美国生鲜电商平台GrubMarket完成6000万美元D轮融资 凯尔特亚洲领投

10月6日消息,美生鲜递送公司GrubMarket完成D轮6000万美元融资,由凯尔特亚洲(CHAP,Celtic House Asia Partners)领投,其他投资方包括BlackRock、Reimagined Ventures, Trinity Capital Investment、Marubeni Ventures、Sixty Degree Capital、Mojo Partners以及之前的投资者GGV Capital、WI Harper Group、Digital Garage、CentreGold Capital、Scrum Ventures和其他未透露姓名的投资方。

GrubMarket创立于2015年,通过将有机农场与消费者及企业连接起来,提供有机食物相关的仓储运送服务。GrubMarket曾入选Y Combinator冬季训练营,加上本次D轮融资,创立五年间共融资1.81亿美金。

“GrubMarket已经证实了自己拥有可持续地高增长及盈利能力,在硅谷的食品科技及电商类创业公司中独树一帜。”凯尔特亚洲管理合伙人陈洁表示。

“过去四年间,GrubMarket扩张了15倍以上,这样的创造力及资本效率在行业内是无人企及的。Mike和团队做到了让公司可持续、稳健地增长。我们非常骄傲能够作为公司的合作伙伴目睹其在全美范围内的迅速扩张,也很看好他们开发的SaaS软件WholesaleWare,它是我们在食品供应领域见过最优秀的软件服务。”

从创立以来,GrubMarket的业务线始终包括两个部分:B2C(消费级)及B2B2C(面向消费类企业)。这意味着GrubMarket不仅通过网站及app直接为消费者提供有机生鲜购物及递送服务,还给大学、公司等机构进行生鲜供货。如BlueApron、Munchery等在消费级领域可算是竞争对手的公司,都在使用GrubMarket的企业级服务。上文提到的SaaS软件WholesaleWare,原先是GrubMarket自己用来管理和计划其客户、CRM和供应商的软件,如今将其作为产品提供给其他食品行业供应商和经销商。

据悉,WholesaleWare的销售在过去一年中增长了800%以上,现在每年管理数亿美元的食品批发等活动。其技术的基础支撑起了庞大的业务规模,目前公司扩张迅速,活跃于旧金山湾区,洛杉矶,圣地亚哥,西雅图,德克萨斯州,密歇根州,波士顿和纽约(以及之间的许多地方),在全国范围内经营约21个仓库。

在接受TechCrunch采访时,其CEO Mike Xu将GrubMarket描述为湾区和加利福尼亚州其他地区的“主要食品供应商”,在其旧金山东湾仓库中有500万磅以上的冷冻肉。目前,GrubMarket的客户包括超过500家超市、8000家餐馆、2000家公司,如知名超市Whole Foods、Kroger、Albertson、Safeway、Sprouts Farmers Market等。

此前,GrubMarket投资方包括WI Harper、Digital Garage、Evolv Ventures、CentreGold Capital、ACE&Company、GGV Capital、Fusion Fund、Bascom Ventures等。此前的TC报道中,GrubMarket创始人徐敏毅曾提到,Evolv Ventures的资金注入将为其进入亚洲市场提供助力;本轮领投方凯尔特亚洲也可在未来为其提供中国市场的落地资源。

本轮领投方凯尔特亚洲(Celtic House Asia Partners)为来自加拿大的老牌基金CHVP(Celtic House Venture Partners)的亚洲基金。CHVP在多伦多、渥太华、温哥华、硅谷和杭州设有办事处,管理着超过4.25亿美元的基金,总计投资超过75个项目,已经有近40个项目进行IPO或成功被收购。该基金由Roger Maggs及Terence Matthews创立,2019年起引入知名华人投资人陈洁为其亚洲合伙人。

“一个优秀的投资人不仅要能投出好项目,更要让这些被投项目形成一个完整的生态系统,相互协同产生更大的效益。”陈洁解释道。在投资时,他尤为关注华人及中国模式出海的项目,往往能寻找到增长势头强劲的投资标的。

除GrubMarket之外,CHAP此前进行了完善的消费类布局,其中不少公司抓住了疫情为线上消费领域带来的黄金机遇,实现了爆发式的增长:成立于加拿大的生活服务平台饭团在今年完成了1200万美元A轮融资,不断拓展至北美多个城市,短短数周之内,饭团APP线上外卖订单几乎增长了数倍,近期即将完成B轮融资;除此之外,陈洁还曾投资北美中央厨房及外送平台盐语、北美版的“美味不用等”Snappy等。

其中,盐语创立于2017年,以中央厨房的模式在硅谷创立及发展。疫情来临前,盐语超过65%的业务来自硅谷当地企业,在远程工作落实后,这一部分业务原本受到较多影响,然而由于其厨房本就不提供堂吃服务,运营模式也转变及时,再加上生产和配送“一体化”的解决方案在价格上优势明显,疫情期间,营业额方面受到的影响并不大。在接受中新网记者采访时,盐语创始人明方全表示,盐语单月点餐超过13次的客户达到30%。

值得一提的是,Snappy过去提供针对餐馆客户的SaaS服务,将等位、预订、配送、自提等服务模块化。疫情原本为Snappy带来了负面影响,但由于“生态圈”的存在,生态系统内的企业可以相互导流,提升面对风险时的应对能力及转型能力。比如疫情期间,许多餐馆在线上化的同时,也通过Snappy、IOTPay等公司增加了自提、等位、预约、支付、配送等功能。

疫情期间,在线服务业务井喷,凯尔特亚洲早在数年前就开始布局,目前投资的多家在线消费类企业,如IOTPay、饭团、Snappy、GrubMarket等公司,已经形成了比较强的战略合作态势。除此之外,此前其投资的精神科在线诊断平台Cerebral、AI在线医疗公司Circadia医疗也在疫情期间发展迅速,前者在疫情期间用户量直线上升,后者更是被应用到抗疫一线,在急诊室及医院中,用于监测新冠肺炎患者的呼吸、心跳等身体状况。

据介绍,Circadia于近期推出了非接触式呼吸监测系统(C100),可以通过算法对患者肺功能的潜在恶化进行警报,从而减少处于抗疫最前线的医护人员对COVID-19病毒的暴露风险,目前已交付了2000台设备,收到了多家医院的订单,并开始与洛杉矶的一家大型医院部署该呼吸监测设备。

“我们的投资逻辑始终是,回归商业本质。疫情可以说凸显了那些未来更适应新形势、商业模式健康的公司,这和我们过去挑选投资公司的逻辑是不谋而合的。”陈洁说道。

Flexiv非夕携最新自适应机器人技术和应用亮相2020工博会

2020年9月17日,Flexiv非夕科技在第22届中国国际工业博览会上展示基于自适应机器人的最前沿机器人技术和工业应用,包括世界领先的机器人力控技术、机器人和AI深度融合技术,以及一系列创新性的工业应用方案。

前沿技术打造最先进的机器人产品

去年,非夕科技正式推出自适应机器人Rizon拂晓。作为新一代的机器人产品,拂晓凭借自身颠覆式创新的产品设计、独特的自适应能力、简洁美观的工业设计、和全新的产品价值,连续获得iF设计大奖和德国创新奖等殊荣。

自适应机器人的核心特色之一为全手臂高精度、高响应的复合力控技术。自适应机器人拂晓具备7个自由度,每个关节都搭载独有创新性的力传感技术,配合先进的整机复合力控算法,与传统机器人相比,其力感知和力控性能有量级上的提升。

为了更好展现力控技术的先进性,非夕科技在本届工博会上带来了小球平衡挑战(Ball Balancing Challenge):自适应机器人根据力传感器的检测信息实时判断托盘上小球的位置,并力觉控制小球沿着目标轨迹进行运动;当机械臂或小球遇到外界扰动时,机器人能够迅速做出实时调整,使小球回归原定路线。

值得一提的是,这项展示全部凭借力控来完成,假如以人类的行为来看,它相当于一个闭上眼睛的人,仅靠手臂力觉感知和控制,来维持小球在光滑托盘上的平衡。

同时,非夕也展示出了机器人和AI技术的深度融合。在桌面整理任务中,机器人系统能够对随机摆放的物品进行有效识别、分类、和自主抓放。在人体按摩应用中,机器人系统对用户人体姿态及局部特征进行实时识别、根据用户需求进行按摩并实时进行动态调整,在确保安全性的同时,保证良好的服务体验。

创新性工业应用突破传统自动化局限

自创立以来,非夕科技致力于面向不同场景打造行业级解决方案,用机器人作业替代难以自动化的人工环节,升级低柔性的自动化产线。经过了对工业应用和解决方案的不断深化和迭代,非夕科技在本届工博会上着重带来三项应用展示:力控装配、曲面打磨、带线束插拔。

以曲面打磨应用为例,曲面打磨抛光技术广泛应用在汽车、电子、家具等多种行业中,其工艺质量和对原材料的损耗把控直接影响产品最终的外观和产线成本。而目前大多数情况下曲面打磨抛光仍需依赖人工作业。

传统的机器人打磨方案往往需要在机械臂末端安装额外的力传感器或力控浮动装置,采购及维护成本高,可适应的工件复杂度有限。而自适应机器人不需要上述额外设备,彻底改变了固有模式。

非夕的打磨应用能确保对复杂工件曲面的精密贴合和精确的主动打磨力控制,操控系统和操作流程简捷易上手,可兼容各种尺寸加工件,自动适应工件及工装的实际偏差。现场展出的汽车内饰件打磨应用只需操作者通过简单的轨迹拖动示教导入工件打磨轨迹,使用流程化和图形化的操作软件进行打磨工艺设置,凭借机器人高精度的力位复合控制,以确保稳定可靠的打磨效果。

非夕科技联合创始人兼CEO王世全博士表示:“经过过去一年在产品及应用端的打磨完善与行业落地尝试,此次工博会里我们带来了一批更加完整的创新性工业应用方案,同时通过一些趣味互动展示让观众能更直观的体验到非夕自适应机器人的独有特性,感受最新力控及AI技术的融合。非夕希望通过不断的技术创新,让机器人更加灵巧、智能、柔性、通用,并助力下一代工业自动化。”

