Cognilytica追踪了近3000家公司，这些公司提供特定于人工智能或人工智能增强产品在市场上销售。与大多数分析公司一样，我们称这些公司为“供应商”，因为它们提供的是销售产品，而企业是实现产品的“终端用户”。然而，正如你可以想象的那样，这些供应商有很大的多样性。一些供应商专注于提供低级的“启用”基础设施，以支持任何范围的人工智能、机器学习或其他计算或数据密集型活动。另一些则提供一个单一行业的应用程序，将AI应用于特定的业务或行业问题。当然，在中间有一个范围。

终端用户面临的主要挑战是，他们需要在他们试图解决的业务问题的背景下评估供应商。这些供应商完全不同，在许多情况下，将他们相互比较是一件令人沮丧的事情。一些流传最广的供应商名单或“分类”糟糕得可笑。他们把无法解决相同问题或几乎没有共同点的供应商混为一谈。这些供应商图表是许多公司的标志的大杂烩，令人困惑地排列在一个图像或幻灯片上，就像一个巨大的沙拉。什么是有意义的。没有办法评估哪些供应商与其他供应商真正具有可比性，以及不同的解决方案领域之间如何相互关联。客户感到困惑。供应商们感到困惑。其他分析公司和咨询公司也没有提供帮助。他们将旧的研究推向新的领域，重拾他们的大数据——或自动化——或以客户为中心——并将其重新贴上人工智能的标签，或者只是简单地将人工智能应用于特定领域的单一视角。难怪大家都很困惑，客户对人工智能的理解也很迟钝。

我们已经受够了其他的分类，决定在过去的几个月里做我们自己全新的、原创的研究。Cognilytica是唯一一家全面关注人工智能领域的公司。我们仔细观察了市场上的3000多家供应商(如果你相信Crunchbase上的AI公司列表，就会发现超过6000家)。我们将它们划分为狭窄的部分，将最相似的供应商放在一个类别中。然后，我们将这些类别归为具有相似特征的类别。然后，我们将这些数据分类成层，以展示某些技术如何支持堆栈中更高层次的解决方案，或者展示高级解决方案如何消除对低级技术的需求。

这篇文章以及我们所有的研究都将突出这一分类系统，我们鼓励你分享我们的分类图表，这样它们便能够将市场上所有其他糟糕的例子推向市场。在本文中，我们将分享分类系统的概述，以及分类矩阵最下面三层的全部细节。最上面的一层太大了，它需要一个自己的帖子!

人工智能供应商生态系统的四大层次

Cognilytica将供应商划分为四个层次的“堆栈”，从底层最普遍适用的技术发展到顶层最特定于行业的应用程序。一般来说，较低级别的技术和供应商可能会被较高级别的供应商利用，或者在堆栈中较高级别销售解决方案的供应商可能会使对较低级别技术的需求变得无关紧要或不必要。

以下是我们如何看待这四个层次的组织:

人工智能和机器学习基础设施

请看前文：【人工智能】Cognilytica对AI供应商生态系统的分类:第一部分

人工智能实现技术

请看前文：【人工智能】Cognilytica对AI供应商生态系统的分类:第二部分

AI的水平应用

请看前文：【人工智能】Cognilytica对AI供应商生态系统的分类:第三部分

行业和领域特定的AI应用供应商分类

在我们之前的文章中，我们解释了我们的分类和AI供应商领域的分类。有近3000个供应商以有用的方式分类，这是一个不小的壮举。如果您还没有阅读这篇文章，那么在继续之前，您应该先阅读这篇文章，因为本文是以这篇文章为基础的。

在上一篇文章中，我们提到过，我们正在研究和分析的供应商中，有超过一半的供应商拥有AI的行业或领域特定应用。这意味着他们的解决方案不是为了让您在他们的产品之上构建其他解决方案，他们也不提供通用的AI和ML基础设施或适用于广泛行业或领域应用程序的水平解决方案。因此，AI供应商分类的顶层非常多样也就不足为奇了，还有几十个进一步的分类和区别。

