[导读]未来，全球人工智能行业发展将从感知智能不断向认知智能过度。从弱人工智能不断向强人工智能迈进。
智能应用层技术公司主要分两大类，算法型公司和芯片型公司
一、算法型公司算法型公司分为三类：一类是服务器端算法公司;一类是嵌入式端算法公司，这类公司一般研发人员不多，大多是初创公司；还有一类是两种都做。
A、服务器端算法公司商汤科技：主要做服务器端算法，可以提供人脸和视频结构化算法，他们的模式基本上是服务器和算法绑定销售，服务器使用曙光的，没有报价，根据项目情况确定，他们的主要客户是公安系统客户。商汤也把人脸算法也移植到上面来了，效果有待测试。商汤人员大概有多人，分北京团队和深圳团队，北京团队主要以基础算法研发为主，深圳团队主要是产品化。06年，商汤并购安防领域黑马企业新舟锐视，同时成立专注于打造新一代监控摄像头、融合软硬件技术创新的智能安防解决方案提供商---商周锐视，进一步深化安防领域的行业深耕，主要产品枪球联动产品。商汤是大股东，出资比例44.4%。
云从科技：主要是人脸算法，如果客户用的是CPU版本的，他们授权算法，一台服务器的算法授权报价是0元左右。GPU版本不单独算法授权，也是和服务器绑定销售，价格未知。云从做银行比较多，目前也在向公安、金融、医疗体系切入。云从有多人的研发团队。
旷视科技：主要是人脸算法，他们的产品在金融、访客、办公领域用的比较多，有云端服务器，客户使用他们的云端协议开发，每使用一次云端检测和识别收取一定费用。旷视也有多人的团队。
依图科技：主要也是人脸算法。具体算法情况了解的不多，他们的客户也主要是在公安、医疗系统。
深醒科技：主要做人脸算法，服务器版本，针对公安行业应用。
格林深瞳：使用激光技术做自助银行的行为分析，但销售不乐观，后来转型到公安行业，做车牌识别、视频结构化、人脸识别，做了全局人脸摄像机，主要是对于50米左右的人脸快速抓拍，目前看效果不错，但成本比较高，大批量推广难度大，同时开始在医疗行业发展。
百度：在智能方面投入比较大，有人脸、自动驾驶、语音、文字处理等。在人脸方面，测试下来百度的效果较好。
腾讯：在智能方面起步比较晚，但目前力度非常大。人脸算法方面，我们测试达不到百度的效果，但做的也不错。
博思廷：在安防领域比较早的智能公司，做了有十多年了．开始主要提供行为分析算法，后面也做人脸识别和车辆识别及视频结构化。他们认为智能后续的发展要与具体应用方案相结合，单纯的算法或产品并不容易扩大市场。他们做了一套基于安防应用的智能平台软件，支持人脸识别、车辆等九大模块。他们的智能算法也都使用了深度学习技术。
B、嵌入式端算法公司阅面科技：一家初创公司，创始人为阿里巴巴原北京算法团队负责人，主要是嵌入式硬件平台上做人脸算法开发、手势及行为识别，以前他们在ARM上移植人脸，主要用瑞芯微硬件平台。他们是第一家在RKllOS的covaDSP上跑起来深度学习人脸算法的公司，也把人脸算法移植到movidius平台，并进行优化。对于近距离的人脸，他们的模组己经量产。对于远距离的人脸，目前正在优化中，预计在8月底完成。我们提供视频给他们初步测试，目前来看效果还不错。
地平线机器人：是原百度人工智能研究院负责人余凯于05年创立，主要领域自动驾驶、家居智能、人脸算法。他们的团队基本上是原百度算法研发团队，目前有多人．我们测试下来人脸算法，百度做的最好，他们的也不错．他们把人脸算法移植到海思平台上了，是第一版，还在优化，初步看效果还不错。和他们沟通了算法授权测试，后而我们会进一步测试他们算法。他们也在做深度学习芯片，预计8月底流片回来，是台积电代工，把深度学习算法的基本算子做了硬化，效率可以达到P3O实时人脸或视频结构化实时检测及识别。
人人智能：主要在ARM基于人脸检测和识别算法，他们和ARM公司关系不错，己经为他们开放更多的底层权限，他们看好人脸在ARM芯片上的应用。但目前看优化的还不是很好。我们测试了他们在RK上的人脸算法，效果不是很好。
宇泛科技：这家公司给自己的定位是做智能办公，基于人脸门禁的智能办公方案做的非常好，这个方案和办公OA结合，做的很有特色。他们的人脸门禁产品是目前我们见过的最好的产品（速度和识别率都不错），他们的人脸算法在人脸检测FDDB评测和人脸识别LFW评测名列前茅，在识别速度和距离上都做的不错。
国芯科技：这家公司目前主要是基于FPGA+GPU方案在做视频结构化方面的事情，他们后期会做专用的深度学习芯片，在公安系统有业务关系。
