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依图科技创始人朱珑:从种子轮100万美金至今天C轮融资3.8亿元人民币

5月15日消息,人工智能企业依图科技完成3.8亿元C轮融资,高瓴资本领投,云锋基金、红杉资本、高榕资本、真格基金跟投。

依图方面表示,此轮融资将主要用于人工智能技术在医疗行业的核心技术研发、医疗行业临床应用的拓展,以及人工智能医疗团队的建设。

目前该医疗团队已推出真实应用于临床的人工智能影像诊断产品,实现了对全量医疗数据覆盖。在医疗临床阶段,实际实际临床敏感性已经达到95%以上,其中10mm以下的小结节和5mm以下的微小结节占到检出结节的40%以上。在试运行使用依图影像智能辅助诊断平台的医院,医生已经开始把系统生成的报告采纳到自己的诊断结论中,以浙江省人民医院为例,系统生成的报告被医生采纳的比例达到了90%。

据了解,依图科技成立于2012年,致力于将人工智能技术与行业应用相结合。2013年8月获真格基金领投的数百万元天使轮融资,2015年1月获红杉资本、高榕资本合投的数百万美元A轮融资,2016年6月获成云锋基金领投的数千万美元B轮融资。

在进入医疗行业之前,依图科技在安防领域和研发了“蜻蜓眼”人像大平台,该产品已服务全国上百个地市公安系统;在金融领域,与招商银行合作1500个网点实现 “刷脸取款”。

 

 

朱珑与他的好友林晨曦在 2012 年创立依图科技,这家从事人工智能创新性研究的创企从图像识别入手,首先与全国省市级公安系统合作,对车辆品牌、型号等进行精准识别,随后扩展到人像识别,通过静态人像比对技术和动态人像比对技术,协助公安系统进行人员身份核查、追逃、监控、关系挖掘等。

发展近 4 年,依图科技的产品已经应用到全国二十多个省市地区的安防领域,安防领域之外,依图也进入智慧城市领域和健康医疗领域,它要协助政府构建”城市大脑”,也希望将医疗领域的巨大知识鸿沟缩小,改善医患体验。

抽身离开象牙塔,”不得已”创业

朱珑今年 38 岁,从事机器智能研究已经 15 年,统计学博士,他的身材和面貌,特别是一头茂密盈润的黑发,都不太符合这个”身份”更常见的样子。

这 15 年中,他在 UCLA 加州大学洛杉矶分校攻读计算机专业博士学位,研究计算机视觉领域的相关问题,师从 Alan Yuille——计算机视觉顶级会议 CVPR 的主席,被誉为全球计算机视觉领域的”教父”;然后,他前往麻省理工学院的人工智能实验室,担任博士后研究员;2010年,他在纽约大学的 Courant 数学研究所担任研究员,研究图模型与深度学习的关系,跟随深度学习鼻祖、Facebook 人工智能实验室现在的负责人Yann Lecun。

之后,他感到了在学术圈发展的瓶颈。这个瓶颈与命题的规模、开放程度有关,在有限的资源下——数据资源和人才资源,研究进度更慢,也难以从本质探索问题。

他和高中同窗好友林晨曦讨论了这个问题。林晨曦毕业于上海交大,是亚洲第一个 ACM(国际大学生程序设计竞赛)冠军团队中的一员,早年在微软研究院,后加入阿里巴巴,搭建了国内最大的拥有自主知识产权的飞天分布式云计算操作系统,他擅长的恰好是人工智能算法工程化和产品化最需要的大规模并行计算系统。

二人分析了在高校、大公司做人工智能尤其是计算机视觉的可能性,最终决定创业。他们想组建一个自己的研究团队,人员不受限制、不必担心与大公司的战略是否契合,协力探索计算机视觉技术在产业的落地。

