智东西（公众号：zhidxcom）编 | 李水青

导语：从VB的“2019年AI变革大会”，我们窥到了5家AI创企正在探索的新风口。

7月11日消息，近日，美国知名科技媒体VentureBeat举办了“2019人工智能转型大会”。大会上，多家公司展示了自己的最新研发成果，涉及计算机视觉识别、AI监控AI、AI文件数据处理等多个领域。

VentureBeat(简称VB)是由博客发展而来的美国科技媒体。曾被《纽约时报》评为“最佳网络博客”，也是扎克伯格“最常阅读的两个博客”之一。

近日，VentureBeat举办了“2019人工智能转型大会”，众多AI公司在会上展示宣讲了公司的最新产品和未来计划。

有五家公司参加了会议的第一部分，包括认知量表、应用大脑研究、整合。人工智能，人工智能铸造和三维智能。这些公司在AI监控、AI文件数据处理、计算机视觉识别等领域都有自己独特的成就。

结合VentureBeat的报告，本文将这五家公司的情况整理如下：

一、CognitiveScale：挑战AI“黑匣子”

它的最新产品是Cortex Certifai，这是一款用于监控特定ai模型或系统的AI工具。“对于许多行业的分析师和决策者来说，当他们为组织寻求AI应用解决方案时，首先要考虑的三个因素是AI产品的道德尺度、透明度和可解释性。”认知量表说。

因为很多AI都是“黑箱”，监控AI就更有挑战性了。Cortex Certifai将检查对象模型和系统的脆弱性，并生成ai可靠性指数报告。

它不需要细粒度的访问对象模型(即不需要将模型划分成很多精细的对象进行访问)，因此可以保护被监管产品的相关信息。同时，这款产品不需要模型不可知，所以非常友好，可以对很多用户开放。

会议上，CognitiveScale首席运营官ML Maco表示，他们正在与加拿大政府合作，为一个航空货运项目提供服务。Cortex Certifai为项目提供运输风险检测服务，目前是一项耗时且容易出错的“精细工作”。它可以读取并处理商品数据，判断给定的商品标签信息是否可信、完整等。

Maco说：“一旦产品系统符合这个规范，就可以说是合格的、健全的、可解释的。”

二、Applied Brain Research：边缘网络落地先行者

Nengo被认为是世界上最复杂、规模最大的模拟人脑模型，是基于图形和脚本的神经系统大规模模拟软件包。Nengo不仅可以应用于神经芯片，也可以应用于传统的CPU和GPU。它不需要太多的能量和动力，效率高。

应用脑研究的AI系统是根据人脑设计的，开发者可以用它给很多东西增加智能

该公司下一步计划将SpiNNaker 2神经网络芯片商业化，开发一个完整的边缘网络平台。据称，这个平台将是“新生代的、低能耗的、实时响应的”，能够提高边缘网络设备的能源效率和运行速度，预计在2021年面世。

未来，Applied Brain Reserch还畅想要结合多种网络，以研发出只凭一块芯片就能够实现演讲、运动及播放图像等多种功能的智能设备。

三、Integrate.AI：只测试市场，不测听隐私

当下，隐私问题是AI产业的燃眉之急。这使很多公司在利用AI洞察用户时，开始重视用户隐私。

Integrate.AI公布了一款市场洞察平台，据称能在不使用和泄露用户身份信息的情况下，测试一些类似“数字客户交互项目”的具体商业方案。这款新工具将被添加到Integrate.AI的SaaS平台上，并致力于为终端用户搭建信任桥梁。

正如公司创始人兼CEO Steve Irvine所说，和巨头科技公司竞争太难了，中小型公司只有利用杠杆去撬动已有的技术栈求生。他们的用户洞察平台是在一个公司的已有技术上运行的。并且，平台的使用界面对公司团队每个人都非常简洁，不是只有IT人员和工程师能看懂。

当你在平台上设定一个目标，你会获得一些包含许多变量数据的不同的方案。每种方案的利弊它都会清楚的为你标出来，以助你选择合适方案实现目标。最后，在项目完成之后，你可以用监测工具来测量方案分析是否准确。

四、AI Foundry：将“光学扫描”送进坟墓

AI Foundry专注于文档和数据的分类、提取和存储。该公司致力于利用AI节省时间和减少错误。通过使用AI Foundry的产品，用户不需要再人工整理文件和数据，也不需要使用光学扫描等方式来提取和存储信息。

AI Foundry近期创建了一个“流程自动化的信贷文件库”。据称，这个文件库利用机器视觉来识别传入的文档，准确率达到95%。虽然目前这个工具主要面向信贷行业，但AI Foundry希望今后能将这一技术拓展到其他领域。

自AI Foundry推出云存储App以来，它已经存储保护了十家上市公司的数据了。

五、D-ID：不再担心人脸识别侵犯隐私

D-ID公司的全称为De-Identifies，可翻译为“去识别”。正如公司名的释义，D-ID致力于对照片进行“去识别”，使得面部识别技术不对照片响应。

除此之外，D-ID还宣讲了其图像匿名识别功能。这一功能不直接使用人脸、车牌这种个人信息来进行身份识别，而是用电脑生成的匿名信息作为替代。市面上现有的解决方案依赖于模糊运算或像素化，而D-ID匿名化的人脸识别不记录面孔，只保留肤色、年龄、性别、目光等关键属性数据。

这一功能适用于视频、图片等多种形式的图像，但是因为它主要服务于智慧城市和UGC视频公司，所以它主打的是视频识别。

人脸数据应该受到保护，但常常被企业滥用。D-ID正好可以用电脑生成的面孔替身，来代替用户的真实面孔。这个面孔替身只保留了人口统计信息，隐去了用户脆弱的“脸纹”，可以很好的保护用户隐私。

结语：新力量，小切口，也能打开广阔市场

以上列举的五家新锐公司业务涉及计算机视觉识别、AI监测AI、AI文档处理等多个领域。

他们或挑战AI“黑匣子”，啃“AI监测”这块“硬骨头”；或深耕用户需求，开发尊重隐私的市场洞察平台；或聚焦企业数据孤岛的实际焦虑，开发取代光学扫描的AI文档数据处理工具。无论是哪种尝试，都有可能打开一片新的广阔市场。

文章来源：VentureBeat