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  • 2023-02-07 22:52
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近日,AI 基础架构与数据智能平台服务商曼孚科技宣布,已于 2022 年 7 月完成 5000 万元 Pre-B 轮融资,近三年累计融资金额超数亿元。

本轮投资方包括凯复资本以及公司管理团队,所融资金将主要用于产品研发、自动驾驶数据标注市场拓展等。

曼孚科技商业化始于 2019 年,是一家 AI+RPA 双轮驱动的数据平台企业,也是国内最早专注自动驾驶数据标注领域的企业,致力于以前瞻性技术和创新性产品,服务数据智能时代下的前沿产业。

旗下主要产品服务包括:面向数据生命周期管理的数据智能平台、AI 数据中台、AutoLabeling 中台,以及数据服务 ( 数据标注、数据采集、数据清洗 ) 等。

凭借从战略到技术落地的一站式数据解决方案,曼孚科技已与百余家企业达成深度合作,用户包括世界顶级 Tier1 厂商、一线科技公司、主流算法公司、造车新势力,以及传统汽车主机厂商等。2022 年攀升至国内自动驾驶数据标注市占率前三,年营收额实现 4 倍以上高爆发增长。

一、自动驾驶数据标注行业终局初现

高阶自动驾驶技术闭环由 " 感知、决策与执行 " 三要素共同构成,其中感知系统作为车辆与环境交互的纽带,是实现行车安全的首要前提。

现阶段,多传感器融合方案赋予车辆感知现实世界的能力。随着感知技术与计算平台的逐渐成熟,影响高阶自动驾驶落地的关键因素不再是解决一般案例,而是解决各类长尾 " 路口 " 问题。算法迭代事实上演变成数据的迭代,提升感知能力离不开大规模路测数据的支持。

兰德公司对路测数据规模预估是:自动驾驶车辆需要在真实或虚拟环境中至少进行 177 亿公里测试,不断利用新数据调优算法,才可以证明自动驾驶系统比人类驾驶员更加可靠,这催生了规模庞大的数据标注需求。

然而,与指数型增长的数据需求相比,传统堆积人力的数据生产方式,在成本控制与产出效率等方面逐渐暴露出诸多弊端。十余年野蛮扩张后,数据标注正向自动化、精细化方向转变,行业终局初现。

曼孚科技相信,一方面," 人工 - 半自动化 - 自动化 " 的演进方式将成为行业发展主流,RPA 重要性凸显,减少对人力的依赖将成为行业创新的主要路径。RPA 作为 AI 落地最后一公里的实施载体,既可为包括自动驾驶等 AI 技术提供更多落地场景,也可借助 AI 能力,实现从流程自动化到认知自动化的跨越。

另一方面,无论从科技行业的发展趋势,还是从 Scale AI 73 亿美元估值角度考量,自动驾驶数据标注行业终将呈现高度集中状态,1-2 家企业主导整个行业,这对企业产品技术壁垒提出了更高的要求。数据平台将成为自动驾驶重要基础设施,以产品技术为核心竞争力的平台型企业,将成为主导数据标注行业未来的关键性力量。

二、RPA 驱动 AI 数据规模化量产

立足行业痛点,着眼未来发展趋势,曼孚科技将自动化理念贯彻始终,推出了以 MindFlow SEED 数据服务平台为核心的产品服务体系。

MindFlow SEED 数据服务平台在研发伊始,即明确聚焦自动驾驶数据标注赛道,是国内最早成体系、大规模商用的标注平台产品。历时三年多积淀,现已在数据处理尤其是 3D 点云数据处理领域,建立起 6-12 个月的技术壁垒。

MindFlow SEED 数据服务平台

在具体应用场景上,平台提供全封闭测试、半封闭港口、高速公路、城市道路、智能座舱场景下的车辆行人、车道线、泊车、车路协同、点云融合、点云连续帧、点云语义分割等 100+ 各类 2D、3D 数据标注类别,全面覆盖自动驾驶各细分场景。

作为第三代数据标注平台,RPA 能力建设是曼孚科技构建技术壁垒的关键,其主要体现在流程自动化、分发自动化等多个方面。

以流程自动化为例,平台引入流水线与精益生产理念,依据预设规则自动执行项目任务。通过建立详细且标准化的作业指导和标准作业程序,实现与标注员协同,代替或辅助人工完成各种重复性操作,驾简驭繁,降本增效。

以流程自动化和分发自动化为代表的 RPA 能力,赋予曼孚科技以更低人力支出与边际成本,提供更具标准化数据解决方案的能力。综合人效平均提升 30%,数据生产成本平均降低 40%,彻底突破产能天花板限制,实现 AI 数据无上限规模化量产。

三、数智融合,AI 驱动

作为一家数据科技企业,曼孚科技始终将提升 AI 能力作为构建平台型企业的关键,现阶段 AI 能力已深入数据流转各环节。

AI 标注方面,平台内嵌 RPA 常规流程需要的主要机器学习模型,如预标注模型,RPA 可以快速调用这些 AI 能力。与常见技术路线不同,曼孚科技预标注算法应用预训练大模型,具备较好的知识完备性,精度高,泛化能力强。

大模型可以通过蒸馏、知识迁移等方式迅速提升下游任务小模型能力,也可为小模型产出更具针对性的数据,减少开发与迭代成本。平台还支持边标边训,基于 AutoML 以及自有数据集构建数据标注模型,自我驱动完成算法迭代。

此外,AI 能力还与 RPA 实现了深度融合。AI 让 RPA 具备认知自动化的能力,实现功能的 " 升维 "。以流程自动化为例,AI 可读取标注员操作日志,分析操作行为,最终找出重复人工环节,并通过 RPA 取代。

最后,曼孚科技还会积极参与到自动驾驶公司数据闭环内,协同完善 AI 能力。数据采集阶段,可对数据采集难易程度、数据质量进行评估,提供智能化检索、数据可视化等服务,解决客户需求不明晰、原始数据交付周期漫长等问题;数据标注阶段,可边标注边提供算法反馈;模型部署应用阶段,凭借海量自有数据集,曼孚科技还可承担算法评估工作,为算法调优提供更多建议。

除上述环节外,AI 能力还体现在数据生产、流转等更多维度。AI 所具备的学习与认知能力,赋予 RPA 从应对基于规则、重复性的任务,到 AI 加持下的智能自动化的跨越,也为曼孚科技拓展更广阔的 AI 业务线提供了无限的可能。

四、寒冬中逆势而上

以 PLG 为核心的商业模式、AI+RPA 双轮驱动的产品技术方案以及良好的用户口碑,让曼孚科技在经济下行周期内仍然取得年营业额 4 倍以上高速增长,2023 年营收预估仍将维持 4-5 倍高爆发增长。

从初始商业化,到国内数据标注行业第一梯队,曼孚科技仅用时 3 年时间,是目前国内数据标注行业发展速度最快、产品技术积累最深厚的企业之一。

这些结果的背后,是建立在企业对行业的深刻理解以及对行业发展的敏锐判断上,也建立在对产品力的极致追求和对客户服务的始终如一上。

未来,曼孚科技在深耕数据行业、提升自动化水平的同时,也将尝试打破层级壁垒,探寻更广阔的 AI 产业。以 AutoML 平台为核心的新产品线,将补齐曼孚科技作为平台型企业缺失的最后一环,从而构建起从数据到算法的全链路体系,为用户提供更具创新性的产品和更有价值的服务。

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(整理:疏附县工控自动化培训学校)


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