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日本10大人工智能初创企业

日本这片土地是传统与现代的奇特组合。在这个世界上,没有任何其他地方可以看到几百年历史的神殿如此和谐地坐落在高科技摩天大楼旁。世界上任何地方的机场地勤人员都不会停下手中的工作,向即将起飞的飞机挥手道别,直到它们消失在视野之外。在世界上任何一个地方,你都找不到不需要小费就能给你带来真正甜蜜的顾客服务。世界上再也找不到像日本人那样可爱的民族了。

明治时期(1868-1912)之前,日本一直与世界隔绝,开放较晚导致了东西方价值观的独特结合。当年轻人在这个世界上最大城市的霓虹灯下聚会时,这个国家仍然保持着一种保守的生活方式。如果你是外国人,有人在你问路时对你冷淡,那可能只是因为他们有点怕你。然后你会遇到像Babymetal(日本少女偶像金属乐队)这样的文化现象,你会意识到你永远无法接近这个迷人的国家。

在技术方面,日本被认为是机器人领域的领导者,但一个不太为人所知的事实是,日本是继加拿大之后第二个采用国家人工智能战略的国家,该战略于2017年3月发布。该战略主要侧重于人工智能在生产力、健康和流动性方面的应用。我们在Crunchbase上搜索了迄今为止日本生态系统中吸金最多的AI初创公司。

名称应用城市融资(百万美元)
Preferred Networks物联网东京130.0
ABEJA大数据东京45.4
Ascent Robotics自动驾驶车辆东京17.9
Cinnamon光学字符识别(OCR)东京17.0
LeapMind边缘设备东京13.5
Cogent LabsOCR,自然语言理解东京12.9
Moneytree金融科技东京10.5
MUJIN Inc.机器人技术东京7.0
Alpaca金融科技东京6.7
MJI智能助手(Smart assistant)东京5.0
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东京初创公司Preferred Networks成立于2014年,已经从丰田、日立和发那科等公司筹集了1.3亿美元,用于将机器学习应用于物联网(IoT)应用。据CB Insights的专家称,他们最新一轮的融资为这家成立4年的初创公司标价20亿美元,使其成为日本唯一的独角兽。这家初创公司唯一的公布于众产品是一个自动漫画着色工具和一些用于神经网络框架的开源开发材料。该公司的核心活动围绕自动驾驶汽车、机器人和机床的机器学习以及医学诊断。

Preferred Networks对他们所做的事情守口如漆,这并不奇怪,因为他们已经成为丰田、发那科和日本国家癌症中心等大联盟合作伙伴的外包人工智能研究实验室。Preferred Networks还与NTT Communications Corp.合作推出了日本最强大的私营超级计算机之一。正如Bloomberg正确地指出的那样,“Preferred Networks与其他数百家AI创业公司的区别在于它与日本制造业的关系。”

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东京初创公司Abeja成立于2012年,已经从包括谷歌和英伟达(Nvidia)在内的一系列投资者那里筹集了4540万美元,用于开发基于物联网传感器数据的大数据分析。该公司已经建立了一个分析平台,几乎可以集成到任何业务中,只要有足够的数据,就可以进行分析,从而产生有价值的分析结果。Abeja还在其核心平台的基础上提供针对零售、制造和基础设施使用的特定优化产品。

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Abeja AI平台的结构和数据流 – 来源:Abeja

零售解决方案分析店内客户行为,以优化业务和库存管理。制造模块通过自动化产品检验和预测机械故障来提高生产效率。基础设施提供通过检测可能的故障和调度维护来防止故障,这是我们最近谈到的。Abeja目前正计划将其分析服务的本地化版本扩展到中国和泰国等海外市场

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东京创业公司Ascent Robotics成立于2016年,已经募集了1790万美元,用于开发自动驾驶汽车和工业机器人的软件。Ascent 的方法是建立在他们的人工智能学习架构Atlas上的。该公司表示,它是人工智能训练模拟工作的“核心”,配备了在虚拟环境中生成真实环境、情景和反馈的模型,基本上是教人工智能算法如何表现。据报道,在混合使用真实数据和模拟数据的情况下,人工智能的学习效率是只使用真实数据时的50倍。Ascent希望在2020年底之前开发出一款全自动(4级)汽车软件,之后该公司计划进行首次公开募股(IPO)。这家初创公司的董事会成员包括索尼电脑娱乐公司(Sony Computer Entertainment)前首席执行长、PlayStation游戏机的创造者久多木健(Ken Kutaragi),该公司计划在未来几个月进行新一轮3,000万至5,000万美元的投资。

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成立于2012年的东京创业公司Cinnamon在几天前刚刚结束了最新一轮的600万美元的融资,融资总金额为1700万美元。在我们之前关于“7家初创公司使用人工智能实现机器人过程自动化”的文章中,Cinnamon提供了一种带有光学字符识别(OCR)的智能扫描算法,可以阅读和理解文本和手写。The Flax Scanner几乎可以在几秒钟内处理任何类型的文件,准确率达99.2%,节省了行政人员和支持人员的时间,可进行更多的工作。该公司在日本和越南设有办事处,并将利用最新一轮融资向美国扩张

