2023年全球100+值得关注的顶级人工智能公司

 　　人工智能领域正进入爆发式增长阶段。自ChatGPT于2022年11月惊艳亮相，仅几个月内就吸引了1亿用户。随之而来的是，各国企业开始意识到人工智能的巨大潜力，尤其是生成式人工智能，并推出了人工智能大模型产品。

　　事实上，多年来，很多人工智能公司很受投资者青睐，获得了巨额的投资。企业们大量投入机器学习、自动化、机器人技术和基于人工智能的数据分析，以及生成式人工智能工具，算法已成为业务的基础技术。

　　为了记录这一增长过程，本文中站长之家将跟大家分享2023年全球100+值得关注的顶级人工智能公司，这份人工智能公司名单涵盖了人工智能供应商的完整生态系统:包括新兴的生成式人工智能公司、地位稳固的巨头、跨行业的人工智能提供商，以及崭露头角的初创公司。

　　谁能对人工智能的未来产生最大影响，目前还无法预测。尽管可能许多人工智能公司最终会失败，但名单上的参与者作为一个整体将深刻地重塑技术，对教育、艺术、零售和整个文化领域带来影响。

　　全球人工智能市场规模，预测至 2030 年。数据来源:Statistica

　　下面一起来了解下这100+值得关注的顶级人工智能公司:顶级AI公司之:巨头篇

　　这些顶级人工智能公司主要由云提供商组成，这是有缘由的。人工智能需要顶级云平台提供的海量存储和计算能力。

　　此外，这些云服务领导者都为其现有客户提供了越来越多的人工智能解决方案。这使他们在争夺人工智能市场份额时拥有巨大的竞争优势。此外，人工智能开发成本异常高昂，云计算领导者都财力雄厚才能支撑开发所需的资金。

　　微软

　　作为企业解决方案的主要提供商和云领导者(其 Azure 云仅次于 AWS)，微软正在大力投资人工智能。它正在扩大与ChatGPT的创建者 OpenAI 的关系。利用其庞大的超级计算平台，其目标是使客户能够在全球范围内构建人工智能应用程序。微软很可能成为企业人工智能解决方案的领先提供商。

　　亚马逊网络服务AWS

　　作为云计算领域的领头羊，没有哪家公司比AWS更有能力为其庞大的客户群提供人工智能服务和机器学习。 AWS 不断提供丰富的新工具，并且专注于让企业买家能够使用人工智能。AWS 的一系列人工智能服务包括质量控制、机器学习、聊天机器人、自动语音识别和检测在线欺诈。

　　谷歌

　　这家搜索巨头的历史优势在于算法，这是也是人工智能的基础。尽管谷歌云在云市场上始终位居第三，但其平台是向客户提供人工智能服务的天然渠道。在 OpenAI 推出 ChatGPT 后不久，谷歌就推出了人工智能平台Bard ，展示了其对人工智能的竞争雄心。可以肯定的是，谷歌将在未来几年成为人工智能领域的领导者。

　　IBM

　　作为顶级混合/多云供应商，在2019年收购红帽的推动下，IBM 财力雄厚的全球客户群拥有在人工智能领域进行大力投资的资源。IBM 拥有广泛的人工智能产品组合，特别是 Watson 平台，在对话式人工智能、机器学习和自动化方面具有优势。公司研发投入雄厚，拥有专利宝库;它与麻省理工学院的人工智能联盟也可能会推动进步。

　　百度

　　百度拥有中国互联网搜索市场的大部分份额，该公司的人工智能平台“百度大脑”可以处理文本和图像并建立用户档案。百度还计划利用其人工智能技术创建自动驾驶服务，推出了自己的类似 ChatGPT 的AI聊天机器人“文心一言”。

　　甲骨文

　　甲骨文的云平台在过去几年中取得了飞跃式的发展，现在已成为顶级云供应商之一，其云优势将成为提供人工智能服务的主要渠道。为了增强其人工智能实力，甲骨文与英伟达合作，以促进企业对人工智能的采用。该公司强调其机器学习和自动化产品，还出售一系列预构建模型，以实现更快的人工智能部署。

　　阿里巴巴

　　这家中国电子商务巨头是亚洲云计算领域的领导者，于2023年初宣布将拆分为六个部门，每个部门都有权筹集资金。特别值得关注的是的是新成立的阿里云智能，负责处理云和人工智能。这一新组建使云智能集团能够快速发展其人工智能业务。该公司也开发一款类似 ChatGPT 的工具“通义千问”。

　　英伟达

　　英伟达优势的核心是该公司极快的 GPU，它为计算密集型人工智能应用程序提供强大的功能和速度。此外，英伟达还提供全套软件解决方案，从生成式人工智能到人工智能培训再到人工智能网络安全。它还与大型企业建立了合作伙伴关系网络来开发人工智能，并为人工智能初创公司提供资金。 顶级AI公司之:先驱篇

　　可以将这些人工智能公司视为具有前瞻性的群体，他们正在发明和支持推动人工智能向前发展的系统。它是一个混合体，具有多种人工智能方法，其中一些比其他方法更直接专注于人工智能。

　　大多数这些公司的成立时间大约在2009年至2013年之间，这是启动数据/人工智能计划的黄金时期，而且是早在 ChatGPT 炒作周期之前。

　　OpenAI

　　当OpenAI于2022年11月首次推出 ChatGPT时，世界发生了永远的改变——这是人工智能历史上的一个重要里程碑。总部位于旧金山的 OpenAI 成立于2015年，获得了10亿美元的种子资金，受益于与微软的云合作伙伴关系，微软已向 OpenAI 投资了130亿美元。OpenAI 不满足于现状，很快推出了 GPT-4。该公司还提供Dall-E，它可以根据用户文本提示创建艺术图像。

　　C3.ai

　　C3.ai成立于2009年，也是“人工智能供应商”。它不是一家转向人工智能的传统科技公司，而是一家专门为向企业销售人工智能解决方案而创建的公司。该公司提供了一系列人工智能解决方案，帮助企业可以部署人工智能，而无需自行构建复杂的人工智能。客户包括使用人工智能来预测系统故障的美国空军，以及使用人工智能来监控其庞大基础设施中的设备的壳牌。

　　H20.ai

　　H20.ai成立于2011年，是另一家白手起家的公司，其使命是为企业提供人工智能软件。H20的重点是“人工智能民主化”。这意味着传统上人工智能只有少数人可以使用，但 H20致力于让人工智能对于没有主要内部人工智能专业知识的公司变得实用。凭借人工智能中间件、应用商店中的人工智能和人工智能应用程序的解决方案，该公司声称其 H20Cloud 拥有20，000名客户。

