“與許多美國人試圖告訴你的相反，新加坡在中國不是一個城市。”它是馬來西亞南部的一個島國城市國家，不僅是一個富裕的高科技制造業中心，人均GDP在世界上排名第七，還是世界第12大創業生態系統的所在地。多虧了政府的鼓勵和支持，做生意的便利，以及世界上犯罪率最低的地方之一(有些商店甚至懶得鎖門)，自上世紀90年代末以來，這裏一直是初創企業和科技公司的地區中心。
新加坡人口與科羅拉多州相差無幾，但出售大麻的數量卻少得多。新加坡這個小國並沒有坐視不管，並于2017年發布了一項AI戰略。該戰略是一個爲期5年、耗資1.1億美元的國家方案，旨在增強該國的AI能力。政府層面的合作夥伴關系涉及6個不同的組織，旨在投資于下一波人工智能研究，應對社會和經濟挑戰，並擴大人工智能在各個行業的應用。我們查詢了Crunchbase，找到了新加坡十一家融資最多的AI初創公司。
名稱應用融資(百萬美元)Trax零售業286.7CXA Group醫療保健33.0AnyMind Group市場營銷，人力資源27.9Near市場營銷25.5Cellwize移動網絡24.5Ocean Protocol大數據22.1Eyeota市場營銷20.5DemystData大數據19.0AND Global Pte.Ltd 金融科技16.5AntWorks大數據15.0
庫存管理人工智能
在我們2017年的文章《11個雜貨店技術的例子》中，我們曾經研究過Trax的圖像識別技術。這家初創公司成立于2010年，自那以來其總投資已增至2.867億美元，並于2018年初收購了舊金山零售情報初創公司Quri。Trax的平台使用來自移動設備、固定攝像機和機器人的圖像輸入來識別和映射零售商店貨架上的産品。然後對數字化的貨架數據進行分析，實時洞察陳列策略、品牌份額、分銷和缺貨商品。
來源：Trax
根據Trax的數據，由于庫存管理不善，全球每年損失6340億美元的銷售額，零售商和制造商可以通過改善店內運營管理來實現3-5%的銷售額增長。該公司還提供物聯網智能冷卻器，可以跟蹤庫存水平和價格，在不需要人工幹預的情況下監控商店物流。這家初創公司的客戶包括可口可樂(Coca Cola)和漢高(Henkel)等全球知名品牌。
這就像人力資源，但卻有其他的附加價值
成立于2013年的CXA集團已經籌集了3300萬美元來開發一個企業健康福利聚合器，就像保險、醫療和健康方面的TripAdvisor一樣。該平台的機器學習和預測分析算法使用生物特征數據、健康風險評估問卷和醫療支出，根據成本貢獻對員工進行分類，突出醫療支出的驅動因素，並改進針對高危員工的預防措施，如健身房會員或戒煙計劃。
CXA集團個性化效益優化的過程 – 來源：CXA集團
根據CXA進行的一項爲期八周的案例研究，43%的員工表示幸福感有所改善，而客戶預計，由于生産率的提高，每位員工每年可節省289美元。 CXA的平台爲客戶的員工提供個性化的福利，而不是千篇一律的方法，該解決方案目前正在新加坡、馬來西亞、香港、印度尼西亞和中國提供。
包羅萬象的AI企業
AnyMind Group成立于2016年，已經籌集了2790萬美元，用于開發廣告、營銷和人力資源方面的人工智能解決方案，每個部門由不同的子公司運營。AdAsia Holdings爲營銷人員和出版商提供了一個機器學習平台，用于計劃、預測、優化和運行數字廣告活動。CastingAsia是一個利用計算機視覺、深度學習和自然語言處理(NLP)將影響者與品牌進行匹配、管理活動和報告結果的影響者平台。TalentMind爲招聘人員做了同樣的事情，利用未來員工的數字數據來了解他們的行爲和性格特征、能力和技能，超越傳統的簡曆。該集團由日本即時通訊應用Line和豐田(Toyota)支持的Mirai創意基金(Mirai Creation Fund)共同出資，在亞太地區擁有13個辦事處，並計劃很快進行首次公開發行(IPO)。
實時消費數據
Near成立于2012年，已經從紅杉資本(Sequoia Capital)、摩根大通(JP Morgan)和思科(Cisco)等公司籌集了2,550萬美元，用于開發一個用于分析和營銷目的的實時消費者數據平台。該公司的Ambient智能平台使用來自16億用戶的人類移動數據，將其與來自不同來源的企業和消費者數據相結合，並運行機器學習算法來生成業務洞察力。它使用一個保持所有內容匿名的惟一標識符提供關于消費者的興趣、活動、地理位置和行爲的詳細信息。
Near的唯一標識符用于生成高粒度的分析 – 來源：Near
Near公司的Allspark分析引擎在這個智能平台上運行查詢，可以對21個國家的受衆進行細分、空間分析和全通道激活。福布斯百強品牌中有五分之一的品牌使用該引擎，包括大衆、聯合利華和谷歌。
你現在能聽到我的聲音嗎？
Cellwize成立于2012年，已經籌集了2450萬美元，爲移動網絡運營商開發自組織網絡(SON)解決方案。該平台自主運行和優化移動網絡，使用現有的基礎設施，不需要改變技術或適應不同的網絡服務提供商。網絡是敏感的，可能很快變得不穩定，而且出乎意料，而且保持網絡穩定所需的大部分工作都可以自動化。
