以总结财务报告以更快地揭示显著数据趋势的解决方案。最近,AlphaSense宣布计划收购Tegus,这无疑将进一步扩展其财务数据和工作流程能力。
访问AlphaSense：https://www.alpha-sense.com/
Zest AI
用于借款人数据研究优化的AI
Zest AI使用AI筛选与信用记录有限的借款人相关的大量数据,帮助贷款机构在这些有限数据的情况下做出决策。特别是,它帮助汽车贷款市场,该公司声称通过更好地量化信用度,将承销人损失减少了约25%。
访问 Zest AI：https://www.zest.ai/
Signifyd
用于欺诈检测和缓解的AI
Signifyd是一家使用AI创建"分数"——从0到1,000——来打击金融领域欺诈的公司。虽然部署AI打击金融不当行为的趋势正在席卷整个行业,但Signifyd声称通过提高交易批准率和显著减少错误拒绝来区分自己。
访问Signifyd：https://www.signifyd.com/
HighRadius
用于应收账款自动化的机器学习技术
HighRadius是应收账款自动化软件领域的领先参与者,使用机器学习来帮助处理诸如将付款与发票匹配以及分配信用额度等劳动密集型任务。该公司与花旗银行、美国银行和SAP合作。
访问HighRadius：https://www.highradius.com/
DataVisor
用于跨交易类型欺诈缓解的AI
DataVisor部署AI来打击多种交易类型的欺诈,从数字支付到金融科技平台。例如,它实时监控交易以阻止信用卡欺诈,并保护ACH和Zelle支付以打击未经授权的支付。
访问DataVisor：https://www.datavisor.com/
教育AI公司
AI在教育中的一个伟大承诺是,它将提供一对一的辅导和指导机会,这将显著提高学生的表现。如果这能够完全成熟,AI"教师"将以远低于人类导师的成本提供课程。AI还可以支持教师,帮助他们快速制定课程计划和其他教育资源。所有这些都只是猜测,因为AI才刚刚开始证明其在这个领域的能力。无论如何,学习如何使用AI将成为学生的一项核心技能,因为它将被编织到工作和文化的每个元素中。
Carnegie Learning
数学教育AI应用
专注于K-12市场,Carnegie Learning的MATHia with LiveLab被广泛认为是一个先进的AI学习应用。该应用使用AI驱动的认知学习系统来支持数学教育,为学生提供一对一的互动,让他们能够以最适合自己技能水平的速度工作。
访问Carnegie Learning：https://www.carnegielearning.com/
CENTURY
学生学习计划的算法匹配
CENTURY是一家总部位于英国的教育平台公司,使用神经科学来实现各种高中和大学核心主题的增强学习。CENTURY使用类似Netflix和亚马逊的算法将之前的学生经验与他们下一步应该关注的内容相匹配,以实现最佳的教育进展。此外,该平台卸载了一些重复的教学任务,使教师能够花更多时间关注学生的需求。
访问CENTURY：https://www.century.tech/
ELSA
用于非母语者学习英语的AI
ELSA是一家使用AI来简化非母语者学习英语的用户体验的公司。其语音分析工具使用AI分析用户的语音模式、口音和其他细节,以便就可能的改进提供反馈。用户还可以参加ELSA的AI用来定制适合该特定用户的课程和学习时间表的评估。ELSA在企业和教育环境中都有使用。
访问ELSA：https://elsaspeak.com/en/
Kidaptive (McGraw Hill)
AI驱动的儿童发展和学习应用
Kidaptive的"自适应"AI技术在其名称中得到体现。由两位斯坦福校友创立,Kidaptive的自适应学习平台在下一代技术方面非常先进:它使用多租户云部署,并由Hadoop支持。解决方案包括Learner Mosaic和Leo's Pad,以支持它所称的"有趣的、全面的儿童发展"。Kidaptive于2021年被McGraw Hill收购。
访问Kidaptive：https://www-staging.kidaptive.com/
Amira Learning
用于游戏化阅读和识字训练的AI
Amira Learning赢得了《时代》杂志2021年最佳发明奖,使用AI驱动的游戏化学习环境来提高阅读技能。儿童大声朗读,而Amira提供实时支持;该解决方案有多种辅导技巧来指导年轻读者,包括提供鼓励。
