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1, 碼隆科技獲2.2億B輪融資, 成軟銀中國在華投資第一家AI公司;
集微網11月10日消息, 國內人工智慧代表企業碼隆科技今日宣布獲得來自軟銀中國資本領投的B輪融資, 融資金額共計2.2億人民幣. 這是軟銀中國在中國人工智慧領域投下的第一家公司.
碼隆科技是一家專註於深度學習和計算機視覺技術創新的人工智慧創業公司, 通過ProductAI人工智慧商品識別平台, '連橫合縱' 連接各行各業, 整合垂直行業資源打造有深度的行業應用解決方案. 如今, ProductAI已在中國擁有兩百餘家的企業客戶, 如中國紡織資訊中心, 唯品會, 中紡標, 蒙牛, 家圖網, 搜款網, 光雲科技等. 此次融資後, 碼隆科技將把人工智慧商業版圖擴張至海外.
基於人工智慧的商品映像識別技術在電商, 零售, 房產, 家居, 食品等商業領域有著豐富的應用前景. 而在核心技術層面, 碼隆科技的人工智慧研究解決了行業中 '深度學習 '演算法的一個長久痛點, 憑藉創新的弱監督學習演算法, 讓互聯網和實際生產環境中各類含噪音映像數據也充分利用起來進行演算法模型訓練. 碼隆科技聯合創始人兼CTO Matt Scott表示, 這一演算法創新節省了過去構建演算法模型所需的千萬級人工標註數據.
碼隆科技聯合創始人兼CEO黃鼎隆博士認為, 正如當年互聯網大潮來臨時電子商務幫助傳統商業升級, 碼隆科技在這波新的技術革命大潮中, 也致力於用人工智慧幫助傳統產業升級——大幅度提升產業效率, 並幫助客戶增加收入, 減少成本.
據公開資料顯示, 碼隆科技在全球頂尖的技術大賽中斬獲若干榮譽, 前不久又獲得首屆由穀歌研究院, 蘇黎世聯邦理工學院共同舉辦的WebVision全球映像識別挑戰賽以及在德國舉辦的G20創新創業大賽的雙料世界冠軍, 技術能力獲得廣泛認可. 不僅如此, 碼隆科技的學術科研成果也早已應用到實際商業場景中, 成為ProductAI的核心競爭力.
軟銀中國主管合伙人宋安瀾博士表示: '和碼隆科技交互的過程中, 我看到了一個擁有頂級人才構成, 國際發展格局, 以及非常正直可信的人工智慧團隊. 碼隆科技作為傑出人工智慧技術商業化推動者, 擁有巨大的發展潛力. 我們很高興能投資碼隆科技, 並期待看到其客戶遍布世界各地, 加快國際化布局. '
軟銀中國是此次碼隆科技B輪融資的領投機構, 實際上從去年開始, 軟銀便開始在全球範圍內大規模投資人工智慧領域. 孫正義先生也曾多次在公開場合演講表示, 2018年前後 '奇點' 就會到來, 人工智慧將進入不可逆轉的大發展階段, 並會大大超越人類.
此前, 軟銀中國曾是阿里巴巴等互聯網巨頭的主要投資人. 目前各方資金在人工智慧領域強勢佔位, 以軟銀中國為代表的資本力量正在人工智慧領域積極布局. 對於此次融資, 碼隆科技表示, 新融資將用於三個主要方向: 深化人工智慧商品識別領域技術創新與商業落地, 持續深挖人工智慧與傳統行業的結合點, 以及進一步加快國際化市場開拓.
2, 人工智慧公司Versa獲紅杉3000萬元Pre-A輪融資;
證券時報記者 嶽亞楠 11月9日, 人工智慧公司Versa宣布已經完成Pre-A輪融資, 本輪融資金額為3000萬人民幣, 由紅杉資本中國基金 (簡稱紅杉中國) 領投, 真格基金, 臻雲創投跟投. 據悉, 本輪募集的資金將用於人工智慧實驗室的建設, 以及國內外市場的品牌推廣. Versa將成立深度視覺實驗室, 創造具備感知, 聯想, 推理能力的深度神經網路, 不斷突破表示能力邊界, 以更高級的通用智能為創作者賦能.
此前, Versa曾於2017年7月獲得真格基金領投, 臻雲創投跟投的600萬元天使輪融資.