2012 年,朱珑回国,与林晨曦一起开始了在上海的创业。

找到对”路”的投资

2013 年,依图科技获真格基金百万美金天使轮投资。在朱珑看来,天使投资人徐小平彼时并不十分了解人工智能技术,在决定是否投资一个公司时,他更多是”看你的人”。

但朱珑说,徐小平教会他怎么为人处事,告诉他中国国情是什么样的,以及如何拥有更大的心胸。

据《新京报》报道,2012年,徐小平邀请朱珑与林晨曦到家里作客,”从下午聊到下半夜”,前者拟用 200 万美元投资依图科技,而朱珑拒绝了,他最终只接受了真格基金的 100 万美金。据说,徐小平后来谈及此次投资,还以其惯有的徐氏幽默表示:”这就是我唯一‘气’他们的地方——不肯接受我已经非常慷慨的出价,如果他们接受了我的出价,真格基金的成就将会更大。”

但当时,依图科技的市场估值是千万美金级,而等到 2014、2015 年,人工智能领域的创业,”千万美金(天使轮估值)就很普遍了”。

人工智能领域,创业者大多出身”名门”,他们从学术象牙塔转身投奔工业界,是希望在这里挖掘到足够的数据宝藏、人才。他们相信,资本——不论是商业的盈利前景,还是投资——都会随着他们一手打造的产品乘风而来。

2014 年,依图科技A轮接受了红杉资本、高榕资本的联合投资;2016 年 6 月,获得云锋基金数千万美金投资。

云锋的企业管理经验,为朱珑所看重,”并且它投资的目的,至少在我们这个 case 上是跟前面的投资人一样,是希望我们做一个比较大的公司。”

依图科技想要的投资人,要”大气”。朱珑表示,他希望投资人不要只是着眼在短期投资和快速变现,而是能够对他们的远大抱负抱有期待,能陪着他们一起做”大事”。”我们希望,(等到)能够有世界级贡献的时候,这个投资人能够跟我们分享。”

在中国寻找世界级命题

在 8 月的这场演讲活动中,朱珑感叹了中国有世界级的命题:中国因其人口、城市规模和产业状况,在学术和科学领域有一些非常难的课题。

他旋即补充道:技术方面、学术领域的成就,实际上是由研究者定义的课题来决定的。世界级的命题也决定着世界级的成就,”(你的)这个题目提的好,这个题目非常有意义,这个题目能载入史册,你的水平就有多高。”

那依图科技目前选择的是什么”课题”呢?答案是:安全、城市交通和健康医疗。

2012 年,依图科技在技术落地的前期摸索阶段,意外发现了安防领域的刚性需求——为公安系统开发智能识别系统。从那时开始,依图便在这一垂直领域扎下根,其产品涉及人像识别比对、活体识别、车辆识别、套牌库建立、视觉特征搜车等多个领域。

依图科技的第一个客户是苏州市公安局。当时朱珑刚创业不久,动用所有人际关系,争取到了在其副局长面前自荐 3 分钟的机会。对方提出,如果依图的产品对套牌车的识别率能超过 70%,就考虑合作。三个月后,依图的产品识别率达 90%。第一单拿下。

在第一套智能识别系统成功布在公安系统应用之后,因为全国公安系统内部的交流学习氛围很浓厚,它便形成了示范和辐射的作用。后来,依图科技逐渐与上海、厦门、福州、武汉、深圳等城市,山东、福建、贵州等省份的公安部门达成合作。每个城市公安系统的要求各异,依图团队一边打磨算法,一边力争将自己的技术与当地的公安业务场景结合,场景涉及刑侦、交通、交警、情报等。

合作的城市多了,朱珑还总结出一套南北方对技术的态度差异,”中国的南方更追求先进性,比如苏州建了这个,厦门就希望比苏州建得更好,或者非常不一样,有创新性。北方是稳妥型,你说你是世界一流的、中国没有地方用过,他就不太敢用,最好是用证明过的。这是南北差异”。

而公安系统在使用依图的产品后,办案也出现令人惊喜的进展。例如,武汉在使用了依图的人脸识别产品后,两个月的时间里,破了100 多起案子。不论是什么案件类型,一旦最后需要人脸比对,哪怕是网吧摄像头拍下的 50*50 像素图像,甚至是尸体,机器都有很大概率能知道这个人是谁,这些实战成果也令朱珑感到吃惊。