虽然我们在这一层的分类不是要全面,不可能真正识别每一个特定领域的应用人工智能——这里的供应商和行业分类涵盖范围广泛的应用程序类型,代表一些最好的AI供应商行业的资助,并代表广泛的用例适用于其他行业的人工智能。请记住，这种分类并不是为了识别所有的人工智能应用，而是为了帮助分类市场上提供解决方案和产品的供应商。因此，毫无疑问，越来越多的应用程序由企业自行开发，或者由咨询机构构建定制解决方案。这些努力在这里没有分类，因为这意味着对第三方技术供应商进行分类，而不是定制或定制解决方案。

行业和领域特定的AI应用供应商分类一目了然

下图是Cognilytica目前在分类堆栈这一层对供应商的分类:

以下是这些主要类别的概述:

农业

有一些商贩把他们的努力集中在改善农业和相关产业。特别是，我们看到人工智能的努力集中在以下子类别:

• 人工智能农业设备-使用人工智能和机器学习的力量使农业设备更智能和更有能力。
• 自主农业——利用人工智能和人工智能创造可以自主操作的智能机器人和设备。
• 智能农业——利用人工智能和机器学习提高农业的整体业务和能力，并使其更加智能化的解决方案。
• 产量优化——人工智能和人工智能的具体应用，重点是提高农业的整体产量和生产率。

汽车

在这个类别中，我们介绍了在传统汽车行业工作的供应商。这还不包括自动驾驶汽车或自动驾驶汽车的启用技术。这些在分类表的较低层中都有涉及。相反，这个类别涉及AI和ML技术供应商，旨在改善现有的非智能汽车或改变汽车行业的工作方式。

在这个类别中有两个子类别:

• AI驱动的汽车销售和营销——利用AI和ML改进汽车销售和销售方式的解决方案。
• 智能汽车——利用人工智能和机器学习帮助现有车辆更智能的解决方案。

创造性的应用程序

Cognilytica是帮助人们更有创造力，增强他们的创造力，或者提供能够以各种格式和媒体自动生成创造性内容的解决方案的供应商。

在这一类目中有三个子类目:

• 文学艺术-利用AI和ML来增强人类创造文学内容方式的解决方案。这一类别不包括通用自然语言生成(NLG)工具，它在人工智能支持技术层中得到解决。
• 音乐和声音——AI和ml支持的技术，增强了音乐创建或声音生成的方式，或以其他方式为音乐和与声音相关的创造性内容提供智能。这类应用程序不包括自然语言处理或一般音频处理功能，这些功能在分类的较低级别中处理。
• 视频、图像和设计——利用AI和ML来生成或增强视频、图像或设计内容的生产的解决方案，专注于创造的创造性或增强性作用。

客户体验

在这一主要类别中，供应商的目标是通过认知技术的范围来改善客户体验。特别是，Cognilytica看到了以下AI供应商解决方案的子类别:

• 呼叫中心——利用人工智能和人工智能改进呼叫中心体验的解决方案。
• 客户体验-广泛的供应商解决方案，利用AI和ML来改善客户体验的各个方面，从签约前到支持后的交互。
• 客户服务——专注于改善客户服务体验的AI和ML解决方案。

安全/网络安全

此供应商类别的解决方案侧重于改进和强调企业和组织的安全性。这包括网络安全和物理安全，以及欺诈检测和身份验证方面。

在这个主要类别中有五个供应商解决方案子类别:

• 自适应网络威胁管理——利用AI和ML提供智能、自适应网络安全的解决方案，无需明确预定义的规则或恶意软件定义，即可识别模式并缓解问题。
• 网络安全运营-基于AI和ML的解决方案，帮助管理网络安全运营。
• 欺诈检测/身份验证-基于人工智能和ML的解决方案，有助于检测和减轻欺诈，并为验证真实身份提供帮助。
• 智能摄像头-边缘网络摄像头和支持系统，提供计算机视觉和其他AI和ML功能，以协助基于安全的用例。
• 物理安全-利用AI和ML来增强建筑物和其他安全区域的物理安全的解决方案。

