中國的高額融資狂歡背後的曠視科技

在融資額不斷上升的背後，是一個大幅度提高的門檻，是否有機會在人工智慧業務中扮演一個小角色？

2017年10月31日，中國人工智慧的公司Face++（以下簡稱技術匡匡視）宣布了4億6000萬美元的C輪融資正式完成，國有資本的投資基金中國本輪（「中國風」）領投，蟻金服裝、富士康集團共同領導。本輪融資由兩輪C1和C2組成。同時，引進了包括中俄戰略投資基金、陽光保險集團、SK集團在內的新戰略投資者。騰達資本是本輪融資的獨家財務顧問。

在公示稿中，這一數字打破了國際人工智慧領域的融資記錄。4億6000萬美元後，5月可根據科技3億8000萬元C輪融資，七月，唐科技B輪融資4億1000萬美元，融資和計算機視覺大領域初創公司。據公開信息，在第一輪融資，成立於2011，打開聯想和聯想的合資，獲得天使投資在2012年8月的明星，創新工場A輪投資2013；2015從創新作品，Qiming B輪融資；2016、建銀國際、富士康集團收購的B +融資。

融資完成後，將進一步加強金融安全和城市安全領域的投資，加快技術在綜合性腦和移動智能領域的落地。在業務方向上，我們希望能夠把智能應用領域分開，這樣做，城市一級，與許多重要城市的中國人不僅簽署了一項落戶協議，而且結合了智慧城市建設合作，其中還包括一個機器人研發和製造基地。市場副總裁謝銀安對機器的核心說。

在去年早些時候的一次採訪中，去年七月加入首席科學家的孫堅也提到，該公司已經向機器人行業提供了硬體模塊和內置演算法。下一步是研究身體的部分，手的部分，腿部的部分，甚至是完整的機器人。

作為中國第一批公司致力於AI，轟埠依靠megbrain，自行研製了深度學習引擎，實現工程產品和人工智慧技術的產業化。但商業化正開始看到成果，融資額正在上升，公司數量正在擴大，這不足以驗證人工智慧已進入整個行業的快速發展軌道。人工智慧的周期和路徑可能是一場很長的革命。」作為科技轟埠的聯合創始人和首席執行官奇印度曾公開表達意見，對行業環境的發展，我們可以判斷從面業（識別）的一部分（提前）的決定的一部分，從2011開始至少十年，現在是我們的第六年的企業，我們最大的感覺是真正的進展比我們預期的時間延長一到兩年。」

事實上，在搜索「最後一公里」的AI到來的行業中，從2011年初開始，商業化的醞釀已經開始。那時，演算法越來越受到人們的重視。當挖掘應用的機會時，該公司建立了一個免費的技術平台，面向++，並將其開放給開發人員。在這個平台上的觀點也被稱為印度奇，不是人工智慧公司的一種重要形式，在深度學習能力提供了一種用於工業應用的一步，真正的愛是推動新的產業和行業的深度發展，幫助應用形成差異化的障礙，在同行業中，例如新的新的金融安全，人工，才能真正發揮智能公司的價值。在過去的2-3年里，人工智慧在金融和安全兩個應用中的應用價值進行了研究。取得了大量的商業化成果。簡單地說，商業化的方式主要是基於「刷臉」，使人們對「身份」和「行為」的數據進行感知和分析，從而實現技術的發展、商品化和商品化。地鐵、機場和火車站的動態識別系統都是分散式的。就具體產品而言，「智能雲」和「智能互聯」是公司的核心。從實際應用數據來看，截至2017年6月底，隨著開放式核心技術的積累，5億智能設備實現了推廣，而這些設備提供智能服務的次數超過200億次。根據業務需求的不同場景，開放為2億1000萬世界各地的人們來實現遠程實名驗證服務解決方案的智能產業，並為25省公安系統提供實時報警數據服務，直接協助警方破獲案件1032，抓獲在逃人員，超過2000人控制。在移動端，打開廣泛的視覺解決方案提供從面抗風險的應用程序打開，小米Note 3手機金融水平體內V7 +，人臉解鎖應用，刷Alipay金融級支付方案的臉。奇怪的是，印度一再談到他的「4在1」公式、演算法、軟體和硬體、數據，一個真正好的AI +工業，不僅要做硬體，而且還得在數據層面上做，數據包括行業解決方案。從2015起，威爾遜推出了集成智能識別攝像頭的硬體，並將軟體升級到硬體升級。目前，智能感知相機有6種，智能型物流機器人1種，商業服務機器人識別能力25種。它還提供了800多個政府和企業的智能產品和服務，包括中信銀行、阿里巴巴集團、東軟集團、Didi旅遊、凱德集團、富士康集團、公安部第一研究所等，根據演算法，包括軟體，在「4 1」式硬體和數據，印度奇人工智慧公司遵循可能是互聯網扮演了一個非常重的行業，所以我不認為會有如雨後春筍般的AI創業機會很多。」