关于Flexiv

Flexiv(非夕)是一家全球技术领先的AI机器人公司,专注于研发、生产集高精度力控、计算机视觉和人工智能技术于一体的自适应机器人产品,为不同行业的客户提供基于非夕机器人系统的整体、创新性的解决方案和服务。非夕于2016年成立,核心创始团队来自斯坦福大学机器人和人工智能实验室。目前,非夕已在硅谷、上海、北京、深圳、佛山等地区设立办公室。

AutoX上海自动驾驶示范应用全面开放,真正的AI司机来了

8月17日消息,AutoX上海自动驾驶示范应用正式向公众开放。公众通过高德打车APP呼叫AutoX自动驾驶车辆。目前公众无需付费,可无限次呼叫。


据悉,呼叫AutoX自动驾驶AI司机与呼叫人员驾驶出租车司机操作相同,在上海市智能网联汽车道路测试推进工作小组许可的自动驾驶示范区域内,用户可在高德打车APP内输入起点和终点,在“舒适”服务类型中勾选“AutoX”即可完成呼叫。


呼叫完成后,AutoX自动驾驶车辆会自动驾驶到距离乘客指定上车点最近的安全位置进行停靠,体验者上车了解签署志愿者协议后,可通过面前的iPad看到自己的行程信息,并通过指示,报出自己电话后四位尾号确认身份后开始行程,全程无接触乘车。行程中,体验者可以通过车内屏幕持续看到自动驾驶车辆的行进路线,以及自动驾驶系统对周围物体识别和决策等道路信息。到达目的地后,系统将提示体验者下车,行程结束。每辆车配备一名安全员,副驾驶位无工作人员。体验者在车上将会看到的iPad指示

今年4月,AutoX上海自动驾驶运营大数据中心落成并投入使用,被誉为自动驾驶“超级数据工厂”。从自动化标定、检测及技术运维,到AutoX云平台的大数据挖掘及仿真,再到稳定量产版的硬件闭环,AutoX运营大数据中心就像一个承担了大规模自动驾驶数据造血的心脏,在上海高速运转了起来。 

从上海嘉定第一号员工、第一台自动驾驶车辆开始,AutoX运营大数据中心落成之后短短三个半月,AutoX迅速进入面向公众全公开示范应用阶段,规模化车队在全新的城市快速上线。AutoX创造了自动驾驶示范应用的行业记录,三个月拿下一座城,背后的秘诀正是可快速复制、快速落地的成熟技术支撑。

正如本次上海落地体现出的优势,低成本、可快速复制是自动驾驶技术商业化的核心竞争力之一。自动驾驶快速落地,不仅仅是在于可组建的自动驾驶车辆数目,难度更高的是在更多新的城市区域低成本、快速度复制扩张。 

可快速扩张的完备技术基础设施解决方案,包括支持流水线化运营的运营大数据中心、高效的跨城市大数据链路平台等;自动驾驶系统对陌生路况和环境的快速适应能力、人工智能泛化能力、领先的三维高清地图建设和更新技术等,都是快速占领市场所需要的核心技能。深圳、上海是AutoX进行规模化部署的第一批城市之一。未来,AutoX将继续在全国其他城市快速复制扩张。 

2018年CES大会期间,AutoX首次来到美国著名赌城拉斯维加斯部署自动驾驶RoboTaxi车队,仅用短短一周时间,便达到了可对外公开试驾的水平,展现了其技术可快速复制、通用的技能特性。2019年,AutoX获得加州第二张RoboTaxi试运营牌照,并部署了加州历史上首个RoboTaxi试运营。今年7月,AutoX再获武汉市示范应用牌照,已成功在全球13个城市进行自动驾驶部署。


在中国特色的复杂城市路况中,AutoX的自动驾驶系统练就一身本领 

自2016年创立以来,AutoX成为全球领先的自动驾驶技术平台企业,获得了中国唯一一张、全球第二张加州可载人全无人自动驾驶牌照,以高度领先成熟的自动驾驶技术获得了国际认可。从审核内容的技术含量及监管机构阵容两方面来看,加州全无人自动驾驶牌照都是迄今为止全球自动驾驶行业含金量最高、最权威的牌照,目前仅Waymo和AutoX两家企业拥有该牌照,可完全去掉安全员、可载人、并且可高速行驶。 

正是凭借高规格的技术保障,AutoX自动驾驶AI司机可以保障参与示范应用的公众和道路交通安全。此次AutoX在上海市政府划定的自动驾驶区域内面向公众开展示范应用。在高限速城市道路上,AutoX AI司机的驾驶速度和决策可与人类司机媲美,通过算法上的突破加以特殊的硬件技术,可以熟练应对上海常见的大雨、暴雨、台风等天气。



AutoX传感器具备软硬件一体化的防尘防雾防暴雨能力 

在中国,AutoX已经在一二线城市拥有了广泛的道路测试及技术落地资格。AutoX是首个获得深、上、广三大中国一线城市自动驾驶测试牌照的公司,拥有上海、武汉等城市的示范应用牌照。与此同时,AutoX是东风汽车、上汽集团、阿里巴巴集团旗下基金投资的唯一一家L4级自动驾驶公司,与国内外多个汽车巨头合作,除战略股东以外,还包括国际车企FCA克莱斯勒、及比亚迪、奇瑞、长城等自主车企品牌。正是在此背景下,AutoX推出跨城市、跨平台的自动驾驶技术,多地部署,横跨美国硅谷、上海、深圳、武汉等城市,有全球13个城市道路数据和里程经验。


图注:用户可在高德地图App中呼叫AutoX AI司机  

AutoX简介

AutoX是一家无人驾驶技术平台公司,以“平民化自动驾驶”为使命,打造最安全最有经验的人工智能司机AutoX Driver。 

AutoX于2016年9月在硅谷创立,总部位于深圳,布局全球八大地区城市,在北京、上海、硅谷、圣地亚哥等地均分别设有研发中心,在深圳和上海等地均设有无人驾驶规模化部署,是中国自动驾驶领军者。公司的创始团队包括大批世界著名的科学家和工程师,是极少数具备顶级独立原创研发实力的全栈自动驾驶公司,追求极致领先并具有高度通用性的无人驾驶技术。2020年7月,AutoX获得中国唯一一张、全球第二张加州全无人牌照,成为除Waymo之外唯一一家拥有此牌照的企业。AutoX已在全国多个城市建设了大规模无人驾驶车队,在深圳南山区市中心等全球13个城市积累了海量中国路况试运营数据和经验。 

AutoX与多个领域的头部企业建立了战略合作伙伴关系,逐步形成了自动驾驶商业化落地的生态圈,其中包括东风汽车、上汽集团、比亚迪、阿里巴巴、芯片巨头联发科等,在自动驾驶车辆的前装量产、落地运营和5G通讯技术应用等方面展开深入合作,是中国具有最广泛车企资源、唯一具有央企车企大规模投资的自动驾驶企业。同时,AutoX联合高德出行平台、深圳最大出租车公司、国有深巴集团子公司鹏程电动,全国最大的新能源物流车集约化运营服务商地上铁进行无人车队运营,实现平台化的商业落地路径。

研发对抗癌症的基因诊断技术,「Mission Bio」超募完成7000万美元C轮融资

在全球,随着老龄化趋势与疾病谱的变化,每年因癌症死亡的人数超过1000万人。这使得癌症诊断与治疗的科学进展备受瞩目。

36氪获悉,基因诊断公司「Mission Bio」刚刚超募完成C轮7000万美元融资,由Novo Growth领投,此前的投资者Mayfield、Fusion Fund、Cota、Agilent以及新进投资者Soleus Capital跟投。

图片来自Mission Bio官网

Mission Bio专注于高通量单细胞水平的分子诊断和基因组精准医疗。近年来,随着靶向治疗、精准医疗等技术的发展,癌症诊断与治疗也逐渐成为学界与业界重点主攻的方向,受到各大风险投资基金的青睐。

“Mission Bio切入的是癌症早期诊断赛道,切合未来癌症诊断的两大趋势与方向,”该公司最早的投资方及历轮投资方Fusion Fund创始兼管理合伙人张璐表示,“一是微流控技术在单细胞测序方向的应用,微流控技术本身是医疗器械层面上的创新,可以将癌症的诊断拉到一个更小、更精确的维度。

二是与单细胞测序相关的生物信息学方向。当下我们正处于一个医疗整体数字化转型的阶段,我们的所有生理数据非常有价值,可以用来更好地辅助医疗的诊断监控。Mission Bio早在2015年就将信息生物学的数据与微流控技术等技术结合来进行测序,最后通过整合数据分析的结果,来提供个性化的诊断结果。”

Mission Bio的优势点在于,在2017年推出首个商业化的靶向单细胞的DNA测序平台Tapestri Platform。

Tapestri平台能够将Mission Bio研发的单细胞多层组学整合技术用于优化癌症靶向治疗的临床实验,可以精确检测疾病进展和治疗反应的异质性。应用领域包括血癌、实体瘤和基因组编辑验证。该平台包括仪器、耗材和分析软件,与现有NGS工作流程无缝集成。

图片来自Mission Bio官网

值得强调的是,Tapestri可以检测单细胞中的DNA及蛋白质变化,而这对于评估靶向治疗的效果非常重要——因为在大面积分析时,比如做不同类别的细胞的大量分析时,能剔除掉其他不受控制的变量的影响。这项突破性技术使研究人员和临床医生能够并行分析数以万计的单个细胞,比传统NGS技术的灵敏度高出50倍;其单碱基分辨率比其他单细胞DNA方法的兆碱基分辨率要高好几个数量级。

出于对该技术的肯定,Mission Bio成为唯一一家受邀参加美国国家标准与技术研究院主办的基因编辑研讨会的单细胞测序公司,为CRISPR基因编辑提供质控方案。

该公司表示,本轮融资资金将用于扩张Tapestri Platform平台,扩大其在新型癌症治疗临床试验中的应用范围,更好地分析及展现细胞和基因疗法的效果及特征。

“大部分医疗器械公司的退出方向是通过收并购来退出。但Mission Bio并非仅针对某一类特定疾病,而是针对所有的小细胞癌,这就相当于具有平台性的效应。因此未来退出的可能性也会比一般的医疗器械公司要大得多。”张璐说道。在创立Fusion Fund 之前,张璐也曾成功创立一家医疗器械公司,被美国上市企业收购。

值得一提的是,除了帮助优化针对血液癌症及肿瘤治疗方案的临床实验,Mission Bio的技术还能用于验证基因编辑。近年来,基于CRISPR基因编辑技术的临床应用备受关注,基因编辑市场在未来拥有巨大发展潜力。

AI芯片的十字路口:RISC-V能带来下一代芯片吗?

