2016年上半年，近15亿美元的资本流向了200家人工智能公司。

根据风投数据公司CBInsights的数据，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收购，仅2016年被收购的公司就有40家。

在过去5年中，谷歌、IBM、雅虎、因特尔等科技巨头一直在悄然布局人工智能领域，谷歌收购了包括Cleversense、DNNresearch、DeepMind等在内的9家人工智能公司。本月，这个竞争的队列又有了新进入者。10月06日，三星宣布收购 Viv Labs，该公司正在开发一个类似Siri的AI助手。三星方面表示，收购Viv Labs旨在搭建 AI 为基础的开放式生态平台。

从2014年开始，资本对人工智能的兴趣不断扩大。

根据CBInsights的分析，2011年至2015年期间，超过65%的交易以天使轮或A轮为主。过去5年中，只有20多家公司融到D轮以上。但在资本的推动下，人工智能领域创新的节奏将会加速。

根据CBInsights的统计，人工智能的深度学习技术在11个重要领域已经有了突破性发展。

医疗保健

人工智能在医疗领域的应用已经涵盖从制药到基因组学。目前，制药行业要花费数十亿美元在研发上，但只有一小部分研究最终转化为商业药物。如果深度学习技术可以学习已经证明有效的分子化合物，利用这些信息开发药物来攻击新的或已确定的疾病，可以大大加快新药的面世。

根据CB Insights数据，自2015年年初以来，有50个基于人工智能的医疗保健初创公司获得融资，其中约20个在2016年获得了新一轮投资。

网络安全

越来越多的设备具有联网功能，意味着越来越多的攻击入口暴露在网络罪犯面前。网络安全不仅是创建更安全的系统，而且是可以预测下一次攻击的来源。以色列初创公司Deep Instinct旨在使用深度学习，比网络罪犯先一步识别以前未被发现的威胁。

农业

农业曾经是最难预测的行业，但农业已经变得越来越受数据和技术驱动。基于天气和气候等数据，通过预测作物产量来消除商品市场的一些不确定性。

位于美国新墨西哥州的Descartes Labs正在尝试将机器学习用于卫星图像，通过一段时间的学习，该公司认为可以预测作物的产量。

零售、电商

零售和电子商务公司也在将人工智能与自己的业务相结合，针对零售行业的人工智能公司的融资总额已超过6.5亿美元。人工智能在零售和电商的应用非常广泛，包括通过机器学习对消费者进行个性化推荐、实时调整网页价格、预测产品需求等。

Pinterest正在尝试深度学习用户的图库来转化潜在的消费需求，Pinterest发布了图片搜索功能Visual Search，允许用户放大图片，找到图片中产品并直接完成购买。

自动驾驶

已经有很多汽车可以实现自动驾驶，但是这些汽车还未被编程以响应意外情况。深度学习正在通过模拟多种驾驶条件帮助汽车建立经验，Drive.ai的创始人说：“自动驾驶汽车面临的真正挑战是如何处理天气等外部情况。”

气候研究

预测天气已变得越来越重要，因为政府和跨国公司都要为大规模气候变化和极端天气事件做防御准备。

深度学习公司Nervana正在训练一个系统识别基于视觉的极端天气事件，该公司声称在识别热带气旋模式上有接近完美的准确性。

同样，IBM正在使用深度学习帮助太阳能和风力公司更好地预测天气，提高替代能源生产。IBM表示，与传统太阳能和风力预测模型相比，运用IBM自学习模型预测的准确度可以提高30％。

保险业

保险业已经看到了深度学习在索赔管理方面的作用。例如，深度学习得机器可以识别欺诈模式，帮助保险公司找出虚假声明，并确定合法索赔的支付。

创业公司Tractable专门致力于建立汽车保险的深度学习系统。该公司旨在使用汽车损坏的图像来训练机器预估未来的维修成本。

无人机

无人机的商业化已经在搜索、救援、农业等领域展开了有效应用。但无人机的活动依然会发生故障，尤其是在人口稠密地区，无人机不知道如何对未被编程的导航情况作出反应。无人机公司正在通过深度学习，帮助无人机围绕未映射的障碍物进行导航，而无需预编程的飞行路径。

无人机初创公司Teal正在将深度学习公司Neurala的系统结合到“跟随我”（“follow me”）的功能，这个系统允许无人机自己做“飞行决定”，并通过图像识别跟随一个人或物体。

搜索

在深度学习的基础上，谷歌已经对其搜索技术进行更新。谷歌的人工智能算法RankBrain可以处理以前没有见过的查询。

营销自动化

一些公司正在借助深度学习帮助企业接触到正确的潜在客户。深度学习公司Metamind 的特点是可以解析文本的意义和情绪（包括分析来自诸如社交产品中的信息），将其用于广泛的营销目的。该公司已于2016年4月被Salesforce收购，Salesforce表示，Metamind可以帮助Salesforce的客户进行自动化营销，同时也可以让Salesforce的业务流程更自动化、个性化。

物流包装

在亚马逊的仓库里，机器人已经可以胜任挑选和包装工作。来自TU Delft和Delft Robotics团队的一个深度学习机器人赢得了亚马逊一年一度的挑选挑战赛。在比赛之前，该机器人研究库房的3D图像，以了解如何使用机器人的物理属性移动项目。该机器学习机器人比排名第二的机器人在挑选物品上快三倍。

彭博社的情报分析师认为，人工智能时代已经来临，拥抱人工智能的公司才可能不被人工智能带来的颠覆所淘汰。