1. AIBrain
AIBrain是一家位于美国加利福尼亚州的人工智能公司，专门为智能手机和机器人应用提供AI解决方案，拥有自己的人工智能平台IRSP，并专注人工智能的开发。
2. 亚马逊
这家全球商品品种最多的在线零售巨头如今已经通过服务和产品进入了人工智能领域，它们的亚马逊机器人已经开始学习使用数据预测和查找模式的能力。目前亚马逊的人工智能服务机器人Alexa已经面世。
3. Anki
Anki是一家获得了银行业巨头摩根投资的玩具机器人公司，总部位于旧金山。Anki的旗舰机器人是Cozmo，该机器人由于出色的情感反应被称为是迄今为止最先进的消费机器人之一，它有表情、有情绪，没电了还能自己充电。
4. 苹果
苹果公司在过去的3年里收购了四家人工智能创业公司，预示着它们迈入人工智能领域的决心。多年来，苹果公司的虚拟助理Siri从一个简单的语音助手变成了成熟的语音机器人。
5. Banjo
Banjo是一家社交网络公司，在2015年获得了日本软银集团1亿美元的融资，它们利用人工智能对社交媒体进行数据整合，将地理定位和社交软件结合，用户可以查看自己周围的活动，也可以查看某个地址周边发生的事情。
6.达闼科技
达闼科技正在开发它称为基于云智能的机器人系统。CI与AI不同，它将机器与人类相结合，而不是将它们作为单独的实体来对待，但允许机器人由人控制。
7. Facebook
这家为全球30亿用户服务的公司，在对人工智能的战略投资商是舍得的，迄今为止，脸书已经开设了三家人工智能实验室，并且还收购了两家AI公司，即Masquerade和Zurich Eye。
8. Google
在所有互联网企业当中，谷歌是高居最具品牌价值企业榜首的人工智能领域领导者，它们早就已经开始大规模布局人工智能，并且投入很大。在四年内，谷歌收购了12家AI创业公司，它们研究的重点是推荐语言翻译、视觉处理以及排名和预测能力。
9. H2O
H2O是由Oxdata公司推出的一个人工智能项目，主要服务于数据科学家和开发者，被全球超过10,000个组织的100,000多名数据科学家所使用，为他们提供快速机器学习引擎，另外它还声称自己是“世界领先的开源机器学习平台”。
10. IBM
从20世纪50年代开始，IBM就一直是人工智能领域的先驱者，它一直专注于人工智能领域，其中Watson超级计算机是最知名的AI项目之一，这台计算机可以学习语言和人类知识。
11. 碳云智能
iCarbonX是一家中国生物技术公司，它使用人工智能来提供个性化的健康分析和健康指数预测。它已与来自世界各地的七家专注于收集不同类型医疗保健数据的科技公司结成联盟，并将使用算法分析基因组，生理和行为数据，并提供定制的健康和医疗建议。
12. 英特尔
英特尔已经认识到人工智能的重要性，并希望通过支持和投资人工智能技术保持领先地位。除了众多收购之外，英特尔还单独向微软投资了几家AI初创公司。该公司通过优化的机器学习框架和库宣传其对开源的承诺，以及他们对Nervana系统的收购，使他们能够利用他们的机器学习专家。
AI人工智能是目前科学技术领域的研究热点之一，其发展前景广阔。以下是AI人工智能的发展前景及利弊的一些讨论：
发展前景:
1. 产业应用：AI人工智能技术可以在医疗、金融、交通、制造等领域实现很多自动化、智能化的服务和操作，将会给制造业、物流等领域带来更高效率和较低的成本。
2. 创新驱动：AI人工智能技术的快速发展，将为未来的医学、能源等领域提供高增长的机遇。
3. 社会影响：AI人工智能技术的应用也可能会改变传统的经济、社会结构，推动人类进入更加智能化的时代。
利与弊:
1. 可能带来的好处：AI人工智能技术可以使个人和企业更高效率地完成许多任务，并且可以在较短时间内找到解决方案，与此同时它也可以在一定程度上减少人力投入和提高生活质量。
2. 可能带来的坏处：AI人工智能技术与传统的就业模式相比可能会导致就业机会的减少，而且人工智能系统产生的误判、偏见等问题也许会在某些情况下带来负面影响。
3. 风险和挑战：AI人工智能技术正在不断发展，并在各个领域应用着，但这个过程中必须充分考虑数据安全、隐私保护、清晰的规则和法律等方面的问题，在此基础上充分利用其潜力，以实现更好的价值。
总之，AI人工智能技术的发展既为人类带来了巨大的机遇，又可能带来一些风险和挑战。我们需要通过对其应用领域进行明确的规划，以最大程度地促进科技进步和人类的福祉。
AI人工智能绘画，通常采用的是深度学习技术中的生成式对抗网络（GAN），也就是由两个神经网络相互博弈的过程来进行图像生成任务。其中一个网络是生成器，另一个是判别器。
首先，生成器网络通过学习已有的大量图片数据，自主产生一些与这些数据相似的新图像。这些图像被称为“假样本”。
随后，这些“假样本”与真实的图片一起输入到判别器网络中。判别器会尝试区分哪些是真实的、哪些是生成器产生的假样本。如果判别器判断出某张图片是假的，那么生成器就需要调整自己的生成策略，再次生成更接近真实的图片。而如果判别器无法判断出哪些图片是真实的，哪些是假的，那么生成器就成功了。
AI人工智能绘画要生成高质量的图像，需要依赖大量的数据和算力支持。同时，艺术家们也会参与到AI绘画的设计之中，在网络训练的过程中对数据集进行优化，以使得机器画出来的艺术作品更加符合人类审美标准。