AI最大一笔融资诞生!旷视科技完成4.6亿美元融资

Release time：2017-11-02

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10月30日，中国人工智能创业公司旷视科技宣布完成4.6亿美元C轮融资，该轮融资由中国国有资本风险投资基金（简称“国风投”）领投，蚂蚁金服、富士康集团联合领投，这一数字也打破了国际范围内人工智能领域融资纪录。

据悉，本轮融资由 C1、C2两轮构成，同时引入包括中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK集团等新的重要投资者，腾达资本作为本轮融资独家财务顾问。

在创业之初，旷视科技便获得了联想之星天使融资；在2013年获得创新工场A轮投资达百万美元；2015年获得来自启明创投、创新工场2200万美元B轮融资,并与阿里巴巴达成战略合作；2016年获得建银国际、富士康集团B+轮融资，融资金额1亿美元。

人脸识别技术领先，曾力压Facebook人脸团队夺魁

自2011年成立以来，旷视科技（Face++）作为中国最早一批投身人工智能的公司，依托独创深度学习引擎MegBrain实现了人工智能技术工程化、产品化和产业化。2017年6月，美国著名科技杂志《麻省理工科技评论》发布了全球50家最聪明公司，旷视(Face++)位列第11位、在同时上榜的中国企业中排第二名。

经过7年时间的发展，旷视科技从3人的创始团队到现在团队发展为70人，核心团队由来自清华大学、美国哥伦比亚大学、微软亚洲研究院等国际知名院校、科研机构，并在北京、西雅图、南京设立独立研究院，包括前微软亚研院首席研究员孙剑、前Adobe首席科学家王珏在内的业内专家先后加入。

旷视科技最早以人脸识别技术见长。公司三位创始人都来自于清华大学，而且都是85后。三人各有所长，唐文斌专攻图像搜索，印奇擅于视觉识别，杨沐则以数据挖掘见长。其中CEO从本科开始，便在微软亚洲研究院（MSRA）开始了半工半读的历程。然而真正惊人的是，研发出了微软当时核心的人脸识别系统，最后被广泛应用在微软Xbox和Bing等产品中。

随后，旷视(Face++)在人脸检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W评测和人脸识别LFW评测上，接连拿下了这三项的世界第一。其中尤为值得一提的是，在最重要的互联网图片人脸识别（Face recognition）LFW中，Face++团队更是力压Facebook人脸团队，在极难识别的互联网新闻图片上，获得了97.27%的准确率。

旷视(Face++)优秀的人脸识别算法获得了国内企业的青睐。支付宝的刷脸支付应用以及小米最新发布的note 3人脸识别解锁功能都是选用了旷视科技的人脸识别方案。据悉，Note 3 的整个刷脸解锁过程只需 500 毫秒，这种非接触式的解锁方式从体感上更是快过指纹解锁。

业务飞速发展

如今，旷视(Face++已经把人脸识别技术渗透到金融、安防、保险、零售、地产、共享出行等各行各业当中，其中也包括手机产业。例如，Face+与360搜索达成了合作，进行试水阶段的图片搜索应用，为360搜索的用户提供“美女魔镜”等服务；同时它也为世纪佳缘设计人脸识别场景，让用户可根据自己对另一半长相的需求，从网站的数据库中搜索相似外貌的用户。除此之外，它的服务对象还包括美图秀秀、美颜相机、联想、神州智联等。

除此之外，旷视也在协助公安机关开发天眼系统，实现通过摄像头对在逃犯人数据库的人脸识别。

旷视科技表示，完成本轮融资后，旷视科技Face++将进一步强化在金融安全，城市安防领域的全面领先地位，并将加快在城市综合大脑及手机智能领域的技术落地。截至目前，旷视科技Face++已经与十余个省会级城市实现了智慧城市战略合作，并与国内多家一线手机厂商在智能化方面达成了深度合作。

