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整个2024年，尽管AI模型的进化并未停止，并且模型范式也向后训练和推理的Scaling Law发展，但是整个AI领域，最大的主题，是AI应用。 这个趋势在YC 2024年下半年的两场DemoDay中也明显的显现。
上一期， 我们介绍了YC S24和F24两个批次中AI应用创业最集中的金融、企业AI和编程3个领域的公司。
本期我们继续介绍和分析 工业和制造业，医疗和零售（电商）这些热门AI应用创业方向里的公司。
在这三个方向上，我们有以下观察：
1.无论将AI应用到哪个行业，目前AI应用解决问题的内核思想，还是让AI技术去做一些低价值和重复性劳动，解放智力工作者（医生、设计师，工程师，分析师）的精力和时间，让他们去做更高价值，真正需要动脑筋的事，进而为企业节省成本或新增收入。
2.现在的AI应用大多数以Agent形式交付，或者是用AI智能实现某种形式的自动化，而要做到这一点，需要AI能够处理企业内部的非结构化数据，并对AI模型进行一定程度的定制化，这对于AI应用的创业者提出了更高的要求，所以我们看到AI应用的创业者，很多是行业出身，而非单纯的AI技术人员出身。
3.进入2024年下半年，我们看到AI技术进入了越来越多的行业，在医疗健康，工业/制造业等行业渗透得越来越深；2023年那种直接使用模型能力，或者只凭借模型的某种新模态能力（比如直接做文生图，或者直接做AI音乐），然后直接创业的形式已经越来越少。当AI应用创业进入深水区后，创业者们除了要懂AI，更要懂行业，懂客户，懂商业；那些具有复合背景的非凡创业者，无论在互联网时代，还是AI时代，都更容易脱颖而出，阿尔法公社希望发现这个时代的张一鸣，助力他们打造AI时代的世界级超级应用。
工业和制造业类AI应用
在工业和制造业领域，效率和成本是核心，工业领域AI创业的核心逻辑也是将某工业里的某一类任务高度自动化，节省成本，提高效率，但同时也有人工智能助手，能够以其智能协助人类工程师完成更高级别的工作。
Lighthouz AI（S24）
Lighthouz AI通过彻底革新采购流程，为制造业打造AI采购专家。当前，采购专业人员将90%的时间花在与供应商沟通、数据录入以及操作过时的ERP系统上。Lighthouz的AI采购专家可自动化处理所有手动任务，包括数据验证和ERP系统录入，使采购团队效率提升15倍。
Lighthouz AI创始人Srijan曾任乔治亚理工学院教授，谷歌研究科学家，斯坦福AI实验室博士后，发表论文60余篇，被引用超6000次。他构建的AI系统已在Meta、Home Depot等公司投入使用，
Praxis AI（F24）
Praxis AI专注于面向制造业的智能代理（Agent），这些智能代理可以利用工厂中的结构化和非结构化数据，包括机器传感器数据、维护手册和工单，并且进行复杂情境的推理和处理，从而帮助制造团队实时预测并预防设备故障。早期客户数据显示，Praxis可帮助制造商将计划外停机时间减少高达25%。
Karmen（F24）
Karmen是为建筑项目经理设计的AI助手，可以帮助项目经理自动化他们的行政任务（例如发票审批、RFI管理和变更单跟踪）。使用Karmen，项目经理不必在数百封邮件中搜索信息和向多个建筑管理工具（如Procore）上传文件，从而平均每天可以节省大约3小时的工作时间。
PermitPortal（F24）
官网：https://permitportalapp.com/
PermitPortal是一家专注于房地产和能源项目开发的科技公司，它针对房地产项目/能源项目在前期阶段面临进度拖延的普遍问题，开发了能够自动化处理关键手动任务的工具。它能够自动化寻找、评估和落实新场址，理解当地政策法规，以及跟踪许可证申请进度等环节；显著提升项目开发的效率，帮助开发团队缩短周期、降低成本、加快项目推进。
ArchiLabs（F24）
ArchiLabs是一款面向建筑设计的AI助手，让建筑师通过简单的AI提示摆脱繁琐任务的束缚，将设计提高速度至10倍。
创始人Brian和William在卡内基梅隆大学相识，分别从事工程工作，并在新建筑项目中遇到了类似设计迭代困难和设计流程复杂等普遍痛点。随着AI推理模型的进步，ArchiLabs致力于通过优化现有模型解决这些问题，重塑建筑设计体验，并向600亿美元市值的Autodesk发起挑战。
