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(fā)，研發(fā)領(lǐng)先的人工智能技術(shù)來自動化地處理 AI 知識數(shù)據(jù)，最終增強(qiáng)人類處理信息的能力。目前，墨奇科技的兩大核心業(yè)務(wù)為新型 AI 知識數(shù)據(jù)庫和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(shù)據(jù)的通用處理技術(shù)，持續(xù)發(fā)力以 AI 知識為核心的新型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。
圖像、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中占比巨大，而現(xiàn)有的方式往往針對特定類型數(shù)據(jù)來做訓(xùn)練，得到的模型并不通用。如何以統(tǒng)一的方式處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為 AI 未來發(fā)展的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
墨奇科技開創(chuàng)性地發(fā)展了新型 AI 知識數(shù)據(jù)庫來解決這一問題。同時，墨奇科技將新型 AI 知識數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵技術(shù)首先應(yīng)用于生物識別這一行業(yè)，打造了面向未來身份識別認(rèn)證需求的新一代生物識別平臺。
墨奇科技 CEO 及聯(lián)合創(chuàng)始人邰騁表示：“墨奇科技是為探究人工智能機(jī)理而生，有著明確的長期路線圖。首先要做的就是創(chuàng)造一種能夠以統(tǒng)一的方式來表示和處理 AI 知識的新型數(shù)據(jù)庫，讓 AI 擁有通用的底層基礎(chǔ)設(shè)施。這一問題我們認(rèn)為可以在 10 年尺度內(nèi)解決，公司成立的近 5 年來，經(jīng)過持續(xù)不斷地探索和努力，一些關(guān)鍵理論和技術(shù)已得到了成功驗證。這些開創(chuàng)性的新技術(shù)應(yīng)用于生物識別，已經(jīng)清楚地改變了指掌紋識別的研發(fā)方式和市場格局。我們將進(jìn)一步發(fā)展新型數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用，為 AI 應(yīng)用落地開辟出過去難以想象的全新可能性?！?/p>
目前，墨奇科技已通過新型數(shù)據(jù)庫累計處理幾十億枚指掌紋數(shù)據(jù)，成為全球領(lǐng)先的可在十億量級的指掌紋圖像上達(dá)到高精度、秒級、自動化比對的系統(tǒng)服務(wù)提供商，為生物識別領(lǐng)域的發(fā)展帶來了巨大的變革。不同于通常的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，墨奇科技是通過無標(biāo)注的、保護(hù)隱私的方式完成這一創(chuàng)新，驗證了以統(tǒng)一方式解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難題中墨奇技術(shù)路線的可行性和先進(jìn)性，也展現(xiàn)出新型 AI 知識數(shù)據(jù)庫在加速人工智能技術(shù)落地上的巨大前景。
探尋 AI 本身的機(jī)理 構(gòu)建通用的 AI 底層基礎(chǔ)設(shè)施
自互聯(lián)網(wǎng)時代起，如何處理爆發(fā)性增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域研究和探索的核心挑戰(zhàn)之一。其中涌現(xiàn)了應(yīng)對不同數(shù)據(jù)類型的技術(shù)路線和產(chǎn)品，如對于文檔類數(shù)據(jù)的 Elasticsearch。但如何像處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一樣，克服不同類別的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(shù)路徑。伴隨全球進(jìn)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(yīng)用 AI 所衍生出的 AI 知識數(shù)據(jù)。應(yīng)對這兩個挑戰(zhàn)當(dāng)今普遍的做法是用大量人員和低效的腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注以供機(jī)器學(xué)習(xí)，但該模式不僅耗費(fèi)巨大的計算及人力資源，而且在不同場景下的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的模型并不能通用，推高了 AI 的應(yīng)用門檻，阻礙了人工智能的高速發(fā)展。