在芯片领域,X86架构可以说定义了PC时代;Arm则在移动端一枝独秀。但随着芯片自主化、定制化的需求增长,开源、高效的新兴架构RISC-V(第五代精简指令集架构)正在吸引大量关注,很可能在未来与X86、Arm呈现三足鼎立的格局。

今年6月,苹果在WWDC大会上正式宣布将逐步转向自研Arm架构,打造更加高效、低能耗、适应自己的软硬件生态。这是未来趋势的一个注脚:越来越多的公司希望能有更适应自己产品和需求的独特芯片,而具有精简、开源、反应速度快等特点的RISC-V,恰恰可以提供这样的可能性。

它打破了过去X86、ARM架构高价授权费、定制化困难的惯例,大到三星、高通,小到各类创业公司都在使用其开源架构进行芯片开发。行业里评价,RISC-V可能会成为“硬件领域的Linux”。

在各大巨头纷纷入局,新一代芯片生态不断发展之际,钛媒体了解到,一家芯片公司睿思芯科走在了这条路的前列。其创始人谭章熹是RISC-V奠基人David Patterson教授的直系弟子,早在2017年就已经开始着手研发产品。他带领着经验丰富的半导体研发团队,打造出了一套基于RISC-V的芯片解决方案。

睿思芯科开发的ORV32内核相对相似产品的性能优势,图表由睿思芯科提供

“RISC-V的生态固然值得关注,最重要的仍是在这个基础上做出具有落地能力的完整芯片解决方案。睿思芯科的产品包括全自主设计CPU内核到SiP芯片封装,针对AIoT时代的需求,完成了功耗、速度、通用性、安全、定制化等多个领域的优化。”谭章熹表示。

看好垂直领域需求,瞄准AIoT市场

睿思芯科的产品逻辑来自于,在高度离散化的AIoT时代,不同企业对于芯片的需求也在大幅改变——过去,芯片大部分用X86或ARM架构,在IP授权方面有较为严格的限制,很难根据各个企业的不同需求完成定制,同样在PC或移动端时代,许多产品的芯片功能需求也并没有太大差异。随着AIoT逐渐进入我们的生活,不同的物联网设备对于功耗和体积较为敏感,应用则往往更“专”,不需要一个面面俱到却能耗大、复杂的芯片,对定制化需求更高。AI芯片则往往对于优化大规模数据运算有强烈需求,需要通过定制化指令集来进行效能提升。

而RISC-V的可定制化、精简、高效低能耗等特性,恰好契合了这些需求变化。

睿思芯科的产品线涵盖高效、低能耗的各类芯片。目前发布的Pygmy为单核32位MCU,包含自己设计的RISC-V内核ORV32,针对高效、低耗能的IoT场景,比如家电互联、电池供电等。

Pygmy实物图

“试想,在IoT时代,假如用户数小时就得给设备充电,几乎是不太可能有真正的应用场景的,这也就意味着,高效、低功耗的芯片成为了IoT市场走向大众的刚需。”谭章熹说道。他在闪存和硬件加速器领域拥有20多份专利,曾领导开发的产品Pure FlashBlade 2017年荣获AI硬件领域的AIconics最佳创新奖,目前Tesla,奔驰F1赛车队等都在使用它。可以说,这是国内在RISC-V领域最有经验的团队之一。

睿思芯科的副总裁王卫,曾任Juniper大中国区技术总监、大中国区总裁,其他团队成员拥有多年半导体企业专业经验及大规模流片实践经验。在其硅谷美研中心,团队成员多数拥有名校背景,具有RISC-V和AI芯片领域优秀的研发实力。

此前,对于AI领域的芯片来说,性能与适用性往往不可兼得。 

过去的芯片架构往往将AI模块放在CPU外,导致效率较低。如今,针对AI需求设计的ASIC芯片虽然能针对单个算法应用做到大幅度加速,但适用性较差。

而基于GPU来打造的AI芯片,适用性很强,然而能效比却常常过低。无法使用端侧高能效,低功耗的场景。

正是因此,睿思芯科瞄准的是“在高性能与通用性中找到平衡”,完全以RISC-V来开发,通过CPU结合向量扩展指令集,完成硬件加速。这也意味着不仅能在嵌入式应用达到laptop级别性能,还可以比较容易地应用在AIoT及AI的各个领域中。

软硬件一体开发、做芯片界的苹果

除了睿思芯科以外,市面上RISC-V相关的芯片企业也正蓬勃发展,其中有一部分企业用不同的架构进行混合研发,或是专注于ASIC芯片,方向各异。

“开源RISC-V出现后,市面上有了很多基于各种开源RISC-V实现的产品。但是开源处理器的实现质量参差不齐,就与Android tablet一样,功耗,性能从端到端的表现都会有比较大的差异。睿思的RISC-V则是像apple产品从软件支持,内核微架构设计,SoC系统优化,以及到封装提供更好的用户体验。”谭章熹表示。

睿思芯科擅长系统架构,自主设计ORV系列CPU架构,保证性能;其Pygmy系列产品再集成不同组件,通过SIP(System in a package)方式进行封装。目前,睿思芯科有完整的产品交付能力,可以提供从RISC-V内核到SiP形式交付特定用户系统的解决方案。

以ORV32(基于RISC-V实现的32位内核)为例,它在性能和功耗上就和市面上其他开源RISC-V芯片有较大差别。

ORV32功耗相对相似产品较低,图片由睿思芯科提供 

ORV32内核在多个测试平台上性能对比结果显示,ORV32在Dhrystone 上比同行中出色芯片处理速度快46%;在CoreMark上测试,高出目前最快的同类型RISC-V芯片还多18%。

睿思芯科提供的对比分析显示,其自主设计的RISC-V芯片,在通用CPU性能基准测试中表现出色,对比几款不同的主流RISC-V开源芯片,性能普遍超出50%以上。

另一方面,睿思芯科的产品也很好地反应出可扩展的特性——这正是RISC-V指令集的优势——从软件到硬件都拥有针对特定应用场景增加扩展指令的能力。

“在AIoT领域,功耗,性能,安全的几大关注点都需要系统级(软硬件各个层面)优化才能保证良好的使用体验。硬件上,我们的CPU大幅领先常见的开源实现。软件上我们支持商业操作系统,并提供安全/功耗的相关核心软件,这也意味着Pygmy系列是更为完整的解决方案。”

“通过软硬件一体化的设计,我们自主研发的芯片能够让用户不用修改太多软件源代码就可以无缝升级(类似于software的forward compatibility,软件向前兼容),跟过去的芯片升级换代的经验类似。”谭章熹表示,在摩尔定律失效之后,需要在架构上、一体化设计上做创新,让用户仍旧体会到相同频率的效率提升。

在芯片领域,强力软件的支持和兼容性是一个重要的议题。睿思的Pygmy系列chip,除了很早就支持Linux之外,还广泛支持Amazon FreeRTOS, ThreadX, Azure RTOS等商用操作系统。Pygmy系列处理器支持TEE(Trusted Execution Environment)。安全方面的支持需要除CPU外整个SoC系统的支持。而Pygmy提供根植于硬件的信任度,软件上受信任的固件支持受信任的安全启动,固件升级和修复。

时间窗口与未来生态

不仅是睿思芯科或其他基于RISC-V开发芯片的厂商,Intel、AMD也在探索把AI模块集成在CPU上的设计,以适应AI时代的需要。

老牌指令集架构厂商Arm也在今年2月发布了Cortex-M55核心架构,提供新的Helium128-bit向量执行单元,助力Cortex-M系列嵌入式CPU的深度学习。值得一提的是,Pygmy中的向量执行单元为512-bit宽为ARM Helium的4倍,相当于Intel最新的AVX512的宽度。

另一方面,从发布到芯片真正完成设计生产,大概需要18-24个月的时间,起步较早的RISC-V架构也就有了在这段时间内蓬勃发展的窗口期。

根据Semico Research & Consulting 去年发布的《RISC-V市场分析:新兴市场》报告,基于RISC-V开发的芯片可对各个不同的芯片产品都有重要价值,包括高性能多核SoC(system on chip)、价值多核SoC、基本SoC,以及FPGA(Field-programmable gate arrays)等等。

报告显示,预计到2025年,采用RISC-V架构的芯片数量将增至624亿颗,2018年至2025年复合增长率高达146%。这些芯片将主要应用在工业市场,PC、消费电子和通讯市场等。

尝试RISC-V架构的巨头名单也在不断增加:IBM、NXP、西部数据、英伟达、高通、三星、谷歌、华为、阿里、Red Hat与特斯拉等 100 多家科技公司都已经加入RISC-V阵营。

世界范围内,RISC-V备受关注,与此同时,作为RISC-V在国内最早的布道者,谭章熹非常敏锐地感知到,未来RISC-V在中国有着巨大市场——多年来,中国一直试图在芯片领域找到突破口,却苦于IP限制始终难以提供可靠的“中国芯”。而RISC-V的开源特性,让它不仅能够带来更高效、可编程性强的自主可控芯片,还免除了高额的IP授权费用及问题。

“过去在中国,买IP做封装、做解决方案的厂商并不少,而能够自主研发IP和完成底层处理器设计的非常少。基于RISC-V,这一点很可能迎来变化。”

2018年,谭章熹在深圳建立了睿思芯科总部。迄今为止,睿思芯科已与国内数家知名智能家居厂商以及消费电子厂商达成战略合作。

预计今年年末,睿思芯科将发布一款多核异构芯片Pygmy,针对AI、边缘计算场景,如语音互动、机器视觉等,Pygmy中含有睿思芯科自主设计的32位RISC-V内核ORV32,以及4个64位RISC-V内核ORV64。

2015年,RISC-V基金会建立,旨在推动RISC-V相关软硬件生态体系发展。仅在中国,RISC-V基金会就有超过百名成员,包括华为、阿里巴巴、长虹、紫光展锐、中芯国际等等知名互联网和半导体企业。目前谭章熹担任RISC-V基金会董事。

