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1, 码隆科技获2.2亿B轮融资, 成软银中国在华投资第一家AI公司;
集微网11月10日消息, 国内人工智能代表企业码隆科技今日宣布获得来自软银中国资本领投的B轮融资, 融资金额共计2.2亿人民币. 这是软银中国在中国人工智能领域投下的第一家公司.
码隆科技是一家专注于深度学习和计算机视觉技术创新的人工智能创业公司, 通过ProductAI人工智能商品识别平台, '连横合纵' 连接各行各业, 整合垂直行业资源打造有深度的行业应用解决方案. 如今, ProductAI已在中国拥有两百余家的企业客户, 如中国纺织信息中心, 唯品会, 中纺标, 蒙牛, 家图网, 搜款网, 光云科技等. 此次融资后, 码隆科技将把人工智能商业版图扩张至海外.
基于人工智能的商品图像识别技术在电商, 零售, 房产, 家居, 食品等商业领域有着丰富的应用前景. 而在核心技术层面, 码隆科技的人工智能研究解决了行业中 '深度学习 '算法的一个长久痛点, 凭借创新的弱监督学习算法, 让互联网和实际生产环境中各类含噪音图像数据也充分利用起来进行算法模型训练. 码隆科技联合创始人兼CTO Matt Scott表示, 这一算法创新节省了过去构建算法模型所需的千万级人工标注数据.
码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆博士认为, 正如当年互联网大潮来临时电子商务帮助传统商业升级, 码隆科技在这波新的技术革命大潮中, 也致力于用人工智能帮助传统产业升级——大幅度提升产业效率, 并帮助客户增加收入, 减少成本.
据公开资料显示, 码隆科技在全球顶尖的技术大赛中斩获若干荣誉, 前不久又获得首届由谷歌研究院, 苏黎世联邦理工学院共同举办的WebVision全球图像识别挑战赛以及在德国举办的G20创新创业大赛的双料世界冠军, 技术能力获得广泛认可. 不仅如此, 码隆科技的学术科研成果也早已应用到实际商业场景中, 成为ProductAI的核心竞争力.
软银中国主管合伙人宋安澜博士表示: '和码隆科技交互的过程中, 我看到了一个拥有顶级人才构成, 国际发展格局, 以及非常正直可信的人工智能团队. 码隆科技作为杰出人工智能技术商业化推动者, 拥有巨大的发展潜力. 我们很高兴能投资码隆科技, 并期待看到其客户遍布世界各地, 加快国际化布局. '
软银中国是此次码隆科技B轮融资的领投机构, 实际上从去年开始, 软银便开始在全球范围内大规模投资人工智能领域. 孙正义先生也曾多次在公开场合演讲表示, 2018年前后 '奇点' 就会到来, 人工智能将进入不可逆转的大发展阶段, 并会大大超越人类.
此前, 软银中国曾是阿里巴巴等互联网巨头的主要投资人. 目前各方资金在人工智能领域强势占位, 以软银中国为代表的资本力量正在人工智能领域积极布局. 对于此次融资, 码隆科技表示, 新融资将用于三个主要方向: 深化人工智能商品识别领域技术创新与商业落地, 持续深挖人工智能与传统行业的结合点, 以及进一步加快国际化市场开拓.
2, 人工智能公司Versa获红杉3000万元Pre-A轮融资;
证券时报记者 岳亚楠 11月9日, 人工智能公司Versa宣布已经完成Pre-A轮融资, 本轮融资金额为3000万人民币, 由红杉资本中国基金 (简称红杉中国) 领投, 真格基金, 臻云创投跟投. 据悉, 本轮募集的资金将用于人工智能实验室的建设, 以及国内外市场的品牌推广. Versa将成立深度视觉实验室, 创造具备感知, 联想, 推理能力的深度神经网络, 不断突破表示能力边界, 以更高级的通用智能为创作者赋能.
此前, Versa曾于2017年7月获得真格基金领投, 臻云创投跟投的600万元天使轮融资.
