以色列人工智能（以色列的底层技术如何赋能产业互联网）

根据前复兴集团以色列投资经理Daniel Cohen的统计，目前以色列差不多80%拿到融资的企业都在人工智能领域。剩下的20%在生物医药领域，其中也有一些人工智能的应用，但不是创新的核心。

总体来看，目前以色列人工智能创业项目的着眼点主要是两个大方向：

• 第一大方向是关于数据的获取与处理。一方面人工智能需要数据，因此很多公司力图解决如何获取更多数据的问题，例如在无人驾驶领域立足于底层硬件传感器的研发。另一方面是关于如何对数据进行处理，例如在金融、营销领域，如何对已有大量用户的数据进行处理，以更好地提高企业决策效率。
• 第二个大方向是基于云的科技研发，特别是云存储，解决的是海量数据储存及提高资源利用率的问题。

从整体发展战略角度来说，以色列的AI技术公司非常擅长在单个细分技术领域做到极致，进行差异化竞争。并且由于缺乏市场，初创公司无法从商业模式上进行创新，因而必须在底层技术领域的研发上投入大量精力。尽管某些技术公司针对的市场规模不大，但因为细分领域的技术领先，一般都有企业有兴趣购买或兼并。这一点与我国初创公司的情况非常不同。

腾讯在今年提出了由消费互联网到产业互联网的升级战略。而作为连接腾讯AI生态和产业互联网，助力腾讯云启产业计划更好落地的腾讯AI加速器，在12月16日至23日期间，带领其成员访问了以色列云储存、无人驾驶、智慧金融以及智慧零售四个领域中的优秀AI技术创业公司，深入探索以色列AI技术如何赋能产业互联网的发展，从而为搭建新一代智能产业生态的未来路径借鉴些许思路。

云储存行业：硬件及软件层面两种创新思路

数据是AI及大数据的基础。随着行业的不断发展，数据存储逐渐成为AI及大数据行业发展的一个瓶颈，云存储也逐渐成为行业的标配。而云储存行业的创新主要围绕储存效率问题的解决，解决方案一是如何节约储存成本，二是如何提高储存读写速度。

Pliops作为一个存储技术底层硬件供应商，主要提供服务于云存储的控制芯片。团队创始人Aryeh Mergi 被公认为U盘的发明人，在其之前的创业公司被闪迪（SanDisk）收购后，再一次开始创业。

目前随着大数据以及AI技术的不断成熟，数据库中有大量不断读写的过程，因此会占用大量储存资源，带来性能的不稳定。Pliops则尝试改变已有闪存方式的硬件设计，研发了一个硬件，即控制芯片，并在芯片上面带了一套软件，以大幅提升存储的效率，实现了高度可扩展的存储和数据库解决方案，并实现了最佳的成本控制、功耗和性能改进。

Lightbits：改革储存与计算的关系

Lightbist要解决的核心问题是云储存的效率，以及降低储存资源的占用。目前随着数据量的增加，企业需要横向扩展，增加额外的服务器或节点提高功能，这对企业来说是一个艰巨而复杂的任务。而且目前储存SSD和计算CPU融合在一起时，会造成储存区域资源或计算资源的不必要占用与浪费。

因此Lightsbits提出的是一种新的逻辑设备接口规范协议，即Lightbits NVMe (Non-Volatile Memory express) / TCP。这种解决方案将存储和计算分开，无需触及网络基础设施或数据中心客户端。这种解决方案第一能够大幅提升整个储存效率；第二可以凭借具有稳定性的通信协议，支持在数据中心里面做非常快速的横向扩展。

StorONE： 开发新软件协议

StorONE 要解决的问题是：存储行业技术更新迭代很快，而企业需要不断投入以购买新的储存系统，因此是否存在一个一劳永逸的存储解决方案？与Poliops不同，StoreONE开发了一套全新的软件协议TRU，通过软件定义存储的方式去优化所有物理级的性能。即通过所有的底层软件的重写，能够优化性能并最大化地利用储存资源，而不需要搭配任何特定的硬件。

无人驾驶领域：多重技术共同保障安全

自动驾驶结合了人工智能与汽车两个行业，是人工智能真正能够落地的应用，同时拥有巨大的市场空间。以色列无人驾驶公司Mobileye 于2017年被英特尔以153亿美元收购，创下了以色列科技公司被收购的最高价，也创下了自动驾驶领域最大规模的交易记录。