“全世界对RISC-V的兴趣并不是因为它是一种伟大的新芯片技术,而是因为它是一种通用的自由开放标准,可以将软件移植到该标准中,并且该标准允许任何人自由开发自己的硬件来运行RISC-V软件。”RISC-V的基金会上这样陈述。

此前,围绕RISC-V也曾有着种种争议——安全问题、碎片化等等。其竞争者Arm甚至还上线过一个网站,专门用于指出RISC-V的问题,后因受到多方指责而关停。另一方面,年轻的RISC-V指令集虽然精简,然而在生态上暂时还无法与X86、ARM匹敌,相关软件、服务并不算丰富,仅在IoT这类对于生态要求较低的领域能够迅速发展。

然而不可否认的是,RISC-V及其他开源指令集,把过去复杂、涉及行业众多的芯片开发变得更加“亲民”,也让我们在AI、IoT时代能够期待更多能够解决垂直领域需求的优秀芯片。

AutoX获全球第二张、中国首个加州全无人驾驶载人牌照

美国时间2020年7月17日消息,加州DMV发布官方通告,宣布AutoX获得全球第二张加州全无人驾驶牌照(可载人),也是目前唯一获得该牌照的中国公司。

全无人驾驶载人牌照对技术要求极高,有严格的前置审查及评定流程。牌照设立数年来,加州DMV仅在2018年将牌照发放给Waymo,这张牌照可以说是自动驾驶领域技术要求和评审规格最严苛的牌照。在Waymo之后,生鲜配送公司Nuro在今年4月份获得了无人低速送货车的非载人牌照,仅局限于低速道路行驶。

AutoX本次获得的牌照,允许其全无人载客,也允许其完全空车无人驾驶,无需安全员,车内(如后座)也不需要配备任何安全人员,亦无需进行远程操控,车速可达到每小时45英里(约每小时72公里)。

AutoX的车在硅谷中心地带圣何塞进行路测

本牌照许可AutoX在硅谷中心城市圣何塞地区进行可载人的全无人驾驶,包括比邻机场、Paypal总部的核心商业区主干道等道路。根据加州DMV对于牌照的技术要求,获得本牌照的AutoX自动驾驶系统有能力保证车辆、乘客和其它道路使用者的安全,包括处理修路、封路、警车叫停、消防车通行等长尾情况,即完全达到L4-5级别自动驾驶的标准。

加州DMV要求,获得此牌照的任何公司仅将远程监视员作为安全冗余履行法定义务,并非作为远程测试,其功能与需要随时准备接管的安全驾驶员有本质不同。

AutoX在加州自动驾驶路测事件总表

加州自动驾驶牌照在国际上具备最强的参考价值,被誉为全球自动驾驶风向标,加州硅谷更是无人驾驶技术的发源地和核心。中美所有头部自动驾驶玩家及全球主要车企,均在加州设立研发中心并开展路测。美国主流玩家,包括Waymo、Cruise、Argo、Zoox、Uber、Apple、Nuro、Aurora、Intel Mobileye、Aptiv、Lyft等均在加州有重要布局。中国自动驾驶RoboTaxi头部玩家百度、小马智行、AutoX、滴滴等,还包括自动驾驶卡车公司如图森、智加、赢彻等,以及造车新势力如特斯拉、蔚来汽车、小鹏汽车,及文远知行、元戎启行、轻舟智航等其他64家自动驾驶公司,均在美国展开有安全驾驶员的测试。

为了全无人驾驶牌照的考核,加州政府聘请了世界最顶级的自动驾驶专家,阵容豪华,评估审核的过程长达一年以上,对企业展开长期的实地考核、全方位测评与监督。评估方包括加州DMV、加州交警、加州高速管理局CHP、加州民选代表和议员、美国国家交通部专家、第三方全球最权威自动驾驶专家(加州伯克利大学PATH先进交通技术研究院)。

AutoX创始人兼CEO肖健雄教授表示:”我们客观上达到了L4全无人的技术水准,并且通过了与谷歌Waymo相同严格的监管认可,因此我们可以负责任地去掉安全员。安全是人命关天的头等大事,这不是一个’敢不敢’的问题,需要强大的技术保障和谨慎负责的态度。”

作为一家中国背景的企业,AutoX凭借技术实力能在美国加州获得全无人驾驶载人牌照,意味着其自动驾驶技术的成熟度、安全性、和监管认可度已完全稳居全球第一阵营,完全靠技术实力获得认可。

在中国非常复杂的城市路况中,AutoX的自动驾驶系统练就一身本领

肖健雄教授表示:”加州官方给AutoX授予全无人驾驶牌照,是对AutoX优秀技术及企业文化的全面认可。AutoX团队一直对全无人驾驶技术执着、痴迷,拥有对极致技术精益求精的工程和科学家精神,通过日日夜夜的艰苦卓越的工程与研究,创造了以数据为驱动力的研发流程,大大提升了自动驾驶技术的研发与进步速度。”

除加州牌照外,AutoX也在国内获得多个城市的自动驾驶相关牌照:

据悉,7月14日,AutoX亦获得了武汉市RoboTaxi(自动驾驶载人汽车)示范应用牌照,拥有在指定开放道路区域上进行RoboTaxi示范应用的资质。据悉,AutoX是本次获得示范应用牌照的唯一一家公司,成为暨百度在去年军运会之后获得武汉RoboTaxi示范应用牌照的第二家公司,亦是今年武汉抗疫成功复工后,首次发放的第一个示范用应用牌照。

早于2018年,东风汽车与AutoX达成战略合作,并于2019年超亿元投资入股AutoX。AutoX成为东风汽车在全球投资的唯一一家自动驾驶公司。武汉作为东风汽车的总部,成为AutoX与东风汽车合作的重点目标城市。

本次AutoX通过武汉市智能网联汽车道路测试和示范应用管理联合工作组审核,获批开展载人示范应用,未来可探索构建商业化应用模式。这也为AutoX进一步在武汉开展工作奠定了基础。

7月1日,由武汉市人民政府主办,武汉开发区(汉南区)、武汉市商务局承办的武汉开发区(汉南区)粤港澳大湾区专场招商活动在深圳举行。围绕下一代智能汽车,AutoX正与武汉各级政府一起探索建立武汉自动驾驶智能汽车产业生态体系。

迄今为止,AutoX RoboTaxi无人驾驶车辆在全球多个城市部署,规模化自动驾驶车队覆盖深圳、上海、美国硅谷等一线城市,具有全球13个城市自动驾驶经验与海量数据,是少数具有多城市部署能力的自动驾驶技术公司。从数据上看,AutoX拥有最高中国一线城市中心闹市区自动驾驶能力和里程,在应对各种中国特色极端场景处理能力上,处于世界领先地位。

DMV官方通告链接:https://www.dmv.ca.gov/portal/news-and-media/dmv-authorizes-autox-to-test-driverless-vehicle-in-portion-of-san-jose/

疫情之下,AI智能分析迎来新机遇

把年度目标定为“活下去”的企业越来越多了,危机感在疫情中逐渐蔓延。

一场疫情改变了人们对病毒的认知,也更凸显了商业智能(Business Intelligence)在企业决策中的作用,而国家积极推进的新基建政策建设也加速了产业迈进数字化、智能化的经济变革。

疫情中脆弱的商业决策链

“我现在最担心的事情,就是今年我们可能接不到订单了。”某知名制造业企业的管理者向记者如是表达他的担忧,近期他已经能明显感觉到,来自海外的订单锐减。

突如其来的疫情在全球蔓延,导致全球百万人感染以及多个大国的暂时封锁,居民也减少了外出活动。疫情之下,对于很多企业来说,订单骤减已经是事实,很多外贸企业甚至面临着全年无一订单乃至倒闭的风险。

新冠疫情这只“黑天鹅”给经济带来的影响远比我们想象中要深远得多,它不仅带来了经济下滑的压力,也暴露出了商业系统的风险与企业决策链条的脆弱。

短短一两个月内,企业的运转模式已经发生了翻天覆地的变化:线上办公的比例骤然上升,经济预期下调,企业订单骤降,以及前所未有的经济全球化暂停趋势……就在最近,随着年报和一季度数据的陆续披露,一家接一家的企业下调了全年的销售和盈利预期。

企业的决策链条也有断裂的风险。诸如患病、隔离等事件可能让决策链中的某一环缺失,防“疫”之下管理者地理上的受限也可能影响决策效率。

更重要的是,变局之中,企业管理者更需要一条高效的决策链,来解决企业的实际问题。比如,要如何决定复工比率,是选择整个工厂100%复工,还是仅恢复50%的开工率?又比如,在订单下滑的预期下,要如何调配企业的资源与人力?

面对剧变的局势与激增的决策需求,全球领先的人工智能企业讯能集思(Synergies)却想用算法颠覆传统的商业决策模式。

“AI决策最有价值的地方在于,可以缩短决策链条,用数据的方法做快速的响应与决策。”讯能集思(Synergies)CEO张宗尧说道。

这家成立于2016年的公司,主要专注于人工智能决策,其核心AI技术源于麻省理工学院(MIT,Massachusetts Institute of Technology),并已完成了近千万美元融资,由豊新资本领投,北极光京东方、策维科技、SV Angel跟投。同时,讯能集思也已经和思科、富士康、夏普、顺丰、敦阳科技等行业龙头企业建立长期稳定的战略联盟。

在当前经济震荡下行的环境中,商业智能(Business Intelligence)落地的需求却前所未有地高涨。

AI决策的机遇

张宗尧分享了一个有趣的案例。讯能集思(Synergies)团队最近接到了一个“奇怪”的需求,某大型制造公司想要用算法对近期所有商业决策进行重新评估。其中的一个核心的诉求就是,该公司经常需要接一些负毛利的订单,需要算法为其评估要不要接这些订单。所谓的“负毛利订单”,即是指亏本的订单,比方说,企业每接一块钱的单,可能要亏损两块钱。

这听上去非常违背我们的常识,既然不赚钱企业为什么还要去做?这是因为工厂有固定成本,如果不接单会导致开工率下降,进而导致亏损三块钱。工厂为了保留其生产线,常常宁愿接一块钱的订单,只亏一块钱。

试想一下,如果你是企业决策者,过去你已经习惯了稳定的订单以及较高的开工率。现在经济前景发生了变化,需要由你来决定是否接受亏损订单,你还需要调整工厂运行的策略,调整生产的配比、工厂的组织状态,包括人员的复工率是50%还是70%。

