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36氪 2021-11-29

「依瞳科技」获卓源资本千万级 PreA+ 轮融资,瞄准工业质检开发端到端通用 AI 平台

作者|韦世玮

编辑|石亚琼

36 氪获悉,近日端到端人工智能平台供应商「依瞳科技」已完成千万级人民币 PreA+ 轮融资,由清华系投资机构卓源资本领投。该轮资金将主要用于新产品的研发和市场拓展,进一步支持依瞳人工智能平台的 1+N 平台战略(1 个通用 AI 平台 +N 个行业 AI 平台)。

依瞳科技成立于 2020 年初,主要基于自研人工智能(AI)端到端平台,为工业制造、自动驾驶、电力能源、超算中心等行业提供机器学习和深度学习一站式 AI 服务,实现数据源管理、数据存储、数据预处理、数据标注、模型训练优化、推理部署、全服务监控等 AI 建设闭环流程。

从 AI 落地的全流程来看,AI 应用落地需经过数据处理、模型开发、落地部署和管理运维四大环节,但市场现有的解决方案以数据和模型 / 应用为主,一方面数据领域的玩家众多,从采集、管理再到处理流程涌入了大量玩家,如云测、海天瑞声、神测数据等,加之阿里、华为、腾讯等巨头也要来分一杯羹,整个红海市场竞争十分激烈。

另一方面,在模型和应用开发层面,既有百度云、阿里云、华为云、腾讯 AI Lab 等巨头面向 AI 开发人员推出通用 AI 开发平台,也有思谋、创新奇智、东声智能等玩家瞄准更为垂直的行业应用需求,推出了细分赛道的 AI 解决方案。但整体来看,这仍难以解决 AI 应用落地后运维的难题,同时对新入局者来说不易建立壁垒和门槛。

因此在 2020 年底,依瞳科技推出了业内首个端到端开源的通用人工智能平台,该平台通过深度学习和机器学习技术,通过容器技术管理云、边、端计算硬件,支持目前国内外主流硬件构架与软件框架,能够实现异构计算环境及异构加速计算池下的数据标注清洗、自动建模与训练、超参调优、模型与镜像管理、云边端推理服务、安全存储及备份等一站式端到端全流程。

与公有云平台相比,依瞳科技的通用 AI 平台具有灵活、开放、全面的优势。目前百度、阿里、腾讯等公司的 AI 平台均围绕自身云服务展开,客户必须要基于他们的云开发 AI 应用,而依瞳科技支持客户灵活地选择公有云或私有化部署,支持从底层硬件开始进行资源管理,打造属于自己的 AI 开发平台。

其次,依瞳科技的 AI 平台具有开源、开放的特征,能够为客户提供大量的端到端全方位开发工具,并支持嵌入第三方工具。同时,该平台还具有轻量级优势,可实现单机 + 大规模集群部署。

不过,在依瞳科技创始人兼 CEO 郭玮博士看来,通用 AI 平台的使用者主要是 AI 开发人员和超算中心科研机构,但从商业角度看,要想实现平台的广泛落地,必须要和产业相结合,而工业质检领域正是一个值得深挖的方向。

一是除了安防领域外,工业质检正成为下一个能与机器视觉、自然语言处理(NLP)和 OCR 等技术落地适用性好的场景,不仅算法成熟度已达到落地标准,行业需求也日益强烈。

二是在工业生产过程中,许多质量监控环节通常采用传统的工业视觉手段来实现,或是语音、文字等方式,对劳动力需求量大。但随着国家劳动力短缺,用工和培养成本高、用工不稳定,以机器取代人力正逐渐成为行业刚性需求。

因此,依瞳科技在今年 6 月发布了依瞳智慧工业平台,具备数据采集、数据标注、模型开发、模型发布、模型部署、质检应用的一体化解决方案,能够帮助客户解决工业质检中的数据持续集成、模型持续优化、边端持续自动化部署、模型持续评估、性能持续监控等问题,并在 3C、半导体、汽车、制药等多个产业实现规模化落地。

与竞争对手相比,郭玮博士认为依瞳科技最大的优势在于 MLOPS 的 4C 理念,分别为数据持续集成(Continuous Integration)、模型持续训练(Continuous Training)、模型持续部署(Continuous Deployment)、模型持续评估(Continuous Evaluation),能够赋予 AI 模型在质检中的学习能力,这也是解决 AI 应用从数据采集到性能监控,再到模型迭代全流程闭环的核心。

值得一提的是,依瞳科技深度学习平台的核心代码已完全开源,用户可利用其完成端到端 AI 的全流程,以推动公司产品的快速落地,并面向高校师生免费开放。不过,该平台面向工业领域则拥有 4 种盈利模式。

一是提供企业级的功能销售和售后服务;二是针对不同客户,以软件销售或软件订阅服务的形式,提供基于机器学习的对时序数据 / 结构化数据平台服务;三是为质检解决方案(模型开发商)或总集成商提供 MLOPS 的质检平台;四是通过合作伙伴,为客户提供以 MLOPS 为基础的质检软硬件解决方案,帮助客户大幅度降低 AI 落地应用后的运维使用成本。

目前,依瞳科技的通用平台 1.0 已落地中山大学、清华大学深圳研究生院、昆明理工大学等多所高校和华为位于日本、瑞典、新加坡等地的 OpenLab,以及汽车、电网、铁路等多个行业。此外,依瞳工业质检平台作为华为昇腾智造解决方案的核心伙伴,通过华为渠道落地了国内多个业内龙头企业的产品生产监测项目。

营收方面,2021 年依瞳科技主要聚焦产品研发和市场孵化,软件销售和服务营收将超千万元人民币,而公司主打的依瞳智慧工业平台,预计在 2022 年将会实现大规模落地,同时带动营收大幅度增长。

接下来,依瞳科技在产品和业务层面还将进行一系列升级优化。公司预计在 2022 年初将推出以 MLOPS 为理念的大数据机器学习平台,主要针对结构化数据和时序数据,通过自动机器学习 auto ML 的方式建模和分析处理,从而提高数据模型部署与运维效率,赋予模型自动迭代优化能力。

同时,依瞳科技将继续扩展行业平台落地场景,联合合作伙伴在电力、智慧城市、自动驾驶等领域进行行业平台的开发和落地。

团队方面,依瞳科技创始人兼 CEO 郭玮博士毕业于清华大学电子工程系,取得加拿大维多利亚大学电子与计算机工程硕士和博士学位,他曾是微软亚洲硬件中心创始人、首席架构师,在微软工作 20 余年里,负责领导研发了微软 Xbox、Kinect、Surface Pro 3、Surface Book 等产品,有着丰富的 3C 产品设计与量产管理经验;公司联合创始人、产品研发负责人苏力强博士毕业于北京大学,并获得美国耶鲁大学博士学位,先后任职美国摩根大通技术副总裁、美国摩根斯坦利技术副总裁等职位,擅长大型计算集群系统软件设计、数据系统设计,具备丰富的人工智能核心算法研究和交付经验。

卓源资本创始合伙人兼 CEO 林海卓博士表示:" 依瞳科技是目前亚洲领先的通用端到端 AI+ 智能制造平台提供商,拥有业界最顶级的研发及产品化团队配置。人工智能已经进入产业落地与细分行业结合的深水区,卓源资本高度看好依瞳端到端通用 AI 平台以及 " 多元算力支持 "/" 算法 +AutoDL+MLOPS" 的行业解决方案,其产品将会在超算中心、教育科研、工业质检、半导体及电子设备产线、自动驾驶等领域具备极强的落地能力。"

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