目前在自动驾驶领域有很多种技术，一种是传统的毫米波雷达技术，一种是基于机器视觉的技术，还有一种是新的激光雷达技术。Mobileye则完全是基于机器视觉的技术。然而在一些专用商业领域，也可能会同时部署两种或者两种以上的技术来确保安全，Innoviz就是基于这种思想的一家新创业公司。

Innoviz：激光雷达与视觉技术的融合

Innoviz 成立于 2016 年，作为后来者，它称得上是一匹黑马。具体来说，Innoviz专注于无人驾驶解决方案中的激光雷达LiDAR技术。与市场其他的自动驾驶解决方案侧重点不同，Innoviz认为在自动驾驶中，激光雷达不仅能够检测障碍物，还能提供摄像头等传感器不能测量的信息，具有更优越的性能。而众所周知，激光雷达的造价成本非常高，为了扩大应用范围并实现自动驾驶车辆的商业化大规模量产，Innoviz通过对底层激光雷达技术的研发，目前能够将其价格压缩到 100 美元以内。

在此技术之上，Innoviz还集成了软件能力以及深度学习算法层，以增强自动驾驶汽车的环境感知能力，包括检测和识别障碍物等计算机视觉能力等等。进一步，这样的算法能够支持人工智能算法的应用，也就是使车辆得以在海量数据基础上，进行驾驶决策的自学习。

而其商业模式与Mobiley一样，将自己定位于二级供应商，将专利激光雷达感知方案集成到一级供应商的系统中。目前Innoviz也与宝马达成合作，为宝马的自动驾驶汽车提供固态激光雷达，将成为第一个商业车激光雷达的供应商。

智慧金融行业：底层算法是王道

以色列的金融科技公司主要有两类创新方向，一类是商业模式导向的创新，例如支付方式创新方面，有做AA制收款的应用服务。然而这些创业公司比中国的模式落后很多。而另一类是以数据算法为导向的底层创新，即通过数据的收集、清洗、智能建模来提升投资效率。而这种立足于底层技术创新的金融公司，是有一些比国内先进的创新企业的。

BondIT：可客户定制化的智能债权投资平台

BondIT就是一家用科技赋能债券投资的B2B互联网金融企业。在固定收益交易员为客户提供投资组合建议时，不同客户会提出各类需求，而不断更改的需求使投资经理花费了大量时间和精力在繁琐重复的工作中。因此BontdIT的核心服务为一款Saas软件，客户可以设定不同的约束条件与需求，通过大数据及AI算法为债权投资提供最优的投资建议，能够大大降低人工成本，减少耗费的时间，从而全面提高投资过程的效率。

BondIT在进入中国市场后，主要选择2B端的大金融机构以帮助传统金融行业完成转型。一方面提供基于Saas的标准化软件服务，另一方面BondIT还和大的金融数据提供商进行深度定制化合作，把基础算法集成到客户的终端系统，从而打造AI技术驱动的资产管理公司。

智慧零售行业：服务B端的C端行为数据获取与分析

以色列尼尔森的基金计划于2013年成立，目前只做非常早期的投资，并提供尼尔森共创空间，以帮助项目进行3个月的加速或孵化。尼尔森加速器主要关注将AI技术应用于新零售行业的初创公司。

具体来说，一方面关注C端消费者的阅读行为分析，比如对消费者看报纸，听广播，看电视这些行为的研究，具体涉及如收视率等数据的收集与分析。另一方面关注消费者的购买行为分析，例如对C端产品，尤其是快消品的购买行为分析，具体涉及到某一快消品一年的销量情况，消费人群的人口特征，消费群体结构等。尽管智能零售行业天然是面向C端的，但尼尔森孵化加速的企业是为零售行业提供解决方案的技术型2B公司。而诸多孵化加速的企业，在创业之初就将重心放在拥有成熟、先进商业模式的中国市场。

Placense：线下客户信息智能分析

Placense希望解决的问题是：实体店的线下厂商通常无法有效地对自己的线下客户信息进行把控，因此其服务是为线下实体店的零售商提供世界范围内各个地理位置的实时人流信息。用户只要输入一个地址，就能够通过可视化的数据了解所在该位置的人数，这些人来自哪里，性别，年龄，收入水平，所使用的交通工具等信息。

