英偉達搶占AI話語權，一年投資5個國家的十餘家公司

在這波新的AI技術浪潮中，晶片巨頭英偉達正成為實力雄厚明星AI公司的代言人。

作為視覺計算技術和圖形處理單元(GPU)的發明者，深度學習的興起，使得GPU大放異彩，英偉達備受追捧。

而這一兩年的投資清單更加可以直觀反映出其布局AI的雄心，尤其是在競爭激烈的自動駕駛領域。

AI、大數據、自動駕駛成主要投資方向

在36氪前幾日的報導中，英偉達的競爭對手英特爾宣布公司已通過旗下「英特爾資本」（Intel Capital）向AI初創企業注入了超過10億美元的資金，這些被投的企業包括主做AI數據眾包平台的Mighty AI、大數據醫療服務公司Lumiata、機器視覺公司AEye等，同時通過一系列收購動作，占據在自動駕駛賽道中的制高點。

而英偉達同樣絲毫沒示弱。

公開資料顯示，英偉達從2005年開始，累積投資參股了15家公司。

早期英偉達所投資的公司，基本都在圖像處理相關領域，其中還包括一家遊戲主機廠商。

相對而言，之前的投資較為低調。

而從2015年以後，英偉達的投資方向明顯發生了變化，節奏也在迅速加快，投資出現了分水嶺。

持續擴大對初創公司的投資，據不完整統計，在過去一年裡英偉達投資了分別來自中國、日本、美國、以色列、加拿大5個國家的十餘家公司，涉及自動駕駛、數據處理、圖像識別、語音交互等與AI強相關的領域。

其中，應用GPU進行大規模數據處理的公司，以及應用GPU研發自動駕駛技術的公司，成為英偉達今年兩個主要的投資方向。

在26日的GTC CHINA2017中，黃仁勛向媒體談到英偉達的投資邏輯：一是該公司的願景與英偉達一致，即利用AI技術為社會創造更多價值；二是這家公司需要英偉達的幫助；第三是這家公司本身必須是一家非常優秀的公司。

英偉達近兩年詳細投資清單

GPU Ventures Program 投資組合：

以下為大家詳解這些被投的AI公司。

一、自動駕駛領域的投資：

1、景馳：

於 2017 年 4 月初由百度無人車原負責人王勁成立，立志成為中國首個全面實現第四級別無人駕駛商業化的公司。

景馳致力於通過深度學習來實現無人為干預的自動駕駛車輛。

這些車輛將搭載 LiDAR，相機和雷達傳感器，通過人工智慧技術來感知駕駛環境，並尋找最快最安全的路逕到達目的地。

9 月 26 日，景馳科技宣布完成 Pre-A 輪 5200 萬美元融資，由啟明創投領投，華創資本作為主要投資人和英偉達 GPU Ventures，以及部分機構和個人參與了此次聯合投資。

2、圖森未來：

中國自動駕駛卡車初創公司，公司成立於2015年，提供計算機視覺為主的低成本、可商用自動駕駛解決方案，致力於打造高速場景下的L4級別（SAE）自動駕駛卡車。

2017年8月，全球晶片巨頭英偉達投資國內自動駕駛初創企業圖森未來，此次投資後，英偉達占圖森未來3%股份。

此次投資被計入圖森未來的B輪融資中，但具體投資額未披露。

本輪融資將主要用於研發，並將在中美兩地列裝更多的自動駕駛卡車用於路測。

3、Drive.ai：

Drive ai是一家由斯坦福人工智慧實驗室的研究成員創辦的矽谷創業公司，其中百度前首席科學家吳恩達的妻子Carol Reiley是這家公司的聯合創始人之一，她在Drive ai的職位是總裁。

