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编 | Sharpay
2016年是人工智能行业发展突飞猛进的一年，在这一年，建立了无数新企业、新技术、新应用。截至2016年11月，Venture Scanner对全球范围内跨越13个种类，总计1485家人工智能公司进行了追踪分析。据Venture Scanner统计，这些公司的总融资金额高达89亿美元。下面的十多张可视化图片透过这1485家公司对人工智能行业目前的状况进行了总结。
一、Q4人工智能行业应用布局总览
Venture Scanner将人工智能行业细分为以下13类（相关统计数据均截至2016年11月）：
计算机视觉/图像识别（应用）：
这类企业主要是直接将图像处理技术应用到实际案例中，包括面部识别或者图片识别并检索的软件开发。Venture Scanner统计了该领域176家企业，融资金额达6.44亿美元。
计算机视觉/图像识别（平台）：
这类企业主要负责图像处理、分析并从中提取信息、识别图像的技术的研发，包括图像搜索平台的建立。Venture Scanner统计了该领域166家企业，融资金额达7.99亿美元。
深度学习/机器学习（应用）：
这类企业主要是讲计算机算法相关的技术应用到实际案例中，包括各种通过机器学习或者深度学习来进行信息整合。Venture Scanner统计了该领域436家企业，融资金额达36亿美元。
深度学习/机器学习（平台）：
这类企业主要研发一种算法，可实现通过现存数据进行学习，包括搭建预测数据模型与分析行为数据的平台。Venture Scanner统计了该领域180家企业，融资金额达10亿美元。
自然语言处理：
这类企业构建一种算法算法可使得输入的自然语言能转化为易理解的表达方式，包括文本自动生成以及文本挖掘生成数据。Venture Scanner统计了该领域232家企业，融资金额达11亿美元。
语音识别：
这类企业通常研发能够处理人类语音并准确识别单词并推测含义的产品，比如通过检测语音指令并将其转化为可执行的数据。Venture Scanner统计了该领域120家企业，融资金额达5.62亿美元。
智能机器人：
这类企业主要研发可以进行经验学习并根据身边环境自主进行活动的机器人，比如家庭机器人，销售机器人等。Venture Scanner统计了该领域103家企业，融资金额达11亿美元。
虚拟私人助手：
该领域企业主要开发基于反馈指令来为个体完成日常任务和服务的助理软件，如个人助理app和网络客服助等，负责管理个人日程安排或者产品售后服务等。Venture Scanner统计了该领域130家企业，融资金额达5.7亿美元。
手势控制：
这类公司开发的产品可实现通过手势与计算机互动或交流，比如让用户通过肢体动作控制游戏角色或者计算机和电视的软件。Venture Scanner统计了该领域55家企业，融资金额达6.3亿美元。
推荐引擎和协助过滤算法：
该类企业开发的软件能够预测用户对电影、餐厅等的偏好，并推荐个性化的内容，如app中的各种推荐推送等。Venture Scanner统计了该领域86家企业，融资金额达1.47亿美元。
情境感知计算：
这是一类能够自动感知周围环境（位置、方向、光度、温度等），并基于感知内容进行自身调整的软件。Venture Scanner统计了该领域33家企业，融资金额达1.31亿美元。
视频内容自动识别：
这类软件可将视频内容样本与源内容文件相比较并识别，可用于对用户上传的视频与版权视频文件比较以检测是否侵权。Venture Scanner统计了该领域20家企业，融资金额达0.82亿美元。
语音翻译：
该领域企业主要研发软件，能够识别人类语音并实时从一种语言翻译至另一种语言，如视频谈话、网络研讨会或者网络直播的实时翻译。Venture Scanner统计了该领域19家企业，融资金额达0.34亿美元。
根据人工智能行业相关企业的平均融资情况及成立年限，还将这13个领域的企业分别归类于四个发展阶段：Heavyweights（平均融资及成立年限都很高的企业）、Established（平均融资低、成立年限久的企业）、Disruptors（平均融资高、成立年限短的企业）、Pioneers（平均融资及成立年限都低的企业，一般指成立初期不成熟的企业）。
上图为分类布局图，可以看到处于Heavyweights的企业大部分从事智能机器人领域；处于Disruptors阶段的多为手势控制、机器学习领域；语音翻译和语音识别领域的公司处于Established阶段；而自然语音识别、视频内容识别、图像识别、推荐引擎、情景感知计算、虚拟助手这些领域的企业大部分处于Pioneers阶段，也就是成立初期阶段。
二、Q4人工智能行业风险投资概况
从上图可以看出在机器学习领域的风险投资占整个人工智能行业风险投资的44%，而机器学习领域的企业数目为整个人工智能行业企业数的35%，这两项中机器学习都稳坐第一，由此可见机器学习几乎占据了人工智能行业发展的主导位置。
由上图可以看出在人工智能投资部分近几年来一直处于一种良性状态，不管是成熟企业或是初创企业在该行业都能获得不错的投资，且投资金额逐年递增。
由上图可以看出，近十年来，20%的风险投资都在2012年，而在那年获得风投资金成立后且至今发展状况良好的企业包括Cylance、Thalmic Labs、Ubtect、Mindmaze等。
上图是近十年来人工智能领域的投资金额总数，自2006年至2016年这十年间，投资金额复合年均增长率达到42%，而2016年达到了目前的最高值。
由上图展示的不同国家拥有的人工智能企业数目及布局状况，可知人工智能行业企业的布局是个全球化的趋势。据统计，美国的数目仍然处于第一的位置，排名第二的为英国。
上图是关于在人工智能风险投资领域较活跃的十五家投资商，图表列出了各个投资商投资的数额（绿色）以及投资的企业数目（蓝色）。
上图显示的是近十年来人工智能行业的企业收购项目状况，有图可以看出到2016年，在该领域的企业收购数目达到了近几年来的最大值，由此可见人工智能的越来越广泛地被相关大企业所重视。
三、Q4人工智能行业融资并购情况
上图显示的是近90天来（截至11月初）的部分企业融资情况，据Venture Scanner追踪的企业中，有61家企业在这期间共获得8.42亿美元的融资。其中完成融资阶段的包括天使轮19家，A轮11家，B轮11家，C轮1家，D轮2家。其中较重要的融资包括Thalmic Labs 1.2亿美元B轮融资；Roobo 1亿美元风险融资；C3 LoT 7000万美元D轮融资，Qinteractions 5600万美元风险融资；Roboteam 5000万美元B轮融资。
除了融资变动，人工智能行业在近90天内也发生了数起重要的企业收购事件，例如英特尔收购了Movidius和Nervana；三星收购了Viv Labs；亚马逊收购了Angel.ai；谷歌收购api.ai等。
四、结语：
由众多的数据显示，2016这一年可谓是人工智能行业发展的重要拐点，不管是各个企业的融资数额，投资商的投资数额，初创企业的数目，亦或是硅谷巨头们暗中并购AI企业的战争，都显示出人工智能行业越来越受到业界内外人士的广泛关注。
随着人工智能的持续发展，其中的细分行业也在前进。由上述图表我们可以看出不同细分行业的运行状况，从目前的状况来看，机器学习及机器人先关行业发展状况最好，因为在“弱人工智能”时代，几乎所有的智能行业都要依托于机器学习的技术。但是，人工智能是产业智能进步的强大工具，随着发展及进步，一旦其它细分行业的技术瓶颈被突破，人们的需求也会不断改变，那么到时候的人工智能行业布局会是什么样呢，让人拭目以待。