教育和知识

人工智能和ML也可以帮助提高人类的理解和知识，增加我们自己的教育。这类解决方案旨在帮助人们更好地学习和更好地利用组织和其他地点的知识。

这个主要供应商分类有三个子类:

• AI增强的知识管理——基于AI和ML的解决方案，帮助管理组织内外的大量基于知识的内容。
• 智能学习管理——利用人工智能、机器学习和认知技术的解决方案，使学习系统的管理更加智能化。
• 个性化学习——利用AI和ML为人们提供个性化学习体验的解决方案。

能源、公用事业和化学品

认知技术的广泛应用也正在传统产业中得到应用。这包括人工智能和ML在能源提取和生产中的使用，公用事业提供广泛的能源和基础设施资源，以及化学品和其他材料的生产。

在这一类目中有三个子类目:

• 化学品和材料——基于人工智能和ML的解决方案，为化学品和其他材料的制造提供智能管理。
• 人工智能增强的电力和公用事业——利用人工智能和人工智能辅助电力的管理和生产以及公用事业基础设施和交付的管理的解决方案。
• 石油和天然气作业——供应商利用基于AI和ML的技术来改进石油和天然气作业、发现和生产的方式。

金融

长期以来，金融一直是利用技术提供广泛产品和服务的领导者，并为以金融为导向的公司获得竞争优势。AI和ML已经在金融服务行业产生了广泛的影响，难怪有很多厂商都在关注AI和ML在这个行业领域的应用。

在这一主要类别中有九个子类别:

• 会计和公司财务-利用AI和ML为各种会计和公司财务需求提供帮助的解决方案。
• 人工智能支付——利用认知技术提供新的电子支付形式的供应商。
• 人工智能交易——利用人工智能、机器学习和认知技术来促进或自主执行不同金融平台上的交易交易的解决方案。
• 智能银行和贷款——利用人工智能、机器学习和认知技术来协助银行操作和管理个人、企业和组织贷款的过程的供应商。
• 会话融资——使用会话技术(例如聊天机器人或语音助手)向客户提供交互式智能服务的供应商。
• 金融智能——利用人工智能、机器学习和认知技术的解决方案，让组织和金融机构更清楚地了解与金融相关的各种活动、模式、流程和数据。
• 金融欺诈检测——使用AI、ML和认知技术来帮助检测和减轻欺诈性金融行为的供应商。
• 智能个人理财——利用AI、ML和认知技术为消费者提供更智能和个性化的理财指导和帮助的解决方案。
• 智能咨询——供应商利用人工智能、机器学习和认知技术，提供自主或高度自动化的系统，为客户提供如何管理他们的资金的指导。

游戏、娱乐和人际关系

游戏、娱乐和爱情/关系行业总是渴望采用新技术，因为它有助于提高客户与各种娱乐事物互动的整体体验。在这个类别中，有四个子类别:

• AI- enhanced xReality -利用AI和ML为增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、混合现实(MR)和其他类似技术提供更大价值的解决方案。
• 人工智能增强的约会和关系-利用人工智能和ML来增强约会、关系应用程序和经验的解决方案。
• 游戏智能——厂商提供的AI、ML和认知技术解决方案，可增强游戏体验和/或游戏创造。
• 体育智能和增强-利用人工智能、ML和认知技术来增强或以其他方式增强体育产业的解决方案。

健康与医疗

人工智能、ML和认知技术的使用对医疗保健和医疗行业产生了广泛的影响。几十年来，技术人员一直在将人工智能应用于方方面面，从改善诊断，到解读医学图像，再到帮助患者护理。在这个丰富的供应商类别中有九个子类别，每个子类别都有许多供应商提供基于AI和ml的解决方案。