Drive.ai 公司的研發方向，就是利用人工智慧領域的 " 深度學習 " 技術，進一步開發自動駕駛系統。

這裡提到的自動駕駛系統並不單單包含車輛的無人駕駛系統，還包括車輛與行人、車輛與車輛間的交互系統。

英偉達投資Drive.ai的時間較早。

4、AImotive：

AImotive成立於2014年，總部位於匈牙利。

同樣是一家研發自動駕駛技術的公司。

AImotive這家公司的激動駕駛方案，不但不使用雷射雷達，而且連雷達都不用，直接依靠安裝在車身上的幾個攝像頭。

這家公司的解決方案只需要6000美元的成本，就能把一輛普通汽車變為自動駕駛的無人車。

在2015年5月，在A輪融資中獲得英偉達的投資。

5、Optimus Ride：

MIT衍生公司，專注於開發L4級別的完全自動駕駛車輛。

Optimus Ride背後是麻省理工30多年關於自動駕駛、電動汽車和控制系統等技術的積澱。

不但如此，這家公司的團隊在機器人製造、城市設計、共享車隊管理方面也有，還有十多年的工業和創業經驗。

二、AI、大數據領域的投資：

6、Datalogue——紐約人工智慧數據挖掘平台，由康奈爾大學開發

這家初創公司正在構建數據產品，讓那些對數據充滿熱情的科學家、商業領袖、設計師們，可以更輕鬆的準備數據實現所需要的工作。

他們稱可以利用AI驅動的工具，幫助用戶把任何來源的數據，自動化處理為可以立刻使用的數據。

7、Deep Instinct——以色列初創公司，專注於網絡安全

是第一家將深度學習應用到網絡安全的以色列初創公司，避免終端和移動端的「零日攻擊」。

無論連接網絡與否，Deep Instinct都能為客戶的終端和移動設備提供防護，而且可以在損害發生之前，實時識別和組織網絡攻擊。

8、Element AI——人工智慧孵化器，主要孵化對象是來自蒙特婁大學、McGill大學的深度學習創業企業

Element AI總部位於加拿大蒙特婁，Yoshua Bengio是這家公司的聯合創始人。

今年6月，完成1.02億美元的A輪融資，英偉達參投。

9、fastdata.io——加州的一家初創公司，提供碼流分析軟體

將數據流處理速度高於基於CPU的Java引擎5個數量級，意味著我們可以構建一個從未想像過的技術。

業務是實時的，但批量處理大數據是並行的。

Fastdata.io為無數應用程式開闢了大規模並行GPU處理，為全球開發人員提供了API訪問，並釋放了真正的實時流處理能力。

10、MapD——加州舊金山，投資者還包括Google Ventures

MapD構建了一個大型的數據分析平台，據說能夠比其他系統快100倍的速度，處理大數據的查詢和可視化。

這家公司利用GPU大規模並行計算能力，以毫秒響應時間，對數十億行數據集執行SQL查詢。

根據不同的使用情況，MapD可以作為一個單獨的快速SQL資料庫使用。

11、SoundHound——一家專注於語音AI和智能對話的公司，總部位於美國加州聖克拉拉

這家公司的Houndify是一個獨立的AI平台，提供人工智慧驅動的語音技術服務，包括語音識別、自然語言理解、開發者工具、知識圖譜等，這個平台研發了10年之久。

另外，這家公司還有語音搜索和虛擬助理應用：Hound；以及音樂識別應用：SoundHound，可以用來發現、探索和分享周圍的音樂。

12、TempoQuest——科羅拉多的一家初創公司，專注於GPU加速的天氣預測

TempoQuest的天氣預報軟體解決方案正在設計為運行在圖形處理器單元加速器（GPU）而不是CPU。

這將大大提高分析的速度和準確性。

雖然GPU加速器目前用於其他「大數據」應用程式，但該技術尚未應用於全面的天氣數據分析。

NVIDIA公司致力於為TempoQuest提供支持和幫助，包括應用工程，硬體和軟體集成的技術支持，以及TQI GPU預測產品的營銷，銷售和分銷協助。

13、Zebra Medical——以色列初創公司，採用人工智慧讀取醫療影像

Zebra Medical算法幫助放射科醫生檢測經常被忽視的適應症，其幫助提供者分析數百萬成像記錄，以了解患者的風險狀況，檢測和預測疾病，並協助建立和管理預防性護理計劃。

已經積累了醫學影像和臨床資料最大的匿名資料庫之一。

被CB insight 命名為全球50大AI創新革命公司。

拉幫結派、投資收購，自動駕駛領域巨頭必有一役

先是英特爾在北京開了個「英特爾精尖製造日」的大會，發布自家 「Cannon Lake」10納米晶圓的同時，高喊摩爾定律還沒有終結。

之後，英偉達「核彈王朝」掌門人黃仁勛，在 GTC China 上直接硬懟 Intel，說出摩爾定律已經終結，GPU才是未來。

英特爾和AMD是英偉達在晶片上的強勁對手，前不久特斯拉與AMD合作研發自動駕駛晶片，不帶英偉達玩的傳聞鬧的沸沸揚揚。

黃教主也很風趣地表示，即使特斯拉用了別家的計算晶片，自己也對特斯拉的車也照買不誤。

不管怎樣，非常明顯自動駕駛晶片領域，早就是個競爭激烈的紅海了，當然對手還有那個高調無人車路測的巨頭谷歌。

目前而言，英偉達憑藉GPU的性能和人工智慧生態布局，如今優勢略微明顯，主要體現在汽車廠商和一級供應商都更加傾向於選擇Drive PX 平台，英偉達也體現出要做自動駕駛平台的決心。

相比而言，英特爾與其收購的Mobileye則提供的是一個相對封閉的系統。

而這場「硬仗」歸咎起來還是技術路徑的差異，是CPU和GPU的對決。

目前看來在深度學習的加持下，GPU釋放出的潛能更大。

英特爾自然也有反擊機會，在自動駕駛領域又是結盟又是收購，用幾百億美金為自動駕駛鋪就了一條走向制高點的路。

收購的Mobileye是全球公認的ADAS領域巨頭，擁有一個成熟的、基於攝像頭的ADAS解決方案，實力不容小覷。

巨頭不論在資金、生態以及技術實力上幾乎都難分伯仲，而自動駕駛無疑是汽車行業不可逆轉的發展趨勢，將重構整個汽車產業鏈，呈現出巨大的利益分成，這一場「軍備競賽」怕是越來越精彩了。