Diode Computers（S24）
Diode是一个端到端的电路板设计平台，它利用AI技术，帮助硬件设计工程师自动生成PCB电路板硬件设计图纸，将需要数月完成的设计项目缩短至几天，并直接将可用的电路板送到用户手中。
DeepSim（S24）
DeepSim构建AI加速的3D物理模拟器，将复杂的模拟速度从几天缩短到几分钟；团队由三位斯坦福电气工程博士组成，具备半导体制造和设计背景。
3D物理模拟复杂、昂贵且缓慢，导致工程师效率低下，管理者和高管面临产品开发延迟和成本浪费。DeepSim新型AI物理模拟平台自动化设置过程，并以1000倍的速度模拟设计，且保持精度。
Mineflow（S24）
Mineflow是专为矿产勘探设计的AI平台，通过预测矿床的形状和位置，为矿业公司从初期勘探到高级可行性研究提供支持。在与一家锂矿公司合作的早期试验中，Mineflow对硬岩锂矿床形状的预测精度比竞争对手高出一个数量级以上。
创始人Ryan拥有卡内基梅隆大学计算机科学学院人工智能学士学位，他在Google构建机器学习模型并推出了年收入约1.25亿美元的产品。
camfer（S24）
Camfer开发首个AI机械工程师，能够与人类协作完成端到端的设计任务。工程师可直接在CAD平台上与Camfer交互，通过对话完成3D设计的创建、测试和迭代。
创始人兼CEOArya Bastani是AWS前员工，毕业于UC Berkeley，大学期间担任Formula Electric赛车队的首席工程师，并在Anant Sahai教授的实验室研究利用Transformer和稳定扩散进行脑电波（EEG）分类和生成。
医疗保健类AI应用
医疗保健AI应用的繁荣，可能在于美国市场的医疗私有化程度更高，但是其中许多公司的创业方向，也可以移植到中国市场，帮助公立医院和诊所们更好的服务患者。其中，优化医保索赔，自动化医疗记录（病例），将医疗机构繁琐的行政任务自动化，还有助力医疗研究是比较集中的创业方向。
将医疗机构繁琐的行政任务自动化
Docflow（F24）
Docflow为医院的住院医生、教职员工的值班安排实现自动化，同时帮助医院管理者高效管理其部门。医生将近20%的工作时间都用在排班和薪酬管理这样的行政任务，削减了对患者护理的关注。
Docflow通过一套可定制化的解决方案，自动化处理这些后台操作，为包括住院医师、医生和研究员在内的医疗管理者和提供者每年节省数百小时，从而让他们专注于最重要的事情——提供卓越的患者护理。
Astrix Health（F24）
Astrix为医疗机构打造人工智能采购代理，Astrix的AI代理通过自动化采购，帮助医疗机构以合适的价格在合适的时间购买合适的产品，从根本上减少浪费（美国每年浪费250亿美元）。Astrix可以分析采购数据（如发票），自动搜索更优价格，然后在适当情况下，Astrix代理直接下单。通过这种方式，Astrix为首批用户的重复采购节省了平均20%的成本。
Asha Health（F24）
Asha Health帮助医疗诊所打造线上AI诊疗平台，提供更全面的慢性病患者支持，这个平台可被配置为每周为慢性病患者提供持续支持，弥补实体诊所与患者之间的护理间隙。它为医疗诊所提供的服务相当于自动化运营，无需团队额外投入，自动产生收益。
除了慢病管理外，它还可以适配多种专业领域：如内科、心脏病学、肺病学、急诊等，满足不同患者需求。
mdhub（S24）
mdhub构建心理医生的AI助手，自动化琐碎的任务。在心理健康领域，临床医生的时间极为宝贵，但在看诊之外，心理医生将50%的时间花费在其他任务上，mdhub自动化他们在看诊前、看诊中及看诊后需要处理的任务，使医生能有更多时间专注于患者护理。
创业以来，mdhub已帮助临床医生节省了超过10万个小时的行政工作时间，为他们创造了数千万美元的额外收入。
优化医保索赔和理赔
Chorrie（F24）
Chorrie利用AI技术赋能医疗计费团队，防止保险索赔被拒付和少收费。Chorrie利用AI将手动的索赔质量检查转化为自动化的正确性检查。
在与第一位客户合作一个月后，Chorrie已经成功标记出超过30万美元的索赔，这些索赔要么被低报，要么本可能被拒绝。
Chorrie创始人Chris和Jorrie都是麻省理工毕业生，他们曾在Google工作，运用类似的AI技术自动化内容审核工作流。
