Venture Scanner對跨越13個種類，總計957家人工智慧公司進行了追蹤分析。這些公司的總共融資金額高達48億美金。下面的15張視覺化圖片總結了人工智慧行業目前的狀態。
1.人工智慧市場總覽
我們將人工智慧行業細分為13類：
深度學習/機器學習（通用）：這類公司主要建立可依靠現存資料進行學習的演算法。典型例子包括預測資料模型與分析行為資料的軟體平臺。
深度學習/機器學習（應用）：這類公司同樣使用計算機演算法，但卻是基於非常垂直的特殊案例中存在的資料執行。典型例子有利用機器學習技術偵查金融詐騙或者識別最好的銷售線索。
自然語言處理（通用）：此類公司構建的演算法能夠處理輸入的自然語言，並將其轉化為可理解的表達。例子包括文字自動生成以及文字挖掘生成資料。
自然語言處理（語音識別）：公司產品能夠處理人類語音的片段，準確識別單詞並推測含義。典型的例子是語音指令的檢測並將其轉化為可執行的資料。
計算機視覺/影像識別（通用）：這類公司研發的技術主要是影像處理、分析，可從中提取資訊、識別影像中的物體。典型例子包括影像搜尋平臺和研發員使用的影像標籤應用程式介面。
計算機視覺/影像識別（應用）：這類公司是在非常垂直的案例中使用影像處理技術。典型案例包括面部識別軟體和能讓使用者通過拍照搜尋商品的軟體。
手勢控制：公司產品可讓使用者通過手勢與計算機互動或交流。典型例子包括讓人們通過肢體動作控制遊戲角色的軟體以及僅用手勢就能控制計算機和電視的軟體。
虛擬私人助手：這是一類基於反饋和指令來為個體完成日常任務和服務的軟體助理。典型例子有網路客服助理和個人助理app，管理個人日程安排等。
智慧機器人：可以進行經驗學習並根據身邊環境自主進行活動的機器人。典型例子有家庭機器人，可以在互動中根據情感做出反應，還有幫助人們找到商品的銷售機器人。
推薦引擎和協助過濾演算法：軟體能夠預測使用者對電影、餐廳等的偏好，並推薦個性化的內容。典型例子有音樂推薦app和基於使用者過去選擇進行推送的美食推薦網站。
情境感知計算：軟體能夠自動感知周圍環境以及使用背景，例如位置、方向、光度，並以此調整行為。典型例子包括感知環境的黑暗度並調高亮度的應用。
語音翻譯：識別人類語音並立刻自動從一種語言翻譯至另一種語言的軟體。典型例子是自動以及實時的將視訊談話或網路研討會翻譯為多種語言的軟體。
視訊內容自動識別：這類軟體可以將視訊內容的一個樣本與源內容檔案相比較，通過它獨特的特點識別內容。典型例子有對使用者上傳的視訊與版權視訊檔案比較以偵測是否侵權的軟體。
2.不同分類的人工智慧公司數量
上面的資料圖統計了每類人工智慧公司的數量，我們可以清晰地看出哪類細分行業是當今人工智慧市場的主要構成。機器學習（應用）分類以263家公司的數量遙遙領先，自然語言處理公司以154的數量位列第二。
3.不同類別的人工智慧公司的融資額
圖表展示了每類人工智慧公司的總融資金額。機器學習（應用）再次以20億美金的總量佔據了市場主導的地位，是第二位自然語言處理類別的三倍。
4.人工智慧領域的風險投資
圖表將每類人工智慧的總風險投資額與其公司數量放在同一張圖內比較。機器學習（應用）類在兩者中都穩坐第一。自然語言處理以6.62億美金的風險投資額和154個公司位列其二。
5.人工智慧行業年度總投資額
圖表列出了每一年人工智慧公司所獲取的總資金數量。2015年是人工智慧的大豐收年，有著12億美金的總資金量，2014年獲得10億美金融資位居第二。
6.不同類別的人工智慧公司平均融資額
上圖是每一類人工智慧公司的平均融資額。機器學習（應用）類以平均每家公司1700萬美金的資金量佔據第一，智慧機器人與智慧控制類公司以1400萬美金跟隨其後。
7.不同類別中公司的平均年齡
上圖給出了不同類別中公司的平均年齡。語音翻譯類公司以平均13年的年齡成為最成熟的人工智慧細分類別，是接下來三個平均年齡為8年的人工智慧分類（手勢控制、視訊內容識別和語音識別）的1.5倍。
8.不同種類人工智慧公司的年齡中位數
上圖是每類人工智慧公司的年齡中位數。視訊內容識別以7.8年的年齡中位數排行第一，語言間翻譯類則以7.2年排列第二。
9.不同國家人工智慧公司的數量
上面這張地圖展示了不同國家擁有的人工智慧公司數量。美國以499家人工智慧公司位列第一，英國則以60家排行第二。
10.不同國家對人工智慧的風險投資
這張地圖顯示了不同國家對人工智慧行業的風險投資額。美國最多，有著42億美金的風險投資額。瑞士則以2.34億美金位居第二。
11.每年建立的人工智慧公司數量
上圖統計了每一年新創立的人工智慧公司數量。2013年有118家公司創立，排名第一，2012年以103家的數量排行第二。
12.同一年份創立的人工智慧公司總融資額
上圖統計了同一年份創立的人工智慧公司獲得的總融資額。在2010年創立的公司以5.66億美金的融資額排列第一。2012年創立的公司總融資額為5.56億美金，位居第二。
13.人工智慧公司僱員數量分佈
圖表統計了有著不同職員量的公司在整個行業中佔據的比例。結果顯示90%的公司職員數在1-50之間。
14.不同投資者投資多少輪人工智慧公司
上圖統計了多家投資者對人工智慧行業的投資次數。Accel在眾人之間脫穎而出，它在這個行業有著23次投資。New Enterprise Associates則以18次位列第二。
15.投資者所支援的人工智慧公司數量
圖表統計了多家投資機構所投資的人工智慧公司數量。Accel再次以總計投資了20家人工智慧公司佔據第一，大約是第二名Intel Capital（14家公司）的1.5倍。
隨著人工智慧的持續發展，其中的細分行業也在前進。我們希望這篇文章能夠為你帶來對這個爆炸式發展的行業更加全面清晰的總覽。
來自：機器之心