访问Amira Learning：https://www.amiralearning.com/
Duolingo
OpenAI驱动的语言学习技术
Duolingo以教授外语学习而闻名(他们声称每月有超过5000万用户),使用OpenAI的GPT-4创建与语言学习者的自由流动对话,重现与母语人士聊天的体验。这里有一个令人印象深刻的公司凭证:OpenAI网站托管了一个详细介绍Duolingo案例研究的页面。
访问Duolingo：https://www.duolingo.com/
Cognii
用于创意学生评估格式的AI
Cognii的VLA(虚拟学习助手)平台实时与学生交谈,提供一对一的辅导。目标是超越多项选择题格式的限制,提供广泛的对话。该公司的NLP工具响应学生自己的语言风格。
访问Cognii：https://www.cognii.com/
Querium
用于高级STEM项目的AI辅导
专注于STEM领域的短形式课程,Querium的StepWise AI辅导为学生在处理具有挑战性的项目时提供持续反馈。它旨在检测问题并提供个性化帮助。该公司推广其"基于大师教师智慧的AI"。
访问Querium：https://www.querium.com/ai/
Squirrel AI Learning
用于自适应、个性化学习计划的AI
总部位于中国的Squirrel AI Learning使用人工智能来推动低成本的自适应学习。它专注于K-12领域的个性化辅导。该公司的工程师致力于将学科分解成更小的部分,使AI平台能够准确理解每个学生需要帮助的地方。
访问Squirrel AI Learning：https://squirrelai.com/#/
网络安全AI公司
创建当今AI网络安全公司列表的挑战在于,现在每家主要的网络安全公司都声称使用AI。因此,"顶级AI网络安全公司"的列表本质上与"顶级网络安全公司"相同。
一些行业专家对AI网络安全的效力表示怀疑,并说,虽然供应商对AI大做文章,但该技术仍不成熟。这个问题有待讨论,但有一点是真实的。对于这些安全公司的客户来说,很难——如果不是不可能的话——深入了解并完全理解供应商AI的深度和质量。
CrowdStrike
管理和全面的XDR解决方案
CrowdStrike提供XDR(扩展检测和响应),这是网络安全中一个不断增长的主题,大量使用人工智能和自动化来巡查基础设施并快速提醒管理员注意威胁。CrowdStrike推广其 CopyRetryRcontinue Edit管理的XDR系统能够使用AI来弥补网络安全技能差距,执行缺失安全专业人员的工作。
访问CrowdStrike：https://www.crowdstrike.com/platform/endpoint-security/
Zscaler
AI驱动的零信任架构保护
Zscaler使用网络安全中一种强大的新兴技术,称为零信任架构,在这种架构中,通过公司系统的权限受到严格限制和隔离,大大减少了黑客的访问。该公司的AI模型在海量数据上进行训练,使其能够不断监控和保护这种零信任架构。2024年4月,Zscaler收购了Airgap Networks,这是另一家领先的网络安全和AI解决方案提供商。随着这一向AI扩展的举措,预计Zscaler的技术将从Airagap的创新中受益,如ThreatGPT,这是一个由OpenAI驱动的解决方案,用于安全分析、漏洞检测和网络分段支持。
访问Zscaler：https://www.zscaler.com/platform/zero-trust-exchange
SentinelOne
全面的AI端点、云和身份安全解决方案
SentinelOne的Singularity平台是一个AI驱动的全面网络安全解决方案,包括扩展检测和响应、AI数据湖、AI威胁检测,以及用于端点、云和基于身份的安全需求的其他功能。最近,SentinelOne扩展了其生成式AI功能,使用生成式AI进行强化学习和更高效的威胁检测和修复。
访问SentinelOne：https://jp.sentinelone.com/
Abnormal Security
员工安全实践的AI智能
保护电子邮件有点像一场心理游戏:黑客可以直接向公司的每个员工发送欺骗性的钓鱼请求,所以很可能有人会上当。为了对抗这一点,Abnormal Security使用AI来学习每个员工的典型行为,以帮助阻止恶意进入外围。令人印象深刻的是,安全领导者CrowdStrike已经投资并与Abnormal合作。