　　DataRobot

　　DataRobot成立于2012年，提供“与云无关”的 AI 云，因此它可以与所有云领导者(AWS、Azure、Google)合作。它采用多云架构构建，为各种数据专业人员提供可访问的单一平台。它的价值在于，它为这些数据专业人员提供了深度的人工智能支持来分析数据，从而增强了数据分析和处理的能力。其成果之一是更快、更灵活地创建机器学习模型。

　　Snowflake

　　Snowflake成立于2012年，是下一代数据仓库。人工智能需要海量的数据，并进行适当的准备、整形和处理，而支持这种级别的数据处理是 Snowflake 的优势之一。Snowflake 的数据云跨 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 运行，旨在消除数据孤岛，最大限度地收集和处理数据。

　　Dataiku

　　这个人工智能和机器学习平台成立于2013年，旨在通过使数据专业人员和业务专业人员能够创建数据模型来实现技术民主化。使用可共享的仪表板和内置算法，Dataiku用户可以启动机器学习或深度学习模型;最有用的是，它允许用户无需编写代码即可创建模型。

　　RapidMiner

　　该公司的平台是一个企业级数据科学平台，包括无代码的人工智能应用程序构建功能，因此它允许非技术用户无需编写软件即可进行创建;它还提供使用容器化方法的无代码 MLOps 解决方案。这是时代的标志，用户可以使用可视化、基于代码或自动化的方法来构建模型。RapidMiner成立于2007年，于2022年被 Altair(一家提供广泛企业技术服务的上市 IT 公司)收购。

　　Domino Data Lab

　　Domino Cloud 成立于2013年，是一款完全托管的 MLOps(机器学习操作)产品，支持可扩展的企业数据科学开发。尤其对于企业客户来说，该公司的开源平台可以创建和训练生成式人工智能模型。Domino Data Lab与 Nvidia 合作提供更快的开发环境。

　　Databricks

　　Databricks成立于2013年，提供企业 AI 云平台，支持创建 AI 和 ML 部署所需的灵活数据处理。将此数据解决方案视为人工智能的关键构建块。Databricks 从无数来源获取和准备数据;其数据管理和数据治理工具可与任何主要云厂商合作。该公司宣传其数据仓库(处理数据的地方)和数据湖(存储数据的地方)的集成。

　　Alteryx

　　Alteryx是驱动人工智能的大型主题的一个典型例子，其目标是让人工智能模型更容易构建。目标是抽象部署人工智能所涉及的复杂性和编码。该平台使用户能够使用拖放界面将数据源连接到自动化建模工具，从而使数据专业人员能够更有效地创建新模型。用户从数据仓库、云应用程序、电子表格中获取数据，所有这些都在可视化数据环境中进行。成立于1997年。

　　Cloudera

　　与前竞争对手 Hortonworks 合并后，该公司现在提供 Cloudera 数据平台及其 Cloudera 机器学习解决方案，使数据专业人员能够在统一平台中进行协作，以支持人工智能开发。机器学习解决方案执行数据准备和预测报告。在新兴趋势的一个例子中，Cloudera提供了“便携式云原生数据分析”。Cloudera成立于2008年;Hortonworks 成立于2011年。 顶级AI公司之:前沿篇

　　这些人工智能初创公司更接近科技前沿，正在构建一个新的愿景，就像他们想象的那样——他们正在实时发明生成式人工智能景观。与之前的任何技术相比，人工智能的发展没有路线图——但无论如何，这些生成式人工智能初创公司正在全速前进。

　　Adept

　　目前，DALL-E 和 GPT-4等生成式 AI 平台会根据用户文本提示创建图像或文章。Adept正在构建下一步。它正在创建一个成熟的数字助理——“每个人的人工智能队友”——它将根据文本提示执行一系列复杂的命令。例如，输入提示“将此用户转换为客户会”，Adept 数字助理会执行各种操作来完成销售。理想情况下，Adept 的平台将能够像人类一样使用任何 API、软件应用程序或网站。尽管 Adept 成立于2022年，还是一家刚刚起步的公司，但它已经筹集4亿美元的资金。

　　Synthesia

　　视频中的人是真实的还是虚拟的?Synthesia使用人工智能创建视频化身，其说话和表现就像人类一样。这家 AI 公司提供150多个库存 AI 头像，允许用户使用文本提示创建虚拟头像。为了增加真实感，可以通过扬眉或点头等面部动作来定制化身。

　　Cohere

　　这家生成型初创公司于2019年由一群人工智能专家精英创立，其中大多数人都是 Google Brain 的前研究人员，其目标是实现人与机器之间更自然的沟通。Cohere为企业客户构建大型语言模型，可通过 API 访问，这显然是一个利润丰厚的新利基市场。资金涌入——该公司目前估值约为20亿美元——Google 与 Cohere 合作，提供深入的基础设施支持。

　　Abacus

　　Abacus平台提供生成式人工智能服务，使客户能够创建合成数据以补充其现有数据源。合成数据是人工智能创建的数据，而不是实际事件;它对于构建机器学习模型很有用。Abacus 成立于2019年，在数据源(例如 Google Cloud、Azure、AWS)之间创建管道，然后允许用户自定义构建和监控机器学习模型。

　　Runway

　　Runway的三位创始人在艺术学校相识，然后沉浸在数字设计软件中。他们的生成式人工智能平台基于浏览器，无需插件，可根据文本提示创建图像和视频。已经将其技术应用到影片制作中。其中，Runway已经成为电影《一切皆有》的主要制作人，该片荣获2023年奥斯卡金像奖最佳影片奖。

　　Openstream.ai

　　Openstream.ai是快速增长的对话式人工智能市场的参与者。OpenStream.ai 的 Eva 平台利用结构化和非结构化数据来利用复杂的知识图。这种组合很重要，因为从社交媒体网络收集的数据是非结构化的。Openstream.ai 使用这种 AI 架构来支持 NLU(自然语言理解)，其中涉及阅读理解水平。

　　Insitro

　　Insitro由斯坦福大学前机器学习教授创立，其目标是利用人工智能分析人类生物学模式来改进药物发现过程。药物研发成本高昂、成功率低，因此非常需要人工智能的帮助。推动这一发展的是该公司的混合专家团队，包括数据科学家、生物工程师和药物研究人员。

　　FarmWise

　　FarmWise 的除草机器人使用人工智能和计算机视觉来清除杂草，无需使用除草剂。FarmWise 机器类似于具有多个手臂的拖拉机，并使用该公司所谓的智能植物扫描仪，该扫描仪能够实现亚英寸除草精度。

　　Anthropic

　　Anthropic 的生成式 AI 聊天机器人 Claude 由 OpenAI 的两名前高级成员创立，可为用户问题提供详细的书面答案。本质上，它是 ChatGPT 的竞品。不过，虽然 ChatGPT 母公司 OpenAI 得到了微软的大力资助，但Anthropic却受益于谷歌3亿美元的投资。Anthropic 声称 Claude 比 ChatGPT 更不容易生成有害内容。

