中国AI企业2018年融资一览:融资262次,单笔平均超6000万美元

简介: 2018年,中国AI企业融资总额高达157亿美元,占据全球融资的46.94%。

2018年,中国AI企业融资总额高达157亿美元,占据全球融资的46.94%。

日前,乌镇智库发布《全球人工智能发展报告(2018)》,内容显示中国已经成为世界人工智能投融资最活跃的强国之一。

TB1EQRqSYvpK1RjSZPiXXbmwXXa.jpg

报告统计,截至2018年,全球人工智能企业共计15916家,前三名为美国、中国和英国,分别为4567家、3341家、868家。

融资方面,中国人工智能企业去年总融资金额高达157.54亿美元,占据亚洲人工智能企业融资的93.09%,全球人工智能企业融资的46.94%。另外,中国企业去年融资次数为262次,平均计算,每笔融资金额为6013.08万美元。

按照区域进行划分,京津冀(1035家,30.98%)、江浙沪(892家,26.70%)、粤港澳(841家,25.17%)是当前中国人工智能企业高度集中的三个主要区域。其中,京津冀地区人工智能产业的累计融资金额最大、频次最多、每笔平均融资金额最高,分别为153.99亿美元、472次、3262.54万美元。

而放眼全球,截至2018年,全球人工智能企业共计融资784.8亿美元,美国和中国分别以373.6亿美元、276.3亿美元排名前两位。

此外,在人工智能专利数量、论文发表数量等方面,中国均占据榜首的位置。整体情况看来,中国在人工智能领域的发展已经让它站在了国际领先队列。

而就产业来看,全球人工智能公司的创业热潮也正在趋于理性。从数据可以看出,诸如种子轮、天使轮这类在2017年仍然有所增长的早期轮次,在2018年首次出现了下滑。与此同时,每年早期轮次在融资频次中的占自2015年来就逐渐下滑。这以变化意味着,相比于早期项目,资金更多的流向了那些已经具备一定规模和成果的企业。

相关文章
|
1月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
解锁AI新境界:LangChain+RAG实战秘籍,让你的企业决策更智能,引领商业未来新潮流!
【10月更文挑战第4天】本文通过详细的实战演练,指导读者如何在LangChain框架中集成检索增强生成(RAG)技术,以提升大型语言模型的准确性与可靠性。RAG通过整合外部知识源,已在生成式AI领域展现出巨大潜力。文中提供了从数据加载到创建检索器的完整步骤,并探讨了RAG在企业问答系统、决策支持及客户服务中的应用。通过构建知识库、选择合适的嵌入模型及持续优化系统,企业可以充分利用现有数据,实现高效的商业落地。
83 6
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 Serverless
阿里云函数计算 x NVIDIA 加速企业 AI 应用落地
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作,通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库,开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务,加速技术落地和应用创新。
148 13
|
25天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
对话阿里云 CIO 蒋林泉:AI 时代,企业如何做好智能化系统建设?
10 月 18 日, InfoQ《C 位面对面》栏目邀请到阿里云 CIO 及 aliyun.com 负责人蒋林泉(花名:雁杨),就 AI 时代企业 CIO 的角色转变、企业智能化转型路径、AI 落地实践与人才培养等主题展开了讨论。
764 67
对话阿里云 CIO 蒋林泉:AI 时代,企业如何做好智能化系统建设?
|
11天前
|
人工智能 数据挖掘 数据库
拥抱Data+AI|破解电商7大挑战,DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第1篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇内容针对电商行业痛点,将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论,为电商行业注入新的活力与效能。
拥抱Data+AI|破解电商7大挑战,DMS+AnalyticDB助力企业智能决策
|
16天前
|
存储 人工智能 数据可视化
高效率,低成本!且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率
在数字化时代,企业面临海量客户对话数据处理的挑战。阿里云推出的“AI大模型助力客户对话分析”解决方案,通过先进的AI技术和智能化分析,帮助企业精准识别客户意图、发现服务质量问题,并生成详尽的分析报告和可视化数据。该方案采用按需付费模式,有效降低企业运营成本,提升客服质量和销售转化率。
高效率,低成本!且看阿里云AI大模型如何帮助企业提升客服质量和销售转化率
|
6天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
企业内训|AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的互联网研发中心的AI算法工程师设计,已于近日在广州对客户团队完成交付。课程聚焦AI算法工程师在AI、大模型和智能体的测评/评估技术中的关键能力建设,深入探讨如何基于当前先进的AI、大模型与智能体技术,构建符合实际场景需求的科学测评体系。课程内容涵盖大模型及智能体的基础理论、测评集构建、评分标准、自动化与人工测评方法,以及特定垂直场景下的测评实战等方面。
33 4
|
13天前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐
|
13天前
|
数据采集 人工智能 搜索推荐
大咖说|Data+AI:企业智能化转型的核心驱动力
在数字化浪潮的推动下,企业正面临前所未有的挑战与机遇。数据与人工智能的结合,形成了强大的Data+AI力量,尤其在近期人工智能迅速发展的背景下,这一力量正在加速重塑企业的运营模式、竞争策略和市场前景,成为适应变化、提升竞争力、推动创新的核心驱动力。本文将讨论企业采用Data+AI平台的必要性及其在企业智能化转型中的作用。
74 0
大咖说|Data+AI:企业智能化转型的核心驱动力
|
17天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,企业越来越关注大模型的私有化部署。本文详细探讨了硬件资源需求、数据隐私保护、模型可解释性、模型更新和维护等方面的挑战及解决方案,并提供了示例代码,帮助企业高效、安全地实现大模型的内部部署。
38 1
|
17天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,大模型在各领域的应用日益广泛。然而,将其私有化部署到企业内部面临诸多挑战,如硬件资源需求高、数据隐私保护、模型可解释性差、更新维护成本高等。本文探讨了这些挑战,并提出了优化硬件配置、数据加密、可视化工具、自动化更新机制等解决方案,帮助企业顺利实现大模型的私有化部署。
48 1

热门文章

最新文章