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墨奇科技宣布完成 2.5 億元 B 輪融資

2021-05-21 15:35 8834
近日,墨奇科技宣布已順利完成?2.5 億元人民幣 B 輪融資。

北京2021年5月21日 /美通社/ -- 近日,墨奇科技宣布已順利完成 2.5 億元人民幣 B 輪融資。墨奇科技成立于 2016 年,致力于從人工智能的源頭問題出發,研發領先的人工智能技術來自動化地處理 AI 知識數據,最終增強人類處理信息的能力。目前,墨奇科技的兩大核心業務為新型 AI 知識數據庫新一代生物識別平臺。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,持續發力以 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。如何以統一的方式處理非結構化數據成為 AI 未來發展的關鍵挑戰

墨奇科技開創性地發展了新型 AI 知識數據庫來解決這一問題同時,墨奇科技將新型 AI 知識數據庫的關鍵技術首先應用于生物識別這一行業,打造了面向未來身份識別認證需求的新一代生物識別平臺

墨奇科技 CEO 及聯合創始人邰騁表示:“墨奇科技是為探究人工智能機理而生,有著明確的長期路線圖。首先要做的就是創造一種能夠以統一的方式來表示和處理 AI 知識的新型數據庫,讓 AI 擁有通用的底層基礎設施。這一問題我們認為可以在 10 年尺度內解決,公司成立的近 5 年來,經過持續不斷地探索和努力,一些關鍵理論和技術已得到了成功驗證。這些開創性的新技術應用于生物識別,已經清楚地改變了指掌紋識別的研發方式和市場格局。我們將進一步發展新型數據庫的關鍵技術和行業應用,為 AI 應用落地開辟出過去難以想象的全新可能性。”

目前,墨奇科技已通過新型數據庫累計處理幾十億枚指掌紋數據,成為全球領先的可在十億量級的指掌紋圖像上達到高精度、秒級、自動化比對的系統服務提供商,為生物識別領域的發展帶來了巨大的變革。不同于通常的深度學習技術,墨奇科技是通過無標注的、保護隱私的方式完成這一創新,驗證了以統一方式解決非結構化數據難題中墨奇技術路線的可行性和先進性,也展現出新型 AI 知識數據庫在加速人工智能技術落地上的巨大前景。

探尋 AI 本身的機理 構建通用的 AI 底層基礎設施

自互聯網時代起,如何處理爆發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:如何處理和有效地利用因大規模應用 AI 所衍生出的 AI 知識數據。應對這兩個挑戰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展。

墨奇科技的新型 AI 知識數據庫為攻克上述兩個數據挑戰而生,它是基于一系列開創性技術的新一代通用 AI 基礎設施。它將革新現有 AI 技術的數據處理流程,從底層為全行業的 AI 應用帶來技術升級。有別于傳統的深度學習技術路徑,墨奇以統一靈活的非結構化數據表示、高效精準的查詢算法和可靠、高效的系統架構,大大降低 AI 從原型算法到生產系統的門檻,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 時代的智慧產業升級步伐。

墨奇科技憑借核心創始團隊在應用數學和計算機科學領域的多年研究耕耘、積極探索,為實現這一技術路徑提供了強大保障:

  • 鄂維南,全球知名應用數學領域科學家、中國科學院院士、普林斯頓大學教授,作為墨奇首席科學家及聯合創始人負責技術指導,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。
  • 邰騁任墨奇科技 CEO,他師從鄂維南,是普林斯頓大學應用數學博士,致力于數學框架的構建及產業化應用。
  • 李凱,全球知名計算機科學家、中國工程院外籍院士、普林斯頓大學教授,近年來一直致力于計算機底層系統技術,以及大規模圖像分析和搜索技術的研發,任墨奇科技董事。
  • 湯林鵬任墨奇科技 CTO,他師從李凱,是普林斯頓大學計算機科學博士,負責算法研發、系統設計和開發以及軟硬件研發。

墨奇科技的核心研發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的科學家和工程師們。墨奇還在用優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,以創新改變世界。

引領生物識別賽道 為數十億人提供保護隱私的身份識別和認證平臺

生物識別作為墨奇科技 AI 底層數據處理技術的行業應用,以十億級海量圖像識別與精準搜索,驗證了墨奇在處理非結構化數據上技術路線的成功性。 AI 底層數據處理技術也為墨奇的生物識別業務帶來了圖像無標注比對、十億大庫秒識別、保護隱私和安全等優勢,開啟了新一代的生物識別平臺。

如今,隨著物理世界與數字世界的邊界交融,人們越來越頻繁地需要證明“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,也逐漸成為身份識別和認證的主流方式。

人們對安全、便捷、保護隱私的身份識別和認證的需求日益迫切,生物識別市場也得以飛速發展。據 Markets and Markets 研究報告預測,2020 - 2025 年,全球生物識別技術應用市場規模將由 366 億美元增長至 686 億美元,復合年增長率達到 13.4%。

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,除了因為其發展迅速、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,墨奇科技以基于新型 AI 知識數據庫的核心技術為支撐,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。在智能化、大庫實時比對、高精度、便捷性、隱私和安全等方面均有領先業界的技術突破,包括以下 4 個方面:

  • 墨奇原創無標注。生物識別市場中,指掌紋識別應用最為廣泛,約占全球市場的一半以上。然而,目前市場上大部分的指掌紋識別系統都需要人工標注,效率較低且使用門檻高。墨奇科技以突破性的無標注特征提取技術,將大量人員從人工標注的繁重工作中解放出來,實現了指掌紋全自動比對。
  • 十億大庫秒識別。很多生物識別技術,包括傳統的指紋識別技術,很難實現在十億數量級的大庫中進行精準、快速的比對。墨奇以創新的技術架構設計,構建了業界領先的十億級別指掌紋秒級比對的業務系統,并在大庫容下仍具有領先行業的高比中率和高排前率。
  • 非接觸且高精度。疫情以來,社會各界對非接觸的身份識別和認證方式的需求成倍增長。墨奇科技原創研發了非接觸指掌紋采集設備,可以做到“伸手即采”。以指紋為例,與傳統的滾動指紋采集設備相比,采集速度提高了數十倍,且面積更大、特征點更多,同時避免了在手指按壓、滾動中造成的形變和模糊的問題,可輸出高精度的指紋圖像,極大地豐富了指紋采集的信息。墨奇科技還進一步通過包含標簽、向量和圖的多尺度特征比對擴充了信息量,并通過突破性的索引結構進一步提升了比對性能,使精度達到更高水平。
  • 保護隱私和安全。墨奇科技正在引領不可逆、可撤銷、非關聯性的生物識別系統設計,推動業界邁向下一代保護隱私、安全可靠的生物識別時代。

墨奇生物識別平臺
墨奇生物識別平臺

可以說,墨奇科技為生物識別領域帶來了跨越式的發展,引領著下一代生物識別的未來。墨奇科技還將繼續推動和引領生物識別的技術突破,建立保護隱私的生物識別通用平臺;落地線下場景,如移動支付、智慧出行等,拓展生物識別在國計民生中的一些重要領域的應用;最終連接物理和數字身份,為建設智慧信用社會提供技術支撐。

在非結構化數據爆發性增長的今天,墨奇找到了一條從源頭創新的路徑,以新型的底層數據庫技術為基礎,并在生物識別領域進行了成功應用和驗證,未來還會將這種能力作為人工智能基礎設施提供給業界,讓更多企業和組織不需要“從頭造輪子”,從而引領和推動 AI 的未來。

消息來源:墨奇科技
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