• 人工智能诊断和治疗——利用人工智能、机器学习和认知技术提供或协助医疗诊断和治疗的解决方案。
• 智能数字外科——供应商提供人工智能、ML和认知技术解决方案来协助外科手术，包括机器人外科手术、远程外科手术和外科手术援助。
• 人工智能增强的健身和健康-利用人工智能、ML和认知技术来改善个人健身和健康的解决方案。
• 智能遗传学——提供基因筛选和其他以基因为中心的解决方案和服务的供应商，利用人工智能、机器学习和认知技术来实现主要价值。
• 智能医疗运营和患者护理——利用AI、ML和认知技术改进医疗服务交付和管理方式的解决方案，并提供增强价值或辅助价值，以帮助患者护理和管理。
• 支持AI的成像和诊断——使用AI、ML和认知技术的解决方案帮助解释医疗图像，提供关于诊断和数据的智能，并在其他方面帮助更深入地了解患者的病情。
• 智能医疗设备——依赖AI、ML和认知技术提供其主要功能的广泛应用和类型的设备。
• 个性化护理——使用人工智能、人工智能和认知技术为患者和个人提供个性化护理的解决方案。

人力资源(人力资源)

人工智能、机器学习和认知技术在帮助企业和组织管理人力资源(HR)以及帮助寻找工作和招聘方面发现了价值。

在这个类别中有两个子类别:

• 智能人力资源管理-利用人工智能、机器学习和认知技术来协助人力资源管理活动和运营的解决方案。
• 人工智能增强招聘——供应商使用人工智能、机器学习和认知技术来协助招聘、人员配备、求职和类似的活动。

保险

Cognilytica还发现，很多供应商都在利用人工智能、机器学习和认知技术改善各种与保险相关的活动和运营。甚至有一些供应商希望通过新的人工智能服务来彻底改变保险业本身，这些服务旨在改变保险业的运营方式。

在这一类目中有三个子类目:

• 人工智能驱动的保险——主要由人工智能、机器学习和认知技术驱动的保险产品，旨在改变包括人工智能驱动的保险公司在内的保险业的运营方式。
• 智能理赔处理——利用AI、ML和认知技术改进保险理赔处理和管理方式的解决方案。
• AI增强的医疗保险——利用AI、ML和认知技术来改善医疗保险的管理、运营和提供的解决方案。

物联网/设备管理

人工智能和ML系统被证明非常擅长识别模式和异常，这在有时连接的、低计算功率的物联网设备和其他硬件和机械的管理中特别有帮助。

在这一类别中，我们考察了供应商解决方案的三个子类别:

• 车队管理——利用AI、ML和认知技术来管理分布式设备、车辆和机械车队的解决方案。
• 智能物联网和设备管理——利用AI、ML和认知技术来管理物联网设备和其他有限网络、计算、存储或其他边缘设备的解决方案。
• 预测性维护——使用AI、ML和认知技术提供对机器和其他硬件设备的维护、故障和操作的预测性分析和洞察的供应商。

IT、应用开发和专业服务管理

IT系统不仅提供了构建和管理AI解决方案所需的基础设施，而且AI、ML和认知技术也被用于改变和增强我们管理IT系统、开发应用程序和管理企业内各种专业服务的方式。

在这个范畴内有四个子范畴:

• 应用开发助理——供应商提供的AI、ML和认知技术解决方案，改进和增强软件应用程序和其他IT解决方案的设计、构建、部署和管理方式。
• 智能IT服务管理——利用AI、ML和认知技术改进IT服务在企业中的管理、支持和部署方式的解决方案。
• 人工智能增强制造和产品开发——利用人工智能、机器学习和认知技术改善产品开发和设计方式的解决方案。
• 智能专业服务管理——利用人工智能、机器学习和认知技术的解决方案，改善和增强我们管理各种专业服务业务的方式。

法律

人工智能、ML和认知技术也被证明是非常有价值的助手和智能解决方案，帮助改善法律服务的提供方式。人工智能和ML技术正在为更强大的法律搜索提供动力，改善法律服务提供，并分析合同以帮助我们更好地理解它们。