Versa由前格瓦拉产品合伙人蔡天懿, 与前华为芯片算法科学家赵维杰, 于2017年4月共同创立. 他们致力于将人工智能技术应用于视觉影像的处理中, 打造AI时代的创造力工具. 用户可以在手机上传照片, 选择变成马蒂斯的野兽派, 或是毕加索的自画像, 短短1秒, Versa就能创作出极具震撼力的视觉效果.
红杉资本中国基金副总裁王临青表示: '技术下会产生新的工具, 使用新工具创作的作品又能聚集形成新的生态. 红杉一直致力于寻找和支持技术创新, Versa正是一家这样的公司. '
3, 从算法到中国 '芯' : 智能时代中国AI产业的 '跳变' 动能;
新华社记者 周琳 一句 '缺芯 (芯片) 少魂 (操作系统) ' , 道破了P C 时代中国信息产业的尴尬境地. 而如今, 当人工智能 (A I ) 大潮袭来, 正在上海举行的第1 9 届中国国际工业博览会上, 一项项顶尖技术的突破, 正在彰显智能时代的中国机遇, 为中国A I 产业带来 '跳变' 动能.
向产业最高端进军, 这里正涌现一批A I '尖刀连'
今年工博会首设了人工智能专区. 在上海寒武纪的展台上, 展出了一块比P a d 还小的电路板, 工作人员指了指中间的一个小方块, '这块芯片是我们自主研发的' .
'3 年后, 我们要力争占据中国高性能智能芯片市场3 0 % 的份额, 力争全世界有1 0 亿台以上的智能终端使用寒武纪的终端处理器技术. ' 寒武纪公司创始人兼C E O 陈天石说, 这次展示的智能芯片, 在功耗, 能效比, 成本开销等方面进行了优化, '性能功耗比实现飞跃, 适用范围覆盖了图像识别, 安防监控, 智能驾驶, 无人机, 语音识别, 自然语言处理等重点应用领域. '
迄今为止, 全球范围内, 还没有一家公司的A I 生态体系获得整个行业认可, 也没有成型的标准, 这都为中国在A I 领域实现 '跳变' 提供了机会. 而越来越多的公司通过算法体系的完善, 应用场景的开发来证明, 中国发展A I , 不仅拥有数据优势.
在这一专区, 包括依图, 商汤等在内的多家企业都带来了 '人脸识别' 的解决方案. 在这一领域, 国际上有多个顶级赛事, 而由美国国家标准与技术研究院组织的F R V T 测试, 被行业内戏称为真正的 '闭卷考试' . 2 0 1 7 年, 依图科技成为第一个获得此项竞赛冠军的中国团队. 公司副总裁范婧艳介绍, 十亿级别大规模识别, 亿分之一超低误报率, 依图致力于将技术落地场景.
以应用为驱动, 展现A I 落地的 '中国方案'
今年7 月, 国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 规划中对我国的短板进行了深刻的剖析. 缺少重大原创成果, 在基础理论, 核心算法以及关键设备, 高端芯片, 重大产品与系统, 基础材料, 元器件, 软件与接口等方面差距较大; 科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链; 人工智能尖端人才远远不能满足需求; 适应人工智能发展的基础设施, 政策法规, 标准体系亟待完善.
作为后来者, 基础层领域技术比较薄弱, 但是以技术层和应用层为突破口, 包括人脸识别, 语音识别等领域正在先行. 记者了解到, 上海, 安徽, 浙江, 贵州, 江西等多地纷纷以规划先行, 提前布局这一未来产业.
上海市经信委主任陈鸣波说, 在人工智能浪潮中, 上海将以应用为驱动, 重视产业链整合和产业生态培育, 在数据整合, 平台建设, 示范应用, 产学研效率提高, 产业生态支撑体系, 产业政策等方面认真研究推进.
数据是人工智能的燃料, 是吸引人才的核心要素之一. 在这点上, 作为不少核心数据的拥有者——政府正在积极转变思路. '我们坚持把应用驱动放在首位, 将加强数据开放共享, 在城市安全, 政务服务, 医疗健康, 文化创意等领域启动一批示范应用项目. ' 上海市徐汇区区长方世忠说, 徐汇的目标, 是到2 0 2 0 年, 基本构建起完备的人工智能生态体系, 建成国际知名的人工智能创新中心, 形成百亿级规模的人工智能产业集群.
