AI基礎技術平臺公司「墨奇科技」完成2.5億元B輪融資

曉查 2021-05-21 18:18:02 來源：量子位

近日，墨奇科技宣布完成2.5 億元人民幣B輪融資。此輪融資后，墨奇科技將會重點投入在 AI 底層數據的通用處理技術，持續(xù)發(fā)力以AI知識為核心的新型非結構化數據庫。

圖像、視頻、音頻等非結構化數據在大數據中占比巨大，而現有的方式往往針對特定類型數據來做訓練，得到的模型并不通用。如何以統(tǒng)一的方式處理非結構化數據成為AI未來發(fā)展的關鍵挑戰(zhàn)。

墨奇科技發(fā)展了新型AI知識數據庫來解決這一問題。利用新型AI知識數據庫的關鍵技術，墨奇科技打造了首個行業(yè)應用，即面向未來身份識別認證需求的新一代生物識別平臺。目前，墨奇科技的兩大核心業(yè)務也正是這兩部分，即新型 AI 知識數據庫，以及新一代生物識別平臺。

非結構化數據和AI 知識數據難題

自互聯網時代起，如何處理爆發(fā)性增長的非結構化數據，已經成為科學技術領域研究和探索的核心挑戰(zhàn)之一。其中涌現了應對不同數據類型的技術路線和產品，如對于文檔類數據的 Elasticsearch。但如何像處理結構化數據一樣，克服不同類別的非結構化數據的特征差異，以統(tǒng)一、有效的方式處理和利用它們還缺乏共識及可行的技術路徑。伴隨全球進入人工智能時代，人類迎來另一個挑戰(zhàn)：如何處理和有效地利用因大規(guī)模應用 AI 所衍生出的 AI 知識數據。

應對這兩個挑戰(zhàn)當今普遍的做法是用大量人員和低效的腳本進行數據標注以供機器學習，但該模式不僅耗費巨大的計算及人力資源，而且在不同場景下的數據訓練出的模型并不能通用，推高了 AI 的應用門檻，阻礙了人工智能的高速發(fā)展。

墨奇科技 CEO及聯合創(chuàng)始人邰騁曾談到，現在做 AI 應用都要講場景，工作就變成了“找場景-收集數據-人工標注-訓練模型-再次迭代”，但因為每個場景都不同，所以這個流程就會重復型的循環(huán)。

“我們不希望在每個場景上都重復工作，而是希望能夠建立一個統(tǒng)一的框架，以統(tǒng)一的方式來表示和處理非結構化數據和 AI 知識數據?！臂ⅡG說。

墨奇以統(tǒng)一的方式來應對兩大挑戰(zhàn)：新型AI知識數據庫

墨奇科技開創(chuàng)性地發(fā)展了新型 AI 知識數據庫來攻克上述兩個數據挑戰(zhàn)。這是墨奇基于一系列開創(chuàng)性技術研發(fā)的，目的是讓 AI 擁有通用的底層基礎設施，這將大大降低 AI 從原型算法到生產系統(tǒng)的門檻，革新現有 AI 技術的數據處理流程，從底層為全行業(yè)的 AI 應用帶來技術升級。有別于傳統(tǒng)的深度學習技術路徑，墨奇的技術基于的是統(tǒng)一靈活的非結構化數據表示、高效精準的查詢算法和可靠、高效的系統(tǒng)架構。這使得基于 AI 的非結構化數據處理更加精準，并不再依賴于海量訓練數據，讓 AI 更簡單、更強大，加速 AI 時代的智慧產業(yè)升級步伐。

用一句話總結：墨奇科技通過數學原理框架，以統(tǒng)一的方式來處理 AI 時代爆發(fā)式增長的非結構化數據和 AI 知識數據，創(chuàng)造了新型 AI 知識數據庫。

場景應用和技術驗證：新一代生物識別平臺

利用新型 AI 知識數據庫的關鍵技術，墨奇科技打造了首個行業(yè)應用，構建了可為數十億人提供保護隱私、安全可靠的下一代身份識別和認證平臺，支持多種云服務模式，提供以指掌紋、掌靜脈等生物特征為基礎的身份識別服務，并涵蓋一系列軟硬件產品和解決方案。