然而，長期以來，人工智慧已進入垂直行業，但競爭幾乎白熱化。在可見的應用場景中，包括安全、金融和醫療，AI企業正在聚集在一起。許多傳統產業也投資於人工智慧技術。如何爭奪足夠的市場空間，謝銀安認為，「人工智慧與產業的結合屬於新興領域，所以做研究、演算法、數據的人需要精神產品和產品意識，而不是在學術領域，提出更可能的假設。」。技術的本質是解決工業問題。我們不僅要在純技術方面領先，而且絕對要在工業、技術和產品方面領先，這對AI公司來說是非常困難的，但我們必須做到這一點。

以深入研究為核心

實現商業化落地的背後，需要對技術的深度積累與沉澱。在印奇看來，這波人工智慧產業的本質仍由奮鬥技術驅動，深度學習為代表的人工智慧技術。而對曠視而言，技術的發展路徑則始終要遵循「4+2+X」，所謂「4+2+X」就是：機器視覺領域四個最重要、最有商業價值的垂直門類：人臉識別，行人識別，車輛識別，以及文字識別；「2」代表的是視覺和廣義機器人的兩個核心：手和腳。腳是自動駕駛、導航，手是大方向但真正興起還需要時間；「X」是人工智慧定製化，深度學習技術最有吸引力的就是它能夠產生相對通用的演算法，所以在很多的細分領域，比如工業界裡面對材料的識別，都非常容易通過深度學習框架在較短時間對大量數據進行訓練而實現。

目前，國內外已公開獲得440多項專利，是中國最具自主知識產權的具有自主知識產權的企業之一。孫堅在接受採訪時說，心的機器開放作為一家創業公司貪婪，無論它是一個前沿技術研究與工程」（打開查看），這是最好的辦法，我們投入了大量的精力和資源來提高基本方法的研究，為產品的改進流轉的必要條件，如更高的精度，更快的。這決不能短視，短期、中期和長期（目標）都是。孫堅說，在研究方面主要集中在四個視覺理解的核心問題上：圖像分類、目標檢測、分割、語義和序列學習。本研究的技術路線已深入學習：1）利用神經網路的深度；2）儘可能使用端到端（端對端）學習。像大多數其他人工智慧公司一樣，許多研究成果離不開一個完整的頂尖人才團隊。作為第一批開放的研究部門的「戰士」從信息學競賽（NOI和IOI）和大學生程序設計競賽（ACM/ICPC）的球員，另外，球隊也變得越來越多元化的背景下，「之前的願景，作為一個機器學習，在基本的問題，也是重點在特定的應用上。」在孫堅看來，環境的多樣性也能幫助球隊更全面地看待這個問題。於是，科研人員和工程師滿堆人工智慧，成為公司兩個團隊的核心培訓方向。孫堅解釋說：「科學家們主要集中在演算法，尋求對問題的本質的解決方案，我們的目標是成為能夠負責，作為人工智慧領域的首席專家；全棧工程師是我們內部的名字，目的是培養能在黃道（演算法設計和訓練），和可下五洋捉鱉（演算法工程，系統地研究）的全才，他們可以做研究，了解系統，建立系統，使車輪。」據官方描述，開放團隊獲得了國際人工智慧技術評估總冠軍10多人；獲得國際信息，國家黃金工作人員70多人。我們知道人工智慧的最終結果可能是非常誘人的，但在人工智慧的發展過程中會達到如此多的迭代之前的終點。因此，人工智慧、創業和投資的本質仍然需要回到技術本身。」印度琦在今年六月的一次產業會議上說。

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