AI芯片作为AI场景下底层的计算资源，可以解决AI所需要的存储和运算处理问题，并结合各个领域已经存在的海量可标记大数据作为数据集，为AI的技术层和应用层提供资源 。
典型企业：Graphcore——探索机器智能
Graphcore是研发专门为AI设计的智能处理单元（IPU）的公司 。IPU芯片比同类产品的性能提升了10-100倍，可以降低云应用和企业数据中心的AI应用成本 。
这种芯片可以部署于各种机器学习的应用，例如联网设备、自动驾驶、云计算以及机器人等领域，为大型的互联网公司提供具有处理海量数据能力的服务器 。
Graphcore在今年11月份获得了5000万美元C轮融资，本轮之后总融资金额已达到1.1亿美元 。
主要投资机构包括Samsung Catalyst Fund、Dell Technologies Capital、Robert Bosch Capital等 。
典型企业：寒武纪（Cambricon）——模拟人类神经细胞
寒武纪是一个专门针对人工智能深度学习而设计处理器的初创公司，其发布的1A芯片是全球首个商用的神经网络处理器芯片，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器 。
公司现在正在开发一种模拟人类神经细胞和突触进行深度学习的大脑启发处理器芯片 。寒武纪的芯片可以使AI用于计算机视觉、自动驾驶和飞行、安全监控、语音识别等等 。
同时，公司还为开发人员提供了一个AI软件平台 。
寒武纪在今年8月获得了1亿美元的A轮融资，总融资金额达到1.01亿美元 。主要投资机构包括阿里巴巴、联想创投、国投创新等 。
八、大规模仿真
随着大数据的发展和算力的提高，越来越多的场景可以被虚拟化并进行真实场景的仿真，从而可以缩短验证时间、协助做出更好的决策、检验边缘情况以及降低犯错成本 。
典型企业：Improbable——建立模拟世界
Improbable在开发一个操作环境，允许用户建立可以实时运行的模拟世界，从而模拟数百万个真实世界实体的行为和交互 。
该公司目前专注于游戏开发，但这项技术对于从商业到安全的各个行业都有影响，使得企业和组织在实际执行之前可以很好的预测并理解他们选择的结果 。
Improbable在今年5月获得了由软银领投的5亿美元B轮融资，本轮之后总融资金额达到5.55亿美元 。
主要投资机构包括软银、淡马锡、A16Z、Horizons Ventures等 。
九、合成动物产品
目前的畜牧生产是不可持续的，而到2050年，牛肉和羊肉的需求将会增长95%，这一部分额外的需求可以用实验室合成的动物产品替代和满足 。
典型企业：MemphisMeats——替代传统肉类
MemphisMeats研发了一种技术可以在实验室生产肉类，而完全不需要饲料、喂养和最后的屠宰过程，它通过在实验室里养殖动物干细胞来完成 。
与常规的肉类相比，这项技术所需的温室气体排放量、土地和水量减少了90% 。未来，该公司将会扩大生产，希望来未来可以完全取代传统的肉类 。
MemphisMeats总共获得2000万美元的融资，主要投资机构包括Bill Gates、Cargill、Kimbal Musk、DFJ等 。
十、极端物流
在很多发展中国家或欠发达国家，缺乏基础设施是比贸易关税更严重的贸易壁垒 。
如何利用科技手段帮助这些国家以弥补基础设施的不足将是改变这些国家命运的重要手段 。在物流行业就出现了一些这样的初创企业 。
典型企业：Zipline——按需分配血液
Zipline建造固定翼医疗无人机，并进行空运服务，将医疗用品投放到无法通过陆路进入的地区的诊所或医院 。
远程诊所和医院的医疗工作者通过发送短信向Zipline提出需求，以便他们按需提供血液等医疗用品 。
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