黄锦编译

13亿美元能催生下个DeepMind?这是英国最好的十家AI公司

曾几何时,大英帝国统治了世界四分之一的人口。当时有句流行语,「大英帝国的太阳从不落下」。时至今日,即使殖民和征服已经成为过去时,英国仍然是引领世界发展的重要力量,尤其是茶叶和烤饼。正如我们知道的那样,英国经济状况良好,以作为全球第五大经济体而自豪。你必须得承认,英国有一种实干的勇气让他们把有限的岛国资源成为转化为强大的竞争力。这不,我们看到英国刚刚加入到了人工智能的军备竞赛。在过去的四年里,法国在人工智能领域投资了 18 亿美元。与此同时,中国人正在全力押注人工智能,AI 芯片类的硬件公司和诸如计算机视觉类的技术公司数量都在大幅增加。为了赶上法国人和中国人,英国人积攒了 13 亿美元的多年期资金池来促进本土人工智能技术发展。DeepMind 就是其中之一,它是英国最好的人工智能创业公司之一,其在 2014 年被谷歌以 6 亿美元收购,所以英国本土还是有人才的。

我们使用了下 Crunchbase,总结出了一份名单,上面是迄今为止英国融资额最多的前十家人工智能公司。

用 AI 来贷款

名单的首位是英国的最新独角兽,OakNorth,这家三岁的金融科技公司搭建了 ACORN 人工智能平台,该平台为中小企业贷款提供数据驱动的决策支持。这家公司已经融到了令人惊讶的 4.485 亿美元,包括去年 11 月 1.25 亿美元的 B 轮融资,B 轮融资里公司的估值达到了 14 亿美元。据报道称,OakNorth 去年甚至达到了 1460 万美元的利润,放出去了 16.5 亿美元的贷款,是一年前的四倍。公司最近宣称今年会再增加 20 亿美元的贷款,且已经通过贷款增加了 4000 多个工作岗位和 55 亿美元的经济产出,促进了英国的经济发展。

它的旗舰产品 ACORN 是通过把各个行业成百上千的贷款数据整合来进行信用风险分析,听起来和其他 AI 类的科技金融创业公司一样。该平台能让贷款经理迅速成为一个行业的专家。而且,它还实时监控着同一行业的其他贷款,提供一个基准系统和早期预警系统来主动监测风险。OakNorth 也把 ACORN 授权给其他银行机构使用,这是另一个巨大的潜在收入来源。

用 AI 来研发新药另外一家英国独角兽,在四月份 1.15 亿美元的融资之后估值到了 20 亿美元。BenevolentAI 总的募集了 2.02 亿美元,这让它成为全世界最具价值的私人 AI 药物研发公司。它的算法能够利用 500 亿语境化的医学事实,来给出很多疑难杂症的病情诊断。这家公司宣称它的平台能减少早期药物研发阶段四年的时间。而且,平台在整个药物研发的过程中能够更加有效的工作,相较于制药行业平均水平,它减少了 60% 的成本。正如你想到的那样,那是并非是一个不重要的成本:在 Tufts 中心为药物研发研究而发布的一份最新报告中显示,研发一款市场认可的处方药成本在 26 亿美元左右。

BenevolentAI

该公司瞄准了一切疾病,从帕金森症到到黄斑退化引起的失明。今年的早些时候,BenevolentAI 也收购了剑桥一处药物研发设施来从事临床试验工作。

用 AI 维护网络安全

我们一年以前就深入研究过 Darktrace,不久之后,这家位于剑桥的网络安全公司完成了新一轮 7500 万美元的 D 轮融资,融资总额为 1.795 亿美元,其中有 SoftBank 这样的投资者。这家公司在 2013 年创建,创始人包括来自剑桥大学的学霸们和 Bond-esque MI5 等间谍机构的专家们。上一次的拜访之后,DarkTrace 一直发展的很好,不仅签下了两倍的业务合同,还又增加了 200 名雇员。