Guardian AI（S24）
Guardian是一个AI平台，旨在帮助医疗提供者（医院、医疗服务组织、医生集团）应对保险拒赔并处理未支付的理赔。在推出一个月内，Guardian已帮助医疗提供者追回超过15万美元的理赔。
Guardian的创始团队曾在Mount Sinai、NYC Health+Hospitals以及Palantir等多个大型医疗系统中运行AI收入周期项目，帮助每家医院创收数百万美元，同时节省了数百小时的工作量。
Tivara（S24）
Tivara 使用AI自动化医疗机构的保险审批流程，缩减医生和患者因为保险审批流程被耽误的时间，让医生更快地提供护理，也帮医生赚更多的钱（降低运营成本，提升效率）。
Tivara由连续创业者Tej和Aumesh联合创立，他们此前在YC支持的担任高管，并有微软等大厂的工作经历。
自动化医疗记录（病例）
Pharos（S24）
Pharos利用AI自动从非结构化的病历中提取和识别伤害事件、风险因素和流程遵循情况，帮助临床医生节省数千小时的时间，并帮助他们完成强制报告和质量改进工作，这些被提取的内容和信息可以用于医保、医院管理、疾病预防。
Pharos的创始人曾任vital.io数据科学副总裁和摩根大通定量研究副总裁。
Codes Health（S24）
患者的文档散布在电子健康记录（EHR）、其他医生和各种记录中，Codes Health 可以自动收集患者的受诊记录。在就诊时，向医生提供完善的病史。
助力医疗研究Mito Health（S24）
Mito Health利用常规实验室的血液检测，结合AI与医生的协作，为客户定制个性化健康计划。这些见解高度个性化，帮助用户采取积极步骤改善健康。
Mito Health是一个由医学博士和有公共卫生经验的创业者组成的团队，已在新加坡诊所服务了上千名用户。
Baseline AI（S24）
Baseline 的 AI 平台帮助制药公司通过自动化研究构建、数据转换和分析创建，消除临床试验中数月的人工工作，这可以为单个临床试验节省多达 1800 万美元的直接成本。
Baseline 的解决方案分三部分，Baseline Build可以处理研究方案，创建研究数据收集表格、临床数据库设计和错误检查；Baseline Harmonize将外部数据源的数据转换为基于数据库模型的所需格式；Baseline Analyze使用研究方案和数据库模型创建分析表格和图表。
电商和零售类AI应用
电商是上一轮互联网创业最成功的方向之一，而用AI改造电商行业，很容易产生更多的收益，在YC最近两个批次的公司中，帮助电商公司提升客源和优化库存是两个主流方向。
Spherecast（S24）
Spherecast是一款专为全渠道电商品牌打造的AI库存管理软件，供应链经理可以在一个平台中进行需求规划、补货优化和库存管理，Spherecast还能自动连接商店系统和ERP。
电商品牌拓展到全渠道时，需求规划变得复杂，物流和库存的复杂程度也会几何式上升，这会导致严重的库存失调问题（缺货和过剩），全球电商行业每年因此损失万亿美元以上。
Kart AI（S24）
Kart AI为电商品牌构建定制化的AI导购，类似亚马逊Rufus，但是成本更低。它的助手可以为客户进行定制化训练，并回答客户商品目录中的任何问题，提升用户的购物体验。
Kart的AI购物助手可以应用于各类电商网站，特别是在电子、家具和时尚领域。
Superunit（S24）
Superunit是AI驱动的专为生产和销售实物商品的企业设计的AI驱动ERP系统。Superunit系统可无缝集成QuickBooks和其他ERP系统，消除手动数据输入并减少错误。用户可通过Slack或电子邮件直接与Superunit交互，无需学习新软件。
Superunit已经获得了一些 早期客户，尤其是与一家年营收2亿美元的服装公司签订了试点合作。
AI Sell（S24）
AI Sell为Shopify品牌商户打造AI销售销售助理，提供类似线下商店的个性化服务。这种AI销售助理是视频形式的，例如用户可以像在nike.com上一样与虚拟的AI版勒布朗·詹姆斯互动，获取购买建议。
而且这些AI助手经过了定制化的训练，是产品专家，可为客户提供引导，提升购物体验，同时提高转化率和平均客单价（AOV）。
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