机器学习是与人工智能一同急剧发展的领域。人工智能是自动化的统称，机器学习是人工智能的一个子集：基于数据，软件或应用程序更深入地了解它执行的任务，不需要重新编程。这两种新兴技术催生了新的商业活动，从营销、患者拣选、图像分析到金融监管，机器学习应用的成功案例越多越丰富和深入。

（图源：Forbes）

机器学习领域蓬勃发展

Crunchbase 列出了 5,000 多家初创公司，它们主要依靠机器学习（ML）来完成其主要和辅助应用程序、产品和服务。81％的机器学习初创平均拥有 2 轮（或少于 2 轮）融资活动。

据毕马威的风险投资报告，风险资本（VC）在人工智能方面的投资在 2017 年几乎翻了一番，累计约达 120 亿美元。

据 2018 年第二季度最新的 MoneyTree 报告，该季度人工智能（AI）总投资额连续第二个季度刷新纪录，总投资额超过 23 亿美元，其中包括超过 1 亿美元的八轮超额投资。

国际数据公司（IDC）预测，AI 和机器学习的支出将从 2017 年的 12 亿美元增长到 2021 年的 576 亿美元，达到 48％的复合年增长率（CAGR）。

德勤全球（Deloitte Global）预测，2018 年机器学习的试点与实施数量将比 2017 年增加一倍，至 2020 年将再次翻番。全球各数据中心今年将使用多达 80 万件机器学习芯片。

在福布斯进行的调查中，有 61% 的机构表示他们最经常选择机器学习 / 人工智能作为公司 2018 年最重要的数据科学计划。在积极使用机器学习和人工智能的过程中，有 58% 机构表示在其生产中运用了相关模型。

国家经济研究局上个月在斯坦福经济政策研究所发表了一项题为《高科技专利事实》（Some Facts On High Tech Patenting）的研究报告。该研究发现，机器学习专利申请自 2010 年以来呈指数增长，微软在 2000 年至 2015 年期间拥有最多的专利。基于 PatentSight 和 ip-search 的专利分析，IAM 上个月发布了一项分析，显示微软是机器学习专利的全球领导者，拥有 2075 个相关专利。该研究依靠 PatentSight 的专利资产指数对机器学习专利创造者和所有者进行排名，揭示了微软和 Alphabet 如今的主导地位。

另外，该研究在分析过程中也涵盖了那些机器学习初创，如 Alphabet、IBM、英特尔、通用电气、谷歌、微软、飞利浦、高通、三星、西门子、索尼等。

之所以将以下 25 个机器学习初创公司列入最值得关注的清单，主要基于对其吸引新客户的能力、当前和预计的收入增长、专利的当前价值和潜力以及在所选市场中的地位的分析。

最值得关注的 25 家机器学习初创 & 应用案例：

#1 Anodot - 通过使用约束性建模，在企业依赖于每日运营的各种数据集中不断寻找模式，从而充分利用机器学习的先天优势。类似于许多利用该技术不断学习的机器学习初创，Anodot 的 AI 平台希望消除数据中的盲点并量化不同数据集中的根本原因。

Anodot 拥有约 100 家客户，包括微软、Lyft、Waze、Pandora、AppNexus、Wix，并在在四轮融资中共筹集了 2750 万美元。最新一轮融资来自 Redline Capital，2017 年 12 月 19 日其完成了 B 轮融资。

#2 Cinnamon - 依靠机器学习和人工智能技术自动地从非结构化文档中提取数据，Cinnamon 的联合创始人在推荐引擎设计和优化方面拥有丰富的经验。他们开发了几种有趣的产品，包括 Lapis Engine ——它结合了用户和产品信息的矢量化数据，提供准确的推荐和匹配。该公司总部设在东京和越南，现在正在扩展到美国。Cinnamon 已经在五轮融资中筹集了 1000 万美元的资金。最新资金来自 SBI2018 年 6 月 1 日领投的 B 轮融资。

#3 Citrine Informatics - Citrine Informatics 平台采集和分析材料、化学品和设备的大规模技术数据集，以简化任何生产实体产品的组织的研发、制造和供应链运营。典型的系统用户是大型制造和材料公司的科学家和工程师，以及大学和政府实验室的研究人员。

