作者简介：麦柯，领科集团创始人，LinkerMedia团队主管，致力于"互联网+"创业投资领域研究

2015是大数据分析风生水起的一年，用户消费习惯、行为偏好的数据采集、挖掘、分析、利用，都将成为企业制定实施战略的主要参考标准。而大数据的高级分析，对于机器学习能力提出了更高的要求，特别是2016年热门的人工智能领域，更需要更多技术驱动的创新性企业，奉献出脑洞大开的突破性解决方案,未来也会有更多的投资机构关注支持这类创业公司。下面，我们来具体看几个例子。

Enlitic：当科技数学走进现实

该公司于2014年1月成立，总部位于美国加州旧金山，最初员工在 15 人左右。Enlitic采用深度学习和图像分析帮助医生做出诊断并标记出医学图像中的异常，从而让医疗更加精确和更有效率。例如，分析X光、核磁共振成像或CT扫描得到的医学图像，然后找出数据中的趋势或单个图像中的异常情况。

公司创始人Jeremy Howard这家伙来头不小，他同时也是一名黑客和数据科学家。在他看来，数据科学特别性感，但是现在很多数据科学家做的事，却是产品推荐或者广告投放等。太low了。所以，他创办Enlitic希望挖掘数据科学更好的应用，让深度学习变得更加价值。找来找去，他选择了医疗领域。他的基本思考是，创造一个类似星际迷航三录仪一样的系统（便携性值得商榷），搜集有关特定病人的数据——从医疗图片、实验室检测结果到医生的便笺——让深度学习分析这些数据，做出诊断并给出治疗建议。这并非让机器替代医生，而是为其提供让诊断更加便利的工具。公司还将与诊所、医院以及其他医疗单位合作，分析算法，进一步精炼公司的技术。

最终，Howard的想法打动了投资人。Enlitic于2014年10月完成的 200 万美元种子天使融资，之后累计完成 1500 万美元融资。特别是在2015年10月，Capitol Health给Enlitic投了1000万美元。这里要介绍一下Capitol Health，是一家为澳大利亚各地的诊所提供影像诊断服务的上市公司。它看中了Enlitic在深度学习的技术，希望借此来提高其放射科医生的工作效率，并实现亚洲市场的开拓。

点评：从投资者角度看，Capitol Health要的是技术，而Enlitic除了拿到钱，更重要的是拿到案例和数据，更好地改进和完善技术。事实上，从使用者角度，也就是一个放射科医生，它对于计算机辅助检测（CAD）是持保留态度的。因为它虽然可以识别乳房 X 线等影像上斑点的模型，但也经常误报信息。所以，大多数放射科医生都并不会信任机器学习的结果。这对于Enlitic是一个挑战。另外，Enlitic 目前还没有开始产生收入，目前也属于赔本赚吆喝的阶段，它和它的同行们，包括Ersatz Labs, Metamind, Nervana Systems, 以及Skymind。都在不断用投资人的钱来培育市场，改变用户观念的工作可能至少还需要一段时间。正如Howard本人所说，我们所做的不是两年的规划，而是20年的规划。说明他还很清醒。

Clarifai：让图像搜索更近一步

Clarifai是做图像和视频识别的。试想一下，你的iPhone里自拍太多，懒得分类，怎么破？结合GPU加速的深度学习技术，Clarifai的影像识别技术能飞快地对数百万张照片进行分类。而Clarifai最新推出的实时视频分析技术，则可以轻易将一个三分半钟的户外影片，在10秒内完成场景的扫描和识别，并且加上了相应的标签。这feel，是不是倍儿爽？而一切的技术迭代，都来自于天才的引领。

Clarifai公司创始人Matthew Zeiler，是纽约大学计算机科学博士。他曾和深度学习界的两大牛人一——Geoff Hinton和Yann LeCun共事5年。期间，Zeiler发现，最难的就是建立学习模式——处理所有视觉数据的关键算法——能够快速处理各种不同图片。在他看来，训练这些模型与其说是科学工作，不如说是种艺术，需要很多年的经验。这就构成了Clarifai的切入点。

Zieler的想法是，只要用户将照片上传到Clarifai软件，这个软件就会分析出照片里的内容并提供与此类似的更多照片。与传统基于文本的图片搜索截然不同的是，这是真的以视觉为基础的搜索。还记得2013年，Zieler带着Clarifai的第一个图像识别系统，参加了识别图像中的物体的ImageNet比赛，最终他和教授Rob Fergus分享了冠军。不久，Facebook就挖走了Fergus。他们也想聘用他，但他另有打算，并因此成立了Clarifai。

自那以后，Clarifai的深度学习系统不断进化，提高了识别的速度、词典的大小和内存的占用，同时应用范围也超出了图像识别，可以从各种形式的数据中提取知识。Clarifai的技术中枢是高性能深度学习API，它希望让其他开发者接入自己的图像搜索技术。除了面向企业客户，Clarifai也计划推出针对个人用户的应用。Zeiler更看好在电商和广告上的前景。“比如你在街上看到别人穿的衣服挺漂亮，只需拍个照，就能立刻搜索出来。”这些事都是谷歌、Facebook和亚马逊在做的。

点评：投资人应该非常看好Clarifai的前景，甚至也有报道称谷歌投资已经联系了Zeiler，但是他不为所动。事实上，无论2B还是2C，图片、视频的分析盈利模式非常清晰，因为软件可以为付费广告投放选择特定类型或主题的视频。例如，借助Clarifai的技术，每当视频中出现咖啡的场景时，星巴克便可投放自己的广告。所以，这个合作空间很大，值得特别关注。唯一的不确定性，是在于机器学习的成熟度方面还有待验证。