　　顶级AI公司之:生成式AI篇

　　生成式人工智能是一种人工智能，可以根据用户文本提示生成内容。生成式人工智能的好处是显着的:完成的论文、有趣的图形、复杂的软件代码。不过，生成式人工智能可能会产生“幻觉”，这意味着它会创造虚假甚至诽谤性的信息。尽管面临这些挑战，企业仍纷纷涌向新技术，它带来的巨大破坏程度我们尚无法完全预测。

　　此外，一场激烈的争论正在生成式人工智能领域进行:这些人工智能平台是在大量现有材料上进行训练的，其中包括艺术家和作家的作品。版权问题有哪些?谁“拥有”生成式AI生成作品的版权?这些都是棘手的问题，目前还没有明确的答案。

　　Rephrase.ai

　　这个生成式人工智能平台是一个文本转视频工作室。它将您的提示变成带有数字化身的视频。为了帮助营销工作，该解决方案会在您发布视频后协助监控您的推广工作。Rephrase.ai使用人工智能“学习”人们的面部模式，帮助他们的视频更加真实。

　　Midjourney

　　Midjourney是一种生成式人工智能服务，可根据自然语言文本提示创建图像，是最受欢迎的生成式人工智能工具之一。它成立于2022年，已被用来创作令人惊艳的艺术作品。比如，英文出版物《经济学人》用它来制作封面图片，而 Midjourney 图像在科罗拉多州博览会主办的数字艺术竞赛中获得了最高奖。

　　Infinity.ai

　　该公司通过利用人工智能创建和塑造合成数据(合成数据是计算机生成的数据来填充模型)来加快构建数字模型的过程。从本质上讲，Infinity使用人工智能来提供合成数据即服务，这是一个垂直行业，在未来几年将异常快速增长。

　　Podcast.ai

　　Podcast.ai是由生成式人工智能创建的播客。每集都是使用逼真的语音模型制作的，文本是从有关该客人的档案材料中挑选出来的。该公司通过向系统提供史蒂夫·乔布斯的传记和大量相关材料，发布了史蒂夫·乔布斯的“外表”，并采访了虚拟的“史蒂夫·乔布斯”。

　　Hugging Face

　　Hugging Face最初是针对青少年群体的聊天机器人的开发者，现已发展成为预构建机器学习模型的存储库。现在，Hugging Face 是生成式 AI 领域的重要参与者，数千家公司使用 Hugging Face 的平台来生成基于 AI 的应用程序。该公司的座右铭是:“人工智能社区建设未来。”

　　Stability.ai

　　这个全新的生成式人工智能平台(2022年发布)Stable Diffusion，可根据用户文本提示生成图像。该解决方案基于开源生成式人工智能模型构建。值得注意的是，Stability AI提供了 StableLM，一整组语言模型。鉴于大型语言模型是生成式人工智能的基础，稳定性人工智能无疑在开发这项新技术中发挥着重要作用。

　　MOSTLY AI

　　MOSTLY AI重点关注合成数据领域，声称它使用生成式人工智能创建的合成数据看起来与实际消费者数据一样真实。优点是这些数据不包含原始私有数据，因此符合隐私和数据治理标准。该公司业务遍及多个行业，包括银行和保险。

　　Syntho

　　该公司的 Syntho Engine2.0使用生成式人工智能来创建合成数据，提供自助服务平台。Syntho创建数据来构建尊重隐私和 GDPR 法规的数字双胞胎。该公司的目标是“实现开放数据经济”，即使敏感的消费者数据受到保护，数据也可以更广泛地共享。

　　Jasper

　　与 ChatGPT 类似，但Jasper的重点是营销，它使用生成式人工智能来生成文本文章和图像，以协助公司创建品牌建设内容。人工智能解决方案学会用公司的“声音”进行创作，无论声音是温和还是尖锐，以保持品牌一致性。该公司声称将最新的新闻和信息纳入当前关注的任何市场领域。

　　Biomatter

　　Biomatter利用生成人工智能来创建合成生物材料，特别是“用于健康和可持续制造应用”的新蛋白质。这种创造合成蛋白质的技术意味着可以创造出具有全新特性和用例的新酶。显然，这只是生成人工智能如何在未来医学中发挥关键作用的众多例子之一。

　　You.com

　　谷歌的互联网搜索业务是否应该受到威胁?如果是这样，生成式人工智能平台You.com—— “人工智能搜索引擎”——可能会成为竞争的一部分。在 You.com 中输入查询，ChatGPT 风格的网站将根据您的请求创建内容。谁需要实际的搜索结果?顺便说一句，您会注意到 You.com 的主页看起来与 Google 的主页非常相似。

　　Osmo

　　Osmo正在对气味进行数字化和分析，目的是改善医疗保健和洗发水和驱虫剂等消费品。该公司正在创建一个巨大的气味“地图”，称为“主要气味地图”。据说有数十亿个带有气味的分子，但其中已知的只有大约一亿个。Osmo 利用 Google Cloud 的 AI 平台进行生成式 AI 工作。 顶级AI公司之:企业服务篇

　　IT专家中流传着一句话:“每家公司都是科技公司”。现在，使用技术对于保持竞争力至关重要，以至于它成为每个公司(无论哪个行业)的核心关注点。

　　现在还流行这句话:“每家科技公司都是人工智能公司。” 这意味着长期销售传统硬件和软件的主要企业技术供应商现在正在转向人工智能。这些大型供应商正在利用其雄厚的财力和顶尖的专业知识来创建人工智能解决方案或收购人工智能公司。

　　早在ChatGPT横空出世之前，这些企业专业人士就已经开始投资人工智能了。因此，虽然他们的工具没有得到 DALL-E 的关注，但它们确实使传统的基础设施能够演变成响应迅速、自动化、人工智能驱动的平台。

　　Salesforce

　　OpenAI 推出 ChatGPT 后不久，Salesforce又推出了 Einstein GPT，称其为“世界上第一个用于 CRM 的生成式 AI 平台”。该解决方案由 OpenAI 提供支持，可在每个 Salesforce 云中创建个性化内容。例如，它将使用生成式人工智能和 Slack 来提供对话摘要和写作帮助。此外，Salesforce Ventures 还宣布设立2.5亿美元的新生成人工智能基金，用于投资有前景的初创公司。

　　eWeek 视频: Salesforce 首席科学家 Silvio Savarese 谈对话式 AI

　　BMC

　　在其他人工智能增强产品中，BMC 的 Helix 解决方案使用基于人工智能/机器学习的智能自动化作为 IT 服务和运营管理平台的一部分。该公司还提供 AIOps 解决方案(用于 IT 运营的人工智能)，这是一个正在向人工智能发展以提供整体业务支持的行业。该公司更大的重点(严重依赖人工智能)是自主数字企业。

