“与许多美国人试图告诉你的相反，新加坡在中国不是一个城市。”它是马来西亚南部的一个岛国城市国家，不仅是一个富裕的高科技制造业中心，人均GDP在世界上排名第七，还是世界第12大创业生态系统的所在地。多亏了政府的鼓励和支持，做生意的便利，以及世界上犯罪率最低的地方之一(有些商店甚至懒得锁门)，自上世纪90年代末以来，这里一直是初创企业和科技公司的地区中心。
新加坡人口与科罗拉多州相差无几，但出售大麻的数量却少得多。新加坡这个小国并没有坐视不管，并于2017年发布了一项AI战略。该战略是一个为期5年、耗资1.1亿美元的国家方案，旨在增强该国的AI能力。政府层面的合作伙伴关系涉及6个不同的组织，旨在投资于下一波人工智能研究，应对社会和经济挑战，并扩大人工智能在各个行业的应用。我们查询了Crunchbase，找到了新加坡十一家融资最多的AI初创公司。
名称应用融资(百万美元)Trax零售业286.7CXA Group医疗保健33.0AnyMind Group市场营销，人力资源27.9Near市场营销25.5Cellwize移动网络24.5Ocean Protocol大数据22.1Eyeota市场营销20.5DemystData大数据19.0AND Global Pte.Ltd 金融科技16.5AntWorks大数据15.0
库存管理人工智能
在我们2017年的文章《11个杂货店技术的例子》中，我们曾经研究过Trax的图像识别技术。这家初创公司成立于2010年，自那以来其总投资已增至2.867亿美元，并于2018年初收购了旧金山零售情报初创公司Quri。Trax的平台使用来自移动设备、固定摄像机和机器人的图像输入来识别和映射零售商店货架上的产品。然后对数字化的货架数据进行分析，实时洞察陈列策略、品牌份额、分销和缺货商品。
来源：Trax
根据Trax的数据，由于库存管理不善，全球每年损失6340亿美元的销售额，零售商和制造商可以通过改善店内运营管理来实现3-5%的销售额增长。该公司还提供物联网智能冷却器，可以跟踪库存水平和价格，在不需要人工干预的情况下监控商店物流。这家初创公司的客户包括可口可乐(Coca Cola)和汉高(Henkel)等全球知名品牌。
这就像人力资源，但却有其他的附加价值
成立于2013年的CXA集团已经筹集了3300万美元来开发一个企业健康福利聚合器，就像保险、医疗和健康方面的TripAdvisor一样。该平台的机器学习和预测分析算法使用生物特征数据、健康风险评估问卷和医疗支出，根据成本贡献对员工进行分类，突出医疗支出的驱动因素，并改进针对高危员工的预防措施，如健身房会员或戒烟计划。
CXA集团个性化效益优化的过程 – 来源：CXA集团
根据CXA进行的一项为期八周的案例研究，43%的员工表示幸福感有所改善，而客户预计，由于生产率的提高，每位员工每年可节省289美元。 CXA的平台为客户的员工提供个性化的福利，而不是千篇一律的方法，该解决方案目前正在新加坡、马来西亚、香港、印度尼西亚和中国提供。
包罗万象的AI企业
AnyMind Group成立于2016年，已经筹集了2790万美元，用于开发广告、营销和人力资源方面的人工智能解决方案，每个部门由不同的子公司运营。AdAsia Holdings为营销人员和出版商提供了一个机器学习平台，用于计划、预测、优化和运行数字广告活动。CastingAsia是一个利用计算机视觉、深度学习和自然语言处理(NLP)将影响者与品牌进行匹配、管理活动和报告结果的影响者平台。TalentMind为招聘人员做了同样的事情，利用未来员工的数字数据来了解他们的行为和性格特征、能力和技能，超越传统的简历。该集团由日本即时通讯应用Line和丰田(Toyota)支持的Mirai创意基金(Mirai Creation Fund)共同出资，在亚太地区拥有13个办事处，并计划很快进行首次公开发行(IPO)。
实时消费数据
Near成立于2012年，已经从红杉资本(Sequoia Capital)、摩根大通(JP Morgan)和思科(Cisco)等公司筹集了2,550万美元，用于开发一个用于分析和营销目的的实时消费者数据平台。该公司的Ambient智能平台使用来自16亿用户的人类移动数据，将其与来自不同来源的企业和消费者数据相结合，并运行机器学习算法来生成业务洞察力。它使用一个保持所有内容匿名的惟一标识符提供关于消费者的兴趣、活动、地理位置和行为的详细信息。
Near的唯一标识符用于生成高粒度的分析 – 来源：Near
Near公司的Allspark分析引擎在这个智能平台上运行查询，可以对21个国家的受众进行细分、空间分析和全通道激活。福布斯百强品牌中有五分之一的品牌使用该引擎，包括大众、联合利华和谷歌。
你现在能听到我的声音吗？
Cellwize成立于2012年，已经筹集了2450万美元，为移动网络运营商开发自组织网络(SON)解决方案。该平台自主运行和优化移动网络，使用现有的基础设施，不需要改变技术或适应不同的网络服务提供商。网络是敏感的，可能很快变得不稳定，而且出乎意料，而且保持网络稳定所需的大部分工作都可以自动化。
