近日，墨奇科技宣布已顺利完成 2.5 亿元人民币 B 轮融资。墨奇科技成立于 2016 年，致力于从人工智能的源头问题出发，研发领先的人工智能技术来自动化地处理 AI 知识数据，最终增强人类处理信息的能力。目前，墨奇科技的两大核心业务为新型 AI 知识数据库和新一代生物识别平台。此轮融资后，墨奇科技将会重点投入在 AI 底层数据的通用处理技术，持续发力以 AI 知识为核心的新型非结构化数据库。
图像、视频、音频等非结构化数据在大数据中占比巨大，而现有的方式往往针对特定类型数据来做训练，得到的模型并不通用。如何以统一的方式处理非结构化数据成为 AI 未来发展的关键挑战。
墨奇科技开创性地发展了新型 AI 知识数据库来解决这一问题。同时，墨奇科技将新型 AI 知识数据库的关键技术首先应用于生物识别这一行业，打造了面向未来身份识别认证需求的新一代生物识别平台。
墨奇科技 CEO 及联合创始人邰骋表示：“墨奇科技是为探究人工智能机理而生，有着明确的长期路线图。首先要做的就是创造一种能够以统一的方式来表示和处理 AI 知识的新型数据库，让 AI 拥有通用的底层基础设施。这一问题我们认为可以在 10 年尺度内解决，公司成立的近 5 年来，经过持续不断地探索和努力，一些关键理论和技术已得到了成功验证。这些开创性的新技术应用于生物识别，已经清楚地改变了指掌纹识别的研发方式和市场格局。我们将进一步发展新型数据库的关键技术和行业应用，为 AI 应用落地开辟出过去难以想象的全新可能性。”
目前，墨奇科技已通过新型数据库累计处理几十亿枚指掌纹数据，成为全球领先的可在十亿量级的指掌纹图像上达到高精度、秒级、自动化比对的系统服务提供商，为生物识别领域的发展带来了巨大的变革。不同于通常的深度学习技术，墨奇科技是通过无标注的、保护隐私的方式完成这一创新，验证了以统一方式解决非结构化数据难题中墨奇技术路线的可行性和先进性，也展现出新型 AI 知识数据库在加速人工智能技术落地上的巨大前景。
探寻 AI 本身的机理 构建通用的 AI 底层基础设施
自互联网时代起，如何处理爆发性增长的非结构化数据，已经成为科学技术领域研究和探索的核心挑战之一。其中涌现了应对不同数据类型的技术路线和产品，如对于文档类数据的 Elasticsearch。但如何像处理结构化数据一样，克服不同类别的非结构化数据的特征差异，以统一、有效的方式处理和利用它们还缺乏共识及可行的技术路径。伴随全球进入人工智能时代，人类迎来另一个挑战：如何处理和有效地利用因大规模应用 AI 所衍生出的 AI 知识数据。应对这两个挑战当今普遍的做法是用大量人员和低效的脚本进行数据标注以供机器学习，但该模式不仅耗费巨大的计算及人力资源，而且在不同场景下的数据训练出的模型并不能通用，推高了 AI 的应用门槛，阻碍了人工智能的高速发展。
墨奇科技的新型 AI 知识数据库为攻克上述两个数据挑战而生，它是基于一系列开创性技术的新一代通用 AI 基础设施。它将革新现有 AI 技术的数据处理流程，从底层为全行业的 AI 应用带来技术升级。有别于传统的深度学习技术路径，墨奇以统一灵活的非结构化数据表示、高效精准的查询算法和可靠、高效的系统架构，大大降低 AI 从原型算法到生产系统的门槛，使得基于 AI 的非结构化数据处理更加精准，并不再依赖于海量训练数据，让 AI 更简单、更强大，加速 AI 时代的智慧产业升级步伐。
墨奇科技凭借核心创始团队在应用数学和计算机科学领域的多年研究耕耘、积极探索，为实现这一技术路径提供了强大保障：
鄂维南，全球知名应用数学领域科学家、中国科学院院士、普林斯顿大学教授，作为墨奇首席科学家及联合创始人负责技术指导，支持墨奇科技在人工智能、机器学习和数学框架方向的研究。
邰骋任墨奇科技 CEO，他师从鄂维南，是普林斯顿大学应用数学博士，致力于数学框架的构建及产业化应用。