访问Abnormal Security：https://abnormalsecurity.com/
Vectra AI
多模式网络安全措施的AI
Vectra AI的Cognito平台使用人工智能来驱动多管齐下的安全攻势。这包括Cognito Stream,它将增强的元数据发送到数据存储库和SIEM外围防护;以及Cognito Protect,它作用于快速揭示网络攻击。
访问Vectra AI：https://www.vectra.ai/
Sophos
AI驱动的网络安全长期领导者和创新者
显然是在当前AI炒作周期之前就成为基于AI的网络安全领导者,这家总部位于英国的公司早在2017年就推出了Sophos人工智能。这项计划专注于开发机器学习和数据用于人机交互和其他安全用途的前瞻性进展。Sophos的深度工具集涵盖从端点检测到加密再到统一威胁管理。
访问Sophos：https://ai.sophos.com/
Fortinet
用于自动化SOC优化的AI
在当今企业网络保护的中心是安全运营中心(SOC)。Fortinet的自动化SOC使用AI来发现旨在绕过传统企业外围的恶意活动。策略是与整个系统的安全工具紧密互操作,从云到端点。2024年6月,Fortinet宣布将收购Lacework,这是一家领先的AI驱动云、代码和边缘安全解决方案提供商。Fortinet计划将Lacework的CNAPP集成到其当前的AI解决方案中,以为其客户创建更全面的全生命周期AI云解决方案。
访问Fortinet：https://www.fortinet.com/
Palo Alto Networks
安全可观察性任务的AI-人类合作伙伴关系
凭借作为具有先进策略的网络安全公司的强大声誉,Palo Alto Networks的AI驱动Prisma SASE(安全访问服务边缘)解决方案与其自主数字体验管理(ADEM)工具集成。最终结果是AI帮助人类安全管理员在其基础设施中进行可观察性,这对企业安全至关重要。
访问Palo Alto Networks：https://www.paloaltonetworks.com/sase
Check Point
用于钓鱼和DNS威胁检测的AI
Check Point的Quantum Titan提供三个软件刀片(安全构建块),部署深度学习和AI来支持对钓鱼和DNS漏洞的威胁检测。该公司还专注于IoT,提供工具来应用零信任配置文件以保护远程网络中的IoT设备。
访问Check Point：https://www.checkpoint.com/quantum/unified-cyber-security-platform/
SecurityScorecard
民主化风险管理建议
SecurityScorecard是一家威胁和风险情报公司,提供智能安全评级、自动供应商检测、网络风险量化和其他产品和服务,以在问题失控之前识别风险和漏洞。该公司最近通过安全评级平台将生成式AI添加到其工具包中,该平台以OpenAI的GPT-4作为其基础模型之一。通过这个新功能,用户不需要有网络安全或风险管理经验就可以提出问题并接收风险管理建议。
.
访问SecurityScorecard：https://securityscorecard.com/
Cylance AI (BlackBerry)
专门用于移动IoT的AI安全
作为BlackBerry的一个部门,Cylance AI吹嘘其"第七代网络安全AI"。由于其在客户中的延长生命周期使用,AI平台已在数十亿网络威胁数据集上进行了训练。鉴于其移动凭证,Cylance是移动IoT世界网络安全的关键参与者,这是一个快速增长的领域。
访问Cylance AI：https://www.blackberry.com/us/en/products/cylance-endpoint-security/cylance-ai
BigPanda
用于改进可观察性的机器学习和自动化
被认为是AIOps领域的领导者,BigPanda使用AI来发现数据变化和拓扑(系统部分之间的关系)之间的相关性。这项技术旨在支持可观察性,这是基础设施安全中的一个不断增长的趋势。本质上,BigPanda使用机器学习和自动化来扩展人类员工的能力,特别是防止服务中断。
访问BigPanda：https://www.bigpanda.io/
零售AI公司
零售中的AI通常专注于个性化客户体验并支持自动化和数据分析以改善供应链。为了全面描述AI在零售中的作用,本节列出了AI供应商和部署AI的大型零售商。这两组都在创建和增强AI在零售中的许多用途方面发挥着至关重要的作用。
