作者｜韦世玮
编辑｜石亚琼
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36氪获悉，近日端到端人工智能平台供应商「依瞳科技」已完成千万级人民币PreA+轮融资，由清华系投资机构卓源资本领投。该轮资金将主要用于新产品的研发和市场拓展，进一步支持依瞳人工智能平台的1+N平台战略（1个通用AI平台+N个行业AI平台）。
依瞳科技成立于2020年初，主要基于自研人工智能（AI）端到端平台，为工业制造、自动驾驶、电力能源、超算中心等行业提供机器学习和深度学习一站式AI服务，实现数据源管理、数据存储、数据预处理、数据标注、模型训练优化、推理部署、全服务监控等AI建设闭环流程。
从AI落地的全流程来看，AI应用落地需经过数据处理、模型开发、落地部署和管理运维四大环节，但市场现有的解决方案以数据和模型/应用为主，一方面数据领域的玩家众多，从采集、管理再到处理流程涌入了大量玩家，如云测、海天瑞声、神测数据等，加之阿里、华为、腾讯等巨头也要来分一杯羹，整个红海市场竞争十分激烈。
另一方面，在模型和应用开发层面，既有百度云、阿里云、华为云、腾讯AI Lab等巨头面向AI开发人员推出通用AI开发平台，也有思谋、创新奇智、东声智能等玩家瞄准更为垂直的行业应用需求，推出了细分赛道的AI解决方案。但整体来看，这仍难以解决AI应用落地后运维的难题，同时对新入局者来说不易建立壁垒和门槛。
因此在2020年底，依瞳科技推出了业内首个端到端开源的通用人工智能平台，该平台通过深度学习和机器学习技术，通过容器技术管理云、边、端计算硬件，支持目前国内外主流硬件构架与软件框架，能够实现异构计算环境及异构加速计算池下的数据标注清洗、自动建模与训练、超参调优、模型与镜像管理、云边端推理服务、安全存储及备份等一站式端到端全流程。
与公有云平台相比，依瞳科技的通用AI平台具有灵活、开放、全面的优势。目前百度、阿里、腾讯等公司的AI平台均围绕自身云服务展开，客户必须要基于他们的云开发AI应用，而依瞳科技支持客户灵活地选择公有云或私有化部署，支持从底层硬件开始进行资源管理，打造属于自己的AI开发平台。
其次，依瞳科技的AI平台具有开源、开放的特征，能够为客户提供大量的端到端全方位开发工具，并支持嵌入第三方工具。同时，该平台还具有轻量级优势，可实现单机+大规模集群部署。
不过，在依瞳科技创始人兼CEO郭玮博士看来，通用AI平台的使用者主要是AI开发人员和超算中心科研机构，但从商业角度看，要想实现平台的广泛落地，必须要和产业相结合，而工业质检领域正是一个值得深挖的方向。
一是除了安防领域外，工业质检正成为下一个能与机器视觉、自然语言处理（NLP）和OCR等技术落地适用性好的场景，不仅算法成熟度已达到落地标准，行业需求也日益强烈。
二是在工业生产过程中，许多质量监控环节通常采用传统的工业视觉手段来实现，或是语音、文字等方式，对劳动力需求量大。但随着国家劳动力短缺，用工和培养成本高、用工不稳定，以机器取代人力正逐渐成为行业刚性需求。
因此，依瞳科技在今年6月发布了依瞳智慧工业平台，具备数据采集、数据标注、模型开发、模型发布、模型部署、质检应用的一体化解决方案，能够帮助客户解决工业质检中的数据持续集成、模型持续优化、边端持续自动化部署、模型持续评估、性能持续监控等问题，并在3C、半导体、汽车、制药等多个产业实现规模化落地。
与竞争对手相比，郭玮博士认为依瞳科技最大的优势在于MLOPS的4C理念，分别为数据持续集成（Continuous Integration）、模型持续训练（Continuous Training）、模型持续部署（Continuous Deployment）、模型持续评估（Continuous Evaluation），能够赋予AI模型在质检中的学习能力，这也是解决AI应用从数据采集到性能监控，再到模型迭代全流程闭环的核心。
值得一提的是，依瞳科技深度学习平台的核心代码已完全开源，用户可利用其完成端到端AI的全流程，以推动公司产品的快速落地，并面向高校师生免费开放。不过，该平台面向工业领域则拥有4种盈利模式。
一是提供企业级的功能销售和售后服务；二是针对不同客户，以软件销售或软件订阅服务的形式，提供基于机器学习的对时序数据/结构化数据平台服务；三是为质检解决方案（模型开发商）或总集成商提供MLOPS的质检平台；四是通过合作伙伴，为客户提供以MLOPS为基础的质检软硬件解决方案，帮助客户大幅度降低AI落地应用后的运维使用成本。
目前，依瞳科技的通用平台1.0已落地中山大学、清华大学深圳研究生院、昆明理工大学等多所高校和华为位于日本、瑞典、新加坡等地的OpenLab，以及汽车、电网、铁路等多个行业。此外，依瞳工业质检平台作为华为昇腾智造解决方案的核心伙伴，通过华为渠道落地了国内多个业内龙头企业的产品生产监测项目。
营收方面，2021年依瞳科技主要聚焦产品研发和市场孵化，软件销售和服务营收将超千万元人民币，而公司主打的依瞳智慧工业平台，预计在2022年将会实现大规模落地，同时带动营收大幅度增长。
接下来，依瞳科技在产品和业务层面还将进行一系列升级优化。公司预计在2022年初将推出以MLOPS为理念的大数据机器学习平台，主要针对结构化数据和时序数据，通过自动机器学习auto ML的方式建模和分析处理，从而提高数据模型部署与运维效率，赋予模型自动迭代优化能力。
同时，依瞳科技将继续扩展行业平台落地场景，联合合作伙伴在电力、智慧城市、自动驾驶等领域进行行业平台的开发和落地。
团队方面，依瞳科技创始人兼CEO郭玮博士毕业于清华大学电子工程系，取得加拿大维多利亚大学电子与计算机工程硕士和博士学位，他曾是微软亚洲硬件中心创始人、首席架构师，在微软工作20余年里，负责领导研发了微软Xbox、Kinect、Surface Pro 3、Surface Book等产品，有着丰富的3C产品设计与量产管理经验；公司联合创始人、产品研发负责人苏力强博士毕业于北京大学，并获得美国耶鲁大学博士学位，先后任职美国摩根大通技术副总裁、美国摩根斯坦利技术副总裁等职位，擅长大型计算集群系统软件设计、数据系统设计，具备丰富的人工智能核心算法研究和交付经验。
卓源资本创始合伙人兼CEO林海卓博士表示：“依瞳科技是目前亚洲领先的通用端到端AI+智能制造平台提供商，拥有业界最顶级的研发及产品化团队配置。人工智能已经进入产业落地与细分行业结合的深水区，卓源资本高度看好依瞳端到端通用AI平台以及“多元算力支持”/“算法+AutoDL+MLOPS”的行业解决方案，其产品将会在超算中心、教育科研、工业质检、半导体及电子设备产线、自动驾驶等领域具备极强的落地能力。”