依图还参与搭建了目前全球最大的人像比对平台,部分海关边检已经开始使用依图的人脸识别技术。”而依图参加过的边防检查测试、公安部某刑侦局测试也都是第一名”。

2015 年上半年,依图还参与了招商银行的人脸识别测试,拿到第一名之后,依图与招商银行和浦发银行展开深度合作。尤其是和招商银行的 VTM(远程视频柜员机)机,在无需银行卡的情况下,可”刷脸”取款。

近期,依图参与的”城市大脑”项目,更像是一个为城市交通建模的”高难课题”。它需要调用道路上的摄像头数据,捕捉车辆、车牌,分析车辆的运动轨迹,对道路交通建模,让机器”学习”不同路段的相关性,继而提出缓解交通拥堵的策略——例如红绿灯时长调优等。

刚刚结束的 2016 云栖大会上,杭州市政府正式对外公布了”城市大脑”项目,依图科技为这个全球瞩目的”大脑”构建了最关键的”神经中枢”。据初步试验数据显示,”城市大脑”通过智能调节红绿灯间隔,道路车辆通行速度平均提升了 3% 至 5%,在部分路段有 11% 的提升。

项目执行前,朱珑翻阅了美国最顶级的论文,发现在学术界,治理城市拥堵的课题既不属于计算机视觉,也不属于人工智能,而是属于土木工程这一学科下面的交通管理。而这个项目不论是数据量还是数据的复杂度,在全球的学术研究和实践中都没有可以借鉴的先例。

而对于”健康医疗”,朱珑透露说,它”类似智能诊断”,分为两部分,一方面它可以查看 X 光片,”有点像计算机视觉的‘分类’”;另一方面是,它可以提供给用户”医学知识的结构化输出”,建立医生和病人之间更友好的交互平台。

朱珑强调自己在选择垂直领域时,并不太注重它的概念是不是很火。但依图的”健康医疗”确已”闯”入移动医疗和医疗影像等领域,这些领域也被资本界觊觎已久。

如何在抢夺 AI 人才之余,塑造团队

朱珑和林晨曦渴望在本就稀缺的 AI 人才”市场”寻求志同道合者。直到 B 轮融资阶段,依图团队还一直是40余人的规模,不得不承认,这是一支精简而高效的团队。

为了从高校获取优秀的人才,他们邀请朱珑的博士导师、全球计算机视觉界奠基人之一 Alan Yuille 来华分享授课,花时间与一流高校大学生交流计算机视觉产业的宏伟蓝图,强调他们的才华应该用以解决真正的世界性难题。

依图的工程师和实习生在不同的”场合”提到过朱珑的方法论,称其非常注重任务完成的效率和质量,对自己影响颇深。

当记者就此问及朱珑时,他说,在研究计算机视觉过程中,他研究计算机是怎样学习、人类怎样学习、怎样对视觉进行统计性建模……他得以将其中”通用性的规律”,嫁接到许多问题的思考上,例如该建设怎样的”网络”来支撑团队。

依图团队重视稳定性和协同作战能力,非常重视”单兵”,结构相对”扁平”。个人能力越强,他与其他人所连的”边界”越多——他”可能既懂工程又懂算法,既懂商务又懂产品”,这种”单兵”跨越了流程式的业务模式,能缩减管理成本,效率更高。

依图团队人数近来明显增加,目前已接近百人规模。朱珑解释,人才缺口是一直存在的,但更直接的原因,新业务——”城市大脑”项目,让他们渴望更多的人才加入。

“业界或许低估了人工智能的力量”

当被问及当下依图的战略时,朱珑微笑着拒绝了。他说:”小公司最好不要老是谈战略。”在他看来,在发展的过程中总是去讲战略”是比较不够谦卑的一种做法。”

在这场更像是人工智能商业化的拓荒战役中,他们在寻找刚需、探索商业模式、寻求人才、打磨算法,但也难免会担心,大众是不是真的知道”什么是真正的人工智能”。

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