2018最新注册送体验金深睿医疗完成C轮融资,AI医

2019-10-03 21:47 来源:未知

原标题:快讯|睿魔智能完成 Pre-A 轮数千万元融资,用AI 摄影搅动影像行业

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启赋资本领投 IPRdaily完成千万级Pre-A轮融资

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【猎云网(微信号:ilieyun)北京】3月29日报道

投资界(ID:pedaily2012)9月12日消息,睿魔智能科技(深圳)有限公司宣布完成Pre-A 轮首笔数千万元融资。据悉,本轮融资由 Brizan Ventures、smartsense、酷芯微电子等共同参投,白泽资本担任本轮财务顾问。目前本轮第二笔亦在进行中,此前,睿魔智能曾于今年5 月完成千万级天使轮融资。

据业内人士透露,本轮融资额为数亿元人民币,这无疑给沉寂了大半年的医疗AI行业带来了振奋。

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铅笔道获悉,在线智能互动音乐教学平台“AI音乐学院”完成数千万人民币Pre-A轮融资,由基因资本、港粤资本、京北投资和知名企业家联合投资,进化资本担任本轮融资的财务顾问。此次获得的融资,主要用于产品研发,增加更多的乐器品类,打造更好的教学体验。

猎云网近日获悉,强认知AI平台公司暗物智能科技(以下简称:DMAI)宣布完成数千万美元Pre-A轮融资,由赛领领投,IDG、鼎晖、高捷、将门等知名投资机构共同参与投资。

睿魔智能成立于2016 年,是一家致力于运用 AI 等技术为摄影行业注入活力的创新影像技术与设备公司。

作者 | 保尔

近日,知识产权新锐媒体IPRdaily宣布已经完成Pre-A轮融资,此轮融资由国内知名投资机构启赋资本领投,天使汇跟投。虽然此轮融资的具体数额没有对外公布,但据透露总计达到了千万元人民币规模,并且资金已经全部到账。另据36氪早期披露的信息,IPRdaily曾于2014年7月成立时获得百万级人民币天使投资,是知识产权领域第一个受资本市场关注及投资的创新型媒体。

AI音乐学院于2017年7月正式上线,将AI、乐音识别和在线视频互动授课结合,从尤克里里和吉他教学切入,通过人工智能替代真人在线教师,还原线下一对一的教学体验场景,实现边教边练,即时互动反馈,为每个人量身打造个性化学习路径,高效低成本地普及了音乐教育。

据了解,此轮融资将用于开发一系列具备强认知智能的软硬件一体机及平台化产品。在完善通用化技术平台的同时,暗物智能科技也将在智能化教育、健康医疗等垂直领域深入耕耘。

睿魔智能的团队以90 后为主,规模已超过50人,技术研发人员占绝大多数。其核心创始团队由来自浙大的 2 名博士与 3 名硕士组成,其他团队成员也均来自大疆、优必选、腾讯、华为等知名公司。

来源 | IPO那点事

2018最新注册送体验金,IPRdaily创始人兼CEO周鹏向记者表示,此轮融资将主要用于内容建设、优秀人才引进、平台建设、预备设立产业投资基金等。

创始人刘任凭除了是一位摇滚青年之外,也是一位成功的连续创业者。作为第一代互联网老兵,其职业开始于搜狐,后陆续创办了当时中国最大的博客模板社区和大数据用户行为分析工具“邦分析”。

DMAI大中华区CEO林倞表示:“凭借深厚的研究积累和丰富的工程经验,DMAI正在引领AI技术变革,并快速实现产品落地。DMAI将通过开发新一代人工智能操作系统DMOS和面向任务的AI编程语言DMPL,广泛服务于教育、健康、娱乐等各类垂直行业。”

AI 摄影是指在摄影产品中加入AI 功能,让摄影设备拥有一定的智能和自主性,替代部分人工操作,如光线调节、场景识别、自动构图、选择按动快门的时机、甚至跟踪、自动对焦等。

数据支持 | 勾股大数据

据了解,IPRdaily成立于2014年7月,是一家在中国“互联网 知识产权”大趋势中应运而生的传媒类公司。关注的领域覆盖科技、电商、游戏、动漫、智能硬件、新材料等等,致力于为创新型创业者、投资人和知识产权从业者捕获最及时全面的知识产权资讯,对接匹配度较高的企业资源,搭建触及全球范围的知识产权合作平台。