墨奇科技之所以將生物識別場景作為新型 AI 知識數據庫的首個應用賽道，是因為隨著移動支付、智慧金融、智慧出行等應用的發(fā)展和普及，物理世界與數字世界的邊界正在交融。人們越來越需要一種便捷、安全，同時能保護隱私的方式來證明“你是你”（身份認證）和知道“你是誰”（生物識別）。而生物特征相對于密碼、卡片、攜帶物等，具有不會遺忘、隨身存在的特點，以生物特征為核心的生物識別技術，隨著 AI、5G 和 IoT 的高速發(fā)展也將成為身份識別和認證的主流方式，并將得以飛速發(fā)展。Markets and Markets 研究報告也預測到：2020 – 2025 年，全球生物識別技術應用市場規(guī)模將由 366 億美元增長至 686 億美元，復合年增長率達到 13.4%。

除了因為其發(fā)展迅速、前景廣闊，更重要的原因是生物特征數據處理時所要面對的海量數據的復雜性、唯一性，以及對結果的高精準度的要求。面對這些挑戰(zhàn)，墨奇科技以基于新型 AI 知識數據庫的核心技術為支撐，在智能化、大庫實時比對、便捷性和高精度、隱私和安全等方面均有領先業(yè)界的技術突破，具體包括：

• 原創(chuàng)無標注技術。它解決了現有業(yè)務中數據需要人工標注，效率較低且使用門檻高的痛點，實現了指掌紋全自動比對。
• 實現 10 億大庫秒級識別。它解決傳統(tǒng)業(yè)務中比對精度隨庫容增大而產生的衰減問題。領先于業(yè)界，在實際業(yè)務中支持 10 億級別的生物特征數據庫。
• 非接觸且高精度。疫情以來，非接觸的身份識別和認證方式的需求呈爆發(fā)性增長。墨奇科技原創(chuàng)的非接觸指掌紋采集、比對的設備，很好了迎合了市場的需求并解決了傳統(tǒng)業(yè)務中接觸式指紋圖像生成質量低、質量波動大，容易留痕、有被盜取的風險等問題。
• 保護隱私、更安全。墨奇科技的生物識別技術和系統(tǒng)設計在保護隱私和安全方面具有不可逆、可撤銷、非關聯性等獨特優(yōu)勢。

墨奇核心團隊：創(chuàng)業(yè)是為了解決長遠地解決人工智能機理問題

談到創(chuàng)業(yè)的初衷，邰騁表示，“我們和大部分的創(chuàng)業(yè)公司都不太一樣，我們甚至從創(chuàng)立墨奇前，關心的就是很長遠的問題，也就是人工智能的機理。這是人工智能的最基本原理的問題，我們要做的就是把智能從一個定義尚不明晰概念，變成更加定量的、科學的問題。應該說，這一問題的解決，將讓我們打開AI的‘黑盒子’，不僅‘知其然’，更‘知其所以然’。”

墨奇科技于 2016 年成立。創(chuàng)始團隊中，墨奇科技CEO及聯合創(chuàng)始人邰騁為普林斯頓大學應用數學博士；墨奇科技CTO及聯合創(chuàng)始人湯林鵬為普林斯頓大學計算機科學博士；全球知名應用數學領域科學家、中國科學院院士鄂維南作為墨奇科學家及聯合創(chuàng)始人負責技術指導，支持墨奇科技在人工智能、機器學習和數學框架方向的研究；全球知名計算機科學家、中國工程院外籍院士李凱，近年來一直致力于計算機底層系統(tǒng)技術，以及大規(guī)模圖像分析和搜索技術的研發(fā)，任墨奇科技董事。其余核心研發(fā)團隊為普林斯頓大學、賓夕法尼亞大學、北京大學、清華大學、上海交通大學、香港中文大學、AWS、Facebook、IBM、SAP 等頂尖高校和科技企業(yè)的科學家和工程師。

墨奇科技的核心研發(fā)團隊更是薈聚了來自于普林斯頓大學、賓夕法尼亞大學、北京大學、清華大學、上海交通大學、香港中文大學、AWS、Facebook、IBM、SAP 等知名高校和科技企業(yè)的科學家和工程師們。墨奇還在用優(yōu)秀的團隊和開放的文化不斷地吸引著青年才俊的加入，共同探尋人工智能本身的機理，以創(chuàng)新改變世界。