Shelf Engine
库存和库存优化的AI
Shelf Engine是一家AI初创公司,其目标是解决零售业最有问题的问题之一:订购最佳库存量是多少?这个问题对于水果和蔬菜等易腐商品的销售商尤其重要。Shelf Engine致力于自动化库存过程,以便零售商可以保持最佳库存水平,客户可以找到他们需要的东西,同时商店只需处理最少的浪费。
访问Shelf Engine：https://www.shelfengine.com/
Deep North
用于店面监控的计算机视觉和AI
Deep North将计算机视觉与人工智能结合,使零售商能够理解和预测实体店面的客户行为模式。该公司专门提供工具,使企业可以使用这些信息来改善客户体验并提高销售。Deep North是AI如何发展到分析人类行为的几乎每个方面的一个例子。
访问Deep North：https://www.deepnorth.com/
Lowe’s
与英伟达合作创建更多数据驱动的零售流程
使用英伟达的基于AI的全景技术,Lowe's建立了一个数字孪生部署,允许商店的零售助理快速查看和与零售商的数字数据进行交互。目标是简化运营并改善客户服务。AI系统还将驱动虚拟3D产品目录。
访问Lowe’s：https://www.lowesinnovationlabs.com/projects/store-digital-twin
Bloomreach
AI驱动的搜索和商品推荐
Bloomreach是零售行业AI供应商的一个典型例子,其解决方案包括Discovery,一个AI驱动的搜索和商品推荐解决方案;以及Engagement,一个消费者数据平台。这种为行业垂直领域服务的独立AI供应商很可能蓬勃发展,因为许多大公司没有能力自行开发AI工具集。
访问Bloomreach：https://www.bloomreach.com/en/products/discovery
Accenture
动态商品推荐和其他零售优化机会的平台
咨询巨头Accenture的ai.RETAIL解决方案使零售商能够使用AI将数据——零售商有大量数据——转化为提高底线的行动。该平台包括动态商品推荐,为店员提供更多实时可操作数据,并推动预测性洞察以保持领先于零售趋势。
访问Accenture：https://www.accenture.com/us-en/services/retail/applied-intelligence-retail
Standard AI
用于自主零售体验的AI
显然是未来的浪潮,Standard AI是一个AI平台,允许在商店浏览的客户选择和购买他们选择的商品,而无需延迟支付收银员。策略是"自主零售",在这种零售中,零售地点配备AI技术以简化购物体验。
访问Standard AI：https://standard.ai/
Lucyd Eyewear
可以听到的智能眼镜
所以你一直在等待第一款支持ChatGPT的眼镜?不用再等了:Lucyd,一家在Eddie Bauer和Nautica品牌下销售"智能"眼镜的零售商,推出了一款智能手机应用程序,允许你与你的眼镜说话并通过微型扬声器听到回应。"可穿戴设备"领域现在有一个称为"可听设备"的利基市场。
访问Lucyd Eyewear：https://lucyd.co/
Veesual
AI驱动的虚拟试穿应用
Veesual是一个AI驱动的虚拟试穿应用程序,允许用户定制他们的服装、虚拟模特和尝试服装的数字试衣间。该工具使用深度学习,使服装图像看起来逼真,并在与人体模特图像合并时保持其定义。此外,Veesual以客户体验为中心的AI方法注重找到并向客户展示最适合他们需求的尺寸。
访问Veesual：https://www.veesual.ai/
Companion
宠物的AI伴侣
Companion的盒子(大约是一只普通狗的高度)是一个AI驱动的宠物伴侣,使用机器视觉和机器学习实时与你的宠物互动。该设备甚至可以分发零食,这应该有助于任何行为训练目标。该公司还计划为猫提供AI伴侣;鉴于猫的漠不关心,训练模块可能不会受到如此好的接受。
访问Companion：https://joincompanion.com/
AI行业组织
这些AI行业的行业组织发挥着多个作用。首先也是最重要的是,它们倡导人工智能的监管。鉴于AI的指数级增长将影响其周围的一切,这是一个极其重要的焦点。我们作为一个社会在多大程度上可以对AI的增长施加指导方针,而AI的增长迄今为止一直由纯粹的利润驱动?