Cellwize的解决方案承诺，蜂窝网络提供商的覆盖范围将提高10%，网络容量将提高25%，数据吞吐量将提高30%。该公司的SONStudio网络指挥中心将常规任务自动化，并在必要时给予运营商跨多载体、多厂商、多技术网络进行干预的实时控制。PolicyStudio使用协作工作流引擎创建和维护网络设计，并为预生产提供测试环境。这家初创公司还开发了一个用于网络监控和优化的众包分析框架，其中还包括一个名为Autopia的汽车连接解决方案。Cellwize目前在北美、拉丁美洲、欧洲和亚太地区开展业务。
您的数据,我们的令牌
Ocean Protocol成立于2017年，在专业的区块链和加密货币投资者的认购下，通过首次发行硬币(ICO)筹集了2210万美元，为人工智能应用开发一个分散的数据交换平台。该框架允许在数据提供者和使用者之间使用由加密货币令牌提供支持的服务层进行可跟踪、透明和私有的数据传输。除了数据，该交易所还提供存储、计算服务和算法，并提供授权和定价框架。Ocean Protocol正在接受想要加入的数据市场，并且只提供数据和服务传输的框架，确保数据所有者控制他们自己的数据集，并且不能锁定在单个市场中。
Ocean Protocol的网络启动时间表 – 来源：Ocean Protocol
该公司Ocean 代币已经开始预售，并已建立测试网络，计划于今年第一季度正式发售。这家初创公司得到了新加坡一家非盈利基金会的支持，该基金会的任务是确保协议和平台的开放访问，提供数据治理，鼓励网络的发展，并确保平台的分散性。希望购买代币的人能获得股权，否则这将是一项相当愚蠢的“投资”。
把所有人都卖了
Eyeota成立于2010年，已经筹集了2,050万美元的资金，用于开发一个消费者大数据平台，根据人们在数字世界和线下世界中购买、观看、阅读和收听的内容，建立不同的“受众”。这家初创公司将其40亿用户资料和2.5万用户群的访问权出售给营销人员和开展定向营销活动的企业，并根据需要创建定制的用户资料。数据直接从数据所有者(如出版商和市场研究人员)那里获得，匿名化，并使用专有算法进行分析。Eyeota直接集成了广泛的广告购买平台、交易平台和广告网络，用于分发在欧洲、亚洲和美洲的受众数据。
新信用评级
DemystData是我们几年前在一篇题为《人工智能、大数据和你的新信用评分》(AI,Big data,and Your New Credit Score)的文章中第一次接触到的一个消费者数据平台。自那篇文章发表以来，该公司又筹集了700万美元，使他们的总资金达到1900万美元。DemystData以零售公司、保险公司和贷款机构为目标，帮助它们利用包括人口统计、地理空间数据和社交媒体在内的大数据来确定客户信贷潜力。该平台将Experian等大型供应商的258种商业数据产品与家居家居(HouseCanary)等新兴公司的258种产品结合起来，能够进行信用评分、查看欺诈检测的地理空间位置，并使个人有资格成为产品的潜在客户，这只是它们众多用例中的三种。该公司为开发人员提供了一个应用程序编程接口(API)，允许将数据提要集成到其他系统中进行转换或数据开发。
另一个新的信用评级
AND Global成立于2015年，已经筹集了1650万美元，为新兴市场的银行客户提供金融技术解决方案，使用AI进行信用评分，使用区块链技术进行支付系统。传统的信用评分是基于一个人以前的信用和银行历史，因此很多没有银行账户的人被排除在外。AND Global 的算法使用包括行为数据在内的非传统数据源来确定个人的信用等级。
来源：AND Global
这家初创公司的个人贷款应用“LendMN”已经在应用商店上架，每天发放2500多笔贷款，还款率为98.5%，月贷款增长率为70%。该公司计划下一步将业务扩展到日本、印度尼西亚和巴基斯坦，然后开发基于区块链的小额融资、基于生物技术的支付系统和加密货币的解决方案。
认知机器阅读（Cognitive Machine Reading）
AntWorks成立于2015年，已经筹集了1500万美元，为商业应用开发一套数据、机器学习和自动化解决方案。这家初创公司的“认知机器阅读”平台吸收结构化、非结构化、推断式和图像数据，并通过机器学习算法为消费准备数据。企业智能平台为各种业务场景提供不同的机器学习算法。
例如，该公司的“ Softbots”用于自动化内部流程。这种工作流程的一个典型例子是，专业服务公司需要为所有在不同公司工作的数千名员工编辑401K详细信息。员工只需通过电子邮件发送支持文档，AntWorks的算法识别并读取文档，然后继续处理它们并执行请求的更改。这家初创公司已经与包括IBM和甲骨文(Oracle)在内的几家交付和实现服务的供应商建立了合作关系。
结论
新加坡排名前十的人工智能初创公司获得了大量资金，总计4.91亿美元，超过了德国等规模大得多的市场。应用程序主要由大数据技术和营销解决方案主导，这些资金充足的初创公司大多已经在全球市场上打响了知名度。创意并不缺乏，我们甚至发现了一款“人工智能”的面包机家用电器，它的收入为4850万美元——这还不是机器学习的核心应用——我们把它排除在了榜单之外。尽管我们认为人工智能有潜力，但你不能让我们相信人工智能能作出更好吃的兰州拉面。撇开家用电器不谈，新加坡友好的商业环境和完善的人工智能战略，似乎完全具备参与全球人工智能竞赛的条件。
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