对于这19项AI主流技术，你了解有哪些公司提供此

让我们这次浏览一下当前19项AI主流技术，它们主要涉及自然语言生成和语音识别等领域。

1. 自然语言生成

自然语言生成（Natural Language Generation）是人工智能（AI）的一个分支，它旨在将普通数据转换为文本，使得计算机能够精准地“交流思想”。该技术能够被用于客户服务领域，以生成各种类型的报告和市场摘要。

提供此类服务的公司有：Attivio、Automated Insights、Cambridge Semantics、Digital Reasoning、Lucidworks、Narrative Science、SAS和Yseop。

2. 语音识别

Siri只是那些“能够理解您的意思”的系统中的一个代表。可以说，每天都有许多种系统被创建出来，用以转录人类的语言，并实现人类语音与各种软件系统、以及移动应用之间的互动交流。

 

提供此类服务的公司有：NICE、Nuance Communications、OpenText和Verint Systems。

3. 虚拟代理

虚拟代理实际上就是通过计算机或软件程序，来代理人类的交互行为。此领域最常见的技术就是聊天机器人（chatbots）。目前，虚拟代理经常被用于客户服务与支持，以及智能家居管理等方面。

提供此类服务的公司有：Amazon、Apple、Artificial Solutions、Assist AI、Creative Virtual、Google、IBM、IPsoft、Microsoft、和Satisfy。

4. 机器学习平台

机器学习Machine Learning（ML）是计算机科学与人工智能的一个分支。该技术的目标是培养和提高计算机的学习能力。你看，如今连机器都智能得可以轻松自行学习了！

通过提供算法、应用程序编程接口（application programming interface，APIs）、开发和培训工具、大数据、应用程序、以及其他伙伴机器，机器学习平台已经越来越多普及、越来越受到业界的关注。它们目前主要被用于各种预测和分类。

提供此类服务的公司有：Amazon、Fractal Analytics、Google、H2O.ai、Microsoft、SAS、Skytree、和Adext。

值得注意的是上述所列的最后一家：Adext，它是AI世界上第一款、也是唯一一款受众管理（audience management）工具，它真正地将人工智能与机器学习应用到了数字广告领域，能够为客户精准地找到合适的受众或群体，进而投放广告。

5. AI优化硬件

如今，新型的图形处理单元（显卡）和中央处理单元（CPU）都已被专门设计与构建出来，用作执行面向AI的各项任务。可以说，AI技术促进了硬件更加“友好”。

同时，业界也十分期待各种即将面世的、针对AI优化的芯片。它们将能够被插入到您的可穿戴设备、和其他物联网部件之中，以提升硬件的固有性能。

提供此类服务的公司有：Alleviate、Cray、Google、IBM、Intel、和Nvidia。

6. 决策管理

由于智能机器已将各种规则和逻辑原理引入到了AI系统，因此您可以使用它们来进行初始化设置、培训、持续维护、和调优。

在业界，决策管理已经被纳入到企业的各种应用程序之中，以辅助并执行自动化的决策，从而实现了业务效益的最大化。

提供此类服务的公司有：Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems、和UiPath。

7. 深度学习平台

深度学习平台使用的是一种独特的机器学习形式，它使用各种可以模仿人脑的、抽象层的人工神经回路，来处理不同的数据，并创建出各种决策的模式。

此类平台目前主要被用于模式识别，并仅对能与大型数据集相兼容的应用程序进行分类。

提供此类服务的公司有：Deep Instinct、Ersatz Labs、Fluid AI、MathWorks、Peltarion、Saffron Technology 和Sentient Technologies。

8. 生物特征识别

该技术可以被用来识别、量化和分析人体的行为、身体的结构、以及形体的其他方面。

它能够实现人类和机器之间包括：触感、观感、言语和肢体语言识别等方面，更为自然的互动。据分析，该领域的市场研究前景非常大。

提供此类服务的公司有：3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera、和Tahzoo。

9. 机器人流程自动化（Robotic process automation）

机器人流程自动化是通过使用各种脚本和方法，来模拟并自动化人类的各项任务，从而支持公司的各类流程。它在招聘特定岗位员工，以及处理复杂且低效的任务场景中，能够发挥特殊的作用。