墨奇科技的新型 AI 知識數(shù)據(jù)庫為攻克上述兩個數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)而生，它是基于一系列開創(chuàng)性技術(shù)的新一代通用 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。它將革新現(xiàn)有 AI 技術(shù)的數(shù)據(jù)處理流程，從底層為全行業(yè)的 AI 應(yīng)用帶來技術(shù)升級。有別于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)路徑，墨奇以統(tǒng)一靈活的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表示、高效精準(zhǔn)的查詢算法和可靠、高效的系統(tǒng)架構(gòu)，大大降低 AI 從原型算法到生產(chǎn)系統(tǒng)的門檻，使得基于 AI 的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理更加精準(zhǔn)，并不再依賴于海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓 AI 更簡單、更強(qiáng)大，加速 AI 時代的智慧產(chǎn)業(yè)升級步伐。
墨奇科技憑借核心創(chuàng)始團(tuán)隊在應(yīng)用數(shù)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的多年研究耕耘、積極探索，為實現(xiàn)這一技術(shù)路徑提供了強(qiáng)大保障：
墨奇科技的核心研發(fā)團(tuán)隊更是薈聚了來自于普林斯頓大學(xué)、賓夕法尼亞大學(xué)、北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、香港中文大學(xué)、AWS、Facebook、IBM、SAP 等知名高校和科技企業(yè)的科學(xué)家和工程師們。墨奇還在用優(yōu)秀的團(tuán)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(jī)理，以創(chuàng)新改變世界。
引領(lǐng)生物識別賽道 為數(shù)十億人提供保護(hù)隱私的身份識別和認(rèn)證平臺
生物識別作為墨奇科技 AI 底層數(shù)據(jù)處理技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用，以十億級海量圖像識別與精準(zhǔn)搜索，驗證了墨奇在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上技術(shù)路線的成功性。 AI 底層數(shù)據(jù)處理技術(shù)也為墨奇的生物識別業(yè)務(wù)帶來了圖像無標(biāo)注比對、十億大庫秒識別、保護(hù)隱私和安全等優(yōu)勢，開啟了新一代的生物識別平臺。
如今，隨著物理世界與數(shù)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(rèn)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(shù)，也逐漸成為身份識別和認(rèn)證的主流方式。
人們對安全、便捷、保護(hù)隱私的身份識別和認(rèn)證的需求日益迫切，生物識別市場也得以飛速發(fā)展。據(jù) Markets and Markets 研究報告預(yù)測，2020 - 2025 年，全球生物識別技術(shù)應(yīng)用市場規(guī)模將由 366 億美元增長至 686 億美元，復(fù)合年增長率達(dá)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(shù)據(jù)庫的首個應(yīng)用賽道，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(shù)據(jù)處理時所要面對的海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、唯一性，以及對結(jié)果的高精準(zhǔn)度的要求。面對這些挑戰(zhàn)，墨奇科技以基于新型 AI 知識數(shù)據(jù)庫的核心技術(shù)為支撐，構(gòu)建了可為數(shù)十億人提供保護(hù)隱私、安全可靠的下一代身份識別和認(rèn)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(lǐng)先業(yè)界的技術(shù)突破，包括以下 4 個方面：
墨奇生物識別平臺
可以說，墨奇科技為生物識別領(lǐng)域帶來了跨越式的發(fā)展，引領(lǐng)著下一代生物識別的未來。墨奇科技還將繼續(xù)推動和引領(lǐng)生物識別的技術(shù)突破，建立保護(hù)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(lǐng)域的應(yīng)用；最終連接物理和數(shù)字身份，為建設(shè)智慧信用社會提供技術(shù)支撐。
在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長的今天，墨奇找到了一條從源頭創(chuàng)新的路徑，以新型的底層數(shù)據(jù)庫技術(shù)為基礎(chǔ)，并在生物識別領(lǐng)域進(jìn)行了成功應(yīng)用和驗證，未來還會將這種能力作為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施提供給業(yè)界，讓更多企業(yè)和組織不需要“從頭造輪子”，從而引領(lǐng)和推動 AI 的未來。