这些团体还游说更大的AI多样性,这是必不可少的。我们已经看到AI系统体现了传统偏见;这必须更主动地纠正,以创建包容性系统。此外,这些AI组织支持跨供应商开发AI,以促进技术的整体进步。
人工智能促进协会(AAAI)
成立于1979年,AAAI是一个国际科学团体,专注于促进负责任的AI使用,改善AI教育,并就AI的未来提供指导。它颁发了许多行业奖项,包括AAAI Squirrel AI人工智能造福人类奖,该奖提供100万美元以促进AI为保护和增强人类生活所做的努力。
访问AAAI：https://aaai.org/
AI4Diversity
这个非营利组织的座右铭是"利用AI、教育和社区驱动的解决方案来赋予多样性和包容性权力。" AI4Diversity由Steve Nouri创立,他是社交媒体影响者和Wand的AI传播者。鉴于AI平台被发现会延续其创造者的偏见,这种对多样性和包容性的关注至关重要。
访问AI4Diversity：https://www.ai4diversity.org/
AI基础设施联盟
在得到包括惠普企业在内的一群主要企业供应商的支持,并由英伟达等公司赞助的AI基础设施联盟"旨在促进领先MLOps工具之间的协作和互操作性,以允许CS[规范栈]更快速和有效地形成。"该组织支持开源和开放核心软件,以便用户不会被锁定在狭窄的专有解决方案中。
访问AI Infrastructure Alliance：https://ai-infrastructure.org/
Partnership on AI
由一群科技巨头——谷歌、Meta、亚马逊、IBM和微软——创立的人工智能合作伙伴关系是一个非营利组织,其使命是研究AI系统的最佳实践。它致力于"汇集来自AI社区的不同声音"。人工智能合作伙伴关系 CopyRetryClaude’s response was limited as it hit the maximum length allowed at this time.Rcontinue Edit包括来自学术界和商业界的100多个合作伙伴。
访问Partnership on AI：https://partnershiponai.org/
Black in AI
Black in AI成立于2017年,是一个技术研究和倡导团体,致力于增加人工智能领域黑人技术专业人士的存在。Black in AI指出"代表性很重要",AI算法是在反映歧视遗留的数据上训练的,因此在AI开发中促进黑人声音对技术的发展至关重要。
.
访问Black in AI：https://blackinai.github.io/#/
机器智能研究所(MIRI)
最初被称为人工智能奇点研究所,MIRI支持研究以"确保比人类更聪明的人工智能产生积极影响"。MIRI发表的警示文章包括:暂停AI发展还不够。我们需要全面关闭它。
访问MIRI：https://intelligence.org/
AI Now Institute
AI Now研究所创建政策研究,以解决科技世界权力集中的问题。他们的报告《面对科技权力》指出,"没有大型科技公司就没有AI",并且"少数私人参与者已经积累了与民族国家相媲美的权力和资源,同时开发和宣传人工智能作为关键的社会基础设施"。
访问AI Now Institute：https://ainowinstitute.org/
The Alan Turing Institute
由英国政府资助,艾伦·图灵研究所进行研究,解决人工智能、社会和经济方面的关键问题,并与企业和公共团体合作使用研究来处理紧迫问题。这个小组由政府资助提出了一个重要问题:世界各地的更多政府是否会加大力度资助促使AI部门为更大社会利益工作的团体?
访问The Alan Turing Institute：https://www.turing.ac.uk/
The Rockefeller Foundation
虽然AI只是这个著名非营利组织的许多关注点之一,但洛克菲勒基金会在AI领域非常活跃;例如,其核心关注点之一是AI的负责任治理。该组织发布了一份名为《AI+1:塑造我们的综合未来》的报告,该报告基于一群多元化专家的结论,他们寻求部署机器学习以产生积极的社会影响。此外,该基金会还提供赠款,包括向Black in AI捐赠50万美元。
访问The Rockefeller Foundation：https://www.rockefellerfoundation.org/
结语: AI 公司
这份AI公司名单无疑是一个部分描述。事实上,它是对飞速发展的事物的模糊快照,无法完全捕捉。生成式AI格局尤其每天都在变化,一系列头条新闻宣布新的投资、新的解决方案和令人惊讶的创新。
人工智能的进步不会是线性的,因为AI技术的本质是固有的指数级。今天的超级复杂算法,吞噬越来越多的数据,学习得越快就学得越快。正是这种人工智能增长的指数级步伐使得技术的影响如此难以预测——这也意味着这份领先AI公司的名单将迅速而无预警地改变。
随着投资涌入,推动人工智能的底层技术各自都看到了自己的火箭式创新爆发。机器学习、深度学习、神经网络、生成式AI——大批研究人员和开发人员正在创造出令人瞩目的生成式AI用例。总之,这些AI公司的生命周期不是数字化转型,而是数字革命,这个名单的下一个版本很可能看起来完全不同。
记得关注我们的公众号，获取更多AI使用技巧和效率提升秘籍
解锁未来，掌控AI 大模型的力量！评论区留言，加入“零基础掌握AI”群