　　惠普

　　HPE Greenlake 是一种以混合云为重点的 IT 即服务解决方案。该按需平台的一部分是 GPU 产品，可实现人工智能和机器学习工具的快速部署。HPE专注于提供适合各种垂直领域的人工智能，从医疗保健到金融服务再到制造业。

　　戴尔

　　戴尔的 APEX 解决方案包括多云管理和基于 SaaS 的 IT 服务面板，使公司能够构建基于人工智能的工具，范围从欺诈检测到自然语言处理再到推荐引擎。该公司还强调其硬件提供的人工智能支持，例如 PowerEdge 服务器和 PowerScale 存储。

　　eWeek 视频:Dell APEX 的 Chad Dunn 谈如何应对多云挑战

　　SAP

　　SAP 以其在 ERP 领域的实力而闻名，SAP显然已经进入了人工智能时代。其企业人工智能解决方案涵盖从人工智能聊天机器人到帮助公司将人工智能融入企业应用程序的平台。对于提供预训练的人工智能模型，SAP 强调合规性和透明度，这对于大型企业客户尤为重要。

　　ServiceNow

　　作为 IT 服务管理 (ITSM) 领域的企业领导者，ServiceNow AI产品包括一个预测分析平台，无需数据科学经验即可交付 AI 工具。这是“技术民主化”的一个例子，其中工具创建的杠杆现在向非技术人员开放。ServiceNow 还提供自然语言处理工具、机器学习模型以及人工智能驱动的搜索和自动化。

　　Broadcom博通

　　Broadcom在企业 IT 行业拥有独特的地位:该公司提供半导体和企业基础设施软件;它服务于从数据中心到无线的市场;它甚至在多云领域发挥作用。为了与这种广泛的方法保持一致，博通在多个层面上推动了人工智能市场的发展，特别是在其生成式人工智能业务方面——该公司于2023年3月宣布该业务预计将增长四倍。

　　SAS

　　作为数据分析和商业智能领域的领导者，SAS 的人工智能菜单涵盖从机器学习到计算机视觉、NLP 和预测。值得注意的工具包括带有嵌入式人工智能的数据挖掘和预测分析，这提高了分析的灵活性和范围，并允许分析程序“学习”，从而随着时间的推移变得更加敏感。

　　Rockwell Automation

　　Rockwell 服务于快速扩张的大规模工业自动化市场，包括工厂和其他主要生产设施。它在为边缘计算部署提供自动化方面具有特殊的优势。为了顺应席卷人工智能/自动化领域的强大趋势，Rockwell 的 FactoryTalk Analytics LogixAI 解决方案使非技术人员能够访问机器学习工具。

　　Informatica

　　Informatica成立于1993年，旨在为企业客户服务新兴的 ETL(提取、转换和加载)大数据市场，当前的战略涉及使用人工智能改进数据分析和数据挖掘，以实现竞争价值。该公司的 CLAIRE 解决方案——云规模人工智能驱动的实时引擎——使用元数据存储库来推动其人工智能和机器学习的开发。

　　InfoSys

　　InfoSys宣传其人工智能和自动化服务团队是提供人工智能和自动化咨询、创建定制人工智能平台并提供预构建认知建模解决方案的解决方案。其中包括机器人流程自动化 (RPA) 工具和人工智能聊天机器人模型。该公司被认为是智能自动化领域的领导者。 顶级AI公司之:机器人流程自动化篇

　　机器人和自动化领域早在人工智能成为可行的商业解决方案之前就已经存在了。

　　然而，机器人技术的早期使用(特别是在汽车工厂)仅仅是被编程为一次又一次执行相同任务的设备。

　　最近发展起来的 RPA(机器人流程自动化)领域充分利用了人工智能。RPA 供应商开发基于人工智能的软件，可以学习并自动执行日常办公生产力任务。虽然许多大公司都将 RPA 作为其整体产品组合的一部分(尤其是 SAP、ServiceNow 和 IBM)，但以下供应商专注于创建智能自动化以提高生产力。

　　UiPath

　　UiPath被公认为 RPA 市场的领导者，提供广泛的业务自动化工具，包括 API 集成、智能文本处理和低代码应用程序开发。该公司的 Marketplace 平台提供了广泛的预构建自动化菜单，从“从文档中提取数据”到“OpenAI”再到“Microsoft Office365”。

　　Automation Anywhere

　　作为至关重要的云原生生态系统中的一员，Automation Anywhere 的AARI 工具通过支持非技术人员创建工作流程自动化来实现自动化民主化。2021年，该公司收购了流程智能供应商 FortressIQ 以扩展其工具集，随着 RPA 市场朝着更加复杂的自动化发展，这将使 Automation Anywhere 受益。

　　Blue Prism

　　Blue Prism于2022年被金融服务软件供应商 SS&C 收购，似乎已将其战略从 RPA 扩大到整体业务自动化。这非常符合行业向更全面自动化的转变。随着人工智能变得更加智能，RPA 系统可以实现更多功能。Blue Prism 产品中包含执行机器学习决策和流程编排的工具。

　　EdgeVerve

　　EdgeVerve为其企业客户提供不断增长的预制自动化菜单，以加快最重要和最常见业务领域的工作流程。产品包括面向银行业的 Finacle Treasury;和 TradeEdge，用于供应链管理。与 RPA 领域的其他产品一样，EdgeVerve 正在发展其自动化功能以支持数字化转型——本质上，我们正在走向一个办公室自行运行的世界。Infosys 于2014年收购了 EdgeVerve。

　　WorkFusion

　　RPA 软件平台创造了“数字工人”，也称为人工智能驱动的软件机器人。WorkFusion在此基础上构建了一个包含六个数字员工角色的平台。每个类别的虚拟工作者都适合最常见和/或重要的自动化场景。WorkFusion 在金融领域拥有强大的影响力。

　　NICE

　　作为呼叫中心市场的有力竞争者，NICE 的 RPA 解决方案适用于一系列面向客户的支持功能。值得注意的是，它的工具集包括语音和情绪分析，这对零售环境非常重要，因为它可以(在某种程度上)理解呼叫者的情绪。这有助于代理做出相应的反应——这种类型的情绪分析是人工智能市场中特别热门的领域。该公司的 NEVA Discover 工具也很有帮助，旨在计算潜在自动化的投资回报率。

　　Pegasytems

　　随着企业寻求向更加完全自动化的环境发展，Pegasytems 的RPA 架构跟上了步伐，采用了使用实时数据来指导自动化客户交互的策略。该公司宣称其能够在客户采取行动之前读取客户意图(从潜在购买到即将取消)。总体而言，该公司的战略旨在提高可扩展性，以支持日益广泛的自动化。 顶级AI公司之:对话式人工智能篇