当你真正面临这种状况,你会发现,当局势发生快速变化的时候,数据是非常重要的。因为很多地方都会出问题,有的管理者经验丰富且聪明,但人的大脑难以在瞬息万变的情况下同时处理这么多信息。

“今天在面临这种多维度、快速变化的复杂问题时,其实人是很难做决策的,他更多是凭一种感觉。但如果从数据上来处理这些问题,则没有那么难。”张宗尧说道。

为了帮助企业更好地决策,增强应对突发事件的快速响应能力,讯能集思(Synergies)的第一个产品——人工智能决策平台JarviX∞,正是通过增强型分析,让企业实现“数字化工厂自动化数据分析,让商业决策加快10倍”,帮助企业完成数字化、智能化转型。

JarviX∞的名字也很有意思,来源于《钢铁侠》里的人工智能系统贾维斯Jarvis,以及《X战警》里的Professor X。前者是钢铁侠的AI助手,后者则是充满才智的团队决策者。

“AI能帮助人们提升决策的速度和质量。在这个时代,凭经验做决策的成功率会越来越低,而这恰恰是当下大部分企业在使用的方法。”张宗尧表示。

对于“商业智能”这个新兴而充满朝气的领域来说,新冠肺炎疫情的爆发,为其带来挑战的同时也带来了机遇。据张宗尧介绍,总结下来,数字化工厂AI决策在下列三个场景可以切实帮助企业更好地决策,渡过难关:

1)供应链断裂后的快速响应

一些企业将部分供应链集中在某个城市,尽管会产生规模经济,但当“黑天鹅”发生时也会带来风险。比如2011年日本东北大地震时,一些科技产业,比如半导体的供应链就受到了影响。

在这种情况下,需要决策者快速响应,调整策略。而AI决策则能快速收集数据并进行模拟,让你比竞争对手更快地转移供应链,找到替代的产能,保证供应链的正常运转。

2)数字化转型

很多企业迫切地需要数字化转型,AI可以极大地缩短转型周期。

3)风险评估预警

企业常常需要预警。尤其是当外部环境迅速变化时,AI可以为其预警,并为其评估出哪些预算是可以精简的,哪一些订单要接,哪些不要接。

“黑天鹅”下失效的传统咨询模式

过去人们谈论商业智能与AI决策时,总是把它当作是“麦肯锡”们潜在的颠覆者。相比麦肯锡等近百年的老牌咨询公司,AI决策作为“后起之秀”却在疫情之中,更切合企业当前的需要。

今年我们听到企业说得最多的关键词是“活下去”,包括华为这样的大企业也在刚刚发布的年报中称“今年要活下去”。在整个经济大环境不好的时候,企业不免要砍掉一些项目以节约成本,而那些长周期、昂贵的咨询项目则首当其冲。

相应地,咨询行业也在这场危机中遭到了冲击,不少咨询公司已经有了项目减少的预期,并提前冻结了招聘计划。更重要的是,传统的咨询模式在遇到新冠肺炎疫情这样的“黑天鹅”后,对企业丧失了吸引力。


Synergies创始人及CEO 张宗尧

在张宗尧看来,传统的咨询顾问有两种行为模式,一是靠经验,他们往往经验老道,有丰富的行业知识;二是提供大规模定制化的服务。而这二者在疫情中受到了挑战。

一是经验全部失效。

传统咨询模式的短板在于,单纯依靠经验并不能应对“黑天鹅”,因为“黑天鹅”本身是指极其罕见并且意料之外的事件。今天,当人们惊呼“2020年每天都在见证历史”时,其实意味着,从过去的经验中,很难找到参照了。

就好比这回,很多经济学家都已经联想到了大萧条时期,但那是100年前的事情,已经超出了经验范畴。

十多年前,富士康遇到了工厂不良率达10%的“黑天鹅事件”,其母公司鸿海集团请了三家咨询公司都无法找出其中的结症所在。当时初出茅庐的张宗尧通过AI与大数据运算,发现那是新中国成立后最冷的一年,而温度与湿度等因素和工厂不良率关系十分密切,最后这个发现成功为富士康省了几千万美金。

为什么数据能够发现咨询顾问无法发现的问题?那是因为,凭经验无法解决所有的问题,很多“黑天鹅”事件无法从既往的案例中找到依据。

二是咨询顾问提供的是高度定制化的解决方案,而危机中企业更需要短平快的答案。

咨询顾问常常基于其对行业的深入了解,针对企业量身定做一套解决方案。但在张宗尧看来,这种模式定制模式有两个问题,一是昂贵,二是周期很长,许多项目周期都长达数年。

据张宗尧的观察,面对订单缩减、全球经济下滑的前景,部分质地较差、受冲击较严重的企业首先考虑的是活下去,而无暇顾及更长远的规划。对于另一部分只是暂时面临冲击、无生死之虞的企业来说,哪怕他们真的有预算,也迫切需要解决方案,他们往往也不愿继续诉诸传统的、长周期的咨询顾问,而是更希望找到立竿见影、低成本、快周期的方案。

“我现在看到的是,如果一个项目周期长、费用高、需要双方投入较多人力,那么它被砍掉的几率就很高。只有那种短平快的项目,能短期内取得效果或得到正向反馈的项目,才是当下企业最需要的。”张宗尧说道。

从企业的角度来说,疫情过后,企业急需寻找更快地方案来进行数字化转型,而毕业于麻省理工的张宗尧博士给出的解法是:数据分析技术去中心化,,也就是标准化、快速反馈的决策流程。而JarviX在业界首创“DPAK”分析算法,让大量数据可以在同一平台内即时导入,通过量化关联型自然语言技术平台化去降低算法叠加成本,结合领域知识及特定算法帮助企业找到运营决策的最短路径。

数字化转型的挑战

“杀不死我的,终将使我更强大。”历次危机的到来,也是行业重新洗牌的时刻,活下来的企业,可能面临的是更好的行业格局,更高的行业集中度。许多2008年活下来的企业,后来都成为了行业龙头。

疫情之下,许多企业迫切需要数字化转型。以线下的商场为例,过去尽管商场也面临着与电商竞争的压力,但是这种威胁没有那么迫切,因此此前大部分企业的数字化转型都处于一种渐进式的,甚至可以说是“不温不火”的状态。

然而这次疫情让许多企业感受到了“切肤之痛”。一家商场若前期没有在线上销售、直播系统上进行投入,错过了整个二月的销售期,将永久地损失一部分销售额,“报复性消费”也无济于事,因为冬天过了人们也不会再买冬天的衣服。

据张宗尧介绍,他切切实实观察到,许多企业正在加速数字化转型。过去可能迟迟没有落地的项目,在生存的压力下“进度条”大幅前进。

美国数字化转型起步至今已经10年有余,严格来说,无论是大数据的思维,还是人们对数据的信任与信仰程度,已经渗入到了很多大企业中,比如微软正是靠Azure云业务市值破万亿美元,夺得市值全球第一的宝座。一些国内比较尖端的企业,比如大型银行,或是阿里、腾讯等互联网公司,也已经走在了数字化转型的前列。

但在张宗尧看来,大部分企业还尚未登上数字化转型的列车,而且这部分企业占比高达99.5%。“过去许多企业所说的‘数字化转型’,其实往往只能做到数据可视化,这并非真正的‘数字化决策’。”张宗尧说道。

讯能集思(Synergies)开发JarviX的初衷,就是帮助更多的企业加速数字化转型进程。

JarviX的优势在于,可以为企业提升效能,降低成本。它采用通用型的部署,其人工智能决策系统能够解决结构化数据下所有的应用需求,通过全效能的智能决策分析大大提升企业效率,完成真正的智能化转型升级。JarviX还能帮助企业降低运营和维护成本,即使后续导入新的数据,JarviX的系统也能持续生成相应算法、分析,不需要工程师去过多地进行优化。

据张宗尧介绍,在JarviX最新上线的更新版本中,还采用了量化关联型的自然语言技术,顛覆以往只有受过训练的工程师才能使用的惯例,如今普通人也能轻松驾驭这个平台。同时,JarviX是第一个能够以中文进行交互的人工智能决策系统,目前在AABI(分析型智能)领域,国内还没有类似技术。

此外,张宗尧还表示,如果说数字化转型有什么“坑”,那就是转型周期真的很长。在传统的模式下构建一套AI决策系统需要几年时间,而讯能集思(Synergies)所开发的JarviX,所追求的是将问题快速地标准化,试图用最短的时间找到“短平快”的解决方案。

数字工厂的AI决策有多快呢?张宗尧举了一个案例,电子零件组装行业的某知名公司曾让它的6人AI团队解决两个问题,该团队用了8个月的时间只完成了1.5道。后来这家公司把这两个问题交给了讯能集思(Synergies)团队,他们利用JarviX系统,只花了2天时间就解出了这两个问题,并且他们的结果也得到了原本团队的认可。

“并不是对方能力或者技术不如我们,而在于这本质上是不同的科技。就好像对方是靠人力在拉车,而我们已经进入了汽车时代,人力再快也跑不过汽车。当你能够标准化这些AI工具的时候,它产生的价值是远远超过定制化的。”张宗尧说道。

近期,Synergies宣布成立SIS AI Lab,深入推进AI技术研究。SIS AI Lab是Synergies创办的人工智能实验室,由MIT麻省理工学院的AI人才领军团队组建,聚集资深人工智能专家和顶级科学家,是一支创新型AI技术生力军。该团队研究开发以演算模型技术与架构应用大规模数据运算,通过开发新的软件技术加速人工智能研究,用创新技术解决未来问题。

硅谷始终在线,窥见未来工作形态微光

图片来源:unsplash

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持续数月的疫情,让线下工作场所停摆,无数职场人被迫在家工作。然而这样的在线“新常态”,却意外让我们看到了未来工作的样子:

在硅谷,谷歌、Facebook、LinkedIn等科技公司的员工有条不紊地转向线上工作;

线协作工具 Slack 的实时用户量达到史上最高数字、微软旗下的Teams一周用户量上涨1200万,还在不断攀升;