在这个类别中有四个子类别:

• 合同分析——利用AI、ML和认知技术帮助理解合同和其他法律文件并提供分析的解决方案。
• 智能知识产权搜索和管理——使用AI、ML和认知技术来协助知识产权的搜索、管理和起诉的供应商产品。
• 法律搜索——利用AI、ML和认知技术来改进法律案件、文档、证据和其他支持数据和材料的搜索的解决方案。
• 实践管理——基于人工智能、ML和认知技术，旨在改善法律实践管理的供应商提供的服务。

制造业

长期以来，工业机器人和其他形式的低智能自动化一直被用于改善制造业、增加生产，或者增强我们制造和开发商品的方式。人工智能、机器学习和认知技术旨在通过在整个过程中添加更多的智能来极大地增强制造业。

在这个类别中有三个子类别:

• 智能制造自动化——利用人工智能、机器学习和认知技术来进一步自动化制造，并为制造过程带来更多智能的解决方案。
• 制造优化——利用人工智能、机器学习和认知技术来优化制造操作和流程的解决方案。
• AI增强的质量控制——供应商利用AI、ML和认知技术来改进和增强制造过程中的质量保证和控制。

新闻和内容

组织正在看到利用人工智能、ML和认知技术来帮助生成内容和处理新闻信息的巨大力量。许多供应商也看到了使用认知技术来改变内容生产和消费方式的力量和解决方案。

在这个范畴内有四个子范畴:

• 内容个性化和推荐——利用AI、ML和认知技术帮助内容更易于发现、个性化和推荐的解决方案。
• 内容制作——使用AI、ML和认知技术来制作各种形式内容的供应商。
• 内容监控——利用AI、ML和认知技术来帮助控制内容、知识产权，并在广泛的渠道中监控内容的使用的解决方案。
• 新闻聚合和消费-供应商提供的改进新闻聚合和消费方式的产品。

制药与生命科学

就像在医疗保健和医学领域一样，人工智能、ML和认知技术正在对医药业和各种专注于研发的生命科学行业产生巨大影响。这类解决方案包括人工智能增强的药物发现和开发，以及ml增强的生命科学研发。

在这个类别中有两个主要的子类别:

• 人工智能增强的药物发现和开发——供应商提供的产品依赖人工智能、ML和认知技术，为药物发现和开发提供智能解决方案。
• 人工智能生命科学研究——利用人工智能、机器学习和认知技术对生命科学研究和发展产生影响的解决方案。

房地产

供应商也看到了将人工智能、机器学习和认知技术应用于广泛的房地产和房地产相关行业和应用的价值。

在这个类别中有五个主要的子类别:

• AI增强的承包商和建造商解决方案-供应商提供的产品，使用AI, ML和认知技术来改善建筑和承包商行业。
• 会话式房地产——利用会话界面和人工智能技术进行房地产领域的自然语言交互的解决方案。
• 智能抵押和贷款——供应商提供的产品，使用AI、ML和认知技术来改进抵押和房地产贷款的发放、分析和管理。
• 房地产情报-利用AI、ML和认知技术提供房地产和房地产相关数据和市场动向的可视化解决方案。
• AI-增强房地产销售和营销-利用AI、ML和认知技术来增强和改进房地产销售和营销方式的解决方案。

零售/电子商务

人工智能正在进一步帮助我们彻底改变买卖商品的方式。许多领先的电子商务公司同时也是领先的人工智能公司，它们利用来自客户档案和购买互动的大数据的力量，进入一个循环，使它们的系统变得更加智能和更具竞争力。如果你无法击败这些科技巨头，那就加入他们，提供人工智能零售和电子商务解决方案的供应商越来越多。

在这个类别中有七个AI供应商的子类别:

