[AI]一文看盡19大AI技術

從機器人流程自動化（RPA）到機器學習（ML），越來越多的企業開始在具體業務中採用AI技術。Gartner的研報顯示，到2022年，40%的中國B2C和B2B2C應用將包含AI技術。超過60%的中國大型企業將開發自己的AI解決方案。

而據IDC，企業對AI的持續投入將推動全球AI支出在2022年達到792億美元，年複合增長38.0%（2018-2022）。

總之，AI在產業的存在感是越來越強。

針對企業AI，小線菌總結了19項值得關注的技術，幫助大家瞭解其背後的原理，可應用的範圍，及代表公司，請查收。

1，自然語言生成

NATURAL LANGUAGE GENERATION

自然語言生成是AI的細分領域，它將數據轉換為文本語言，從而使計算機能“溝通表達”。目前它被用於客戶服務領域，進行報告生成和市場總結。

Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS和Yseop都是這個領域的代表公司。

2，語音識別

SPEECH RECOGNITION

Siri是語音識別技術的典型代表，它能夠理解你在說什麼。現在，這樣的系統越來越多，逐步進入我們的生活，例如語音交互響應系統和一些手機app。

NICE, Nuance Communications, OpenText 和 Verint Systems提供語音識別服務。

3，虛擬代理

VIRTUAL AGENTS

虛擬代理本質上是一套能和人類互動的程序。這項技術的典型代表是聊天機器人。目前，這項技術被應用在客戶服務與支持，智慧家庭管理等領域。

Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft和 Satisfi等公司進行虛擬代理業務。

4，機器學習平臺

MACHINE LEARNING PLATFORMS

作為AI的分支，機器學習的目標是實現計算機的“自主”學習，目前這項技術主要用於預測和分類。

機器學習平臺（ML platforms）是當前機器學習應用的一個熱門方向，它為機器學習提供算法，API（應用程序接口），開發訓練工具，大數據和應用等基礎設施，正獲得越來越多的關注。

Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree和Adext是這個領域的代表公司。

5，AI硬件設備

AI-OPTIMIZED HARDWARE

這是一項使硬件對用戶更加友好的技術。通過圖像和經過特殊設計從而能執行AI任務的中央處理系統&設備發揮作用。

如果你沒見過這項技術，那你可以期待一下即將面世的AI芯片，它可以插入便攜設備以及很多硬件設備，具有廣泛的應用範圍。Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel，Nvidia是提供這項技術的公司。

6，決策管理

DECISION MANAGEMENT

AI決策管理系統引入了邏輯和規則，使用戶能對系統進行初始設定，後續保養和調試。

這項技術可以幫助企業實現決策自動化，從而提升業務的利潤空間。Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath是代表公司。

“計算機與人類優勢互補，重塑決策流程，實現價值的最大化和決策的再分配。“

——Mike Rollings, Gartner研究部副總裁

7，深度學習平臺

DEEP LEARNING PLATFORMS

深度學習平臺採用了包括神經網絡在內的機器學習技術，應用在圖像識別，大數據分類等領域。

Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology和Sentient Technologies是這個領域的代表公司。

神經網絡的抽象層模擬人類大腦，進行數據處理和決策。

8，生物統計

BIOMETRICS

這項技術能識別，測量和分析人類行為和生理構造，使得人類與機器的互動成為可能，這些互動包括觸摸，映像，溝通和肢體語言識別，在市場研究方向尤其具有應用空間。

3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera和Tahzoo是這個領域的代表公司。

9，機器人流程自動化

ROBOTIC PROCESSES AUTOMATION

這項技術還原並自動化人類的任務流程，特別面向人力成本高昂或人力低效的領域。

Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath和WorkFusion提供這項技術服務。

10，文本分析和自然語言處理

TEXT ANALYTICS & NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING)

通過統計方法和機器學習，這項技術能進行文本分析，理解語句的結構和含義。當前的應用領域主要在安防，詐騙檢測，及提取非結構化數據（應用程序或智能自動助理）。

Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd和Synapsify是這個領域的代表公司。

11，數字孿生/AI建模

DIGITAL TWIN/AI MODELING

數字孿生在虛擬世界構建了現實物體的“備份”，從而搭建了現實和虛擬的橋樑。General Electric（GE）正在為旗下的設備建設雲端軟件模型（數字孿生），用以監控航空發動機，機車和燃氣渦輪，預測它們出現故障的概率。本質上來說，這些模型就是代碼，但經過精心處理，變成了一組可3D交互的圖表和數據。

這個領域的公司VEERUM運用這項技術進行資本項目的交付過渡；Akselos, 運用這項技術進行關鍵基礎設施的維護；Supply Dynamics開發出一套SaaS 解決方案，用以在高度複雜，分散的製造環境下管理原材料的源頭。

12，網絡防禦

CYBER DEFENSE

網絡防禦是一套計算機網絡防護系統，能阻止和檢測網絡攻擊或威脅，並作出及時反應。

當前的網絡環境愈發險惡：Breach Level Index顯示，2017年有超過20億條信息洩露，其中76%的數據是意外丟失，69%的洩露是身份盜竊型洩露。值得慶幸的是，AI和ML技術正被引入網絡防禦領域，將它帶上新的發展階段。例如，遞歸神經網絡可以處理序列輸入，與ML技術結合創造出監督學習技術以發現可疑的用戶活動，成功檢測出超過85%的網絡攻擊。

