15張圖表看清人工智慧發展現狀
人工智慧領域的融資總額一直在逐年穩步增長，從2010年時的2億美元到2013年時的6億美元，再到2015年時的12億美元。在2016年的第一季度，人工智慧領域已經融到逾4億美元的資金，這個水平跟2015年同期旗鼓相當，而全年甚至有望更上一層樓。
2016年4月，谷歌（Google）首席執行官桑德爾·皮蔡（Sundar Pichai）在一封致股東信中，把機器學習譽為人工智慧和計算的真正未來。
人工智慧公司的規模有多小呢？真的很小：人工智慧領域有九成公司的員工人數少於50人。不僅如此，更有五成公司的員工在10人以下。雖然人工智慧也有那麼一兩家比較大的公司（光是單個項目就匯聚了數百位工作人員），但這個領域似乎最適合那些小團隊的參與，而不是組織結構龐大的公司。
在很大程度上，人工智慧在日常實踐中的被接受程度正變得越來越高。這大概是因為，它並沒有以一種黑暗機器人霸主的面貌出現在我們眼前，而是成為我們越來越倚重的便捷助手。這包括：可以學習使用者偏好的智能家居產品；基於使用者收藏或購買歷史記錄的商品推薦（比如亞馬遜或Netflix）；當然了，還有Siri、Alexa和Cortana這樣的數字助理。
儘管一些流行影視作品起到了負面的宣傳效果，但人工智慧其實是一個不斷增長的領域——而普通消費者可能並沒有意識到這項事實。人工智慧的發展現狀究竟如何？這個領域將走向何方？
請參考下面的信息圖表，其中的數據由Venture Scanner提供：
1.人工智慧市場概覽
2. 各類人工智慧公司數量統計
上圖展示了各類人工智慧領域的公司數量，我們可以從中看出都有哪些類別佔據了當前的市場主導地位。機器學習（應用）憑藉263家公司領袖群倫，而自然語言處理憑藉154家公司位居次席。
3. 各類人工智慧公司的融資總額
上圖展示了各類人工智慧公司的融資總額。機器學習（應用）憑藉超過20億美元的融資總額在整個市場佔據頭把交椅，是以融資6.62億美元排名第二的自然語言處理的三倍。
4.各類人工智慧公司獲得的風險投資情況
上圖對比了各類人工智慧公司吸引到的風投注資總額和該類公司的數量。機器學習（應用）憑藉超過20億美元的風投注資總額和263家公司在兩項指標中穩坐第一，而自然語言處理則以6.62億美元的風投注資總額和154家公司位列第二。
5. 各年度人工智慧領域的融資總額
上圖統計了人工智慧公司在各年度的融資總額。2015年是人工智慧公司的最好年景，融資總額將近12億美元，2014年則以10億美元位居其後。
6. 各類人工智慧公司的平均融資金額
上圖統計了各類人工智慧公司的平均融資金額。機器學習（應用）以每家公司平均融資1,700萬美元位居第一，而智能機器人和手勢控制各自以每家公司平均融資1,400萬美元並列第二。
7. 各類人工智慧公司的平均創立年限
上圖統計了各類人工智慧公司的平均創立年限。語音翻譯類公司的平均創立年限長達13年，是最成熟的人工智慧類別，這個數字也是由三個類別並列（手勢控制、視頻內容識別以及語音識別，公司平均創立年限均為8年）的第二名的1.5倍。
8. 各類人工智慧公司的創立年限中位數
上圖統計了各類人工智慧公司的創立年限中位數。視頻內容識別類公司的創立年限中位數是7.8年，在整個市場堪稱最成熟，位居其後的是中位數為7.2年的語音翻譯類公司。
9.各國的人工智慧公司數量
上圖展示了各個國家擁有的人工智慧公司數量。美國憑藉499家人工智慧公司遙遙領先，而英國則以60家公司瞠乎其後。
10.各國人工智慧公司的風險注資總額
上圖展示了各國人工智慧公司的風險資本注資總額。美國人工智慧公司憑藉42億美元的注資總額獨佔鰲頭，排在第二位的瑞士則以2.34億美元遠遠落後。
11.各年度新創立的人工智慧公司數量
上圖統計了各年度新創立的人工智慧公司數量。2013年最多，有118家人工智慧公司在這一年創立，排在第二位的是有103家公司創立的2012年。
12.相同年度所創立人工智慧公司的融資總額
13. 人工智慧公司員工人數的分布
14.各家投資機構的人工智慧領域投資交易數
上圖統計了各家投資機構參與的人工智慧領域投資交易數。Accel憑藉23筆針對人工智慧公司的投資交易傲視群雄，New Enterprise Associates則以18筆交易位居次席。
15. 各家投資機構投資的人工智慧公司數量
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