整理 | 王藝
英特爾在投資方面的胃口一向不錯，無人駕駛、醫藥科技、甚至氣候變化研究都在其關注範圍之內。看似互不相干的投資領域背後，是其想要成為「AI 專家」的野心，英特爾在無人駕駛飛機、自駕車、裝置自檢以及 AI 計算領域均在發力。
據 crunchbase 的資料顯示，2017 年，英特爾共參與 24 宗投資，其中與 AI 有較強關聯性的公司有 8 家。我們認可不同的技術間均有關聯，此處的較強關聯性特指機器學習相關技術與應用。機器之能對這 8 家公司進行了盤點，維度包括投資時間、輪數、該輪投資總金額、公司成立時間、主營業務以及主要產品等，按時間順序由近到遠排列。
通過梳理我們發現，這 8 家公司中，除去技術向的機器視覺、無人駕駛相關公司外，Yoshua Bengio 創辦的 AI 孵化器以及 AI 資料眾包平臺 Mighty AI 也在英特爾的投資範圍之內。
機器視覺 - 2017.9.18 - Matroid - A 輪（領投）- 1000 萬美金
總部位於灣區的 Matroid 專注計算機視覺，產品為一款定製化的影象及視訊檢測工具。通過針對不同使用者的定製化訓練，該工具能夠識別視訊及圖片流中的目標元素，如人物、事件、物體、商標等。公司的盈利方式瞄準安全及媒體領域。在安全領域，很多商家需要對監控攝像頭採集到的圖片進行實時分析；在媒體領域中，財富五百強企業有監測企業商標及任職要員在影象和視訊中出現情況的需求。
除投資關係外，Matroid 與英特爾也存在合作關係，Matroid 用其自身技術幫助英特爾在其晶片上更好地完成計算機視覺技術。Matroid 希望在未來對影象及視訊的分析過程能夠在裝置終端進行，因此非常重視計算機視覺晶片的研究。但 Matroid 沒有選擇自研，而是希望深入硬體生態內部，通過與硬體公司的合作賦能行業。
此外，Matroid 創始人 Reza Zadeh 利用其身為史丹佛大學教授的影響力圍繞公司技術建立技術社群。他組織的 Scaled Machine Learning 會議吸引到來自谷歌、英特爾、英偉達、OpenAI 等公司的眾多科研人員參與。
資料分析 - 2017.9.18 - Panoply.io - A 輪 - 600 萬美金
成立於 2015 年的以色列初創公司 Panoply.io 通過機器學習及自然語言處理技術使資料管理與分析變得簡單。Panoply.io 是一家提供資料倉儲與資料分析服務的初創企業，其雲資料倉儲與分析平臺基於 Amazon Redshift、Elastic Search 以及 Hadoop 搭建，為使用者提供全棧式資料理平臺。可以在數分鐘內收集十餘個來源的裸資料並將其轉化為複雜的分析和資料洞察，整個過程全自動進行，不需要使用者編寫一行程式碼。
Panoply.io 支援的資料來源包括關聯式資料庫、NoSQL、半結構化的日誌檔案等，也支援通過 SDK 和 API 與資料來源連線。此外 Panoply.io 還特別強調平臺的易用性，資料模式定義、資料建模以及配置等任務均可在平臺上進行，與眾多的競爭對手相比易用性是它的一大差異化優勢。此外，平臺還可以進行資料轉換等常規任務。
AI 孵化器 - 2017.6.14 - Element AI - A 輪 - 1.02 億美金
2016 年 10 月，Yoshua Bengio 等人在加拿大蒙特利爾聯合創立了人工智慧孵化器 Element AI。這家被稱為「加拿大版 YC」的公司旨在通過矽谷式的產業服務幫助創業者，將人工智慧的新技術從實驗室轉化為實用產品，同時也為其他公司構建研究機構提供解決方案。
從基礎研究做起，到應用研究成果，再到為非專業使用者構建解決方案——即使你完全不知道人工智慧是什麼，Element AI 也能為你的生意帶來好處。在 Yoshua Bengio 等人的幫助下，Element AI 擁有學界最強大的技術陣容，雖然其中一些並不是全職，但他們能夠為公司和客戶提供最好的建議。另一方面，這些教授在大學裡從事基礎研究，而 Element AI 直面市場，這意味著在這裡，理論和實際在不斷產生碰撞。
會計算的鐳射雷達 - 2017.6.13 - AEye, Inc. - A 輪 - 1635 萬美金
位於舊金山的 AEye 創立於 2013 年，致力於自動駕駛汽車領域計算機視覺硬體、軟體、以及演算法的研究。AEye 的技術能夠使固態鐳射雷達與計算機視覺演算法進行「預先融合」，創造一種全新的、適配於自動駕駛車輛的視覺智慧技術。2013 年 AEye 成立後便釋出了其首款固態鐳射雷達感測器，此後在智慧感知技術上取得了一系列突破進展。
