全球最知名的孵化器Y Combinator，近日举行了最新一期的DemoDay（第24次），人工智能成为最热门的标签之一。

这批103个项目从7200多家创业公司中挑选而来，来自22个国家和地区。

根据量子位的统计，此次DemoDay共有21个人工智能创业项目。主要分布于医疗、金融、NLP、语音识别、计算机视觉等不同的行业和领域。人工智能热潮的裹挟下，创业已经越来越跟人工智能相关，希望这次DemoDay能对国内创业者有所启示。

YC的DemoDay堪称是创业领域的风向标之一，从YC孵化出来的创业项目包括Airbnb、Dropbox等。YC创始人是保罗-格雷厄姆，现任CEO是Sam Altman。

以下是这21个AI创业项目：

Vinsight（农作物产量预测）

Vinsight使用机器学习、卫星图像、天气数据和历史报告来预测农作物的产量，号称比其他方式好四倍。因为缺乏准确的预测，美国农民往往签下无法兑现的大单，导致每年损失110亿美元。Vinsight的预测服务每英亩(约6亩)收费25美元，目前全球最大的酒厂和第二大的杏仁制造商已经使用了他们的服务，他们正瞄准一个40亿美元的市场。

网址：https://www.vinsight.co

Clover Intelligence（面向销售的语音分析）

70%的营销都是通过电话进行。Clover能够对语音交互进行分析，并提供相关的销售策略建议。Clover能够识别销售是否只顾着介绍产品性能而不是功能，或者销售在错误的时间结束了沟通。这个软件还能自动评估效果，进而节省管理者的时间。

Clover举例说一位客户的销售电话转化率增加了300%。这家公司的服务每个座位收费150美元/月，接下来他们计划进军客户服务领域。

网址：https://cloverintelligence.com/

Cowlar（牛戴的Fitbit）

这个可穿戴设备是为牛设计的，可以追踪牛的温度、活动等数据，能从步态变化中识别出一头牛是否受到感染，或者识别出一头母牛是否怀孕并最终产奶。一套Cowlar的售价为69美元，每个月另收3美元的服务费。目前这个平台已有600头牛入驻。收集而来的牛数据，会交由机器学习的算法处理，其中包括了专家知识库和多年的相关经验。

网址：https://cowlar.com

Playment（人工for人工智能）

不知道你有没有听说过Mechanical Turk，当电子商务企业需要给产品打标签时，会用到这个质量较差的服务，想要好的可以找贵贵的埃森哲。Playment开发出一个App让人可以随时随地接单打标签的工作，并用软件确保准确性。说到与人工智能的关系，这家公司的服务可以用来训练人工智能，比方募集人工在图片中标注红绿灯，最终形成高质量的数据集。

网址：https://playment.io/

Quiki（智能问答）

在寻求客服支持时，72%的客户更喜欢在线的自助式服务，而且自助服务比呼叫中心的成本低得多。Quiki使用自然语言处理技术，把客服和客户之间的对话，转换成常见问题解答FAQ。目前他们已经把2000多个问题转换成FAQ，帮助公司提高客户满意度。

网址：https://www.askquiki.com/

Volans-i（B2B无人机速递）

上面这个视频，详细说明了Volans-i要干什么，为企业提供定制化的无人机速递业务。这家公司的无人机，可以提供22公斤的有效载荷、运送距离1600公里的服务；如果按年计费，每个客户每年可以得到15000次递送服务。

网址：http://www.volans-i.com/#about

Credy（带生物识别的P2P贷款）

贷款对印度来说是一个新概念，Credy打算利用生物识别的方式检测欺诈，进而抓住这个市场。印度拥有500亿美元的潜在贷款市场，到2020年还将翻一番。Credy还支持实时信用评分，并提供无纸化零欺诈保护贷款。目前，Credy已经获得350笔贷款申请。

网址：https://www.credy.in/

Algoriz（用人工智能来搭建交易算法）

不用找程序员，也不用等上几个星期，股票交易员在Algoriz上就能简单的把想法转换成交易算法。交易员把想法用英语标记出来，然后Algoriz把这个想法变成交易代码。3月发布以来，Algoriz已经有了500多个专业交易员注册，还收到一个对冲基金2亿美元的合作意向。

网址：https://algoriz.com/

AlemHealth（机器学习当医生）

虽然新兴市场有数以千计的CT和X光机，但其中只有不到20%配备了放射科医生。AlemHealth希望通过机器学习解决这个问题。目前AlemHealth正从尼日利亚收集CT数据，并把扫描发给全世界各地的放射科医生。扫描一次收费1美元，而且还增加了自己的数据库。