抓住 '跳变' 机遇, 向世界主要人工智能创新中心迈进
中科院计算所所长孙凝晖说, 在新形势, 新机遇面前, 应着重培育和壮大人工智能基础软硬件企业, 为我国智能产业发展注入新动能. '我们的研发在智能芯片领域占据全球领先地位, 通过与产业上下游伙伴通力合作, 有望引领中国人工智能产业 '变道超车' . '
其中, 最关键的还是人. 今年初, 麦肯锡曾报告指出, 中国和美国目前是全球A I 发展的领导者, 但招纳人才对中国的A I 发展至关重要. 美国超过一半的数据科学家有十多年的工作经验, 而中国经验不足五年的研究人员高达4 0 % .
针对此, 规划中明确提出, 加强产学研合作, 鼓励高校, 科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设. 记者观察也发现, 越来越多的科技公司开始和高校合作, 提供强大的计算能力和大量的数据资产, 为从事机器学习的研究人员提供 '实战演习' . 就在上个月, 上海交通大学与商汤科技就宣布共建 '深度学习与计算机视觉' 联合实验室.
'人工智能领域的竞争关键是人才的竞争, 而精通深度学习技术的人才很难通过传统方式培养, 必须实现学术与工业界的无缝衔接. ' 商汤科技联合创始人, C E O 徐立说, 这不仅能大力推动技术与应用的互相转化, 企业需求与科研方向的互相渗透, 而且还能有效带动A I 领域尖端人才的培养, 有助于打造中国原创技术.
4, 芯片制造商展开人工智能 '军备竞赛' ;
随着个人电脑和智能手机销售降温, 芯片制造商正竞相开发人工智能产品以促进增长.
英伟达(Nvidia co., NVDA), 英特尔公司(Intel Co., INTC), Advanced Micro Devices Inc. (AMD)及大量初创公司都在研发新型处理器, 以打入人工智能市场. 据国际数据公司(International Data Corporation, 简称IDC), 人工智能市场正在以每年50%的增速发展.
半导体行业部分领域增长不定, 导致业内出现一波整合浪潮, 例如本周网络设备制造商博通(Broadcom Ltd., AVGO)对智能手机芯片领头羊高通公司(Qualcomm Inc., QCOM)提出1,050亿美元收购要约, 或成为半导体行业有史以来规模最大的一笔交易.
IDC估计, 2021年全球人工智能相关软硬件开支或从今年的120亿美元增至576亿美元, 其中相当一部分开支将投入数据中心. IDC预计, 到2020年, 有四分之一的人工智能相关计算将由数据中心进行.
某些人工智能技术近年已成为产品技术功能的核心, 例如亚马逊公司(Amazon.com Inc., AMZN)的Echo智能扬声器在理解语音指令时使用的核心技术即人工智能. 人工智能还使得谷歌(Google)母公司Alphabet Inc. (GOOG)的Nest摄像头能够将熟人与陌生人区分开来, 从而发出警报. 人工智能还使得Facebook Inc. (FB)能够根据社交媒体的发帖, 向发帖人发出匹配其兴趣的广告.
大型互联网公司如谷歌, Facebook, 亚马逊, 国际商业机器公司(International Business Machines, IBM), 微软(Microsoft Co., MSFT)及中国互联网巨头均在利用专门的硬件来装备旗下的数据中心, 加快对用于文件翻译等人工智能软件的训练.
这些互联网巨头都在探索一种名为深度学习的人工智能开发方式, 这种方式可以让软件从图像, 录音及文档等数字文件中找出规律和模式. 这种方式需要人工智能软件花费一些时间才能从训练数据中找出有意义的规律和模式. 互联网巨头希望改善自己的算法, 从而无需等上几周的时间才能确定训练是否有效.
而芯片制造商则在争相向这些互联网巨头提供自己的产品, 帮助后者加快人工智能的开发. 华尔街日报