　　使用软件的时候，我们不想只是点击我们的软件，还想想与它交谈，配备对话式人工智能功能的软件可以实现这一点;它理解并模仿人类语言。

　　对话式人工智能由自然语言处理提供支持，自然语言处理是人工智能的一个子领域，专注于将人类语音的特性转化为计算机命令。这样做有很多优点，但其中有一个很大的优点:对话式人工智能使非技术人员能够使用人工智能。

　　Kore.ai

　　Kore.ai被认为是对话式 AI 领域的顶级玩家，其无代码工具集允许非技术人员创建多功能且强大的虚拟助手。这种“自己构建”的精神是人工智能聊天机器人领域的主导主题。该公司还以其广泛的 NLP 解决方案而闻名。

　　Cognigy.ai

　　对话式人工智能供应商的核心产品是提高呼叫中心代理(或其他基于语音的客户代表)性能的工具。为了服务这个市场，Cognigy.ai提供了 Cognigy Agent Assist。该公司还提供分析工具和低代码平台，使用户能够根据自己的情况创建新的机器人助手。

　　Amelia

　　Amelia 的智能代理利用先进的自然语言理解 (NLU) 功能——本质上是人工智能聊天机器人技术的前沿。NLU 技术使虚拟代理能够使用情绪分析，这有助于代表监控呼叫者的情绪。这是对话式人工智能市场的前沿。

　　OneReach.ai

　　OneReach.ai是对话式人工智能市场领先趋势的一个例子，该公司将其产品从狭隘的呼叫中心重点发展到企业范围内的“基于人工智能的虚拟员工”。这一趋势的结果是，随着对话式人工智能公司培养出成熟的数字团队成员，对话式人工智能领域正在与 RPA 领域融合(见上文)。

　　Avaamo

　　凭借以医疗保健为重点的对话式人工智能的背景，Avaamo正在将其影响力扩展到各个行业领域。展望未来，这家 SaaS 供应商已经设立了一个等待名单，以便尽早使用其 AvaamoGPT 生成式 AI 工具，该工具被誉为“企业的下一代助手”。

　　Yellow.ai

　　Yellow.ai 的产品具有直观的用户界面，包括用于部署对话式人工智能代理的预制模型——这种易用性是对话式人工智能市场的首要任务。为了帮助集成第三方功能，Yellow.ai 建立了一个市场，客户可以在其中选择第三方工具来完成特定任务。

　　Boost.ai

　　Boost.ai提供了完整的高级聊天机器人编排工具菜单，以加快部署速度。为了帮助呼叫中心代表提高客户呼叫的绩效，Boost.ai 为座席提供了大型支持数据存储库。该公司声称其混合 NLU(自然语言理解)技术提高了虚拟代理的质量。 顶级AI公司之:医疗保健篇

　　人工智能医疗保健公司受到人工智能和生成式人工智能提供的两个关键优势的激励。首先，人工智能极大地扩展了医疗专业人员的能力——更好的工具实际上是生死攸关的问题。此外，人工智能擅长简化医疗保健领域普遍存在的程序，从而节省时间和金钱。医疗保健将成为人工智能进步的一个不浮夸但非常强大的驱动力。

　　CloudMedX

　　在人工智能的支持下，CloudMedX收集数据并创建患者画像，目标是改进其核心预测分析，以创造更好的医疗保健结果。它寻找的风险标准包括:该公司基于人工智能的数据处理旨在评估根据给定程序，患者面临更大医疗问题风险的程度。

　　Medtronic美敦力

　　关于 Nvidia 的一个有趣的事实:如果你深入研究人工智能领域，你会一次又一次地看到 Nvidia。一个很好的例子是美敦力(Medtronic)，这是一家著名的医疗设备制造商，其 Genius AI 解决方案增强了结肠镜检查中息肉的检测。该公司与 Nvidia 合作，利用人工智能创建一系列下一代诊断和治疗工具。

　　Enlitic

　　该公司的Enlitic Curie平台利用人工智能来改进数据管理，以服务于更好的医疗保健。目标是使数据更加准确、有用和统一，使医生和其他医疗保健专业人员能够做出更好的患者护理决策。

　　Deepcell

　　这家生物技术初创公司于2017年从斯坦福大学分离出来，利用人工智能来检查和分类细胞。通过根据形态学(对零件形状和排列的研究)识别活细胞，Deepcell技术可以更准确地执行诊断测试。

　　Arterys

　　为了增强医学成像，Arterys使用基于云的 GPU 处理器，用于支持检查和评估心室的深度学习应用程序。这种基于人工智能的心室自动测量使医疗保健专业人员能够做出更明智的决策。

　　Corti

　　有许多公司使用人工智能来提供呼叫中心支持;Corti 的利基市场是医疗保健行业。为了提供适合医疗保健行业的语音虚拟助手，该公司的解决方案经过了与医疗保健工作者无数小时的对话训练。除其他任务外，该解决方案还可以支持对远程医疗中心的呼叫进行质量检查。

　　Butterfly Network

　　作为一家医学成像供应商，Butterfly Network以多种方式使用人工智能。2022年，Butterfly Network首次推出经 FDA 批准的 AI 软件，以支持超声技术的使用。

　　2023年，该公司的人工智能肺部工具获得 FDA 批准，该工具使用深度学习技术来更快速、更全面地评估肺部健康状况。

　　Owkin

　　Owkin使用人工智能来驱动预测分析，为各种疾病开发更好的药物解决方案。也许最值得注意的是:该公司的平台促进了数据科学家和学术研究人员之间的合作。为了支持这一发展，Owkin 获得了法国跨国制药公司赛诺菲的重大投资。

　　GEHealthcare

　　GEHealthcare于2023年1月从 GE 集团剥离出来，正在构建一个名为 Edison AI Orchestrator 的平台。Edison 旨在将人工智能临床应用程序完全集成到放射学中(无论是 GE 设备还是非 GE 设备)，以提高医疗决策的质量。此外，该公司还聘请了一位前亚马逊机器学习高管来协助其人工智能医疗保健扩张。

　　Caption Health

　　Caption Health是一家基于人工智能的超声引导软件制造商，其软件使超声检查更加高效。这家小公司正在获得更多资源来实现增长:2023年2月，新成立的 GEHealthcare(见上文)宣布将收购 Caption Health。

　　Gauss Surgical

　　作为一家大型、成熟的医疗设备制造商，Stryker于2021年收购了人工智能公司 Gauss Surgical，并积极在其产品中更广泛地部署人工智能。其著名产品包括基于人工智能的 Stryker Mako 机器人，它可以协助许多医疗程序。