Citrine 最近获得了 AI Breakthrough 的最佳基于 AI 的制造业解决方案奖。AI Breakthrough 是一家独立组织，致力于认可当今全球人工智能（AI）市场中的顶级公司、技术和产品。

Citrine Informatics 在三轮融资中筹集了总计 1,560 万美元的资金。最新资金来自于 2018 年 4 月 19 日来自腾讯和 B＆C Holdings 的可转换债券。

#4 CrowdAI - 这家初创正使用机器学习、计算机视觉和人类智能来最大化空中、无人机和卫星图像的价值。该创业公司的团队来自 IBM Watson、OpenAI、谷歌、牛津大学和加州大学伯克利分校，并得到 Y Combinator 的支持。到目前为止，CrowdAI 已经在两轮融资中筹集了总计 210 万美元的资金。最新资金来自 2017 年 1 月 5 日的种子轮融资。

#5 DataCamp - DataCamp 是一个用于数据科学的交互式学习平台，提供 100 多种课程，包括高质量视频、浏览器内编码和游戏化。其课程通常由分析、大数据、机器学习和 AI 专家撰写和呈现。DataCamp 成功地让公司订阅他们的培训计划，以便让新员工加快速度。其客户包括 eBay，BCI，Harvard 和 GfK。DataCamp 已经在六轮融资中筹集了总计 610 万美元的资金。最新资金来自 2017 年 7 月 14 日的 Venture 系列赛。

#6 Dataiku - 设计并推出了他们的 Data Science Studio 平台，目标是聚合将原始数据转换为易于维护的数据驱动应用程序所需的流程步骤。Data Science Studio 的工作空间设计直观，互动性强，能够缩短创建数据驱动所需的 " 下载 - 准备 - 测试 - 部署 " 周期。Dataiku 在四轮融资中共筹集了 4570 万美元的资金。最新资金来自于 Battery Ventures 于 2017 年 9 月 6 日领投的 B 轮融资。

#7 DataRobot - DataRobot 是一个企业机器学习平台，旨在实现组织中许多技能水平的广泛采用和可用性。该平台为开发和部署机器学习和 AI 项目提供了广泛的算法和工具，包括数百种开源机器学习算法库。DataRobot 已经在六轮中筹集了 1.245 亿美元的资金。最新资金来自 2017 年 7 月 27 日的 C 轮融资——来自 New Enterprise Associates，一家投资于技术和医疗保健的全球风险投资公司。 以下是 DataRobot 机器学习自动化平台的界面，可以充分说明它的直观性。截至 2018 年 8 月，用户已经使用 DataRobot 建造了超过 7.6 亿个模型。

#8 DataVisor - DataVisor 依靠机器学习来发现金融数据中的异常情况，以阻止金融服务行业中潜在的违规行为，如银行欺诈和其他类型的犯罪活动。

DataVisor 平台旨在通过无人监督的机器学习来识别攻击活动，在造成损害前提前发出预测警告，从而深入了解欺诈行为。 DataVisor 在三轮融资中筹集了总计 5450 万美元的资金。最新资金来自红杉资本中国 2018 年 2 月 9 日的 C 轮融资。

#9 deep6.ai - Deep 6 AI 可以比现有的任何现有的手动过程更有效、更准确地为临床试验找到患者。该创业公司还与美国情报界签订了合同，这可能是世界上最复杂的数据环境。自 2016 年以来，Deep 6 AI 专注于医疗保健，与 Healthbox 升级版加速器计划 Cedars-Sinai 和 Stanford 的 StartX Accelerator。

他们的种子轮融资资金来自 The Cedars-Sinai Accelerator 和 Techstars。

#10 Directly - 一个创新的初创公司，使用人工智能和机器学习来整合客户服务、众包专业知识，Directly 智能化观点（关于如何从不断变化的经济转型获得收益）。他们的平台提供专家解答。连知名三维建模软件公司 AutoDesk 也成为了他们的一大用户。它直接从 Costanoa Ventures、Microsoft Ventures 和 True Ventures 五轮融资中共筹集了 3580 万美元的资金。最新资金来自于 Northgate Capital 于 2018 年 4 月 10 日举行的 B 轮融资。

#11 DrawBridge - 使用 AI 和机器学习创建跨设备，基于人的身份管理解决方案来保护数字业务的周边，DrawBridge 以结合数据分析和集成而闻名。 Drawbridge 在六轮融资中共筹集了 6870 万美元的资金。最新资金来自于 2018 年 8 月 20 日由 Sequoia Capital、Northgate Capital 和 Kleiner Perkins。