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行业新闻

AI在可穿戴领域狂飙，混合式AI模式加速落地

　　随着技术的发展，硬件升级为智能硬件，增加了CPU、操作系统，还增加了联网、健康监测等功能。AI技术的应用，又让智能硬件的普通AI升级为生成式AI。当下，我们对生成式AI并不陌生，它带来了更加个性化的推荐和更加人性化的交互方式。在可穿戴设备上，苹果、三星、360、索尼、XREAL等做智能手表、XR设备的硬件厂商都将生成式AI用到了自己的产品上。在产业链上游，涉及处理器、传感器的芯片厂商在生成式AI与可穿戴设备越来越紧密的过程中，得到了新的机会。　　AI迭代方向：从传统AI转向生成式AI、多模态　　360集团创始人周鸿祎认为未来有两种硬件，一种是硬件+AI，另一种是硬件+AI的进化版：AI-Native硬件。第一种是传统的智能硬件，第二种是AI Native硬件，AI大模型是核心功能，例如人形机器人、自动驾驶、AI PC、新型AI 硬件等。从某种意义上看，现阶段智能硬件正在从传统AI走向生成式AI，大模型将在C端找到更适合的应用场景。 “2024年是大模型应用场景之年，To C出现杀手级应用”，周鸿祎预判。多模态大模型+智能硬件才能深入更多应用场景。那么，多模态指的是什么，大模型需要怎么样的硬件呢? 多模态能力指的是可穿戴设备利用健康监测传感器获取的多种信息，例如声音、手势、心率、心电图、体温、定位等数据。在大模型的加持下，利用AI技术能够将这些单一的数据进行不同维度的整合，生成新的维度、个性化的数据。至于在硬件上，可穿戴设备领域已经推出了多种不同类型的产品，智能手表/手环、无线耳机、AR/VR设备、AI Pin、智能戒指等。基于不同的应用场景及需求，智能手表成为生成式AI落地最为快速的可穿戴设备品类之一。这是因为它能提供更多生成式AI需要的数据。从2023年至今，已经有多家厂商宣布要在自家的智能手表里植入云生成式AI，这些厂商包括Zepp Health、谷歌 (Fitbit)、三星、苹果、Whoop、360等。生成式AI在智能手表市场上带来两大作用，一是生成式AI的加入提升了健康监测数据的准确性与相关性，产品迭代让厂商在激烈的市场竞争中获得先机。二是生成式AI成为“解救”智能手表市场增长缓慢的一剂良药，也成为健康监测和其他智能功能升级之外刺激消费者购买的动力。如果说2023年，智能手表市场的增长是得益于eSIM、卫星通信加持，以及蓝牙、UWB技术提升。那么可以预测，在2024年，生成式AI的加入将是智能手表市场持续增长的关键之一，特别是高端智能手表市场。Canalys预测，在AI功能的带动下，2025年全球智能手表出货量增幅约为20%。不同于传统AI，生成式AI通过学习和理解大量数据，自动生成新内容或解决新问题，具有更强的创造性和适应性。在可穿戴设备上，尤其是具备健康监测功能的可穿戴设备上，能够提供个性化的健康建议，或者在运动场景制定个性化的运动计划，在日常生活中提供个性化的服务。在可穿戴设备里，XR厂商也在寻找AR/VR+AI的最佳契合点。高通技术公司 XR 产品管理高级总监 Said Bakadir认为：与生成式 AI 的最佳互动方式就是 XR。这是不同于苹果、三星的AI功能又一应用方向。在AWE XR 展会上，AR 眼镜技术商 DigiLens宣布ARGO 眼镜将集成谷歌 Gemini 大模型，能够用于语音交互等功能。值得一提的是，AI结合智能眼镜传感器，可以感知佩戴者的环境、意图等。还能够基于应用场景，提供导航辅助等专业任务可视化效果。