不同于其他移动大数据服务商，Placense提供的是整体层面而非个体层面的数据，因此规避了个体数据隐私的问题。其主要客户包括房地产公司、商场、饭店、酒店、户外广告投放商等，去帮他们进行选址决策、分析线下客户整体信息等。其技术是通过开发软件包，让不同APP的开发者将其集成在他的APP里面去，通过APP收集客户手机上的数据，然后传到云端去做数据分析。

TapReason：线上客户行为精准分析

TapReason是一家通过数据收集与AI分析，提供精准用户行为分析及预测的在线平台，想要解决B2C的公司，特别是APP及电商平台企业，在销售过程中如何吸引用户再次回来以及保证用户留存这两个最大的问题。

综合来说，TapReason共有三大块的数据维度，第一个维度是用户行为的数据，比如用户访问时间、访问频率等。第二个维度是用户本身的数据，比如用户的性别、年龄等，在脱敏之后提取出来。第三个维度就是交易数据，用户多久完成交易，交易的频率、金额等等。而这些数据能够通过AI计算，为企业营销策略提供智能预测与建议，甚至可以具体到如发什么样的优惠券更有效的问题，例如是发品类的优惠券还是发某一个单一产品的优惠券。

WalkOut：低成本无人零售自动结算方案

WalkOut是一家刚刚加入到孵化器还不到一个月的新公司，希望解决无人零售领域的自动支付自动结算的系统问题。亚马逊这样的巨头集团可以有资源去部署无人零售，但是对于中小型零售商来说，构建整套的物联网或数据服务需要大量的成本投入，因此WalkOut提供的解决方案是通过在商店购物车上部署传感器和平台，为中小型零售商提供整套无人零售及无缝支付服务。

通过车前一到两个摄像头捕捉客户购物车里面的产品信息，就可以实时知道购物车里的商品数量，最终就能完成很好的结算体验。相比于目前已有的无人零售店铺加装摄像头、RFID标签等自动支付方案，WalkOut的解决方案不需要改变整个超市，只需要把购物车往店里推就行了，是一种更低廉的解决方案。

WiseShelf：智能货架感应器

WiseShelf是将物联网技术应用在智能货架上，其针对的是智能零售商店中货架如何及时补货的问题，一方面，货架上的产品品类很多，如何快速远程识别产品品类；另一方面，如何实时快速对货架进行补货。

因此，WiseShelf的方案是在货架隔板下加了很多LED灯，并类似停车场一样加了距离传感器。把物体放上去灯就灭了，东西拿出来灯就亮了。

WiseShelf的距离传感器可以监测约一千级的灯光亮度，由于不同物体的感光度不同，就知道具体是什么货物了。

然后将每一个货架上传感器收集到的数据，通过网关传到云端上去，云端再去做分析并下发到APP端去做控制，通过APP的方式提供给商店的售货员或者经理，他们就能在手机或者平板上看到实时的库存情况。而这种距离传感器成本非常低廉，大约不到1美金，是市场上现有的最低廉的解决方案。WiseShelf目前的商业模式为销售硬件加包月软件服务。

在交流中了解到，总体来说以色列AI技术创业公司在前期都要经历一到两年的技术沉淀与研发，无论是云储存与智能驾驶这类“重行业”对软硬件技术的研发，还是智慧金融及智慧零售类“轻行业”对数据获取、清理与算法设计。因为在以色列，在缺乏市场及运营能力的情况下，只有潜心于核心技术的研发，才有胜出的可能。

关于腾讯AI加速器：

腾讯A加速器助力云启产业计划，推动腾讯产业互联网战略落地。AI加速器依托腾讯AI Lab、优图实验室、WeChat AI、Robotics X、腾讯云及合作伙伴强大的AI技术能力与丰富的应用场景，共同打造产业互联网解决方案。通过技术、流量、场景、渠道、品牌五大引擎，加速各行各业实现智慧升级。

截至目前，腾讯AI加速器已成功举办两期。首期的25个优质项目，在9个月的加速期内，整体估值从70亿增至260多亿，最终形成15 行业解决方案。腾讯AI加速器二期项目于今年8月正式启动，从1500个项目中优选出的40个成员企业聚焦于医疗、零售、机器人/硬件、企业服务四大领域，总估值达135亿。

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