Evolv的软件系统还可以与摄像头和人脸识别软件进行集成,通过人脸识别进入场地的人,并与数据库进行比对,实时鉴别可疑人物 。
EvolvTechnology总共获得3780万美元融资,主要投资机构包括Gates Ventures、In-Q-Tel、General Catalyst、Data Collective等 。
五、合成农业
到2050年,全球的食品需求可能要增长近98%,而合成农业将有助于满足这些需求 。
典型企业:Indigo——“微生物”新农业
Indigo利用机器学习算法、基因组测序和计算生物信息学方法,创建了一套农业微生物基因组信息数据库 。
可以分析出对植物健康最有帮助的微生物,抵御农作物病虫害、增加营养摄入量以及水分利用率,以自然的方法促进作物健康,进而培育出耐旱、抗病虫、产量高、单棵质量好,且无基因改造的“超级”农作物 。
Indigo已经建立了一个平台,发现并生产出一些“超级”候选作物,包括玉米、大豆、小麦、棉花和蔬菜等 。
Indigo在今年9月底获得了1.56亿美元的D轮融资,估值已达12亿美元,本轮后总融资金额已达到3.2亿美元 。
主要投资机构包括Flagship Pioneering、Baillie Gifford & Co.、Alaska Permanent Fund、ActivantCapital Group等 。
六、火箭发射器
根据已经公布的和未来的开发计划,预测到2022年,多达3000个纳米卫星(1公斤-50公斤)/微型卫星(50公斤-100公斤)需要发射 。
估计在2018年,将有300-400个纳米卫星发射 。到2022年,将有另外的约2500个纳米/微型卫星要进行发射 。
典型企业:RocketLab——发射小型卫星
RocketLab是一家研发小型运载火箭的初创公司,其建造的全碳复合运载火箭,专门为发射小型卫星而设计,抢占的是10U载荷以下的小型卫星市场,与SpaceX形成差异化竞争 。
其发动机的主要部件均为3D打印,采用的技术是电子束熔融,推力高达5000磅,可以将小型卫星迅速的送到商业轨道 。
RocketLab是一家独角兽企业,在今年3月获得7500万美元D轮融资,本轮过后总融资金额达到1.48亿美元 。
主要投资机构包括In-Q-Tel、Lockheed Martin、Khosla Ventures、Bessemer Venture Partners等 。
七、AI芯片
人工智能的应用正在蔓延至各个领域,这意味着AI公司还会得到加速发展 。
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 。
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