2018年4月16日,北京明略软件平台有限公司(以下简称明略数据)宣布已于去年完成10亿人民币C轮融资,本轮投资方为华兴新经济基金、腾讯产业共赢基金。

 

明略数据创始人、董事长吴明辉表示,此轮融资后,明略将会重度投入技术研发,持续提升面向AI的数据融合治理能力,为行业AI打下坚实基础;其次,引进更多行业专家和国际顶尖科学家人才;另外还将提升明略的行业人工智能解决方案和产品的客户体验,帮助知识型工作者非常大提升效率。

 

明略数据是一家大数据普及公司,明略数据深耕公共安全、金融、工业与物联网等行业领域,基于知识图谱数据库的落地实践帮助行业客户实现业务智能化。目前已与省、市级公安局、交通银行、中国人民银行、光大银行、中国中车、上海地铁等行业标杆客户展开多方合作,在面向AI的数据融合治理方面,明略数据已经成长为业内技术最为领先的公司之一。


华兴资本董事总经理、华兴新经济基金管理合伙人杜永波透露,“在看数据领域投资标的的过程中,我们访谈了银行、公安、轨交等看起来很传统的公司,惊讶发现它们在数据底层方面已经做了很多准备,也对数据指导业务趋势有很清楚的认识,问题在于行业数字化程度仍然不足,市场上也找不到合适的服务商。这就是明略的市场机会。”

“跟传统的数据服务公司相比,明略基于分布式,以关系型图谱分析为技术核心,能够处理各种类型的数据和底层结构,解决传统数据公司无法面对的问题。跟其他初创竞品相比,明略真正致力于理解信息化行业的需求,固化成产品复用在相同客户场景,目前明略在公安领域的覆盖率和成功案例遥遥领先。”杜永波表示。



除了符合趋势的技术路线、过硬的行业解决方案,明略更令人称道的还在于一批实力雄厚的中层力量。明略数据目前已有430多位员工,75%左右为技术精英,核心团队来自清华、北大等名校,在国际学术会议上发表多篇论文。

 

将海量多源异构数据进行融合治理,形成行业专属的知识图谱,这是行业人工智能落地的基础,也是“人工智能落地分三步——数据在线、数据分析和挖掘、人工智能”中关键的前两步。在过去的2017年,明略数据的获客能力提升了200%,项目的交付能力提升了100%,年营收超过2亿元。

 

这是腾讯近年来在行业人工智能领域进行的一次高额投资,此次投资意味着人工智能赋能行业,实体化实体经济新动能成为行业的战略投资方向。“AI是未来,已经是不证自明的事实,行业AI这一赛道将诞生若干重量级独角兽。在致力于解决AI落地体验问题以及为客户带来实际价值的问题领域,明略在过去的四年中已经在安防、金融、工业与物联网三个行业积累了相当多案例,技术能力强,现在已经进入快速发展阶段”,腾讯投资董事总经理姚磊文先生表示。

 

据悉,在提供服务的近百位客户中,明略数据为公安行业实现5-20%的破案率提升,帮助金融行业风险监测效率提升3000倍,为工业提供准确率大于98%的故障诊断系统,在行业实践中,最大限度帮助客户提升业务效率。未来明略数据还将完善个层次能力,降低明智系统落地的复杂性和成本,更好的与客户并肩实践行业人工智能应用。

 

“明略数据看重投资方的战略协同性,腾讯是数字化产业连接器,有云计算的能力,也有产业资源。华兴新经济基金也将帮助我们带来上下游的多层次资源”,明略数据创始人吴明辉说,“人工智能技术创新发展方向,不仅仅是AI本身的核心技术发展,同时还有AI与行业的结合。明略数据所处的领域是认知智能,相比感知智能而言,这还是早期赛道。我们相信,真正创造者的事情,是将会在十年后爆发的事情。未来,我们希望为企业中的每一位员工都配备一个AI军师,用科技延伸人类智慧。”

 

 关于明略数据

 

明略数据创建于2014年,2015年7月明略完成A轮近1亿元人民币融资,由硅谷天堂投资;2016年8月明略完成B轮2亿元人民币融资,由红杉资本中国基金领投。

 

2017年8月,明略数据首次发布行业人工智能大脑 -- 明智系统,在安全可靠的环境下,明略通过面向AI的大数据治理产品CONA将海量多源异构数据治理成行业知识,再基于知识图谱数据库蜂巢(NEST)完成行业知识图谱存储,随后通过行业大脑SCOPA的机器学习、符号推理等技术实现秒级运算和在线分析挖掘,从而逐步构建公安大脑、金融风控大脑、工业安全大脑,并通过企业级Siri小明(LiteMind)完成人机交互,以对话的形式降低人工智能产品使用门槛,高效率提供业务支持,有效降低知识劳动力成本,提供知识转化为企业竞争力的效率。


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目前已与省、市级公安局、交通银行、中国人民银行、光大银行、中国中车、上海地铁等行业标杆客户发动多方合作,在面向AI的数据融合治理方面,明略数据已经成长为业内技术最为领先的公司之一。华兴资本董事总经理、华兴新经济基金管理合伙人杜永波透露,“在看数据领域投资标的的过程中,我们访谈了银行、公安、轨交等看起来很传统的公司,惊讶发现它们在数据底层方面已经做了很多准备,也对数据指导业务趋势有很清楚的认识,问题在于行业数字化程度仍然不足,市场上也找不到合适的服务商。


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