公开资料显示,DMAI由全球着名计算机视觉专家、统计与应用数学家朱松纯创办。DMAI致力于打造新一代基于强认知的人工智能技术平台。该平台将计算机视觉、认知科学、语言对话、机器学习、机器人学、博弈伦理六大领域进行统一和融合,构建人工智能的高层认知架构(cognitive architecture),实现机器与人的通讯与协作。公司的使命是: LiftHumanitywithCognitiveAIPlatforms(以强认知 AI 平台提升人类福祉)。

目前全球范围内仅Google 在今年 2 月发布过一款希望部分取代摄影师的 AI拍 照工具 Clips,但其产品表现一般。

六月份,医疗AI终于在资本市场又有了踪影,深睿医疗宣布完成C轮融资。本轮融资由阳光保险集团战略领投,昌发展、丝路华创、山蓝资本等跟投。

成立一年半来,IPRdaily在国内已经拥有超过150000个知识产权相关用户,覆盖海外近20000个用户。服务的用户从类型上分为,企业知识产权部门,代理服务、法律服务、知识产权运营服务、咨询服务、学院、主管机构及政府等,涵盖知识产权产业链条的所有环节。众多知识产权新锐机构和新锐模式一手消息均由IPRdaily第一时间发布,已经成为资本市场在知识产权领域投融资的第一入口。

DMAI 团队在国际上率先提出颠覆性的“小数据、大任务”技术范式,即用少量数据和大量任务来塑造智能系统,具备高效学习、推理和泛化能力。DMAI 通过统一及融合六大学科,致力于研究可解释、可追溯、安全稳定和可以自我诊断的新一代 AI 技术。

据悉睿魔智能已设立 Obsbot 品牌,其首款旗舰产品将于 2018 年年底面世。

深睿医疗前身是北大信科学院人工智能实验室项目,2017年转化成公司。其两年完成四轮融资,前三次融资分别是3500万元A轮融资、1.15亿元A 轮融资、B轮1.5亿元融资(由君联资本领投,联想之星跟投)。

尽管十几万的用户流量无法与那些全领域的大媒体相比,但知识产权这一行业自身的特殊性决定了这一流量数据的“高含金量”。周鹏将这种特殊性解释为:从业者属于高起点、高素质的白领阶层,其中又有相当一部分人已经跨跃了“中产”,既有刚性的信息需求,又有较高的消费能力;行业圈子相对稳定,这在一定程度上也意味着产品市场和销售收入的稳定性;行业机构专业化程度较高,市场分工较为清晰,一旦在某一细分领域取得在先优势,其他机构很难形成竞争。

DMAI创始人朱松纯于1996年获哈佛大学计算机博士学位,在国际顶级期刊和会议上发表论文 260 余篇,获得多个国际学术奖项,如三次问鼎计算机视觉领域的马尔奖、获得国际认知科学学会颁发的认知建模奖等等,曾担任商汤科技执行研发总监及研究院副院长。

这款产品将能解放人手,降低视频创作的门槛,满足大众在社交与表达自我中不断攀升的对视频内容的需要。

而此次融资具体金额未披露,但根据业内人士透露,本轮融资额为数亿元人民币,这无疑给沉寂了大半年的医疗AI行业带来了振奋。

目前,IPRdaily已经在北京、郑州、南京、天津等地举办了数十场知识产权保护运用为主题的公开课,并打造了中国首届知识产权创新创业大赛,举办了全球知识产权生态大会。这些活动使得该公司有销售收入。尽管还不是很多,但至少可以表明公司目前所干的业务是实实在在的,是可以看到现金回报的。

DMAI目前拥有美国洛杉矶和中国广州双中心,集结了国际顶级的研发团队,主要由来自 UCLA、CMU、英国剑桥大学、伦敦大学等顶级名校的知名科学家以及来自谷歌、微软等世界五百强科技企业的资深工程师组成。

睿魔智能表示目前该产品即将进入到生产阶段,已在做全面的市场准备。

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当然,除了作为“硬指标”的数据之外,投资人还十分看中IPRdaily的“软实力”和未来。据悉,IPRdaily的创始团队成员在知识产权服务、互联网及新媒体等方面拥有丰富的从业经验。

睿魔智能CEO刘博说,“我们希望让大众能通过更具创新的产品,以更简单和富有创意的方式,享受拍摄的乐趣,记录、创造和分享自己的生活和身边的世界”。

曾经广受资本追捧的AI医疗影像市场

“IPRdaily所从事的是智力密集型业务,人才优势是我们最大的竞争壁垒。”周鹏说,“经过一年多的快速发展,IPRdaily已经积累了丰富的内容采编、平台运营和市场营销经验,形成了专业、稳定的管理与业务团队,并拥有一套完整的从内容采编、文章审核、资讯推广,到平台服务、市场开发,再到线下活动的服务流程机制。”