　　Cleerly

　　为了实现Cleerly 的雄心勃勃的目标——“创造一个没有心脏病发作的世界”——该公司的人工智能平台进行非侵入性血管造影来评估斑块水平，从而确定患者患心脏病的风险。克利利的算法挖掘了一个包含实验室图像的庞大数据库，以将患者与历史记录进行比较。

　　ClosedLoop.ai

　　ClosedLoop.ai 的数据科学平台利用人工智能来管理和监控医疗保健环境，致力于改进临床文档以减少网络外使用，并预测入院和重新入院模式。令人印象深刻的是，该公司赢得了2021年CMS 人工智能健康成果挑战赛。

　　Oncora Medical

　　Oncora Medical的机器学习软件以数字助理的方式支持医疗保健专业人员执行大量管理任务。它通过协助记录来简化医生的时间;它还存储所有笔记和报告;要求医疗保健提供者提供更多相关说明;并创建临床和发票用途所需的表格。

　　Atomwise

　　药物开发过程历来缓慢而繁琐，通常需要数年时间来匹配化合物以开发新药。Atomwise 的目标是通过使用基于深度学习的发现引擎来筛选其庞大的数据库(该公司声称有3万亿种化合物)以找到有效的匹配，从而以指数方式加速这一过程。 顶级AI公司之:金融服务篇

　　显然，金融服务公司正在积极拥抱人工智能。富国银行正在开发一种名为 Fargo 的新型人工智能聊天机器人(由 Google AI 提供支持)。摩根大通拥有自己的人工智能研究部门。Visa与所有主要金融公司一样，广泛使用人工智能来打击欺诈。越来越多的金融科技公司正在加入人工智能的行列。

　　Capital One

　　Capital One是金融机构如何寻找多种方式利用人工智能的典型例子。该金融公司的许多人工智能举措包括可解释的人工智能(使贷款审批流程透明)、异常检测(帮助打击欺诈)和自然语言处理(改进客户服务的虚拟助理)。

　　Brighterion

　　Brighterion是万事达卡的一个部门，不仅满足万事达卡的人工智能需求，还为其他公司提供人工智能服务。Brighterion 的 AI Express 提供满足金融服务公司需求的定制人工智能解决方案。Brighterion 宣称其“定制人工智能可在6-8周内投入生产”。

　　Numerai

　　Numerai 的人工智能开源平台将自己宣传为“世界上最难的数据科学锦标赛”，它为数据科学家提供了一种预测股票市场趋势的方法，如果预测正确，就可以获利。该商业模式涉及使用机器学习模型来预测金融大趋势。该公司得到了 Coinbase 联合创始人 Union Square Ventures 的支持。

　　Skyline AI

　　Skyline AI 是如何利用人工智能支持几乎任何金融交易的一个例子，它使用其专有的人工智能解决方案来更有效地评估商业房地产，并从这种更快的洞察中获利。AI驱动的房地产领域的竞争对手包括GeoPhy和Cheere，后者获得了商业智能集团AI卓越奖。

　　Ocrolus

　　金融领域对基于人工智能的自动化的需求是巨大的，因为金融服务公司总是有大量的指标和数据点需要不断消化。Ocrolus使银行和其他贷方能够通过自动化财务文件分析来打击欺诈。值得注意的是，Ocrolus 的人机交互解决方案将人类体验作为文档身份验证的核心因素。

　　AlphaSense

　　谷歌母公司 Alphabet 向AlphaSense投资了惊人的1亿美元，这家成立于2011年的公司估值为18亿美元。AlphaSense 在利润丰厚的商业数据市场与彭博社等大公司展开竞争。在 AlphaSense 的人工智能推动计划中，该公司正在开发一种解决方案，可以汇总财务报告，以更快地揭示显着的数据趋势。

　　Zest AI

　　Zest使用人工智能来筛选与信用记录有限的借款人相关的大量数据，帮助贷方利用这些有限的数据做出决策。它尤其有助于汽车贷款市场，该公司声称通过更好地量化信用价值，将承销商损失减少了约25%。

　　Signifyd

　　该公司利用人工智能创建从0到1，000的“分数”，以打击金融领域的欺诈行为。虽然利用人工智能打击金融不当行为的趋势正在席卷整个行业，但Signifyd声称通过提高交易审批率和大幅减少错误拒绝来使自己脱颖而出。

　　High Radius

　　High Radius解决方案是应收账款自动化软件领域的领先企业，它利用机器学习来帮助完成劳动密集型任务，例如将付款与发票相匹配以及分配信用额度。该公司与花旗银行、美国银行和 SAP 合作。 顶级AI公司之:教育篇

　　人工智能在教育领域的一大前景是它将提供一对一的辅导和指导，这将显着提高学生的表现。如果这一技术完全成熟，人工智能“老师”将以比人类导师低得多的成本提供课程。人工智能的另一个用途:它可以为教师提供支持，帮助他们快速制定课程计划和其他教育资源。

　　欲了解更多信息:最佳机器学习平台

　　Carnegie Learning

　　Carnegie Learning的 MATHia with LiveLab专注于 K-12市场，被公认为先进的 AI 学习应用程序。该应用程序使用人工智能驱动的认知学习系统来支持数学教育，为学生提供一对一的互动，让他们能够以最适合自己的节奏进行学习。

　　Century Tech

　　这个总部位于英国的教育平台利用神经科学来增强各种高中和大学核心主题的学习。Century Tech使用 Netflix 和 Amazon 等算法将学生之前的经历与他们接下来应该关注的内容相匹配，以实现最佳的教育进步。此外，该平台还减轻了一些重复性的教学任务，使教师可以将更多时间专注于学生。

　　Kidaptive

　　该公司的“自适应”人工智能技术在其名称中得到了体现。Kidaptive 的自适应学习平台由两位斯坦福大学校友创立，注重下一代技术:它使用多租户云部署并由 Hadoop 支持。解决方案包括 Learner Mosaic 和 Leo's Pad，以支持所谓的“有趣的、全面的儿童发展”。

　　Amira

　　Amira荣获《时代》杂志2021年最佳发明奖，她使用由人工智能驱动的游戏化学习环境来提高阅读技能。孩子们大声朗读，阿米拉提供实时支持;该解决方案采用多种辅导技巧来指导年轻读者，包括提供鼓励。

　　Duolingo

　　Duolingo以教授外语习得而闻名(他们声称每月有5000万用户)，它使用 OpenAI 的 GPT-4与语言学习者创建自由流畅的对话，重现与母语人士聊天的体验。该公司有一个令人印象深刻的证书:OpenAI 网站上有一个详细介绍 Duolingo 案例研究的页面。

　　Cognii

　　Cognii的 VLA(虚拟学习助手)平台与学生实时对话，提供一对一辅导。目标是超越多项选择题格式的限制并提供广泛的对话。该公司的 NLP 工具响应学生自己的语言风格。