传统工业、医疗行业正在努力拥抱新技术,转型意愿非常急切……

扎克伯格甚至在近日表示,他预计在未来5到10年间,Facebook 将有一半的员工可能将远程办公

兵荒马乱中,许多在线场景被(或者说“被迫”)大批量地应用,传统行业同样因为这只黑天鹅而加速了技术整合的脚步,而它们代表着的,很可能是加速诞生的未来工作形态。

硅谷“始终在线”,传统行业加速转型

在全球新冠疫情中,许多硅谷大公司几乎可以说是无缝衔接到了线上工作。

电商巨头 Amazon 在疫情期间销售额大涨,工程师们虽然在家工作,仍然很繁忙。但是过去的 work from home(wfh)传统(许多硅谷公司每周至少可以在家工作一天),让他们迅速适应了在线工作的新常态。“工作上用到的工具几乎都是在线的,不过在家以来,用Chime来开会比以前多很多。”Amazon电商组的软件工程师H对钛媒体表示。

Chime是Amazon自行开发的通信工具,可以用来群组语音或视频会议。

“连着公司VPN,工作方式跟原来的差别其实不大,沟通用slack、outloook,编程、写doc、完成ticket等也还是原来的工具。”LinkedIn的软件工程师X说道。

除了扎克伯格表示未来“半数员工可以远程工作”以外,Facebook还给员工免费提供Portal(可用于视频的硬件产品,Facebook此前开发,还未开始对大众销售),供员工在家方便地接入视频会议。

科技公司转向线上,难度并不大,毕竟过去大部分的工作用到的开发工具在线就可使用,沟通都是通过Slack、邮件或其他内部协作工具完成,也有很多自己开发的远程工作工具可以用,数字化水平已经比较高了。

然而,对于一些缺乏基础的传统行业来说,远程工作带来的阵痛并不少。

在shelter-in-place的限制下,大部分企业必须接受员工在家工作的现实,却没有机会提前在流程、工具、政策等方面做好准备。美国国家制造业协会(National Association of Manufacturers ,NAM)的调查显示,有80%的制造业企业都认为疫情会对自己的经营状况造成较大影响。

另一方面,在AI等新技术的冲击下,许多传统行业企业此前就面临着效能不高的问题,但是压力并不大,在疫情期间,经营压力加剧,降低成本、提升效能迫在眉睫。在NAM的问卷中,企业主们最担心的问题之一就是疫情造成的资金流动性下降、打乱生产节奏。

“过去这可能不是一个生死攸关的问题,但现在危机中,线下物业昂贵,成本增高,公司现金流紧张。这种时候,任何可以帮助企业进行效能提升和成本降低的技术,对他们来讲就非常关键,而不是说像以前可有可无,所以整合新技术的脚步加快了。” 硅谷投资人、Fusion Fund创始人张璐对钛媒体App表示。

危机反而帮助硅谷打破了过去的一种“僵局”。张璐介绍道,在Fusion Fund搭建的CXO(500强企业的C-level)网络中,在疫情之前,不少企业管理者已经透露,他们正在试图搭建他们的数据科学团队,甚至设置首席数据官职务,来帮助他们更好的进行数字化转型以及企业架构变革。

“这个过程中实际上面临了很多的阻力,毕竟是引入一种新的变革。然而疫情让他们有了转型的急迫性。”

在众多努力转型的企业中,最值得注意的可能就是医疗领域了,因为他们不仅仅作为企业本身有提高效能、度过疫情危机的需求,更是直面病毒的企业、天然对能够加速研发和应对病毒的技术有更多的渴望。

对此张璐解释称,“本身医疗行业往往需要软硬件结合、担心安全问题,所以和新技术整合的速度并不快。现在他们有了强烈需求后,仍然有几方面的要求:首先,可以远程部署;其次,可以在企业层级运行而不是云端运行,保证安全性。” 

曾接受张璐投资的项目Huma.ai,就在疫情中加速应用:通过包括自然语言处理、深度学习技术的AI引擎,它能帮助医药公司加速药物开发,正符合安全性、远程部署的需求。“过去一个季度中增长非常快,很多资本和医药公司找到他们希望加快合作。”

在线工作辅助工具受关注

在这些企业加速转型的过程中,不少在线协作工具的表现亮眼。

比如文初所说的Slack,在疫情期间实时在线用户人数达到了破纪录的1250万,这个数据还在不断更新中。此前,由于简明的设计和协作功能,Slack在科技公司中被广泛用作项目管理与团队合作的工具。

另一个疫情期间高歌猛进的企业是Zoom。这家由华人创立的在线视频会议公司,在股市震荡中凭借飞速上涨的用户量成为美股黑马,用户人数也e从去年12月的1000万暴涨至2亿。它主营的在线多人视频业务在疫情中有着种种应用:企业会议、在线教学、甚至医生在线诊疗。

上文中,LinkedIn的内部会议正是通过Zoom来进行,小组内部的碰头聊天也会通过Zoom来进行。为了确保他可以支持10,000名员工,Equinix首席信息官Milind Wagle设立了“虚拟技术吧”,基于Zoom打造了一个技术帮助中心,在全球范围内、7X24小时都可以使用;他还创建了生产力监控仪表板,该仪表板可跟踪所有内容,包括员工发送的消息数量、会议数量以及提交的代码量。 Equinix还用Zoom来进行日常的“ gupshups”,让员工可以在里面聊天放松。

Slack与Zoom,还有Microsoft旗下Teams的用户量暴涨,都是基于在线沟通、工作协同的需求增长,除了这些企业以外,围绕在线工作生态提供辅助功能的企业也迎来了高速增长期。

比如钛媒体记者此前测试使用过的的Otter.ai,这家公司主打用AI进行语音转录的业务,亮点在于可以实时转录,并且可以比较准确地分辨不同的说话方。在大量在线会议进行的时候,这个功能的重要性瞬间凸显,Otter.ai向钛媒体透露,今年第一季度以来,Otter的营收增长比去年全年的销售额还要高。

截止4月份,根据Gallup数据,全美已经有超过62%的员工在疫情期间远程工作,而这个数字很可能在继续增长中。

“一些科技公司领袖可能会借此机会进一步推动 Future of Work 未来工作形态, 比如 Tiwtter 的CEO Jack Dorsey已经宣布会允许员工永久的在家工作。” 张璐提到。

一个习惯在线的未来:新兴组织架构及风险

值得一提的是,对于大多数人来说适应在线仍需要一点时间。虽然工具方面都颇为熟悉,上文提到的工程师H坦诚,以在办公室的效率100计算,在家的工作效率仅有80%左右,因为线下讨论的机会更多、流程也更简单。“不过也有同事说,他在家工作效率比较高,可能平常他花在讨论上的时间比较多,现在在家反而能专心工作了。”H表示。

“不过确实开会时间比以前多了20%-30%,这些会议我认为对于远程工作来说不是必要的。”另一位工程师X说道。比如此前两三天一次的组会现在改成每天一次,每两三周一次的和领导1V1会议也变成了每周进行,对于工作时间都有一定的占用。

在《A year without pants》中,知名作家斯科特·贝尔孔到在线工作先行者 Automation 公司体验生活,写下了这本书。

Automation公司是世界上少有的所有工作都远程完成的企业,然而却通过区区百人支撑起了全世界最大的网站服务商 WordPress 的运营。在他的记录中,Automation的员工分布在世界各地,几乎不用邮件来工作,却能够通过各种在线工具敏捷、高效地完成任务,并且保持一种自由又互相信任的心态,提升团队工作效率。

像Automation这样的公司,在过去可以说是一个“异类”,然而在疫情过去后,不难想象,许多企业都会再次评估过去线下工作的效率、更多地关注真实的业务及运营需求。

近年来,自由职业潮兴起。不难想象,这些在各个领域有着专业技能的个体也会受益于这些技术、以及远程工作理念的进步,同时也鼓励更多人和企业尝试不同的组织架构,将在线工具有机融入到日常工作中。

在未来,更灵活的在线工作形式,对技术又有了更多的要求:如何满足更好的跨时区工作需求?怎么样更好地进行远程的信息整合、提供更快的反应速度?这对于在线工作的种种工具提出了更高的要求,也蕴藏着新的创新机会。

比如上文提到由Fusion Fund投资的Otter.ai,还有云计算开发平台Paperspace。Paperspace让大家能在云端完成机器学习及云计算开发,在疫情中发展迅速。他们此前发布的产品GradientCI让用户能够设置模拟开发环境,或是给数据科学家及工程师们提供一个共用的界面,可以说是把软件开发时的经验用在训练和部署机器学习模型上,让开发变得更有效率。在开发者社群建立了强力品牌后,过去一个季度Intel等大型企业也开始和他们合作,成为Paperspace的客户,建立云端企业级别的机器学习开发平台。

另一方面,在线工作也带来了更多对安全问题的担忧。云端的工作文件是否面临更高的风险?

此前Zoom的用户就有大量被陌生人闯进会议室,打断会议甚至播放不雅视频的经历;去年7月,安全专家Jonathan Leitschuh就发布过报告,指出黑客可以利用Zoom的漏洞控制用户电脑摄像头。虽然Zoom随之做了种种补救措施,潜在的风险还是让Google、SpaceX等公司都禁止员工在工作电脑上使用Zoom。

尤其对于传统行业公司,或是政府机构、银行,安全是他们转向云端工作及运营最重视的问题之一。在疫情期间寻找转型机会的这些公司,往往都对架构层级的安全保障有较高需求。

在此背景下,专注于容器安全(container security)的NeuVector由于可云端部署、从底层架构保障安全的特性,迎来了一波客户量爆发潮,第一季度收入同比增长近三倍,其中包括美国食品药品监督管理局(FDA,U.S. Food and Drug Administration)。

由于疫情期间仍需要完成审批工作,FDA必须把远程工作、向云端转移提上日程,也就首先开始寻找能够保障架构层级安全的解决方案。这也就是疫情期间Neu Vector从过去偏重科技领域(如思科)的客户群,拓宽到了大量传统行业的原因。

“实际上全行业都在疫情刺激下加速了数据化转型。而对于传统行业来说,第一步是先转移到云端,在此过程中就需要保护infrastructure,此后可能还会在像应用等不同层级上对于安全解决方案有不同的需求。” 张璐向钛媒体App解释道。Fusion Fund此前一直关注安全领域,早在2017年就投资了NeuVector,它也是行业内最早的专注容器安全的创新企业之一。