Cellwize的解決方案承諾，蜂窩網絡提供商的覆蓋範圍將提高10%，網絡容量將提高25%，數據吞吐量將提高30%。該公司的SONStudio網絡指揮中心將常規任務自動化，並在必要時給予運營商跨多載體、多廠商、多技術網絡進行幹預的實時控制。PolicyStudio使用協作工作流引擎創建和維護網絡設計，並爲預生産提供測試環境。這家初創公司還開發了一個用于網絡監控和優化的衆包分析框架，其中還包括一個名爲Autopia的汽車連接解決方案。Cellwize目前在北美、拉丁美洲、歐洲和亞太地區開展業務。
您的數據,我們的令牌
Ocean Protocol成立于2017年，在專業的區塊鏈和加密貨幣投資者的認購下，通過首次發行硬幣(ICO)籌集了2210萬美元，爲人工智能應用開發一個分散的數據交換平台。該框架允許在數據提供者和使用者之間使用由加密貨幣令牌提供支持的服務層進行可跟蹤、透明和私有的數據傳輸。除了數據，該交易所還提供存儲、計算服務和算法，並提供授權和定價框架。Ocean Protocol正在接受想要加入的數據市場，並且只提供數據和服務傳輸的框架，確保數據所有者控制他們自己的數據集，並且不能鎖定在單個市場中。
Ocean Protocol的網絡啓動時間表 – 來源：Ocean Protocol
該公司Ocean 代幣已經開始預售，並已建立測試網絡，計劃于今年第一季度正式發售。這家初創公司得到了新加坡一家非盈利基金會的支持，該基金會的任務是確保協議和平台的開放訪問，提供數據治理，鼓勵網絡的發展，並確保平台的分散性。希望購買代幣的人能獲得股權，否則這將是一項相當愚蠢的“投資”。
把所有人都賣了
Eyeota成立于2010年，已經籌集了2,050萬美元的資金，用于開發一個消費者大數據平台，根據人們在數字世界和線下世界中購買、觀看、閱讀和收聽的內容，建立不同的“受衆”。這家初創公司將其40億用戶資料和2.5萬用戶群的訪問權出售給營銷人員和開展定向營銷活動的企業，並根據需要創建定制的用戶資料。數據直接從數據所有者(如出版商和市場研究人員)那裏獲得，匿名化，並使用專有算法進行分析。Eyeota直接集成了廣泛的廣告購買平台、交易平台和廣告網絡，用于分發在歐洲、亞洲和美洲的受衆數據。
新信用評級
DemystData是我們幾年前在一篇題爲《人工智能、大數據和你的新信用評分》(AI,Big data,and Your New Credit Score)的文章中第一次接觸到的一個消費者數據平台。自那篇文章發表以來，該公司又籌集了700萬美元，使他們的總資金達到1900萬美元。DemystData以零售公司、保險公司和貸款機構爲目標，幫助它們利用包括人口統計、地理空間數據和社交媒體在內的大數據來確定客戶信貸潛力。該平台將Experian等大型供應商的258種商業數據産品與家居家居(HouseCanary)等新興公司的258種産品結合起來，能夠進行信用評分、查看欺詐檢測的地理空間位置，並使個人有資格成爲産品的潛在客戶，這只是它們衆多用例中的三種。該公司爲開發人員提供了一個應用程序編程接口(API)，允許將數據提要集成到其他系統中進行轉換或數據開發。
另一個新的信用評級
AND Global成立于2015年，已經籌集了1650萬美元，爲新興市場的銀行客戶提供金融技術解決方案，使用AI進行信用評分，使用區塊鏈技術進行支付系統。傳統的信用評分是基于一個人以前的信用和銀行曆史，因此很多沒有銀行賬戶的人被排除在外。AND Global 的算法使用包括行爲數據在內的非傳統數據源來確定個人的信用等級。
來源：AND Global
這家初創公司的個人貸款應用“LendMN”已經在應用商店上架，每天發放2500多筆貸款，還款率爲98.5%，月貸款增長率爲70%。該公司計劃下一步將業務擴展到日本、印度尼西亞和巴基斯坦，然後開發基于區塊鏈的小額融資、基于生物技術的支付系統和加密貨幣的解決方案。
認知機器閱讀（Cognitive Machine Reading）
AntWorks成立于2015年，已經籌集了1500萬美元，爲商業應用開發一套數據、機器學習和自動化解決方案。這家初創公司的“認知機器閱讀”平台吸收結構化、非結構化、推斷式和圖像數據，並通過機器學習算法爲消費准備數據。企業智能平台爲各種業務場景提供不同的機器學習算法。
例如，該公司的“ Softbots”用于自動化內部流程。這種工作流程的一個典型例子是，專業服務公司需要爲所有在不同公司工作的數千名員工編輯401K詳細信息。員工只需通過電子郵件發送支持文檔，AntWorks的算法識別並讀取文檔，然後繼續處理它們並執行請求的更改。這家初創公司已經與包括IBM和甲骨文(Oracle)在內的幾家交付和實現服務的供應商建立了合作關系。
結論
新加坡排名前十的人工智能初創公司獲得了大量資金，總計4.91億美元，超過了德國等規模大得多的市場。應用程序主要由大數據技術和營銷解決方案主導，這些資金充足的初創公司大多已經在全球市場上打響了知名度。創意並不缺乏，我們甚至發現了一款“人工智能”的面包機家用電器，它的收入爲4850萬美元——這還不是機器學習的核心應用——我們把它排除在了榜單之外。盡管我們認爲人工智能有潛力，但你不能讓我們相信人工智能能作出更好吃的蘭州拉面。撇開家用電器不談，新加坡友好的商業環境和完善的人工智能戰略，似乎完全具備參與全球人工智能競賽的條件。
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