如前文提到过的Adext AI，该平台就通过使用AI，自动化了数字广告的投放流程，从而节省了企业在投入时间、运作机制、以及重复任务上的大量开销。

同时，此类解决方案，还可以让您充分利用企业中的人才，将他们放置到更具战略性、和创造性的岗位上，通过辅助他们的日常工作，给公司的成长带来积极的影响。

提供此类服务的公司有：Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、Blue Prism、UiPath、和WorkFusion。

10. 文本分析与自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）

该技术通过各种统计方法和机器学习，来分析文本、并理解句式结构、及其所传达的意思和潜在意图。

目前，文本分析和自然语言处理主要被用于安全系统和欺诈检测领域。通过大量的自动化辅助工具、和其他应用程序，它们也被用来提取各种非结构化的数据。

提供此类服务的公司有：Basis Technology、Coveo、Expert System、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd、和Synapsify。

11. 数字镜像（Digital Twin）与AI建模

数字镜像是通过一种软件结构，将物理系统和数字世界相“连通”。例如，通用电气（GE）就正在建设一只AI大军，以监测各种飞机引擎、机动车和燃气轮机。他们能够预测GE设备中，基于云的软件模型可能出现的故障。因此，他们的数字镜像主要是一些软件代码。通过类似三维计算机辅助设计的方式，他们能够呈现出复杂的可交互式的图表，形状和数据点。

提供此类服务的公司有：从事资产项目与交付的VEERUM；保护关键基础设施的Akselos；通过SaaS方案，在复杂且高度分布式制造环境中，管理原材料采购的Supply Dynamics。

12. 网络防御

网络防御是一种计算机网络的防御机制，旨在预防、检测和及时响应那些对于基础设施和信息的攻击与威胁。

如今AI和机器学习已将网络防御领域带入了一个能够从容应对日益恶劣的网络环境的新阶段。2017年，数据泄露水平指数（Breach Level Index）检测到了共计20亿条以上的违规泄漏记录。其中76%来自于意外丢失，而69%则是身份盗用类型的违规。

另外，能够处理输入序列的递归神经网络（recurrent neural network）可以与机器学习技术结合起来使用，以构建出受监督的学习模式，从而发现各种可疑的用户活动、并能够检测出多达85%的网络攻击。

提供此类服务的公司有：像Darktrace这样的初创公司，它们通过将行为分析与高级数学相结合，实现了自动检测出组织内部的异常行为。Cylance公司则应用AI算法，来阻止恶意软件、并缓解零日攻击所造成的破坏。由Nvidia硅谷领头的DeepInstinct公司，正在从事一项“最破坏性启动”的深度学习项目，它们旨在保护企业的各种终端、服务器和移动设备。

13. 合规

合规是一个组织或个人能够满足的，在一些可接受的惯例、法律、规则、规章、标准或契约中，对于某些条款要求的状态确认。因此它带动了一个重要的产业链。

如今，第一批通过使用AI自动化，全面实现风险评估交付的合规解决方案已经面世。下面我们会介绍AI交付合规的案例。例如，自然语言处理（NLP）解决方案就能够通过扫描具有法规内容的文本，并将其与一组关键字相匹配，以确定某个组织在该范围内的相关变更。

而具有预测分析和场景生成功能的资金压力测试方案，则可以帮助组织遵守监管资金的要求。随着深度学习被日益应用到复杂的业务规则之中，它还可以帮助减少那些被标记为疑是洗钱交易的数量。

提供此类服务的公司有：Compliance.ai，它能将各种监管文件与相关业务职能予以匹配。Merlon Intelligence是全球性的合规技术公司，它能够协助金融服务行业打击各种金融犯罪。而Socure此有专利的预测分析平台，则能够在减少欺诈和人工评审的同时，提高客户确认率。