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东京初创公司LeapMind成立于2012年,已经从英特尔(Intel)等公司筹集了1,350万美元资金,用于在边缘设备上开发嵌入式深度学习解决方案。边缘计算意味着计算是在分布式设备上执行的,比如智能手机或传感器,而不是在集中的云环境中。这消除了对云连接的需求,提供了优化的性能,并允许与称为节点的本地通信集线器进行更快速的通信。

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创建和部署深度学习模型的步骤——来源:LeapMind

LeapMind的Delta系列产品提供硬件、数据标记和培训框架,以及深度学习模型构建器,用于在没有编程背景知识的边缘设备上创建和部署深度学习模型。

该公司声称他们的模型构建器将3个月的模型设计、培训、压缩和转换过程缩短为一天。使用案例包括对食品生产线进行自动化检查,使用无人机或定点摄像图像识别施工异常,以及基于在线图像分析分析市场趋势。

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东京创业公司Cogent Labs成立于2015年,已经募集了1290万美元,用于开发用于自然语言理解、字符识别和时间序列预测的人工智能解决方案。该公司的Tegaki光学字符识别(OCR)应用程序以人工智能(文件管理员)取代最常见的工作为目标,手写识别率为99.22%,与上面提到的Cinnamon相似。它只适用于日语,Cogent已经与大型企业集团软银(Softbank)签约,成为其客户之一。

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Cogent自然语言理解算法的特点 – 来源:Cogent Labs

Kaidoku 自然语言理解引擎从基于文本的数据(如新闻、社交媒体流和文档)中得到分析结果。它提供概述、筛选和搜索功能,以及跨时间的可视化。该公司的时间序列预测算法对大量历史数据进行分析,在传统统计模型经常失效的情况下,提出长期和短期预测。这对证券交易等应用程序很有用,这家初创公司的客户名单包括日本最大的投资银行之一野村证券(Nomura)。

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成立于2012年的东京创业公司Moneytree已经筹集了1050万美元,为个人消费者和企业开发一个金融数据聚合平台。用户可以注册银行账户、信用卡和证券持卡人账户或会员卡等其他账户,Moneytree会自动将他们的交易和资产拉入其平台。数据在会员期间保存,提供有价值的历史信息和当前的分析。

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Moneytree的MT链接如何为服务提供商工作 – 来源:Moneytree

该公司还按照同样的原则提供自动化的企业费用登记和报销服务,并为金融公司提供名为MT链接的集成服务。该平台目前已覆盖全国2600家服务商。

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东京初创公司Mujin成立于2011年,已经筹集了700万美元的资金,用于开发基于人工智能的工业机器人运动控制软件。传统上,机器人被编程来执行特定的任务或动作,而Mujin的控制器让机器人无需预先编程就能“思考”自己的动作,在前进的过程中适应现实,就像大多数人做的那样。

该公司不制造机器人,但提供与目前制造的大多数机器人兼容的控制器。Mujin的解决方案主要用于物流、仓储和工厂自动化的拣选、包装和分拣任务。这家初创公司与中国电子商务巨头京东合作开发了世界上第一个无人仓库。 看来,一些最大的仓储机器人制造商将把穆金先进的运动控制技术应用到它们的机器上只是时间问题。

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下一个初创企业,我们以前接触过两次;首先是关于6家初创公司使用人工智能进行算法交易策略的文章,其次是关于为精通技术的交易员提供免费算法交易的文章。成立于2016年的东京创业公司Alpaca已经筹集了670万美元来开发金融市场的预测模型,并提供了世界上第一个免费的algo交易平台。这家初创公司的AlpacaForecast AI预测矩阵使用AI计算特定货币对、股票和固定收益工具的短期价格预测。这个平台以仪表板的形式表现,插入了彭博社提供的金融数据。更广泛的AlpacaForecast框架采用超高速数据存储技术构建,由Alpaca从零开始设计,并针对金融时间序列进行了优化。该公司正与吉邦银行(Jibun Bank)和日本最大的银行三菱ufj银行(MUFG Bank)等地方银行合作。

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东京初创公司MJI成立于2015年,募集了500万美元开发一款名为Tapia的虚拟助手。这个工具看起来像一个“卡哇伊”版本的谷歌的虚拟助理或亚马逊的Alexa,并提供了所有必要的功能,很令人期待。它具有语音和面部识别功能,能够打电话、安排日程、阅读新闻和播放音乐。它也是一种安全监控装置,你可以用来检查你的亲人是否需要帮助。

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来源:MJI

该初创公司已经发布了一个开发工具包,公司希望扩大Tapia的原有功能。MJI还与NTT集团合作,基于Tapia的硬件开发了一种名为“anco”的家庭医疗助理。“anco”可以收集和共享生命体征读数设备(如温度计和血压监测仪)的信息,根据真实对话诊断患者,并提供护士的远程支持。听起来好像他们应该与我们关注的另一家公司Qolty合作,该公司正在利用大数据改进医学研究。

结论

许多初创公司正在开发适用于各个行业的不同应用的通用人工智能技术。这与国家人工智能战略密切相关,该战略设想到2030年人工智能算法的整个生态系统相互交流 – 这是所有人所期望的。

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