　　Querium

　　Querium的 StepWise AI 导师专注于 STEM 领域的简短课程，在学生完成具有挑战性的项目时为他们提供持续的反馈。它检测问题并提供个性化帮助。该公司宣传其“基于名师智慧的人工智能”。

　　松鼠AI

　　松鼠总部位于中国，利用人工智能以低成本推动学生的适应性学习。其重点是 K-12部门的个性化辅导。该公司的工程师致力于将科目分解为尽可能小的部分，使人工智能平台能够准确了解每个学生在哪里需要帮助。 顶级AI之公司:网络安全篇

　　创建当今人工智能网络安全公司名单的挑战在于，每个主要网络安全公司现在都声称使用人工智能。因此，“顶级人工智能网络安全公司”的名单本质上与“顶级网络安全公司”相同。

　　有一点是肯定的:对于这些安全公司的客户来说，深入了解并充分了解供应商人工智能的深度和质量。特定供应商的人工智能真的能够驱动预测分析，并阻止病毒吗?也许不可能是，但这些疑虑并没有阻止供应商大力宣传他们的人工智能。

　　另请参阅:生成式人工智能和网络安全:优势和挑战

　　CrowStrike

　　CrowdStrike提供 XDR(扩展检测和响应)，这是网络安全中一个日益增长的主题，它大量使用人工智能和自动化来巡逻基础设施，提醒管理员注意威胁。CrowdStrike 提升其托管 XDR 系统使用 AI 的能力，通过执行缺失的安全专业人员的工作来缩小网络安全技能差距。

　　Zscaler

　　Zscaler使用一种强大的网络安全新兴技术，称为零信任架构，其中通过公司系统的权限受到严格限制和划分，大大减少了黑客的访问。该公司的人工智能模型经过大量数据的训练，使其能够持续监控和保护这种零信任架构。

　　Abnormal Security

　　保护电子邮件有点像智力游戏:黑客可以直接向公司的每位员工发送欺骗性的网络钓鱼请求，因此很可能有人会被触发。为了解决这个问题，Abnormal使用人工智能来学习每个员工的典型行为(如果没有人工智能，这是不可能的)，以帮助阻止恶意进入外围。令人印象深刻的是，安全领导者Crowdstrike 已投资 Abnormal 并与之合作。

　　Vectra AI

　　Vectra的 Cognito 平台利用人工智能来推动多管齐下的安全攻势。这包括 Cognito Stream，它将增强的元数据发送到数据存储库和 SIEM 外围保护;Cognito Protect，可快速发现网络攻击。

　　Darktrace

　　Darktrace的 Cyber AI Loop 使用连续循环架构来创建持续的预防、检测、响应和修复流程;这个想法是，人工智能基金会将在每次迭代中学习，随着时间的推移提供更强大的网络保护。该公司强调人工智能的自学习能力，以“学习企业环境中的每一个微交互”。

　　Sophos

　　这家总部位于英国的公司早在当前的人工智能炒作周期之前就显然是基于人工智能的网络安全领域的领导者，早在2017年就推出了Sophos 人工智能。该计划专注于开发用于人机交互的机器学习和数据方面的前瞻性进展和其他安全用途。Sophos 的深度工具集涵盖从端点检测到加密再到统一威胁管理的范围。

　　Fortinet

　　当今企业网络保护的中心是 SOC(安全运营中心)。Fortinet 的 自动化 SOC使用 AI 来查出旨在潜入传统企业边界的恶意活动。该策略是与整个系统(从云到端点)的安全工具紧密互操作。

　　Palo Alto Networks

　　Palo Alto Networks作为一家拥有先进战略的网络安全公司享有盛誉，其人工智能驱动的 Prisma SASE(安全访问服务边缘)解决方案与其自主数字体验管理 (ADEM) 工具集成。最终结果是人工智能帮助人类安全管理员在其基础设施中实现可观察性，这对于企业安全至关重要。

　　Check Point

　　该公司的Check Point Quantum Titan 提供三个软件刀片(刀片是安全构建块)，它们部署深度学习和人工智能，以支持针对网络钓鱼和 DNS 漏洞的威胁检测。该公司还专注于物联网，提供应用零信任配置文件的工具来保护遥远网络中的物联网设备。

　　Cylance

　　作为黑莓的一个部门，Cylance AI宣传其“第七代网络安全人工智能”。由于客户使用的生命周期较长，该人工智能平台已经接受了数十亿网络威胁数据集的培训。鉴于其移动资质，Cylance 是移动物联网世界(一个快速增长的行业)网络安全领域的关键参与者。

　　BigPanda

　　BigPanda被认为是 AIOps 领域的领导者，它使用 AI 来发现数据变化和拓扑(系统各部分之间的关系)之间的相关性。该技术致力于支持可观察性;强调可观察性是基础设施安全的一个日益增长的趋势。从本质上讲，BigPanda 使用机器学习和自动化来扩展员工的能力，特别是防止服务中断。

　　Data Visor

　　Data Visor部署人工智能来打击从数字支付到金融科技平台等多种交易类型的欺诈行为。例如，它实时监控交易以阻止信用卡欺诈，并保护 ACH 和 Zelle 付款以打击未经授权的付款。该公司于2020年被 Gartner 评为“酷供应商”。 顶级AI公司之:零售篇

　　零售业中的人工智能通常侧重于个性化客户体验，并支持自动化和数据分析以改善供应链。为了充分展现人工智能在零售业中的作用，本节列出了部署人工智能的人工智能供应商和大型零售商。这两个团体在创造和增强人工智能在零售业的多种用途方面发挥着至关重要的作用。

　　Shelf Engine

　　这家人工智能初创公司的目标是解决零售业最棘手的问题之一:最佳的订购库存量是多少?这个问题对于水果和蔬菜等易腐烂商品的卖家来说尤其重要。Shelf Engine致力于实现库存流程自动化，以便零售商可以保持最佳库存水平，以便顾客找到他们需要的东西，但商店只处理最少的浪费。

　　Deep North

　　初创公司Deep North将计算机视觉与人工智能相结合，使零售商能够了解和预测实体店面中的客户行为模式。该公司提供软件工具来使用这些信息来改善客户体验，从而促进销售。该公司是人工智能如何向分析人类行为的几乎各个方面发展的一个例子。

　　麦当劳

　　2019年，这家快餐巨头收购了 Dynamic Yield，这是一个人工智能驱动的个性化平台，已与数百个品牌合作。动态产量使麦当劳得来速餐厅能够根据顾客的订单和其他因素快速个性化菜单板。公司高管声称个性化技术提高了平均支票金额，但麦当劳在2022年将 Dynamic Yield 出售给了万事达卡。行业观察人士认为，此次出售意味着大型零售商更愿意从专业公司获得人工智能服务，而不是自己支持人工智能。