#12 eightfold.ai - 在人才管理中消除围绕人工智能的炒作，剩下的是公司对于人才管理的每个阶段的更多背景情报和知识的紧迫、未满足的需求。使用先进的人工智能和机器学习技术，由前谷歌和 Facebook AI 科学家创立的这家企业，正在展示应对这些挑战的潜力。

创始人 Ashutosh Garg 和 Varun Kacholia 拥有超过 6000 多项研究、80 多项搜索和个性化专利。值得注意的是，它是第一个基于人工智能的人才智能平台，结合了公开数据、内部数据存储库、人力资本资源管理（HRM）系统、ATS 工具和电子表格的分析，然后根据组织特定成功标准创建了本体。每个本体（或人才管理兴趣范围），都可以使用应用程序的直观用户界面进行进一步查询。Eightfold 在两轮融资中共筹集了 2375 万美元的资金。最新资金来自于 Lights8ed Venture Partners 和 Foundation Capital 于 2018 年 4 月 17 日举行的 B 轮融资。

#13 First.- First 是一家软件公司，它使用人工和预测智能来确定人们何时以及为何预测销售和营销。它为房地产带来了预测性的营销参照，从根本上改变了服务提供商寻找下一个客户的方式。他们不断学习和挖掘人们购买或出售房屋的时间和原因，以便他们能够在最佳时间将房地产经纪人与新客户联系起来。因此，该公司可以预测谁将会出售房屋，通过跟踪全国 2.14 亿人的 700 多个信号进行。首先在三轮融资中筹集了总计 735 万美元的资金。最新资金来自于 2018 年 5 月 22 日由 Nine Four Ventures、MATH Venture Partners 等公司领投的 A 轮融资。

#14 Freenome - Freenome 是一家基于 AI 的基因组学公司，致力于为人们提供检测、治疗和最终预防疾病所需的工具。

通过将先进的机器学习技术应用于基因组科学的最新突破，Freenome 正在开发无创血液检测，以检测早期癌症，并改善各地患者的精确肿瘤治疗。Freenome 在三轮融资中总共筹集了 7750 万美元的资金。最新资金来自 2017 年 8 月 28 日的第 32 轮 A 轮融资。

#15 H2O.ai - H2O.ai 提供了一个开源机器学习平台，简化了数据驱动的智能应用程序的开发。数据科学家和开发人员正在使用 H2O.ai 平台来创建、测试和扩展作为应用程序基础的算法。H2O.ai 应用程序现在被用于预测欺诈、客户流失并解决客户遇到的许多其他复杂问题。主要客户包括 Cisco、PayPal 和 Progressive。H2O.ai 在五轮融资中共筹集了 73,600,000 美元的资金。最新资金来自于 2017 年 11 月 30 日由 Nvidia 和 Wells Fargo 领导的 C 轮融资。

#16 Innovaccer - Innovaccer 为医疗保健组织开发基于 AI 和机器学习的系统，使他们能够跨多个分布式源集成复杂数据，并为医疗保健专业人员提供有价值的见解。Innovaccer 的 Datashop 应用程序包括专有的建模算法，可以对数据进行规范化，并跨多个不同的数据源链接数据。Innovaccer 还为护理管理、转诊管理和患者参与提供解决方案，并在三轮融资中共筹集了 4310 万美元的资金。最新资金来自于 WestBridge Capital 于 2018 年 5 月 10 日举行的 B 轮比赛。

#17 IronScales - 一个创新的创业公司，主要业务是利用机器学习开发基于员工的入侵防御系统，具有针对网络钓鱼的反馈响应机制。IronScales 允许企业保护自己免受犯罪分子的影响，这些犯罪分子常常试图欺骗员工从而泄露敏感信息（如用户名和密码）的，以便他们可以安装间谍软件、远程访问特洛伊木马攻击或勒索软件。该创业公司在两轮融资中共筹集了 800 万美元的资金。最新资金来自于 K1 投资管理公司于 2017 年 12 月 5 日进行的 A 轮融资。

#18 LeadGenius - LeadGenius 是不断发展的人工智能和基于机器学习的营销自动化领域的领导者。该公司创建并销售端到端销售解决方案，除了帮助推出和擅长基于帐户的营销（ABM）战略之外，还为公司提供了生成、认证、交付和转换潜在客户的方法。

