英特尔在投资方面的胃口一向不错，无人驾驶、医药科技、甚至气候变化研究都在其关注范围之内。看似互不相干的投资领域背后，是其想要成为「AI 专家」的野心，英特尔在无人驾驶飞机、自驾车、设备自检以及 AI 计算领域均在发力。

据 crunchbase 的数据显示，2017 年，英特尔共参与 24 宗投资，其中与 AI 有较强关联性的公司有 8 家。我们认可不同的技术间均有关联，此处的较强关联性特指机器学习相关技术与应用。机器之能对这 8 家公司进行了盘点，维度包括投资时间、轮数、该轮投资总金额、公司成立时间、主营业务以及主要产品等，按时间顺序由近到远排列。

通过梳理我们发现，这 8 家公司中，除去技术向的机器视觉、无人驾驶相关公司外，Yoshua Bengio 创办的 AI 孵化器以及 AI 数据众包平台 Mighty AI 也在英特尔的投资范围之内。

机器视觉 - 2017.9.18 - Matroid - A 轮（领投）- 1000 万美金

总部位于湾区的 Matroid 专注计算机视觉，产品为一款定制化的图像及视频检测工具。通过针对不同用户的定制化训练，该工具能够识别视频及图片流中的目标元素，如人物、事件、物体、商标等。公司的盈利方式瞄准安全及媒体领域。在安全领域，很多商家需要对监控摄像头采集到的图片进行实时分析；在媒体领域中，财富五百强企业有监测企业商标及任职要员在图像和视频中出现情况的需求。

除投资关系外，Matroid 与英特尔也存在合作关系，Matroid 用其自身技术帮助英特尔在其芯片上更好地完成计算机视觉技术。Matroid 希望在未来对图像及视频的分析过程能够在设备终端进行，因此非常重视计算机视觉芯片的研究。但 Matroid 没有选择自研，而是希望深入硬件生态内部，通过与硬件公司的合作赋能行业。

此外，Matroid 创始人 Reza Zadeh 利用其身为斯坦福大学教授的影响力围绕公司技术建立技术社区。他组织的 Scaled Machine Learning 会议吸引到来自谷歌、英特尔、英伟达、OpenAI 等公司的众多科研人员参与。

数据分析 - 2017.9.18 - Panoply.io - A 轮 - 600 万美金

成立于 2015 年的以色列初创公司 Panoply.io 通过机器学习及自然语言处理技术使数据管理与分析变得简单。Panoply.io 是一家提供数据仓库与数据分析服务的初创企业，其云数据仓库与分析平台基于 Amazon Redshift、Elastic Search 以及 Hadoop 搭建，为用户提供全栈式数据理平台。可以在数分钟内收集十余个来源的裸数据并将其转化为复杂的分析和数据洞察，整个过程全自动进行，不需要用户编写一行代码。

Panoply.io 支持的数据来源包括关系数据库、NoSQL、半结构化的日志文件等，也支持通过 SDK 和 API 与数据源连接。此外 Panoply.io 还特别强调平台的易用性，数据模式定义、数据建模以及配置等任务均可在平台上进行，与众多的竞争对手相比易用性是它的一大差异化优势。此外，平台还可以进行数据转换等常规任务。

AI 孵化器 - 2017.6.14 - Element AI - A 轮 - 1.02 亿美金

2016 年 10 月，Yoshua Bengio 等人在加拿大蒙特利尔联合创立了人工智能孵化器 Element AI。这家被称为「加拿大版 YC」的公司旨在通过硅谷式的产业服务帮助创业者，将人工智能的新技术从实验室转化为实用产品，同时也为其他公司构建研究机构提供解决方案。

从基础研究做起，到应用研究成果，再到为非专业用户构建解决方案——即使你完全不知道人工智能是什么，Element AI 也能为你的生意带来好处。在 Yoshua Bengio 等人的帮助下，Element AI 拥有学界最强大的技术阵容，虽然其中一些并不是全职，但他们能够为公司和客户提供最好的建议。另一方面，这些教授在大学里从事基础研究，而 Element AI 直面市场，这意味着在这里，理论和实际在不断产生碰撞。

会计算的激光雷达 - 2017.6.13 - AEye, Inc. - A 轮 - 1635 万美金

位于旧金山的 AEye 创立于 2013 年，致力于自动驾驶汽车领域计算机视觉硬件、软件、以及算法的研究。AEye 的技术能够使固态激光雷达与计算机视觉算法进行「预先融合」，创造一种全新的、适配于自动驾驶车辆的视觉智能技术。2013 年 AEye 成立后便发布了其首款固态激光雷达传感器，此后在智能感知技术上取得了一系列突破进展。