深鉴科技：深鉴科技是一家专注深度学习处理器解决方案的人工智能科技公司，致力于深度学习处理器与编译器原创技术的研发，从而让所有算法开发者都能便捷使用。他们的技术在编译阶段就可以对于深度学习算法进行优化，以适合在嵌入式上高效运行。目前的方案是在赛灵思fpga上运行，后期会出深度学习芯片，他们预计在08年第一季度出来。
鸿观科技：清华毕业人员组成的初创团队，他们主要是在海思的芯片上进行人脸的优化，目前主要移植到D和上面，我们初步测试效果不是很好，正准备开展深入测试。他们也在A上进行优化，还没有看到效果。
微模式：是一家做嵌入式智能算法的公司，目前还没有看到他们做的人脸算法效果，他们也在做车牌识别方面的算法。
博春视科技：这家公司做嵌入式人脸识别算法，他们现在在移植高通的处理平台上。我们测试了他们的PC机的算法，效果不是很理想。
深晶科技：这家公司主要优势在于车辆识别和视频结构化方面，是较早一家把深度学习应用到这两个领域的公司，有一定的技术优势。在视频结构化方面，他们认为比海康做的好，并且现在大华是在使用他们的产品。目前他们正在把视频结构化移植到fPga中，刚移植上来，效果不是很好。
触景无线：初创公司，创始人基本上毕业于清华大学，他们的理念是做智能模组，在人脸方面有英伟达GPU版本。机器人避障模组使用的是movidius模组，已经在出货了。预计在年底会出来基于movidius的人脸模组。还有其他一些公司，如汉王、中控、飞瑞斯、科葩是以红外人脸识别算法为主，主要做考勤、门禁产品;部分也做可见光人脸，如科葩的人脸模块，他们都是自己开发算法。
阅面科技、广州像素、川大智胜、佳都科技、宇泛智能、人人智能、汉柏、博睿视、博思廷、深醒科技、中科唯实这些公司中，像川大智胜、佳都科技、宇泛智能、汉柏这类公司重点做软硬结合的产品和细分行业整体解决方案，偏重于产品而不是算法本身;阅面、人人智能一类的则偏重于提供嵌入式模块方案;博思廷、深醒科技、中科唯实则主打自己的人脸识别平台。
二、芯片型公司能够运行深度学习算法芯片有如下方向：
GPUGPU运算能力强，深度学习技术对于算力要求比较高，目前在服务器端的深度学习智能算法基本上都运行在GPU上。GPU的问题是成本高，功耗高，基本上在0W，不适合做到前端摄像机中。GPU的公司基本上就英伟达。
FPGAFPGA编程灵活，根据需要的处理能力选择的型号也比较多，功耗也可以接受，具有一定开发难度。有一部分公司己经把深度学习技术在FPGA中实现，可以把智能做到前端摄像机。劣势是FPGA成本偏高。FPGA基本上是两大家公司赛灵思xilinx和Altra。
ARMARM核芯片市场占有率非常高，嵌入式芯片基本上都是ARM核，许多初创公司，期望在ARM核实现深度学习，目前看对于类似人证比对、门禁应用，在有些ARM核上是可以的，比如瑞芯微的RK，日前有很多公司使用这颗芯片做人证比对、门禁产品，对于更复杂的深度学习算法，ARM上处理不是太好。相信ARM后续也会在人工智能领域发力，我们会持续跟进。
Movidius专门做图像处理器的公司，基于图像处理方面在芯片级专门做了优化，功耗不高，约0.5W。成本可控，大约0美金。能够运行深度学习算法，性能比较高，可以做到前端摄像机中。劣势是芯片只能做协处理器，还需要和主处理器配合工作。
CEVACEVA公司是提供IP核授权给芯片厂家使用，CEVA-XM4是CEVA公司的第四代图像和视觉处理器IP，在相同深度学习算法，和GPU相比，功耗只有GPU的0%，芯片面积大约是需要5%，而且产品成本可以做的很低。CEVA-XM6性能更强，有一些芯片公司己经跟进，产品要到8年初市面上可以见到。CEVA-XM4在瑞芯微的RK08中有，但RKll08的片内缓存太小了，不能发挥XM4的性能。
IntelIntel公司公布了用于深度学习的XeonPhi家族新成员，也是主要应用于服务器版本，Intel刚开始推广，主要竞争对手是英伟达。此芯片不适合在嵌入式上使用。
海思：海思下一代芯片A样品己经出来，在和各种算法公司合作优化深度学习性能，可量产芯片预计在年底出来，两个型号和。都支持深度学习，并且支持多摄像头接入，海思也开始在智能算法芯片领域发力。目前还不清楚定价，侧面了解定价会比较高。目前，正在评测有3家公司基于海思，商汤、地平线、泓观，感觉地平线较好。
还有一些是专门做深度学习芯片的公司，在国内有中科院寒武纪、国芯科技、深鉴科技、地平线机器人。在国外有google、高通等。
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