AEye CEO Luis Dussan 希望 AEye 在產品佈局上儘量區別於其他鐳射雷達和機器視覺技術公司，做到掃描場景並迅速識別物體。Luis 認為，目前大多數的機器視覺領域競爭者都能夠捕捉大量資料，卻很難做到對資料進行快速、實時的處理。AEye 將鐳射雷達與機器視覺演算法進行了整合，而此前將資料收集與處理分開的思路，是機器視覺產業中最大的瓶頸。這種融合處理技術，將能更容易識別出自動駕駛車輛在執行過程中不容易發現的「極端和臨界情況」。
卡車自動編隊 - 2017.4.5 - Peloton Technology - B 輪 - 6000 萬美金
當前自動駕駛技術的一個遠景目標，就是使多輛汽車能在電子通訊技術的應用下，實現車編隊自動駕駛。Peloton 就是這樣一家公司，它來自矽谷，旨在幫助卡車行業解決三大問題：安全問題、燃油消耗問題和運營效率問題。
V2V（Vehicle-to-Vehicle）通訊技術，是實現上述遠景目標的基礎，而 Peloton 的解決方案就是讓系統內的卡車通過 V2V 技術連線。例如，當前排車輛需要剎車或減速時，後排車輛會自動對這些動作作出反應。Peloton 的駕駛輔助（driver-assistive）系統會將配對卡車的安全系統與雲網路進行連線，將卡車編隊駕駛限定在合適的道路和條件內。
該公司計劃在 2017 年與本輪資方 Omnitraces 合作，推出名為 Class 8 的商用卡車編隊行駛管理系統。Class 8 目前可以支援兩輛半掛牽引車編隊行駛，兩車通過 V2V 技術通訊，共享各自的位置資訊和行駛狀態引數，同時裝有用於巡航控制的雷達，前車負責牽引，後者只需要跟隨就好。根據 Peloton 提供的資料，在組隊行駛股過程中，牽引車的油耗可以降低 4.5%，跟隨車的油耗則可以降低 10%。
網路安全 - 2017.2.28 - Fortscale - VC 輪 - 700 萬美金
Fortscale 是一家位於加州聖馬特奧的以色列網路安全公司，成立於 2012 年，其使用者及實體行為分析技術（User & Entity Behavioral Analytics, UEBA）利用大資料以及機器學習技術識別企業網路中的危險使用者。例如，當你的員工決定將你的客戶名單下載到一個 U 盤上的時候，系統就會識別出這種「異常行為」。目前，其 UEBA 技術已在美國、歐洲、以色列擁有數十個企業使用者，按訂閱數收費，企業中每個用例每年的價格在 5 到 50 美元之間，具體數額取決於訂閱規模。
Fortscale 的風險分析引擎可以被部屬為針對安全操作中心（SOCs）優化的獨立解決方案，或者內建在安全基礎設施解決方案中。後者為行業第一款嵌入式 UEBA，允許安全裝置供應商快速簡單地將優質的行為分析技術融入到他們的安全裝置平臺中，在其裝置上新增「人工智慧層」。
無人機 - 2017.2.2 - Airware - VC 輪 - 不詳
Airware 的產品為商用無人機系統應用開發平臺，提供從硬體、軟體到雲服務的端到端解決方案，可基於無人機晶片開發諸如路徑優化導航、無人機空管系統等應用，以及開發邏輯板、制動器、感測器（同時也相容市面上的各種感測器）等無人機控制元件。Airware 通常會與無人機硬體商（Altavian、AlliedDrones、 Delta Drone 等）合作，在硬體被售賣給最終客戶之後，再根據最終客戶需求進行定製化的軟體開發。
不過這種辦法相對比較被動，軟體定製時間也比較長。所以 Airware 現在採用了主動出擊的方式，通過與特定無人機及感測器的繫結，搭配上自己的 OS+特定應用，組裝成全套解決方案後出售給不同的客戶，用 CEO Jonathan Downey 的話來說，Airware 要做無人機領域的 Windows+Office。
資料眾包平臺 - 2017.1.10 - Mighty AI - B 輪 - 1400 萬美金
Mighty AI（曾用名 Spare5）希望以眾包平臺的方式，幫助科技公司解決人工智慧的資料來源。Mighty AI 於 2014 年成立，總部位於西雅圖。迄今為止，Mighty AI 與微軟、Pinterest 和 IBM 等大型公司建立了合作關係，他們為 Mighty AI 社群提供識別照片、文章打分、情緒分析等任務。Mighty AI 則將這些任務分給普通大眾，使用者通過完成任務獲取相應報酬。除投資關係外，Mighty AI 還與英特爾和埃森哲簽署了協議，兩家公司將負責面向全球客戶推薦和銷售 Mighty AI 的 TDaaS 產品。
編者注：以上為英特爾在 2017 年針對人工智慧領域的投資案例，除投資外，英特爾在 AI 領域也進行了多宗大額收購，包括 153 億美金收購 Mobileye、167 億美金收購 Altera、4 億美金收購 Nervana 等。