“大家都在讨论5G时代,其实更重要的是接下来几年边缘计算在各行业的应用,会有更多的混合计算层级,更多的数据终端,可以在云端,也可以在边缘。而数据化转型后最大的一个挑战和机会,就是针对各种层级的新型安全解决方案。”

硅谷知名投资人陈洁:疫情中北美线上业务的现状与投资逻辑

美国确诊数已经飙升至100万,整个美国笼罩在疫情的阴霾下。

在全球外贸萎缩,北美多地封锁,消费需求骤减的情况下,作为少数的几个未受疫情影响的行业,生鲜、外卖、在线医疗等领域在北美的逆势高速发展颇受关注。

疫情以来这段时间,美国硅谷知名投资人陈洁所投的大多数企业反而不断增长。

自2017年以来,陈洁活跃在中美加三地,担任老牌风投凯尔特亚洲基金CHVP Asia管理合伙人、Centregold Capital管理合伙人,并在消费、医疗健康等领域投资了数十个项目,是北美最活跃的华人投资者之一。

在其投资生涯中,陈洁曾投资过多家O2O消费、医疗领域的优质公司,比如饭团外卖、生鲜平台GrubMarket、在线支付平台IOT Pay、AI医疗公司Circadia等等。

新冠肺炎疫情的爆发是无法预料到黑天鹅事件,但是陈洁所投资项目的逆势增长并非偶然。这表明,各行各业的数字化与线上化是不可逆转的大趋势,线上线下协同得更好的企业,天然地具有更高的抗风险性。

在新冠肺炎这只“黑天鹅”之下,陈洁过去对于北美线上业务的投资逻辑得以验证。

搭建消费类投资的生态系统

在这场疫情之中,外卖、生鲜、线上支付以及线上医疗等领域是少数不仅没有受到影响,反而获得了高速增长的行业。在陈洁投资过的企业中,有不少项目来自上述领域。

这位毕业于哈佛大学的华裔90后投资人的投资方式比较特别,在他看来,一个优秀的投资人不仅要能投出好项目,更要让这些被投项目形成一个完整的生态系统,相互协同产生更大的效益。

在这场疫情之中,陈洁所投资的外卖、生鲜、线上支付公司、等位订餐公司就展现出了强大的协同效应,抓住了疫情为线上消费领域带来的黄金机遇,实现了爆发式的增长。

在外卖领域,陈洁早在2018年底就通过CentreGold Capital领投了北美外卖平台“饭团外卖”。自今年3月底北美各地陆续下达就地避难(shelter in place)命令,限制居民不必要的外出行动以来,各地餐厅都停止了堂食,只允许送外卖。这让人们将原本外出就餐的需求,极大地转移到了外卖上,短短数周之内,饭团APP线上外卖订单几乎增长了数倍。

陈洁表示,疫情中很多传统餐馆的线上化开始加速,饭团APP的商家覆盖面显著提升,比如饭团外卖在疫情中与海底捞独家签约,负责其加拿大的外卖业务。这背后不仅是疫情倒逼餐馆进行线上化转型并发展外卖业务,也有陈洁所投资的另一家在线支付公司IOTPay的助攻。

美国许多餐馆仍采取传统的刷卡方式甚至是现金支付(cash only),这也让其线上化进程遇到困难。而IOTPay解决了商家在线支付的问题,可以把商家的手机直接变成POS机,无需任何额外的硬件,就可以支持银行卡、微信支付、支付宝、银联等支付方式。

更重要的是,在陈洁看来,疫情培养了用户的消费习惯,而这种消费习惯的养成是不可逆的。过去尤其是一些年纪比较大的人并不愿意尝试外卖,对于平台来说,获客成本很高,很难渗透。但在疫情的影响下,很多人使用后发现“真香”,这种趋势会推进社会整体数字化进程。

在生鲜配送方面,2019年1月陈洁领投了北美生鲜电商平台GrubMarket。据透露,在就地避难后的短短一周内,GrubMarket的订单暴增5倍。

陈洁表示,美国的生鲜业务相对来说可以盈利,原因就在于美国生鲜的客单价高。美国人家中往往有很大的冰箱,因此习惯于一次性采购大量食物囤着,美国生鲜的客单价高达80余美金,差不多是中国的四五倍。但从中美两地的食品物价来说,美国食品的价格相比中国并没有贵多少。

生鲜业务在疫情中遇到的主要挑战在于配送。在纽约等大城市,用户在下单后往往需要排队一周才能收到货品。陈洁解释说,目前美国的生鲜及外卖主要有两种配送方式,分别是跑腿模式及自建仓模式,但是在流量暴增的情况下,两种模式都有自己的问题。对于像Instacart这样的跑腿模式来说,跑腿员漏单的情况非常常见,并且配送成本也非常高。而GrubMarket采用的是自建仓模式,可以解决货源及漏单的问题,但自建的配送团队很难在短时间内满足激增的需求。

此外,陈洁还投资了北美版的“美味不用等”——Snappy,主要提供针对餐馆客户的SaaS服务,将等位、预订、配送、自提等服务模块化。疫情原本也为Snappy带来了负面影响,但由于“生态圈”的存在,这些生态系统内的企业可以相互串联,相互导流。许多餐馆在线上化的同时,也通过Snappy、IOTPay等公司增加了自提、等位、预约、支付、配送等功能。

据了解,目前陈洁所投资的多家消费类企业,如IOTPay、饭团、Snappy、GrubMarket等公司,已经形成了比较强的战略合作。

化危为机的“中央厨房”

当然,并非所有的企业都如生鲜、外卖等行业那样“幸运”。这次疫情的波及面很广,尤其是对于高度依赖服务业的美国来说,已经实实在在地冲击到了实体经济,大部分行业或多或少都正经历着订单、销量下滑的现实。

但在陈洁看来,好的团队与项目,即便是遇到了疫情这样“百年难遇”的威胁,也能及时调转龙头,快速应对。寻找这样给力的运营团队也是投资人需要考察的方面之一。北美中央厨房及外送平台的盐语(Saltalk)就是一个很好的例子。

盐语(Saltalk)起源于旧金山湾区,是陈洁于2019年底投资的项目。盐语的主要产品是亚洲菜的半成品,比如中国人爱吃的糖醋排骨、夫妻肺片、白斩鸡、南瓜扣肉、话梅肘子等菜肴,还有甜品、奶茶等美食,都可以它的平台上买到。盐语会将菜与汤汁分开打包,并通过自己的配送系统送达,消费者在家中只需要将食物简单地热一下,浇上汤汁就可以享用。

一开始疫情对于盐语的发展是不利的,因为过去盐语的客户以B端为主,包括湾区各大公司的团餐、学校食堂、餐馆等等。随着疫情的爆发,大量科技公司在家办公,同时餐馆也停止了堂食,导致2B业务的下滑。

但是盐语很快调整策略,将目标客户改为C端的普通消费者。转型过程中也经历了一番波折,过去以B端为主,是给一家公司送300份饭,而现在变成了将300份饭送到不同的地方,这使得初期盐语自身的配送团队很难适应暴增的C端订单需求。

盐语运营团队快速摸索出了一种新的配送模式,即由配送员将同一片区的订单统一送到指定的取货点,由大家自取,这极大地提高了效率,降低了配送的时间成本。陈洁表示,半成品并不像外卖那样对于配送时间有那么高的要求,现在很多人宅在家里比较闲,完全可以自取。如今,盐语的2C业务不仅弥补了2B业务的下滑,甚至目前2C业务的规模还实现了反超。

陈洁在谈及盐语的投资逻辑时提到,盐语C端业务的商业模式是成立的,半成品的价格相对成品来说很有优势,对消费者有吸引力;但半成品同时也能做到比较高的客单价,因为用户往往一次性订购好几天的量,高客单价保证了一定的盈利空间。此外,据陈洁透露,盐语所用到的食材的供货方也是GrubMarket,与其投资生态系统上的企业相辅相成。

在线医疗需求井喷

除了O2O线上消费业务在北美“多点开花”,来势凶猛的疫情也促使在线医疗需求的井喷。与中国类似,美国在线医疗APP的活跃度在疫情期间也得以飙升,疫情帮助在线医疗行业完成了很好的一次用户培育,触达了许多之前从未接触过它的人。

在陈洁的投资版图中,在线医疗也是他长期看好并非常重视的一大领域。并且,在陈洁看来,一个好的在线医疗项目,需要在长期商业逻辑和用户使用习惯上是站得住脚的,而并非仅仅在疫情的特殊时期“昙花一现”。

比如,陈洁所投资的精神科在线诊断平台Cerebral在疫情期间用户量直线上升。Cerebral可以为患者在线诊断并进行网络开药,让人们不用去医院看病、取药,降低人们暴露于病毒中的风险。而且,相比其他线下诊断与治疗不可替代的疾病,精神类疾病的在线诊疗在用户养成习惯后,更能够留住用户,让这个模式长久地跑下去。

另一些AI在线医疗公司则直接地为疫情本身的防控创造了价值,比如陈洁曾经投资的Circadia医疗。过去,Circadia医疗的主要产品可以针对失眠症患者进行睡眠监测,在睡梦中监测患者呼吸、心率,以便在患者的身体出现状况时及时介入,在线对接医生进行诊断与治疗,从而为患者及保险公司省下大笔的医疗费用。

疫情当前,除了减少患者就诊的次数,Circadia的技术还被应用到抗疫的一线,在急诊室及医院中,用于监测新冠肺炎患者的呼吸、心跳等身体状况。

据介绍,Circadia于近期推出了非接触式呼吸监测系统(C100),可以通过算法对患者肺功能的潜在恶化进行警报,从而减少处于抗疫最前线的医护人员对COVID-19病毒的暴露风险。据悉,Circadia已交付了2000台设备,并承诺将其生产能力提高两倍。目前,Circadia已经收到了多家医院的订单,并开始与洛杉矶的一家大型医院部署该呼吸监测设备。

回归商业本质

“疫情并没有改变我的投资逻辑,我的投资逻辑是,回归商业本质。”陈洁说道。

新冠疫情将世界经济的前景笼罩在黯淡的阴影之下,但是陈洁所投资的公司,在疫情的锤炼中,不仅没有节节败退,反而越挫越勇,甚至不少项目的用户量与订单量都在疫情中实现了爆发性的增长。