AEye CEO Luis Dussan 希望 AEye 在产品布局上尽量区别于其他激光雷达和机器视觉技术公司，做到扫描场景并迅速识别物体。Luis 认为，目前大多数的机器视觉领域竞争者都能够捕捉大量数据，却很难做到对数据进行快速、实时的处理。AEye 将激光雷达与机器视觉算法进行了整合，而此前将数据收集与处理分开的思路，是机器视觉产业中最大的瓶颈。这种融合处理技术，将能更容易识别出自动驾驶车辆在运行过程中不容易发现的「极端和临界情况」。

卡车自动编队 - 2017.4.5 - Peloton Technology - B 轮 - 6000 万美金

当前自动驾驶技术的一个远景目标，就是使多辆汽车能在电子通信技术的应用下，实现车编队自动驾驶。Peloton 就是这样一家公司，它来自硅谷，旨在帮助卡车行业解决三大问题：安全问题、燃油消耗问题和运营效率问题。

V2V（Vehicle-to-Vehicle）通信技术，是实现上述远景目标的基础，而 Peloton 的解决方案就是让系统内的卡车通过 V2V 技术连接。例如，当前排车辆需要刹车或减速时，后排车辆会自动对这些动作作出反应。Peloton 的驾驶辅助（driver-assistive）系统会将配对卡车的安全系统与云网络进行连接，将卡车编队驾驶限定在合适的道路和条件内。

该公司计划在 2017 年与本轮资方 Omnitraces 合作，推出名为 Class 8 的商用卡车编队行驶管理系统。Class 8 目前可以支持两辆半挂牵引车编队行驶，两车通过 V2V 技术通信，共享各自的位置信息和行驶状态参数，同时装有用于巡航控制的雷达，前车负责牵引，后者只需要跟随就好。根据 Peloton 提供的数据，在组队行驶股过程中，牵引车的油耗可以降低 4.5%，跟随车的油耗则可以降低 10%。

网络安全 - 2017.2.28 - Fortscale - VC 轮 - 700 万美金

Fortscale 是一家位于加州圣马特奥的以色列网络安全公司，成立于 2012 年，其用户及实体行为分析技术（User & Entity Behavioral Analytics, UEBA）利用大数据以及机器学习技术识别企业网络中的危险用户。例如，当你的员工决定将你的客户名单下载到一个 U 盘上的时候，系统就会识别出这种「异常行为」。目前，其 UEBA 技术已在美国、欧洲、以色列拥有数十个企业用户，按订阅数收费，企业中每个用例每年的价格在 5 到 50 美元之间，具体数额取决于订阅规模。

Fortscale 的风险分析引擎可以被部属为针对安全操作中心（SOCs）优化的独立解决方案，或者内置在安全基础设施解决方案中。后者为行业第一款嵌入式 UEBA，允许安全设备供应商快速简单地将优质的行为分析技术融入到他们的安全设备平台中，在其设备上添加「人工智能层」。

无人机 - 2017.2.2 - Airware - VC 轮 - 不详

Airware 的产品为商用无人机系统应用开发平台，提供从硬件、软件到云服务的端到端解决方案，可基于无人机芯片开发诸如路径优化导航、无人机空管系统等应用，以及开发逻辑板、制动器、传感器（同时也兼容市面上的各种传感器）等无人机控制组件。Airware 通常会与无人机硬件商（Altavian、AlliedDrones、 Delta Drone 等）合作，在硬件被售卖给最终客户之后，再根据最终客户需求进行定制化的软件开发。

不过这种办法相对比较被动，软件定制时间也比较长。所以 Airware 现在采用了主动出击的方式，通过与特定无人机及传感器的绑定，搭配上自己的 OS+特定应用，组装成全套解决方案后出售给不同的客户，用 CEO Jonathan Downey 的话来说，Airware 要做无人机领域的 Windows+Office。

数据众包平台 - 2017.1.10 - Mighty AI - B 轮 - 1400 万美金

Mighty AI（曾用名 Spare5）希望以众包平台的方式，帮助科技公司解决人工智能的数据来源。Mighty AI 于 2014 年成立，总部位于西雅图。迄今为止，Mighty AI 与微软、Pinterest 和 IBM 等大型公司建立了合作关系，他们为 Mighty AI 社区提供识别照片、文章打分、情绪分析等任务。Mighty AI 则将这些任务分给普通大众，用户通过完成任务获取相应报酬。除投资关系外，Mighty AI 还与英特尔和埃森哲签署了协议，两家公司将负责面向全球客户推荐和销售 Mighty AI 的 TDaaS 产品。

编者注：以上为英特尔在 2017 年针对人工智能领域的投资案例，除投资外，英特尔在 AI 领域也进行了多宗大额收购，包括 153 亿美金收购 Mobileye、167 亿美金收购 Altera、4 亿美金收购 Nervana 等。