“目前,中国的大众更习惯用拍照的方式记录生活,但未来必定更多人乐于接受视频这种多层次也更有趣的创作方式。我坚信:一台功能强大的摄像设备在未来必将成为每个家庭的基础设备甚至中心社交平台,同时视觉影像将最终成为我们日常生活最主要的自我表达工具与社交媒介”。

AI医疗影像市场曾经大热,广受资本追捧。

启赋资本董事长傅哲宽非常看重创业团队的传统行业从业背景。他曾多次向媒体表达了这样的投资理念:“必须要有传统行业从业背景,在行业里干的很好的团队,其创业者都是传统行业出身,对于行业有一定的驾驭能力,同时能够用互联网的思维,将显现的资源转到线上,这样成功的概率比较大。”

Brizan Ventures 执行合伙人,全球顶级芯片领域专家,同时也是连续三轮参投睿魔智能的高秉强教授表示,“从 170 多年前影像设备行业在德国发轫,到上世纪下旬日本厂商引入电子技术使行业进入到新的发展阶段,摄影设备已经成为重要的消费电子行业”。返回搜狐,查看更多

根据 Global Market Insight 报告显示,按照人工智能 医疗的应用场景划分,药物研发在全球医疗 AI 市场中占比 35%市场份额最大,智能医学影像市场为第二大细分市场,并将以超 40%增速发展,在 2024 年达到 25 亿美元规模,占比 25%。

不难看出,IPRdaily创始团队的类型和气质恰好与投资机构的理念方向不谋而合。

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2011 年-2016 年 6 月,人工智能投融资总额达 14 亿美元,医学影像 人工智能融资项目共 16 项,融资金额达 1.49 亿美元,其中 Butterfly Network2014年获 1 亿美元融资。2018 年 7 月,复星医疗向 Butterfly Network 继续加码 1.06 亿美元。资本市场对AI医疗影像高度认可。

对于IPRdaily的未来发展,IPRdailyCEO周鹏表示将在三方面加大投入:媒体业务持续发力,吸引优秀人才,拓展内容团队,并且重点打造集行业资源、视频资讯和人才培训一体化的知

图:2011-2016 年全球人工智能细分领域累积投融资额

识产权最前端入口;平台业务,通过早期资源投入及财务投资的方式布局知识产权服务产业链,并结合IPRdaily在知识产权领域的积累,致力于将IPRdaily打造成为全球最具影响力的知识产权合作平台;基金业务,也就是投融资对接业务,IPRdaily已经拥有知识产权领域最大的创新创业项目库,将凭借其媒体影响力和社区归属感双重优势,联合知名投资机构及基金公司,共同设立以全球化专利技术为投资方向的产业投资基金,帮助有潜力的跨领域创新型创业公司,为其提供投资及投资对接服务。

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资料来源:VCbeat、国元证券研究中心

但是,随着人工智能泡沫开始破裂,资本对AI医疗影像的投资断崖下跌。每当浪潮退去,才能看清究竟谁在裸泳。随着虚假的泡沫纷纷开始破裂,很多医疗AI企业并没有活下去。深睿医疗作为优秀的医疗AI的代表,穿越过这次退潮,却仍面临窘境,前路漫漫不见冲刺线。医疗AI什么时候才能真正落地,停止烧投资者们的钱?

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AI医疗影像是个大生意

具体地来说,深睿医疗是做AI医疗影像,就是把人工智能技术应用到医疗影像上。

医疗影像是借助于如X射线、电磁场、超声波等介质,把人体内部组织器官结构、密度显示出来。比如我们常说的X光和CT,就是典型的医疗影像。稍微有点医疗经验的人都知道,尽管拍片子就这么一瞬间,但是取片子往往需要经过半天以上的等候。这是因为这些影像不是拍出来就算完成,需要经过诊断医师“读片”,去进行判断,得出初步评估结果。

完成这一步,这个结果才回到你和诊断医生的手中,进行进一步地运用。有些复杂的片子和繁忙的医院,患者甚至需要数天的等候。

而AI医疗影技术,就是辅助甚至替代诊断医生去“读片”。它借助时下最为热点的人工智能技术,根据X光片等影像提供的信息进行判断,继而对人体健康状况进行初步评价。

图:AI医疗影像应用范围很广

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由于中国医疗系统的特点,AI医疗影像注定是门大生意。首先,医疗影像服务市场的蛋糕很大,是医疗器械市场规模最大的子行业。医学影像行业因为产品单价较高,市场需求广,中国市场空间达 846 亿元。