• 人工智能驱动的商务——利用人工智能、机器学习和认知技术来改变在线商务方式的解决方案。
• 自主零售——利用广泛的认知技术实现完全自助零售体验的解决方案。
• 会话式商务——供应商提供的商务技术使用会话式交互模式和自然语言进行商务交易。
• 库存和定价优化-利用人工智能、机器学习和认知技术来帮助库存管理和找到商品的最优价格的解决方案。
• 智能产品管理——供应商提供AI、ML和认知技术解决方案，帮助管理在线销售的各种产品。
• 人工智能支持的推荐和个性化——利用人工智能、机器学习和认知技术进行推荐和提供个性化服务的解决方案。
• 智能旅游和酒店——供应商利用AI、ML和认知技术来改变旅游和酒店行业销售和推广产品的方式。

销售和营销

或许令人惊讶的是，在Cognilytica的所有人工智能供应商分类中，就供应商数量而言，最大的类别之一是销售和营销。销售和营销类的供应商比Cognilytica所描述的任何其他类别都要多。或许，这正是AI、ML和认知技术对这一领域影响之大的标志。

这一类目有七个子类目:

• 智能广告优化——利用AI、ML和认知技术来改进、优化、增强和增强广告购买、放置、创建和其他利用方式的解决方案。
• AI支持的内容优化——提供技术解决方案的供应商利用AI、ML和认知技术优化内容，以达到销售、营销和内容驱动的营销活动的目的。
• 人工智能支持的客户保留——人工智能、人工智能和认知技术解决方案专注于识别可能面临终止客户关系或“大量生产”危险的当前客户，并提供保留这些客户的解决方案。
• 客户情报——这个子类的全名是领导,前景,和客户情报,这表明它是人工智能的一个类别,ML,和认知供应商解决方案旨在帮助企业识别潜在客户,建立客户档案,并确定铅和前景池范围广泛的来源,或开发和提高现有客户的资料,这样就可以更好的和up-sold额外的产品和服务。
• 营销自动化和智能——利用AI、ML和认知技术来帮助自动化营销的解决方案，促进更好地使用营销渠道，增强现有营销活动，优化营销流程，并在市场中获得更多情报，以提高整体销售和转化率。
• 声誉管理-利用人工智能、机器学习和认知技术来监控关于公司及其产品的在线评论和评论的解决方案，以帮助减轻或解决负面评论，并增强正面评论。
• 智能销售支持——供应商提供的产品使用AI、ML和认知技术来改进销售活动，增强客户关系管理(CRM)系统，增强销售操作，通常有助于向销售流程添加更多的智能。

供应链与物流

人工智能正在对企业采购材料和向客户交付产品的方式产生广泛影响。虽然很多人都在谈论无人机和自动驾驶汽车将产品递送给客户，但在幕后，人工智能和人工智能已经对仓储和物流产生了更大的影响，它们提供预测分析来帮助改善交货时间，并使即时库存的愿景成为现实。

在这一类目中有三个子类目:

• 人工智能增强交付和实现——利用人工智能、机器学习和认知技术来增强和优化向客户和组织交付货物，并提高交付效率的解决方案。
• 智能物流优化——提供人工智能、机器学习和认知技术解决方案来改善物流和仓库运营的供应商。
• 智能供应链优化——利用人工智能、机器学习和认知技术提高企业供应链整体效率和优化的解决方案。

接下来的Cognilytica研究计划

如果看起来这种分类和分类是穷尽的和累人的，它是!这是迄今为止对人工智能供应商的最全面、详细和稳健的评估。但分类只是一个起点。Cognilytica将这种分类作为组织供应商的一种方式，这样我们就可以对这些人工智能产品的不同市场进行深入分析和研究。在下一篇文章中，我们将分享我们2019年的研究日程，以及上述哪些分类市场细分将包含在每个报告中。既然我们的分类已经消除了市场上的困惑，那么是时候开始深入挖掘，提供一些真正的理解了!确保跟随，并注册成为一个研究和咨询客户，如果你还不是一个!

 

讨论：请加入知识星球【首席架构师智库】或者小号【ca_cea】或者QQ群【1033354921】