Versa由前格瓦拉產品合伙人蔡天懿, 與前華為晶片演算法科學家趙維傑, 於2017年4月共同創立. 他們致力於將人工智慧技術應用於視覺影像的處理中, 打造AI時代的創造力工具. 用戶可以在手機上傳照片, 選擇變成馬蒂斯的野獸派, 或是畢加索的自畫像, 短短1秒, Versa就能創作出極具震撼力的視覺效果.
紅杉資本中國基金副總裁王臨青表示: '技術下會產生新的工具, 使用新工具創作的作品又能聚集形成新的生態. 紅杉一直致力於尋找和支援技術創新, Versa正是一家這樣的公司. '
3, 從演算法到中國 '芯' : 智能時代中國AI產業的 '跳變' 動能;
新華社記者 周琳 一句 '缺芯 (晶片) 少魂 (作業系統) ' , 道破了P C 時代中國資訊產業的尷尬境地. 而如今, 當人工智慧 (A I ) 大潮襲來, 正在上海舉行的第1 9 屆中國國際工業博覽會上, 一項項頂尖技術的突破, 正在彰顯智能時代的中國機遇, 為中國A I 產業帶來 '跳變' 動能.
向產業最高端進軍, 這裡正湧現一批A I '尖刀連'
今年工博會首設了人工智慧專區. 在上海寒武紀的展台上, 展出了一塊比P a d 還小的電路板, 工作人員指了指中間的一個小方塊, '這塊晶片是我們自主研發的' .
'3 年後, 我們要力爭佔據中國高性能智能晶片市場3 0 % 的份額, 力爭全世界有1 0 億台以上的智能終端使用寒武紀的終端處理器技術. ' 寒武紀公司創始人兼C E O 陳天石說, 這次展示的智能晶片, 在功耗, 能效比, 成本開銷等方面進行了優化, '性能功耗比實現飛躍, 適用範圍覆蓋了映像識別, 安防監控, 智能駕駛, 無人機, 語音識別, 自然語言處理等重點應用領域. '
迄今為止, 全球範圍內, 還沒有一家公司的A I 生態體系獲得整個行業認可, 也沒有成型的標準, 這都為中國在A I 領域實現 '跳變' 提供了機會. 而越來越多的公司通過演算法體系的完善, 應用場景的開發來證明, 中國發展A I , 不僅擁有數據優勢.
在這一專區, 包括依圖, 商湯等在內的多家企業都帶來了 '人臉識別' 的解決方案. 在這一領域, 國際上有多個頂級賽事, 而由美國國家標準與技術研究院組織的F R V T 測試, 被行業內戲稱為真正的 '閉卷考試' . 2 0 1 7 年, 依圖科技成為第一個獲得此項競賽冠軍的中國團隊. 公司副總裁範婧豔介紹, 十億級別大規模識別, 億分之一超低誤報率, 依圖致力於將技術落地場景.
以應用為驅動, 展現A I 落地的 '中國方案'
今年7 月, 國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》, 規劃中對我國的短板進行了深刻的剖析. 缺少重大原創成果, 在基礎理論, 核心演算法以及關鍵設備, 高端晶片, 重大產品與系統, 基礎材料, 元器件, 軟體與介面等方面差距較大; 科研機構和企業尚未形成具有國際影響力的生態圈和產業鏈; 人工智慧尖端人才遠遠不能滿足需求; 適應人工智慧發展的基礎設施, 政策法規, 標準體系亟待完善.
作為後來者, 基礎層領域技術比較薄弱, 但是以技術層和應用層為突破口, 包括人臉識別, 語音識別等領域正在先行. 記者了解到, 上海, 安徽, 浙江, 貴州, 江西等多地紛紛以規劃先行, 提前布局這一未來產業.
上海市經信委主任陳鳴波說, 在人工智慧浪潮中, 上海將以應用為驅動, 重視產業鏈整合和產業生態培育, 在數據整合, 平台建設, 示範應用, 產學研效率提高, 產業生態支撐體系, 產業政策等方面認真研究推進.
數據是人工智慧的燃料, 是吸引人才的核心要素之一. 在這點上, 作為不少核心數據的擁有者——政府正在積極轉變思路. '我們堅持把應用驅動放在首位, 將加強數據開放共用, 在城市安全, 政務服務, 醫療健康, 文化創意等領域啟動一批示範應用項目. ' 上海市徐匯區區長方世忠說, 徐匯的目標, 是到2 0 2 0 年, 基本構建起完備的人工智慧生態體系, 建成國際知名的人工智慧創新中心, 形成百億級規模的人工智慧產業集群.