再者,人均医疗资源亟需提升,“读片医生”供不应求。我国医疗影像数据以每年 30%的速度增长,而影像医生的年增速仅为 4%,远不能满足市场需求,部分医生超负荷工作。地域分布不合理,小城市和边远地区“读片医生”的资源往往很紧缺。而AI巨大的运算速率和27/7的能解决这些痛点。

图:影像阅片数量增长过快和影像医生数量不足的矛盾

另外,医疗影像 AI 阅片能做到比人工更高效和更高精度。而医疗影像 AI 可以快速从几百张片子中定位病灶、减少读片时间,提高工作效率并降低误诊率。对于患者而言,医疗影像 AI 帮助患者获得更精准的诊疗结果、更适合的治疗方案,节省医疗费用和时间支出。

图:人工阅片与医疗影像 AI 阅片对比

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而AI医疗影像的优点使得医院和患者接受其的意愿越来越高涨,但矛盾的是,落地的情况却迟迟未达预期。这因为什么呢?

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“穷”得只剩下技术,AI医疗影像落地的三大难题

AI医疗影像团队很多都做出来精准度较高的模型,但是为什么商业化看起来还遥遥无期?因为除了AI技术,还有更多关键的命门。AI的深度学习是一门经验科学。说白了,它像人一样,就要从过去的数据和结果中,训练和学习,从而构造出一个适合的模型,以在未来面对新的问题解答出新的结果。

毋庸置疑,AI技术是AI医疗影响产品的根基。深睿医疗哪怕不是国内最顶尖的AI医疗影像团队,但也算是领先的团队。其前身是北大信科学院人工智能实验室项目,研发团队优秀。

创始团队核心人物分别为:董事长雷鸣(百度创始七剑客之一),CEO乔昕(原西门子东北亚副总裁、医疗及CT事业部总经理),曾就职于百度并曾在的CTO李一鸣(前高德搜索部和数据部总经理)和首席科学家俞益洲教授(ACM杰出科学家)。这保证了深睿医疗拥有国内领先的人工智能深度技术。

尽管如此,人工智能在医疗影像仍未能达到高精度。这是由于目前的深度学习算法天生带有局限性,只能从事指定类型的智能行为,有诸多的使用条件和范围,例如运用人工智能识别糖尿病视网膜病变,除了需要专业人员标准化操作保障眼底照相机拍摄保质量图像,还需要在使用之前排除许多不适用的状况,如持续性实力丧失、视力模糊、增值性视网膜病和视网膜静脉阻塞等症状。而这些操作很有可能没有给予医生帮助,而是在增加工作量。

而且,只有算法的技术还不够,对比之下,医疗影像应用场景非常复杂,使得AI难以满足临床需求。遇到模棱两可的疾病影像,通常需要医生在读片时参考问询患者,结合患者之前的病历报告来综合判断,单一影像资料在临床中往往不能作为某疾病的唯一判断标准。例如不同人有不同表型,同病异症、异症同病以及合并症等,对于人工智能来说都是比较棘手的问题。如何用技术解决这些问题,企业还有很远的路要走。

并且,光有技术,就像有巧妇而没有米。没有可以深度学习的材料,AI从何学起?因此,高质量可训练的临床数据是AI医疗应先的核心驱动力。有读者读到这里就恍然大悟,就是要取得医生已经诊断过影像嘛,只要这样AI就能进行学习。的确是如此。只是取得这些影像,绝非易事。

一是医疗系统过去还没有开始实施电子化,过去多年往往都是纸质上的记录,这使得数据的可使用性不高;二是由于我国的特殊国情,尽管当前医院都电子化,但是医院间的信息往往互不相同,呈现孤岛化的状态,患者并没有一份连续的个人电子病历信息。这大大增加了高质量数据积累的难度。企业只能一家家医院入驻合作,以获得AI训练所需要的海量数据。数据获取的难度足以让大批的AI影像企业驻足不前。

同时,AI医疗影像辅助诊断将面临严格的监管。中国倾向“严出”,将医疗影像 AI 产品归属于需要高度监管的三类器械产品。

这几个拦路虎使得AI医疗影像迟迟未能落地。尽管资本热捧提供了大把资金,优秀的技术团队力图把深度学习模型做的美轮美奂,但是适用于临床的产品并非纸上谈兵即可。这不得不让人怀疑,AI医疗影像真的到了适合落地的时刻了吗?烧钱到底烧到什么时候是个头呢?

答案不得而知。只是连个商业化的模式都仍在摸索中,烧钱恐怕还是要继续下去了。

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