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从英国AI软件公司版图看人工智能市场六大动态
科技中每一次的典范转移(Paradigm shift，用于描述基本理论中从根本假设或法则上进行的改变)，都会推动企业改革进而重新规划生产，并随之激起创新浪潮。 今天我们处于人工智能(AI)革命的早期阶段。 机器学习算法的结果随着经验的提高，使我们能够在大数据集中找到模式，并更有效地对人员，设备，系统和过程进行预测。但是英国人工智能创业的动向是什么？
我们已经绘制了226个英国独立的、早期的AI软件公司版图，并在近几周拜访了这其中不少于40家的公司。 下面，我们分享我们发现的六大动向，他们塑造了英国的AI市场 - 从改变活动水平和重点领域，到货币化的趋势、投资的规模和分期。
英国AI前景：226家公司的统计
随着时间的推移，我们期望“AI”公司和其他软件供应商之间的差别变的模糊，然后消失，因为机器学习被用来处理各种各样的业务流程和部分。 然而今天，我们或许可以找到一个专注AI的初创软件公司的子集 。
我们已经在英国研究了226家早期AI公司，并与其中40家公司进行了会面。 我们已经制作了一个地图，根据以下几点来放置这226家公司。
早期AI公司地图
目的：公司是否专注于改善某种业务功能(例如市场营销或人力资源)或某个行业(医疗，教育，农业)？ 或者公司是否开发了能跨领域应用的AI技术？
客户类型：公司主要销售给其他企业(B2B)还是消费者(B2C)？
资金：公司迄今收到多少投资资金？ 我们将投资资金从 “天使投资”(angel investment， 低于50万美元)到成长资本/成长基金(growth capital， 800万美元到1亿美元)进行划分。
我们会定期更新我们的地图。 如果我们忽略或分错您的公司，我们深表歉意； 我们知道许多初创公司可能正在大规模使用AI，但未展现出来。 请乐鱼（中国）添加或更正。
在分析市场并在近几周与40家公司会面后，我们重点介绍以下六个市场动向：
1.关注业务功能的AI
大多数早期的英国AI公司 - 每6个中有5个 - 将机器学习应用于特定业务功能或行业的挑战(下面的图2)。 然而，六个中仅有一个在开发适用于多个领域的AI技术，即性能优化及平台或算法的研发这反映了AI领域正处于新兴阶段。 这些公司的活动范畴包括开发计算机视觉解决方案至创造自主决策的算法。
AI公司向谁销售？
10家AI公司中有9家主攻“B2B”，为其他企业开发和销售解决方案(下图)。 只有1/10的公司是直接销售给消费者('B2C')。
业务布局
围绕数据的“冷启动”挑战抑制了B2C AI公司的新生数量。 训练机器学习算法通常需要大量的数据。 虽然面向企业(B2B)的公司可以在缺少公开或受许可的(例如Facebook资料 )数据的情况下，分析他们所服务的公司提供的各种各样大批量的数据集，但面向客户(B2C)的公司在创始起初，通常没有大量消费者数据用作分析。 因此，随着时间的推移，B2C公司通常随着用户基础和数据集的增长不断部署机器学习的工作。 例如，Gousto是一家MMC投资的公司，向消费者提供食谱和相关配料，以便捷家中的烹饪。 现在，Gousto的机器学习博士，数据分析师和工程师团队利用AI进行仓库自动化和菜单设计。 自Gousto公司成立以来，该公司就早已开始尝试使用AI，但直至近期才达到如今的效果。
考虑到“冷启动”的挑战，现实情况是，大多数消费者对于机器学习的初体验，是通过世界上受欢迎的那些消费者应用程序(如Facebook，Google，Amazon，Netflix，Pinterest等)，利用大量数据集和机器学习团队，实现面部识别、搜索和娱乐建议、翻译以及更多的功能。
2．人工智能创业分布不均衡
以每个部分的公司数量来衡量，以下的热力图突出显示出了早期AI公司的活跃领域，(如下图)。
热力图
活跃的领域：市场营销与广告、信息技术、商业智能与分析；金融部门。
一般活跃范围：人力资源；基础设施、医疗健康、零售部门。
上述领域都非常适合应用AI，这便解释了为何人工智能都集中活跃于其中。有机会在这些领域创造价值是显然且有必要的。例如，在市场营销和金融方面，广告转化效果的提升和财务绩效的评价是易于量化的。 所有的上述领域都提供了大量非常适合应用机器学习的解决的预测和优化问题，它们都能提供用于训练和部署的大数据集。因此，在这些领域找到优于人类表现的AI方案是在技术上可行的，而找到非AI的替代方案则不切实际或非常昂贵；并且，这些领域都是专业化的垂直行业，距来自消费者和受到AI平台提供商巨头(如Google， Amazon， Microsoft， IBM)关注的竞争威胁甚远，除了Google和IBM可能有能力在健康医疗领域发起挑战。
有吸引力的市场基础促进了产业活动，强的AI公司们可以通过以下方式发展竞争优势：引入深度的专业知识来处理复杂的专业领域问题；开发算法；通过利用非公开数据集
有吸引力的市场基础促进了产业活动，强大的AI公司可以通过以下方式发展竞争优势：引入深度的专业知识来处理复杂的专业领域问题； 开发算法； 通过利用非公开数据集创建围绕数据的网络效应(network effect，又称需求方规模经济，就是指一个产品或服务的用户越多价值越大)； 并通过保障充足的资建立一个高质量的机器学习团队和上市的资源。
产业活动中营销和广告活动占主导地位； 英国每5个初创AI公司就有1个关注该行业。 现代营销和广告的根本特点体现了AI的好处。 消费者对网站和应用程序拥有数十亿个接触点，这提供了丰富的可得但复杂的数据。 此外，营销和广告价值链的几乎每个阶段都适合进行优化和自动化，包括内容处理、消费者划分、消费者定位，程序化广告优化，消费者购物推荐和消费者情绪分析。
浙公网安备 33010602000006号
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