网址：https://www.alemhealth.com/

Speak（AI英语家教）

用于人类英语家教的支出，每年可达900亿美元。Speak提供了一个移动程序，让用户可以在手机上练习英语对话。Speak能透过浓重的口音识别用户在用英语说什么，然后教给用户如何更清晰的发音。虽然AI翻译已经不错了，但练好口语还是一项宝贵的技能。

网址：http://usespeakeasy.com/

NanoNets（一个机器学习的API）

机器学习会改变商业模式，但大多数公司不会把业务推倒重来。NanoNets提供的API能帮助任何企业轻松使用机器学习。上传数据，等待10分钟，再添加几行代码，企业就可以查看机器学习带来的数据挖掘结果，例如识别照片中鞋子的品牌。目前NanoNets每周相应100万次API调用。每月收费99美元，提供1000次API调用。

网址：https://nanonets.ai/

Bicycle AI（自动AI客户支持）

Bicycle是一个全方位的客户服务系统，使用AI实现7×24回答客户问题。这家创业公司表示，可以消化60-80%的一级客户服务要求，每次服务收费3美元，利润在80%。目前Bicycle已经为5个测试客户处理了75000次对话，响应时间30秒。他们的目标是最终替换掉昂贵的呼叫中心。

网址：http://bicycleai.com/

Pit.ai（自动挖掘交易策略）

Pit.ai是一个AI驱动的对冲基金，不收取任何管理费用。这家公司使用AI来制定新的交易策略，从而节省下雇佣交易员的成本。Pit.ai的盈利模式就是分成，也就是说，只有客户赚钱时他们才会跟着分享一点利润。

网址：https://www.pit.ai/

XIX.ai（预测你需求的虚拟助理）

这家公司的创始人来自OpenAI、Google研究部门和加州大学伯克利分校，XIX的目标是在任何时间都能预测出用户下一步想做什么。基于用户行为，XIX目前的预测精度达到90%。如果有一天这个精确度达到99%，XIX表示用户就不用再点手机了，所有的任务都能自动完成。

网址：http://xix.ai/

Aella Credit（低收入贷款平台）

Aella致力于为非洲的低收入人群提供贷款。非洲大陆90%的人无法获得信贷，不过麦肯锡预测非洲信贷市场潜在规模100亿美元。Aella通过人力资源数据和生物识别技术，建立起一种中等规模（500美元以上）贷款的途径。目前Aella已经贷出147万美元，并表示偿还率很高。

网址：https://www.aellacredit.com/

Niles（商业会话wiki）

Niles是一个可以在Slack里交谈的wiki。这个聊天机器人可以解答内部团队的问题，而不用挖掘Google文档或者SharePoint来获取。例如，你想知道某个企业的客户折扣，就可以问Niles。Niles会从各种文档材料中找到答案，节省你的时间。据说这是一个270亿美元的市场，一周内已经有700个团队申请注册Niles。

网址：https://niles.ai/

Indigo Fair（本地零售商的亚马逊）

Indigo Fair是一个免费的、AI驱动的平台，帮助零售商找到合适的商品。Indigo Fair允许零售商进行A/B测试，并且可以免费退回没有售出的商品。美国的本地零售业是一个庞大的市场，Indigo Fair发布以来已有30家客户，并且声称回报率很高。

网址：https://www.indigofair.com/

Tetra（商务会议自动笔记）

当你参加商务电话会议时，借助Tetra的服务，能够帮你自动生成完整的会议笔记，服务分为两个版本：一是通过自动的语音识别，二是每分钟收费50美分的人工速记。Tetra计划用自己的AI和数据，切入每年20亿小时的电话会议市场。

网址：https://asktetra.com/

FloydHub（Heroku深度学习）

想搞定深度学习还是比较困难。FloydHub是一个平台即服务的产品，用户在云中培训和部署深度学习模型。号称30秒内就可以展开工作。推出4个星期以来，已经吸引2500名用户。这家公司还在创建一个拥有3000个数据集、1.5TB数据的市场。

网址：https://www.floydhub.com/

MDAcne（皮肤科远程医疗App）

据说有5亿人被痤疮困扰，其中90%从来没有去看皮肤科医生。MDAcne的解决方法，是提供一个计算机视觉驱动的应用程序。只需要一个自拍，MDAcne就会分析你的皮肤，然后提供相关的建议。这个App推出两个月，已有5万人注册。不知道其中多少人会为每月13美元的服务付费。

网址：https://www.mdacne.com/

lvl5（无车人地图）

无车人领域的一大障碍就是激光雷达，因为这个设备非常昂贵。lvl5认为有一个更好、更便宜、更丰富的解决方案：通过计算机视觉软件提取地标，例如停止标志、分道线等，然后把数据聚合成3D地图。lvl5说他们能达到激光雷达的精度。而且现在lvl5不收费，以后应该是指望靠收集来的数据挣钱。

网址：http://lvl5.ai/

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