　　Lowe 's

　　Lowe 's 使用 Nvidia 基于 AI 的 Omniverse 技术构建了数字孪生部署，使商店的零售助理能够快速查看零售商的数字数据并与之交互。目标是简化运营并改善客户服务。该人工智能系统还将为虚拟3D 产品目录提供支持。

　　Bloomreach

　　Bloomreach 是零售领域人工智能供应商的一个典型例子，其解决方案包括 Discovery，一个人工智能驱动的搜索和销售解决方案;和参与度，一个消费者数据平台。这种服务于垂直行业的独立人工智能供应商可能会蓬勃发展，因为许多大公司没有能力自行开发人工智能工具集。

　　Accenture ai.RETAIL

　　咨询巨头埃森哲的 ai.RETAIL解决方案使零售商能够使用人工智能将零售商拥有的大量数据转化为行动，从而提高利润。该计划包括动态推销、为店员提供更多实时可操作数据以及推动预测洞察以保持领先零售趋势。

　　Standard AI

　　显然，Standard AI是未来的潮流，它是一个人工智能平台，允许顾客在商店浏览时选择和购买他们的选择，而无需延迟向收银员付款。该战略是“自主零售”，即利用人工智能技术对零售地点进行改造，以简化购物体验。

　　Innovative Eyeware

　　您一直在等待第一款支持 ChatGPT 的眼镜吗?Innovative Eyeware是一家以 Edddie Baur 和 Nautica 品牌命名的“智能”眼镜零售商，推出了一款名为 Lucyd 的智能手机应用程序，可让您对眼镜说话并通过微型扬声器听到响应。“可穿戴设备”领域现在有一个名为“可听设备”的利基市场。

　　Companion

　　这个盒子(大约是普通狗的高度)是宠物狗的人工智能伴侣，它使用机器视觉和机器学习与您的宠物实时互动。该设备甚至可以分发零食，这应该有助于实现伴侣狗的行为训练目标。该公司还计划为猫开发一款人工智能伴侣;考虑到猫科动物的漫不经心，培训模块可能不会那么受欢迎。 顶级AI之公司:人工智能行业组织篇

　　这些人工智能领域的行业组织发挥着许多关键作用。首先，他们主张对人工智能进行监管。鉴于人工智能的指数级增长将对商业和文化产生如此大的影响，这是一个非常重要的焦点。这些团体还游说人工智能实现更大的多样性，这是至关重要的，因为我们已经看到人工智能系统体现了偏见;必须纠正这一点，以创建更具包容性的系统。此外，这些人工智能组织支持人工智能的跨供应商开发，以促进技术的整体进步。

　　人工智能促进协会AAAI

　　AAAI成立于1979年，是一个国际科学组织，致力于促进负责任地使用人工智能、改善人工智能教育并为人工智能的未来提供指导。它颁发了多项奖项，包括 AAAI 松鼠 AI 人工智能造福人类奖，该奖项提供100万美元来促进人工智能保护和改善人类生活的努力。

　　AI4Diversity

　　该非营利组织的座右铭是“利用人工智能、教育和社区驱动的解决方案来增强多样性和包容性。” AI4Diversity由社交媒体影响者兼 Wand 人工智能传播者 Steve Nouri 创立。鉴于人工智能平台被发现会延续其创建者的偏见，因此对多样性和包容性的关注至关重要。

　　人工智能基础设施联盟AI Infrastructure Alliance

　　AI Infrastructure Alliance得到了包括 Hewlett-Packard Enterprise 在内的一批主要企业供应商的支持，并得到了 Nvidia 等公司的赞助，“旨在促进领先的 MLOps 工具之间的协作和互操作性，以便更快地形成 CS [规范堆栈]”并且有效。” 该组织支持开源和开放核心软件，这样用户就不会局限于狭隘的专有解决方案。

　　Partnership on AI

　　该非营利组织由谷歌、Meta、亚马逊、IBM、微软等科技巨头联盟创立，其使命是研究人工智能系统的最佳实践。它致力于“汇集人工智能社区的不同声音”。AI 合作伙伴包括来自学术界和企业界的100多个合作伙伴。

　　Black in AI

　　该技术研究和倡导团体成立于2017年，致力于增加黑人科技专业人士在人工智能领域的影响力。《人工智能中的黑人》指出，“代表性很重要”，人工智能算法是根据反映歧视遗留问题的数据进行训练的，因此在人工智能发展中促进黑人的声音对于该技术的发展至关重要。

　　机器智能研究所(MIRI)

　　MIRI 最初被称为人工智能奇点研究所，支持研究“确保比人类更聪明的人工智能产生积极影响”。MIRI 最近发布的警告文章包括:暂停人工智能开发还不够。我们需要将其全部关闭。

　　AI Now 研究所

　　AI Now开展政策研究，以解决科技领域权力集中的问题。他们的2023年报告《面对科技力量》指出，“大型科技不存在人工智能”，并且“少数私人参与者在开发和宣传人工智能作为关键社会基础设施的同时，积累了与民族国家相媲美的权力和资源。”

　　The Alan 图灵研究所

　　在英国政府的资助下，艾伦·特宁研究所开展研究，解决人工智能、社会和经济中的关键问题，并与企业和公共团体合作，利用这些研究来解决紧迫的问题。该团体由政府资助，这引发了一个重大问题:世界各地是否会有更多政府加紧资助那些推动人工智能行业为社会公益服务的团体?

　　The Rockefeller Foundation洛克菲勒基金会

　　虽然人工智能只是这个著名非营利组织的众多关注点之一，但洛克菲勒基金会在人工智能领域相当活跃;一个核心焦点是人工智能的负责任治理。他们发布了一份名为“AI+1:塑造我们的综合未来”的报告，该报告基于寻求部署机器学习以产生积极社会影响的不同专家组的结论。此外，该基金会还提供赠款，包括向 AI 领域的 Black 捐赠50万美元。

　　这份人工智能公司名单提供了众多AI领域公司中的一些头部公司，人工智能的进步是指数级的，每天都在变化。

　　随着投资的涌入，推动人工智能发展的基础技术都迎来了自己的火箭式创新。机器学习、深度学习、神经网络、生成式人工智能——大量的研究人员和开发人员正在创造大量的生成式人工智能用例。这种情况正在全球各地的机构、学术界和商界发生。

　　在过去几十年的科技行业中，现有的市场领导者会观察创新的挑战者，感知威胁，然后收购他们并开始将先进的工具作为自己的工具出售。

　　但这些巨人面临的挑战是，世界发展得太快，无法控制。即使是财力最雄厚的云巨头也无力收购所有创新的人工智能挑战者，没有哪个现有企业能够主宰这一切。

　　总而言之，这些人工智能公司的生命周期与其说是数字转型，不如说是数字革命。