它可以帮助销售团队在销售流程的各个层面上发展壮大。LeadGenius 由 Anand Kulkarni、Prayag Narula 和 Dave Rolnitzky 于 2011 年推出，在五轮融资中筹集了总计 1900 万美元的资金。最新资金来自于 Sierra Ventures 于 2018 年 5 月 14 日举行的 B 轮融资。

#19 Lemonade - Lemonade 是一家持牌保险公司，为人类智能和行为经济学提供房主和租客保险。通过机器人和机器学习取代经纪人和官僚机构，Lemonade 大大减少了传统保险流程中固有的文书工作和延误。作为一家获认证的 B-Corp 企业（承销利润转入非营利组织），Lemonade 将保险重塑为社会福利。 Lemonade 在五轮融资中筹集了 1.8 亿美元的资金。最新资金来自于 2017 年 12 月 19 日来自软银（SoftBank）的 C 轮融资。

#20 LogiNext - LogiNext 使用人工智能和机器学习为工地劳动力和物流优化带来更大的创新。该创业公司为 250 多家企业客户提供工地劳动力优化、实时跟踪、路线优化、资源分配自动化和按需管理。他们还开发了用于最后一英里管理、工地劳动力管理、长途跟踪和管理、按需和逆向物流管理的应用程序。LogiNext 在两轮融资中共筹集了 1060 万美元的资金。

#21 Obsidian Security - 由 Cylance 和 Carbon Black 的前创始团队成员领导，Obsidian Security 是一家生活在网络安全、人工智能和混合云环境交叉领域的南加州技术公司。他们的愿景是彻底改变组织、机构利用数据科学和安全技术来打击混合云环境中的网络威胁的方式。Obsidian Security 由 Greylock Partners 提供支持，总部位于加利福尼亚州的纽波特海滩。该公司在其唯一一轮融资中筹集了总计 950 万美元的资金。最新资金来自 2017 年 6 月 8 日的 A 轮融资。

#22 Quantexa - Quantexa 采用独特的方法使用人工智能和机器学习来破译和解决各种复杂问题，包括打击金融犯罪、降低信用风险和消除洗钱操作。壳牌石油依靠其解决方案来减少企业账户流失。该创业公司的收入为 500 万英镑（64.2 万美元），同比增长 400％。该公司已经在两轮融资中筹集了总计 2330 万美元的资金。最新的资金来自 Dawn Capital 于 2018 年 8 月 2 日领投的 B 轮融资。

#23 Segmentify -Segmentify 的愿景是为每位访客创建更加个性化的在线购物体验，并提高在线零售商的转化率。该初创通过利用先进的机器学习技术，创造与每位访客相关的独特在线购物体验。egmentify 在三轮融资中共筹集了 1,015,000 欧元（合 110 万美元）的资金。最新资金来自 ACT Venture Partners 于 2017 年 11 月 13 日举行的种子轮融资。

#24 Showpad - 使用人工智能、高级分析和机器学习来推荐能与潜在客户产生共鸣的内容，主要依据他们在购买周期中的阶段。Showpad 为销售支持带来了更多的洞察力和智慧。该套应用程序还可以为销售经理提供有关最高绩效销售代表行为的见解，并在整个团队中复制经验。客户对 Showpad 在可用性、直观性和分析洞察力方面的评价很高，这些洞察力是基于标准销售支持的内容管理系统所不具备的。Showpad 在五轮融资中筹集了总计 8950 万美元的资金。最新资金来自 2018 年 1 月 24 日 Insight Venture Partners 支持的 C 轮融资。

#25 Tamr - 随着麻省理工学院计算机科学与信息实验室（CSAIL）初步研究的成功，Tamr 团队开始构建商业级解决方案，旨在解决使用机器学习大规模连接和丰富各种数据的挑战。今天，TAMR 可以使用包括机器学习算法在内的高级分析将数据统一项目所需的时间缩短 90％。Amgen、GlaxoSmithKline、GE、HP、Roche、Toyota 等是现有客户。 Tamr 已经在四轮融资中筹集了总计 5920 万美元的资金。最新资金来自于 2018 年 7 月 11 日 SBI 投资公司支持的 B 轮融资。