Darktrace

Darktrace 的灵感来自于人类的免疫系统。人类的免疫系统通过学习什么对人体是正常的来工作,然后识别并攻击那些不符合现状的一切事物。Darktrace 把这个逻辑运用到机器学习和 AI 算法上,让它们学习什么是对网络上的设备和用户来说正常的事物,不符合这个标准的事物则会被攻击。

用 AI 来制作芯片

这家 2016 年创建的公司完成最新一轮 8000 万美元的融资后达到了 1.1 亿美元的总融资额。红杉资本也在它出色的投资者名单中。Graphcore 处于一个竞争愈发激烈的 AI 处理器领域,但是它有一些有前景的硬件,比如它的 IPU (intelligence processing unit),公司宣称其 IPU 能大大提高机器学习处理任务的效率,相较于市场上的其他产品能提高 10 倍到 100 倍之多。据报道称,一项测试表明,8 个 IPU 芯片训练一个模型的时间和 128 个 GPU 的相当。小心了,Nvidia!

用 AI 来旅行

这家公司从 2016 年之后就再也没有融资过,它的融资总额为 9900 万美元。然而,去年这家公司发布了一个 AR 旅行应用,它通过所谓的市区视觉定位给使用者在全球 300 多个城市进行导航。

它用计算机视觉来提供超过两倍以上的位置精确度,而且移动设备指到哪,它就会提供街区和建筑的 3D 图像,方向和名字等等。以后串酒馆再也不会迷路了。

用 AI 来保持健康

位于伦敦的 Babylon 创建于 2013 年,它是一家医疗应用公司,强大的 AI 对话机器人是它的业务之一。这家公司刚募集了 8500 万美元的资金,从那时起,它就开始和中国的腾讯合作,腾讯想把它的医疗 AI 对话机器人引进自己的体系里。那很可能意味着,十亿中国人将很快能从腾讯的社交平台微信上使用到这个 APP。

用 AI 来定制位于伦敦的 Qubit 创建于 2010 年,已经募集了 7500 万美金,其中包括 GoldmanSachs,Accel Partners 和 Salesforce 等重磅投资者。Qubit 做的其实和量子计算一点关系也没有,它是一家通过机器学习让更多客户从网上购买衬衫的公司,是关于个性化和定制化的公司。Qubit 服务包括零售,旅游和电子游戏在内的多个领域。它的机器学习平台筛选数据并找出和其他人相比花钱不够多的顾客。

Qubit

Qubit 的客户能够从这些分析里找到可以提供定制化服务的顾客来增加未来收入。Qubit 宣称使用它的平台后每位顾客能为企业带来 14 倍之多的收入。

用 AI 来发声

位于布里斯托尔的 XMOS 在 2005 年创建,共募集了 7240 万美元,它瞄准的是物联网市场,意在推广其语音交互硬件,它之前还孵化出了 Graphcore。这家公司是收购了一家叫做 Setem 的美国小型创业公司之后才有的 AI 能力,Setem 曾经通过研发噪音环境下识别不同语音的技术和算法解决了「鸡尾酒会问题」。XMOS 的一些语音识别硬件

那项突破让这家公司有了能给亚马逊 Alexa 语音服务提供开发套件的能力。也就是说 Alexa 不用再放在房间的靠前或者中间的位置,它也能听到你说的一切。

用 AI 来识别身份位于伦敦的 Onfido 创建于 2012 年,已经募集了大约 6000 万美元,Salesforce 也是它的投资者。Onfido 使用机器学习来识别生物特征从而验证一个人的身份,所以它必须有一些不错的计算机视觉算法。Onfido 的机器学习技术可以自动检测来自大约 200 个国家的 600 多份文件,全球范围内有大约 1500 名消费者。

用 AI 来登陆

位于伦敦的 Callsigh 创建于 2012 年,已经从 Accel Partners 和 Qualcomm 那里融到了 3880 万美元。该公司开发了一种智能认证系统。

产业初创公司人工智能英国
相关数据
DeepMind机构

DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。在2010年由杰米斯·哈萨比斯,谢恩·列格和穆斯塔法·苏莱曼成立创业公司。继AlphaGo之后,Google DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸II》(StarCraft II)。深度AI如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网上去学而习得与人类相同的思考力。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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