这一方面与陈洁所选择的赛道有关。在过去的几年中,陈洁主要关注的是北美市场线下机会与互联网的结合(Online To Offline)领域的机会。O2O对于创投界来说并不是一个新概念,但对于北美市场来说,孕育着无数的机会的同时,也考验这投资人的眼光与判断力。

对陈洁来说,投资始终围绕的主题是“能给人带来生活方便,能让人足不出户解决问题,减轻社会负担的东西”。从这次疫情中陈洁所投资的企业所展现出的生命力与灵活性来看,疫情恰恰如同一个窗口,显示了O2O消费、在线医疗等赛道是极有价值、极具潜力的赛道,代表着未来的方向。

另一方面,陈洁在作出投资决策时,非常注重公司的财务状况。陈洁表示,所谓“回归商业本质”的投资逻辑,就是在投资中,回避所有“讲故事”的公司,寻找“可以看得见的利润,算得过来的账”,选择商业模型良好、现金流健康的公司。

在陈洁的投资生涯中,遇见过无数带着PPT与所谓“好的idea”侃侃而谈的创业者,在硅谷,靠一个故事估值几千万美金的公司不胜枚举。但陈洁不会投资这样的公司。在陈洁所投过的项目中,诸如饭团、GrubMarket、Saltalk这样的项目,哪怕当下尚未盈利,也能看到稳定的现金流与确定性的增长。

疫情之下,拥有良好现金流企业的抗风险性前所未有地凸显。举例来说,原本主攻B端业务的Saltalk(盐语),若非它本身财务状况良好,在突如其来的疫情之下,可能尚未成功转型C端市场,就已经在第一波冲击中倒下了。

陈洁表示,他对被投企业的要求是,在完成本轮融资后,哪怕未来不继续融资,也能在市场上活下来。在陈洁看来,那种“估值越大我越投”的投资方式不符合商业逻辑,就好比前几年创投圈炙手可热的共享单车,这种投资方式背后其实是一种博傻理论,看看有没有“傻子”接下一轮。

(陈洁,凯尔特创投亚洲合伙人、Centregold Capital管理合伙人。陈洁毕业于哈佛大学,专注于消费、生物医疗、AI等领域的投资。)

Gartner力推,这家公司开发了世界上首个听得懂中文的AI数据分析平台

“Hey Siri,帮我设置一个明早八点半的闹钟。”已经有越来越多人习惯和自己的AI助手对话。

但一个主管对着AI系统说:“Hey,告诉我为什么上个月手机零件产量下降10%?”听起来就有点像天方夜谭了。

然而在北美,AI驱动的增强分析让神话走进了现实:通过结合机器学习、自然语言处理等技术,自动整理、清洗、分析数据并给出建议,普通人也可以和AI系统直接对话、做出企业经营决策,不再需要大量数据科学家的参与。

面对过去BI(Business Intelligence,商务智能)的耗时长、成本高等难题,2017年,世界知名的调研机构Gartner就曾预言过解法——“AI增强分析是数据分析的未来,它更简单、更便宜、效果更好,让我们前所未有地靠近‘数据分析公民化’。”

在波士顿,钛媒体对话了入选Gartner 2019最受关注增强分析企业的AI决策公司Synergies Intelligent Systems,解码这个飞速发展的行业。

未来,数据分析会像开车一样简单

所谓增强分析,增强在哪?

一在使用AI门槛降低的便捷性,二在更通用的智能通用性,三在未来的复用性。

顾名思义,Synergies独创的量化关联型自然语言技术 ,打造增强分析系统能够通过自然语言处理技术将人类的“文字问题”解码成算法可以处理的“数据问题”,识别数据模式(data pattern),再由搭建出的DFS深度特征技术自行产生大量算法,最终选用合适算法计算出最佳答案,给出决策。

所以速度上的增强很容易理解,过去需要收集、清洗、分析数据、总结结果、和业务人员沟通,最后才能给出经营建议,甚至由于不够了解业务,最后一步可能还有重重阻力。而增强分析,则只需要很少,甚至不需要人力参与。大量数据模式和上百个机器学习模型,对于普通的大数据科学家来说是大量的工作,然而对于自动化的AI系统来说却仅仅是几个小时的计算量。

“我们的技术会同时建立所有可能的数据模型及分析,并将这些模型与特征都建立index(索引),当有需要的时候可以及时取用,可以看成数据分析的搜索引擎。”Synergies的CEO张宗尧介绍道。

去年开始,Synergies的技术逐步应用在富士康的三个工厂,将它们从只有部分智能应用的普通工厂,转型成为了由AI来进行分析决策的全自动数字化工厂。AI系统能够自动整理分析现有数据,在生产、库存、排期等多个方面给管理者提供建议。它的另一个客户是在河北的手机生产商,使用Synergies的技术方案后,生产手机的周期从八个月缩短到了一两个月。

便捷性也是如此,更少的沟通时间和步骤,让推行AI决策变得容易许多。Dimensional Research在去年发布报告,结果显示有96%的大数据项目都是失败的,原因就是复杂、跨行业的大数据流程与商业客户之间存在一个理解与执行上的断层。而增强分析的便捷性让它在商业场景中有了一战之力。

最重要的,还是未来的复用性——过去,就算搭建一个数据分析师团队,每个新问题仍旧需要重复整理、分析数据,重复整个流程;而增强分析则意味着,导入新数据后,系统能够自动生成新的适用算法,计算出合适的决策。

这项技术的通用化及普及意味着,世界上第一次,专业的数据分析向资金有限的中小企业敞开了怀抱,大幅降低数字化门槛。与此同时,,通过Synergies打造的量化关联型自然语言处理技术,JarviX是首个可以以中文交互的增强分析平台,大中华区的企业主可用中文直接询问“为什么达交生产率下降?上个月订单为什么出货率降低?”“如何减少50%库存”,以及其他客户分析、供应链管理问题等等,它都可以迅速反馈。

“每一天,企业家都需要做出很多决策,而答案往往都藏在他们无法完全理解的数据中。未来,像Synergies这样的AI GPS可以给企业家导航,帮助他们更好地做出决策,大大提升企业效能。”张宗尧说道。他拥有MIT电子工程电机与计算机科学博士学位,多次登上国际顶级期刊封面。十数年前在鸿海工作时,张宗尧就曾通过大数据技术解决工厂重大良率问题,而后成为了鸿海的AI顾问。

正如张宗尧所说,未来的增强分析,让人想起开车这件事:每辆车里都有复杂精密的变速器、发动机、悬架系统、操控系统等等,然而对于司机来说,只需要转动方向盘,就能出发;

在增强分析加持下,未来的数据分析也很可能会是如此,只要会问问题,会基础操作,就可以利用好数据,得到真正可执行、有价值的建议。

世界范围内的增强分析浪潮

从几年前开始,世界知名咨询机构Gartner就在不厌其烦地强调增强分析的重要性——2017年,Gartner在其《未来科技浪潮报告》中首次提出这个概念,称之为“数据科学的未来”。

去年年末,Gartner再次发布报告,将增强分析列为首要关注的数据分析趋势。

他们预测,2020年,让普通人也可以理解的增强型分析会成为让数据分析工具、数据科学与深度学习平台、嵌入式分析变得普及的主要原因,驱动相关解决方案的销售额增长。

“由于云技术强大的处理能力以及如今的大量数据,我们现在终于有可能大规模训练和执行算法,让AI和ML技术物尽其用。” Gartner分析副总裁Rita Sallam说道。换句话说,AI分析决策方案即将从过去的数个专用算法解决某个特定领域的特定问题,转变为又增强分析系统提供的大量算法解决各类不同的问题。

从数字上来看,Researchand Markets报告显示,全球增强分析市场将从2018年的48亿美元增长到2023年的184亿美元,预计年复合增长率高达30.6%。Allied Market Rearch也给出了相似的预测。

此前,人工智能分析主要分为两大流派:DSML(Data Science & Machine Learning)与AABI(Artificial Augmented Business Intelligence)。前者涉及数据建模,主要面对工程师,产出的模型对于普通人来说几乎没有办法使用;后者则是结合了自然语言处理技术,将分析结果直接展现的方向,面向的是没有技术能力的普通人。

对于数据爆炸、分析需求强烈的零售业、制造业、金融领域来说,这样的AI决策工具至关重要。

今年,Gartner两次将Synergies选入报告,分析师评价称“不同于其他为专门的市场设计的企业级解决方案,AI技术是可以应用在很广泛的领域的。正是因此,AI产品需要从商业的角度找出自己的切入点。Synergies通过其对行业的理解,明确地找到了利基市场,两年内就做到了营收平衡,还在不断扩张中”。迄今为止,制造、金融、零售是Synergies的三大应用领域,合作伙伴包括鸿海集团、顺丰速递、福耀玻璃、德勤、思科等行业领先企业。

2019年,鸿海集团旗下的富士康宣布了三大AI合作企业,包括吴恩达的Landing.ai、李开复的创新工厂以及Synergies Intelligence Systems。正如上文所说,Synergies已经完成了富士康旗下三家工厂的智能化转型,正在持续推动其智能变革。

如今,中国的数据分析市场主流玩家往往有着割裂的数据管理、BI及分析系统,对运维、采购成本要求都较高。据张宗尧介绍,Synergies的技术如今已经应用在制造、零售、金融、反洗钱行业,未来会继续在保险科技、电信、医疗等行业持续布局,而其多语言版本也让它能够在大中华地区、美国、德国等世界各个区域加速扩张。而另一家值得关注的AI公司第四范式则从2017年起切入定制化AI系统,未来也可以将其技术应用于商业决策。

据悉,Synergies创立于2016年,如今已经做到收支平衡。此前,Synergies已获近千万美元融资,A轮领投方为豊新资本,其他投资方还包括北极光、京东方、策维科技、SV Angel等。

近期,Synergies宣布成立SIS AI Lab,深入推进AI技术研究。SIS AI Lab是Synergies创办的人工智能实验室,由MIT麻省理工学院的AI人才领军团队组建,聚集资深人工智能专家和顶级科学家,是一支创新型AI技术生力军。该团队研究开发以演算模型技术与架构应用大规模数据运算,通过开发新的软件技术加速人工智能研究,使命用创新技术解决未来数字升级转型与数字化工厂问题。目前,SIS AI Lab完成开发量化关联型自然语言处理技术,正在与知名大学合作,研发追踪COVID-19超级传播者的AI模型。