抓住 '跳變' 機遇, 向世界主要人工智慧創新中心邁進
中科院計算所所長孫凝暉說, 在新形勢, 新機遇面前, 應著重培育和壯大人工智慧基礎軟硬體企業, 為我國智能產業發展注入新動能. '我們的研發在智能晶片領域佔據全球領先地位, 通過與產業上下遊夥伴通力合作, 有望引領中國人工智慧產業 '變道超車' . '
其中, 最關鍵的還是人. 今年初, 麥肯錫曾報告指出, 中國和美國目前是全球A I 發展的領導者, 但招納人才對中國的A I 發展至關重要. 美國超過一半的數據科學家有十多年的工作經驗, 而中國經驗不足五年的研究人員高達4 0 % .
針對此, 規劃中明確提出, 加強產學研合作, 鼓勵高校, 科研院所與企業等機構合作開展人工智慧學科建設. 記者觀察也發現, 越來越多的科技公司開始和高校合作, 提供強大的計算能力和大量的數據資產, 為從事機器學習的研究人員提供 '實戰演習' . 就在上個月, 上海交通大學與商湯科技就宣布共建 '深度學習與計算機視覺' 聯合實驗室.
'人工智慧領域的競爭關鍵是人才的競爭, 而精通深度學習技術的人才很難通過傳統方式培養, 必須實現學術與工業界的無縫銜接. ' 商湯科技聯合創始人, C E O 徐立說, 這不僅能大力推動技術與應用的互相轉化, 企業需求與科研方向的互相滲透, 而且還能有效帶動A I 領域尖端人才的培養, 有助於打造中國原創技術.
4, 晶片製造商展開人工智慧 '軍備競賽' ;
隨著個人電腦和智能手機銷售降溫, 晶片製造商正競相開發人工智慧產品以促進增長.
英偉達(Nvidia co., NVDA), 英特爾公司(Intel Co., INTC), Advanced Micro Devices Inc. (AMD)及大量初創公司都在研發新型處理器, 以打入人工智慧市場. 據國際數據公司(International Data Corporation, 簡稱IDC), 人工智慧市場正在以每年50%的增速發展.
半導體行業部分領域增長不定, 導致業內出現一波整合浪潮, 例如本周網路設備製造商博通(Broadcom Ltd., AVGO)對智能手機晶片領頭羊高通公司(Qualcomm Inc., QCOM)提出1,050億美元收購要約, 或成為半導體行業有史以來規模最大的一筆交易.
IDC估計, 2021年全球人工智慧相關軟硬體開支或從今年的120億美元增至576億美元, 其中相當一部分開支將投入數據中心. IDC預計, 到2020年, 有四分之一的人工智慧相關計算將由數據中心進行.
某些人工智慧技術近年已成為產品技術功能的核心, 例如亞馬遜公司(Amazon.com Inc., AMZN)的Echo智能揚聲器在理解語音指令時使用的核心技術即人工智慧. 人工智慧還使得穀歌(Google)母公司Alphabet Inc. (GOOG)的Nest攝像頭能夠將熟人與陌生人區分開來, 從而發出警報. 人工智慧還使得Facebook Inc. (FB)能夠根據社交媒體的發帖, 向發帖人發出匹配其興趣的廣告.
大型互聯網公司如穀歌, Facebook, 亞馬遜, 國際商業機器公司(International Business Machines, IBM), 微軟(Microsoft Co., MSFT)及中國互聯網巨頭均在利用專門的硬體來裝備旗下的數據中心, 加快對用於檔案翻譯等人工智慧軟體的訓練.
這些互聯網巨頭都在探索一種名為深度學習的人工智慧開發方式, 這種方式可以讓軟體從映像, 錄音及文檔等數字檔案中找出規律和模式. 這種方式需要人工智慧軟體花費一些時間才能從訓練數據中找出有意義的規律和模式. 互聯網巨頭希望改善自己的演算法, 從而無需等上幾周的時間才能確定訓練是否有效.
而晶片製造商則在爭相向這些互聯網巨頭提供自己的產品, 幫助後者加快人工智慧的開發. 華爾街日報