7，深度学习平台
DEEP LEARNING PLATFORMS
深度学习平台采用了包括神经网络在内的机器学习技术，应用在图像识别，大数据分类等领域。
Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology和Sentient Technologies是这个领域的代表公司。
神经网络的抽象层模拟人类大脑，进行数据处理和决策。
8，生物统计
BIOMETRICS
这项技术能识别，测量和分析人类行为和生理构造，使得人类与机器的互动成为可能，这些互动包括触摸，映像，沟通和肢体语言识别，在市场研究方向尤其具有应用空间。
3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera和Tahzoo是这个领域的代表公司。
9，机器人流程自动化
ROBOTIC PROCESSES AUTOMATION
这项技术还原并自动化人类的任务流程，特别面向人力成本高昂或人力低效的领域。
Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath和WorkFusion提供这项技术服务。
机器人流程自动化，图片来自网络，版权属于原作者
10，文本分析和自然语言处理
TEXT ANALYTICS & NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING)
通过统计方法和机器学习，这项技术能进行文本分析，理解语句的结构和含义。当前的应用领域主要在安防，诈骗检测，及提取非结构化数据（应用程序或智能自动助理）。
Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd和Synapsify是这个领域的代表公司。
11，数字孪生/AI建模
DIGITAL TWIN/AI MODELING
数字孪生在虚拟世界构建了现实物体的“备份”，从而搭建了现实和虚拟的桥梁。General Electric（GE）正在为旗下的设备建设云端软件模型（数字孪生），用以监控航空发动机，机车和燃气涡轮，预测它们出现故障的概率。本质上来说，这些模型就是代码，但经过精心处理，变成了一组可3D交互的图表和数据。
这个领域的公司VEERUM运用这项技术进行资本项目的交付过渡；Akselos, 运用这项技术进行关键基础设施的维护；Supply Dynamics开发出一套SaaS 解决方案，用以在高度复杂，分散的制造环境下管理原材料的源头。
数字孪生/AI建模，图片来自网络，版权属于原作者
12，网络防御
CYBER DEFENSE
网络防御是一套计算机网络防护系统，能阻止和检测网络攻击或威胁，并作出及时反应。
当前的网络环境愈发险恶：Breach Level Index显示，2017年有超过20亿条信息泄露，其中76%的数据是意外丢失，69%的泄露是身份盗窃型泄露。值得庆幸的是，AI和ML技术正被引入网络防御领域，将它带上新的发展阶段。例如，递归神经网络可以处理序列输入，与ML技术结合创造出监督学习技术以发现可疑的用户活动，成功检测出超过85%的网络攻击。
这个领域的初创公司Darktrace将行为分析和数学结合在一起，自动识别组织内的异常行为，Cylance使用AI算法阻止恶意软件，减轻“零天攻击”的伤害。另一家网络防御公司DeepInstinct，在开展一项被Nvidia硅谷庆典誉为“最具颠覆潜力创新”的深度学习项目，它为企业的端点，服务器和移动设备提供保护。
13，合规
COMPLIANCE
合规是指人或组织的行为与法律、规则、准则，合同规定的事项相一致。
目前已能看到第一波使用AI技术以实现自动化和风险管理的合规解决方案。还有使用自然语言处理技术（NLP）扫描法规文件，将其与特定关键词匹配以发现相关改变的应用出现。此外，具备预测和场景搭建功能的资本压力测试可以维持企业的资本金在法规要求的水平上。而深度学习在具体业务中指引商业法规，推动减少洗钱疑似案例。
这个领域的公司包括Compliance.ai，一家将法规文件与对应商业活动匹配的企业；Merlon Intelligence，一家帮助金融业应对金融犯罪的全球性合规技术公司；Socure，一个具有专利的预测分析平台，能提升客户接受度，同时减少欺诈和人工复检。
14，知识工作辅助
KNOWLEDGE WORKER AID
尽管有人担忧AI取代人类，但不要忘记，AI技术也能帮助员工完成工作，特别是完成知识型工作。知识工作辅助被麦肯锡列为第二大最具颠覆意义的技术。
在医疗和法律界，越来越多人使用这项技术作为辅助，因为他们高度依赖知识信息。
也有越来越多的公司进入这个领域。Kim Technologies是其中之一，它为不具备IT编程基础的知识型员工提供能创造全新工作流程和文件流程的AI工具，提升他们的工作效率。Kyndi是另外一家，它的平台帮助知识型员工处理海量信息。
15，内容生产
CONTENT CREATION
目前内容生产包括任何人们上传到网络世界的材料，比如视频，广告，博文，白皮书，信息图和其它视觉或文字资料。
USA Today, Hearst和CBS等公司已经开始采用AI技术来生产内容。相关技术公司Wibbitz提供一款SaaS工具，能帮助出版人在几分钟时间内将文字内容转换为视频。Automated Insights开发的一款名为Wordsmith的工具，应用自然语言处理技术（NLP），在获取数据的基础上生产故事内容。
16，对等网络
PEER-TO-PEER NETWORKS
当两台或以上的PC彼此连接，分享资源但不通过服务器，最简单的对等网络就产生了。
加密数字货币是对等网络技术的重要应用方向。Bet Capital的CEO Ben Hartman认为，通过收集分析海量数据，这项技术具有解决当今某些棘手问题的潜力。
相关技术公司Nano Vision，以加密数字货币为奖励，招募用户提供分子数据，致力于改变我们应对超级病菌，传染性疾病和癌症等健康隐患的方式。Presearch提供社区支持的去中心化搜索引擎，给予成员代币以奖励他们在更加透明的搜索系统上作出的贡献。
17，情绪识别
EMOTION RECOGNITION
这项技术使用先进的图像音频处理技术，使软件可以读取人类的面部表情。目前我们的技术已经进展到了能够通过捕捉微表情或细微肢体语言，语音语调，来判断一个人是否言不由衷。
执法者采用这项技术从被审人身上获取更多信息。当然，这项技术在市场营销也有很广泛的应用。
这个领域有越来越多的初创企业出现。Beyond Verbal通过分析语音输入，能分析出一个人的性格特征，例如他有多积极，多激动，愤怒或情绪化。nViso使用视频分析情绪来激发好的产品点子，发现存在改进空间的地方，提升用户体验。Affectiva的Emotion AI应用在游戏，自动驾驶，机器人，自动化，健康等领域，以面部和语音数据为基础，进行面部编程和情绪分析。
AI情绪识别，图片来自网络，版权属于原作者
18，图像识别
IMAGE RECOGNITION
图像识别是在数字图像或视频中找出一个物体或检测某些特征的过程。AI技术在其中发挥越来越重要的作用。
AI可以在社交媒体平台上搜索图片，并将它们和一系列数据进行对比，进而找出最相关的那些图片。也可以检测车牌，疾病，分析客户和他们的想法，通过面部确认客户身份。
Clarifai的图像识别系统能为客户检测近似图像，搜寻相似的未分类图像。SenseTime是图像识别领域的领军企业之一，它开发的面部识别系统被应用在支付和银行卡认证上。而GumGum致力于用AI技术挖掘网页图像和视频的价值。
19，自动营销
MARKETING AUTOMATION
自动营销技术实现了自动化的客户细分、数据收集和推广管理，同时精简重复的工作流程，使公司智囊能集中在最擅长的事上。受益于此，企业的市场参与能得到提升，收入增长步伐加快。
市场营销是最受益AI的行业之一，业内人士普遍看好这项技术。据调查，55%的营销人员认为AI能为这个行业带来比社交媒体还大的改变。
