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  • 曼孚科技完成數千萬元A+輪融資,加速自動駕駛數據標注量產進程

    2022-04-20 16:14:30 作者:houxianyong

    近日,AI基礎架構與數據智能平臺服務商曼孚科技宣布,已于2021年11月完成數千萬元A+輪融資,本輪投資方為天奇創投。

    這是繼立元創投投資的Pre-A輪、前海信諾投資的A輪后,曼孚科技在2021年度完成的第三輪融資。本輪資金將主要用于AI基礎架構搭建、自動駕駛數據標注市場拓展以及市場營銷推廣等。

    曼孚科技商業化始于2019年,以構建數據智能時代下的AI基礎架構作為核心發展方向。

    旗下主要產品服務包括:面向數據生命周期管理的數據智能平臺、AI數據中臺,以及數據服務(數據標注、數據采集、數據清洗) 等。

    憑借從戰略到技術落地的一站式數據解決方案,以及PLG商業模式(Product-Led Growth,產品驅動增長),曼孚科技已與百余家企業達成深度合作。

    用戶包括世界頂級Tier1廠商、一線科技公司、主流算法公司、造車新勢力,以及傳統汽車主機廠商等,商業模式已獲市場驗證與認可。

    AI數據供需比例失衡

    近年來,深度學習技術逐漸跨越商業奇點,時代進入人工智能與產業深度融合前夜。

    現階段,實現人工智能主要以機器學習,尤其是深度學習方式為主。在實際應用中,無論是采用有監督學習模式,亦或是半監督學習模式,對標注數據均有強依賴性需求。

    吳恩達先生在“二八定律”中對數據之于AI的重要性有著更直觀的描述:80%的數據+20%的模型=更好的AI。

    IDC最新統計數據顯示,全球85%的受訪企業表示數據準備費用已占AI開發總投入的50%以上。目前國內基礎數據服務市場規模已達數百億美元,且保持每年50%以上高速增長。

    在細分場景,數據標注正成為自動駕駛的核心。高精地圖+激光雷達,是當下自動駕駛最優解決方案,3D點云數據標注場景所占權重愈發高漲,相關標注需求迎來爆發性增長。

    然而,與指數型增長的市場需求相比,則是行業落后的數據生產力。數據生產工具效率低下(集中表現在自動駕駛3D點云數據處理能力方面)、生產成本高漲、數據資源缺乏復用渠道,以及依賴人力導致無法實現規?;慨a等問題,已在事實上阻礙AI產業進一步發展與創新。

    數據標注行業當前的核心矛盾,已然是線性增長的數據供給與指數型增長的數據需求之間的矛盾。

    一年三獲融資領跑賽道

    AI數據供需比例的失衡,造就了規模龐大的藍海市場,數據標注賽道備受國外資本青睞,相關企業接連斬獲大額融資。

    而與之形成鮮明對比的則是國內資本市場的低迷。2021年全年,國內數據標注企業在資本市場的關注度普遍較低,頭部企業鮮有融資事件傳出。

    在國內賽道投融資整體低迷的背景下,曼孚科技卻在單年度完成多輪融資,這背后的關鍵正是曼孚科技解決了行業的核心問題——AI數據量產,尤其是自動駕駛3D點云數據量產。

    商業的本質源于供需關系,供需關系也是商業的第一性原理。在指數型增長的需求面前,解決量產問題的供給方,價值往往會得到市場更多的認可。

    以新能源汽車行業為例,高市值企業并非直面消費者的汽車生產廠商,而是解決核心資源——電池量產供給的廠商寧德時代。目前,寧德時代市值已達造車新勢力前三位總市值的兩倍左右,這是市場對寧德時代價值認可最具說服力的佐證。

    商業邏輯具有共通性,AI是數據驅動的科學,數據之于AI的重要性正如電池之于新能源汽車的重要性。

    曼孚科技單年度完成三輪融資領跑賽道,也正是因為解決了AI行業核心的數據量產問題。事實上,即便國內數據標注企業眾多,但真正實現數據規?;慨a的企業數量并不超過三家。

    而最頂尖的AI數據標注企業,在AI產業鏈中的地位等同于最頂尖的汽車電池制造廠商在新能源汽車產業鏈的地位,這也是為何硅谷創業企業Scale AI,僅憑數據標注業務即在短短幾年時間估值超70億美元,晉級獨角獸的核心原因。

    PLG驅動AI數據規模化量產

    PLG模式(Product-Led Growth,產品驅動增長)是曼孚科技實現AI數據規?;慨a,尤其是自動駕駛3D點云數據量產的關鍵。

    數據標注行業傳統“輕技術而重人力”的業務執行方式,已被市場證明存在業務增長受限、產能天花板等問題,而PLG以產品為驅動的新模式,賦予曼孚科技以更低人力支出與邊際成本,提供更具標準化數據解決方案的能力。

    曼孚科技核心產品——MindFlow SEED數據服務平臺,作為數據智能平臺體系的重要組成部分,是驅動PLG模式的重要基礎。

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    MindFlow SEED數據服務平臺

    通過AI驅動的算法標注,平臺數據處理效率可提升10倍以上;AI輔助篩查下,數據精準度可達99.99%級別,直擊數據需求痛點。

    在具體應用場景尤其是自動駕駛3D點云數據處理場景上,平臺創新性地引入自動關鍵幀、共邊布爾運算等功能。憑借高敏捷性與高智能化程度,實現數據處理效率與產出質量的國內雙領先,從源頭端解決AI應用場景持續拓展對于多源異構數據的需求。

    與傳統數據標注工具不同,MindFlow SEED數據服務平臺在解決數據生產問題的同時,也關注項目周期管理,并構建起行業覆蓋場景立體、功能完善的數據生命周期管理體系。

    自定義工作流、自定義角色權限以及多維可視化等生命周期管理能力,可徹底終結管理環節繁瑣、鏈路割裂、流程黑盒等問題,數據生命周期可看、可控、可感知,降本增效,賦能企業精細化運營。

    憑借PLG模式帶來的旺盛創新力與產能復刻能力,曼孚科技已與眾多世界頂級Tier1廠商、一線科技公司、主流算法公司、造車新勢力、傳統汽車主機廠商等達成深度合作,預計2022年度營收額將迎來5倍以上高爆發增長。

    不止于數據標注

    獨立自研的數據智能平臺、可復刻的AI數據量產能力以及良好的用戶口碑,讓曼孚科技在不斷變化的市場中實現業務超預期增長,AI驅動的數據服務體系在自動駕駛等行業驗證了應用價值與商業潛力。

    面對數字化轉型的時代浪潮以及多源異構數據處理需求的極速擴張,曼孚科技也敏銳意識到單純依靠規?;慨a數據資源,并不足以應對AI落地所帶來的層層挑戰。

    作為AI時代的石油,數據的重要性尚未得到廣泛認知,數據行業也并未出現規模堪比工業時代石油巨頭的數據科技企業。數據行業正走在AI新時代開啟的端點,Scale AI 70億美元的市值僅是萬億市場的一個開始,行業期待更多富有創造力的聲音。

    曼孚科技也將不止于數據標注,在完善AI基礎架構,進一步提升數據量產能力的同時,也將深入探尋行業降本增效之路,以數據交易為核心提升AI數據規模化復用與變現。

    而在更廣闊的AI應用場景上,曼孚科技還將嘗試打破層級壁壘,積極探索非結構化數據庫、算法服務等領域。以AI為核心驅動力,以期加快落地應用,實現真正的普惠AI。

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