14. 辅助知识工作者

虽然有一部分人仍在怀疑AI终将取代人类的各种工作岗位，但我们不得不承认AI技术对于人类的各项工作有着巨大的辅助价值，特别是那些知识工作的领域。

例如，在医疗和法律专业，这些严重依赖知识工作者的领域，我们将使用AI作为诊断工具，来辅助各类工作者提高其工作效率。

提供此类服务的公司有：Kim Technologies，它通过给那些缺乏IT编程经验的知识工作者“赋能”，使得他们能够在AI的帮助下，改进其工作流程和文档处理能力。而Kyndi则是另一个平台，它能够帮助知识工作者处理大量的复杂信息。

15. 内容创建

一直以来，内容创建都是指人类在网络世界中，所提供的各种素材，包括：视频、广告、博文、白皮书、信息图表、和其他视觉与书面资产。

不过，如今USA Today（今日美国）、Hearst（赫斯特集团）和CBS（哥伦比亚广播公司）都已经在使用AI，来生成他们的各种信息内容。

该领域的成功案例是Wibbitz。这是一款SaaS工具，它能够帮助出版商通过AI视频制作技术，在几分钟内基于书面内容创建出相应的视频。另一种工具Wordsmith则是利用Automated Insights所创建的自然语言处理（NLP）技术，基于采集到的数据，去生成各种新闻故事。

16. 点对点网络

点对点网络，顾名思义是指两个或多个PC相互连接、并共享资源，而无需数据流经服务器。

Bet Capital的CEO Ben Hartman说：通过使用点对点网络、和收集分析大量的数据，加密数字货币解决了世界上那些最具挑战性的问题。

Nano Vision是一家以分子数据作为奖励，给用户提供加密数字货币的初创公司。它旨在改变我们应对人类健康威胁的多种方式，包括超级细菌、传染性疾病和癌症等。

Research是另一家使用点对点网络和AI的公司，它使用一个拥有广大社区的分布式搜索引擎，并通过一个更加透明的搜索系统，给会员提供代币。

17. 情感识别

该技术能使软件利用高级图像处理、或音频数据处理的方式，来“读取”人类面部的情感。如今，此项技术已能够捕捉到各种“微表情”、微妙的肢体语言暗示、以及暴露个人感情的声音语调了。

执法人员可以利用该技术，在审讯中发现更多关于被审对象的个人信息。另外，它也能被广泛地应用在市场营销方面。

提供此类服务的初创公司有：Beyond Verbal，它通过分析音频输入，来描述人们的性格特征，包括积极、兴奋、愤怒或易怒的程度。nViso使用情感视频分析，来激发新产品的创意、识别的升级、并增强消费者的体验。而Affectiva的Emotion AI则被用于游戏、汽车、机器人、教育、医疗、和其他领域。它利用各种脸部和语音数据，来进行面部编码和情绪分析。

18. 图像识别

图像识别是一种在数字图像、或视频中识别、和检测物体特征的过程，通过引入AI元素，这项技术的识别效果日益增强。

AI通过搜索社交媒体平台上的大量照片，并将它们与广泛的数据集进行比较，从而判断出哪些是最相关的搜索结果。

图像识别技术也能被用于各类车牌检测、疾病诊断、客户及其意见分析，并且能够根据用户的面部情况来予以验证。

Clarifai为客户提供了一整套图像识别系统，从而实现了重复项检测、和未分类图像的查找。SenseTime也是该行业的领导者之一，它开发的人脸识别技术可以被应用于银行卡验证、支付和图像分析等领域。GumGum则通过AI技术，在网络中发掘各类图像和视频的价值。

19. 营销自动化

目前，许多公司的市场营销部门已经在AI技术上受益匪浅了。55%的市场营销人员确信AI在他们的工作领域中，会比社交媒体更具影响力。

市场营销自动化能够协助公司改进接洽方式、提高效率、并更快地增加企业收入。通过软件，他们能够自动化地细分客户数据资料、对市场活动实施管理，并简化各种重复性的任务，进而实现战略上的最大回报。

时间:2018-09-04 00:05  来源:未知    转发量:次