這個領域的初創公司Darktrace將行為分析和數學結合在一起，自動識別組織內的異常行為，Cylance使用AI算法阻止惡意軟件，減輕“零天攻擊”的傷害。另一家網絡防禦公司DeepInstinct，在開展一項被Nvidia硅谷慶典譽為“最具顛覆潛力創新”的深度學習項目，它為企業的端點，服務器和移動設備提供保護。

13，合規

COMPLIANCE

合規是指人或組織的行為與法律、規則、準則，合同規定的事項相一致。

目前已能看到第一波使用AI技術以實現自動化和風險管理的合規解決方案。還有使用自然語言處理技術（NLP）掃描法規文件，將其與特定關鍵詞匹配以發現相關改變的應用出現。此外，具備預測和場景搭建功能的資本壓力測試可以維持企業的資本金在法規要求的水平上。而深度學習在具體業務中指引商業法規，推動減少洗錢疑似案例。

這個領域的公司包括Compliance.ai，一家將法規文件與對應商業活動匹配的企業；Merlon Intelligence，一家幫助金融業應對金融犯罪的全球性合規技術公司；Socure，一個具有專利的預測分析平臺，能提升客戶接受度，同時減少欺詐和人工複檢。

14，知識工作輔助

KNOWLEDGE WORKER AID

儘管有人擔憂AI取代人類，但不要忘記，AI技術也能幫助員工完成工作，特別是完成知識型工作。知識工作輔助被麥肯錫列為第二大最具顛覆意義的技術。

在醫療和法律界，越來越多人使用這項技術作為輔助，因為他們高度依賴知識信息。

也有越來越多的公司進入這個領域。Kim Technologies是其中之一，它為不具備IT編程基礎的知識型員工提供能創造全新工作流程和文件流程的AI工具，提升他們的工作效率。 Kyndi是另外一家，它的平臺幫助知識型員工處理海量信息。

15，內容生產

CONTENT CREATION

目前內容生產包括任何人們上傳到網絡世界的材料，比如視頻，廣告，博文，白皮書，信息圖和其它視覺或文字資料。

USA Today, Hearst和CBS等公司已經開始採用AI技術來生產內容。相關技術公司Wibbitz提供一款SaaS工具，能幫助出版人在幾分鐘時間內將文字內容轉換為視頻。Automated Insights開發的一款名為Wordsmith的工具，應用自然語言處理技術（NLP），在獲取數據的基礎上生產故事內容。

16，對等網絡

PEER-TO-PEER NETWORKS

當兩臺或以上的PC彼此連接，分享資源但不通過服務器，最簡單的對等網絡就產生了。

加密數字貨幣是對等網絡技術的重要應用方向。Bet Capital的CEO Ben Hartman認為，通過收集分析海量數據，這項技術具有解決當今某些棘手問題的潛力。

相關技術公司Nano Vision，以加密數字貨幣為獎勵，招募用戶提供分子數據，致力於改變我們應對超級病菌，傳染性疾病和癌症等健康隱患的方式。Presearch提供社區支持的去中心化搜索引擎，給予成員代幣以獎勵他們在更加透明的搜索系統上作出的貢獻。

17，情緒識別

EMOTION RECOGNITION

這項技術使用先進的圖像音頻處理技術，使軟件可以讀取人類的面部表情。目前我們的技術已經進展到了能夠通過捕捉微表情或細微肢體語言，語音語調，來判斷一個人是否言不由衷。

執法者採用這項技術從被審人身上獲取更多信息。當然，這項技術在市場營銷也有很廣泛的應用。

這個領域有越來越多的初創企業出現。Beyond Verbal通過分析語音輸入，能分析出一個人的性格特徵，例如他有多積極，多激動，憤怒或情緒化。nViso使用視頻分析情緒來激發好的產品點子，發現存在改進空間的地方，提升用戶體驗。Affectiva的Emotion AI應用在遊戲，自動駕駛，機器人，自動化，健康等領域，以面部和語音數據為基礎，進行面部編程和情緒分析。

18，圖像識別

IMAGE RECOGNITION

圖像識別是在數字圖像或視頻中找出一個物體或檢測某些特徵的過程。AI技術在其中發揮越來越重要的作用。

AI可以在社交媒體平臺上搜索圖片，並將它們和一系列數據進行對比，進而找出最相關的那些圖片。也可以檢測車牌，疾病，分析客戶和他們的想法，通過面部確認客戶身份。

Clarifai的圖像識別系統能為客戶檢測近似圖像，搜尋相似的未分類圖像。SenseTime是圖像識別領域的領軍企業之一，它開發的面部識別系統被應用在支付和銀行卡認證上。而GumGum致力於用AI技術挖掘網頁圖像和視頻的價值。

19，自動營銷

MARKETING AUTOMATION

自動營銷技術實現了自動化的客戶細分、數據收集和推廣管理，同時精簡重複的工作流程，使公司智囊能集中在最擅長的事上。受益於此，企業的市場參與能得到提升，收入增長步伐加快。

市場營銷是最受益AI的行業之一，業內人士普遍看好這項技術。據調查，55%的營銷人員認為AI能為這個行業帶來比社交媒體還大的改變。