就在近期，外媒爆料了苹果正在计划的全新智能眼镜产品相关细节，其中提到产品配有内置扬声器、摄像头、健康传感器，并且带有AI功能，用户可以在没有显示屏的情况下与AI助手对话。　　混合式AI加速落地，处理器、传感器保持迭代速度　　生成式AI的进展不仅仅是在智能手表上。在可穿戴设备市场，最受关注的是厂商苹果和三星，这两家厂商分别在今年6月和7月宣布各自在生成式AI上的最新进展。苹果推出了Apple Intelligence个人化智能系统，能理解个人情境，内置的大模型能深刻理解自然语言，能完成生成语言、图片，以及跨APP联动等功能，Apple Intelligence被整合进iPhone、iPad 和 Mac 芯片核心中，并且将其赋能给Siri。Siri是苹果在AI领域的重要布局，未来Apple Intelligence将结合Siri整合进苹果更多可穿戴设备产品中。苹果以后来者的身份入局生成式AI的赛道，在接下来的时间里，苹果将持续训练Apple Intelligence ，并且推出更多基于生成式AI的功能，为硬件能带来全新的AI体验。三星则是将AI功能深度整合进全新的可穿戴设备品类——智能戒指Galaxy Ring中。与苹果在生成式AI中以交互为重点不同，三星的生成式AI智能戒指更多聚焦在健康监测功能上，当然，这与产品的功能属性也有很大的关系。三星表示，Galaxy Ring可以通过AI对数据进行分析，提供个性化的健康和睡眠建议，并且还能够用手势控制三星智能手机。三星还预告Galaxy AI新功能将更新到更多三星Galaxy 设备中，内置的AI算法，将为每位用户开发出个人知识图谱，并且打造更具个性化的服务。三星认为，多模态和情境AI将成为一个互联生态系统。从苹果和三星在可穿戴生成式AI的布局也可以看到一个新的发展方向：混合式AI。例如苹果在AI领域选择OpenAI合作，三星选择联手谷歌。具体来看，苹果采用的是自研本地大模型+云端，部分AI功能在本地端采用Apple Intelligence，超出本地处理能力时基于OpenAI的GPT-4o模型，在云端实现更复杂的任务处理。混合AI的策略不仅提升了设备的智能化水平，还通过引入先进的生成式AI技术，增强了用户体验。在苹果的带动下，未来可穿戴设备的“混合式AI”将加速落地。不过前提是，端侧AI足够强大。不难发现，一方面生成式AI在更多可穿戴品类上落地，另一方面随着可穿戴设备的AI功能越来越丰富，所需要的主芯片、传感器等硬件的性能也需要更加强大支撑更多功能的实现，这也是多模态大模型能够得以落地的关键。笔者认为，可穿戴设备AI的核心包括传感器、存储等。在主芯片方面，随着AI功能的增加，处理器的性能需要更加强大执行复杂的算法和任务，并且需要更高的集成度。在传感器方面，多模态的基础是来自传感器检测到的多种数据，Canalys表示每增加一个传感器，AI就能够多创建数十个基于该传感器的全新应用场景。当然，这要求传感器有更高的精确度。在存储方面，AI应用的增加对存储容量、速度带来要求。　　小结　　正如周鸿祎提到的“大模型是一种能力，找到核心的应用场景，跟能力结合是很重要的”，只有在具体的垂直场景里找到用户的痛点和刚需。生成式AI瞄准了快速增长的可穿戴设备市场，在智能手表、智能戒指、智能眼镜等设备上实现落地，并且为品牌厂商带来技术竞争优势，获得消费者的青睐。在被业内人士认为是应用元年的2024年，生成式AI在可穿戴设备的渗透也只是刚刚开始。品牌厂商在寻找适合各自的技术路线，混合式AI成为其中一条技术路线被大家看到。功能体验的提升也推动着上下游产业链企业的产品迭代。

2024-08-02 11:12 reading：810

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