8 月 26 日，HICOOL 2022 全球創(chuàng)業(yè)者峰會開幕式暨全球創(chuàng)業(yè)大賽頒獎典禮在北京順義舉辦，期間大賽最終結(jié)果揭曉。歷經(jīng) 4 個月的比拼和選拔，墨奇科技項目團隊摘得大賽最高榮譽—— “HICOOL 2022 全球創(chuàng)業(yè)大賽一等獎”，充分展現(xiàn)了墨奇科技 AI 技術(shù)的領(lǐng)先性和創(chuàng)新性，強大的產(chǎn)品化能力及廣闊的商用場景。
墨奇面向下一代人工智能的新型 AI 數(shù)據(jù)庫，憑借先進的研發(fā)理念和領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢，以統(tǒng)一的方式處理 AI 時代指數(shù)級增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和 AI 衍生數(shù)據(jù)，實現(xiàn)通過一個系統(tǒng)幫助企業(yè)綜合化地管理 AI 需要的各類復雜數(shù)據(jù)。它極大地降低了 AI 應用的開發(fā)成本和 AI 應用中的數(shù)據(jù)處理成本。墨奇 AI 數(shù)據(jù)庫是 AI 時代下復雜數(shù)據(jù)處理的核心數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施。
墨奇科技榮獲 HICOOL 2022 全球創(chuàng)業(yè)大賽一等獎
墨奇科技項目團隊及面向下一代人工智能的新型 AI 數(shù)據(jù)庫獲得評委會的高度認可，評委評語稱：“團隊優(yōu)秀，技術(shù)實力強;技術(shù)開發(fā)和行業(yè)應用并舉，發(fā)展平衡，已批量切入關(guān)鍵市場;具有跨行業(yè)應用的拓展性。”
墨奇科技榮獲 HICOOL 2022 全球創(chuàng)業(yè)大賽一等獎，墨奇科技聯(lián)合創(chuàng)始人及 CEO 邰騁領(lǐng)獎
今年是 HICOOL 全球創(chuàng)業(yè)者峰會舉辦的第三年，HICOOL 作為北京重要的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)品牌，每年面向全球公開遴選一批擁有全球首創(chuàng)、世界領(lǐng)先技術(shù)的創(chuàng)新項目和企業(yè)，在北京市各級政府支持下，舉辦以來已吸引了全球 94 個經(jīng)濟體的 1.4 萬名創(chuàng)業(yè)人才、1.1 萬個創(chuàng)業(yè)項目，孵化了 8 家獨角獸和 44 家“專精特新”企業(yè)。
本屆 HICOOL 大賽共設置 7 大賽區(qū)，緊扣科技創(chuàng)新發(fā)展主題開設人工智能、新一代信息技術(shù)、醫(yī)藥健康等 7 大專業(yè)科技賽道，吸引來自中國、美國、以色列、俄羅斯等 91 個國家和地區(qū)的 5,016 個項目參與，為該賽事開辦以來競爭最為激烈的一次。通過線上初評、初賽、復賽層層角逐選拔，最終有 28 個項目成功晉級決賽。墨奇科技憑借全球領(lǐng)先的技術(shù)、創(chuàng)新的行業(yè)價值及廣闊的發(fā)展前景，榮獲一等獎。
“這一代” 人工智能很強，但仍面臨四大問題
當前，人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。深度學習的模型應用仍是最主流的應用人工智能的方式，但其弊病也已凸顯，主要面臨四大問題：缺乏可解釋性、不可靠、對標注數(shù)據(jù)的依賴，以及理論基礎(chǔ)尚未建立。這些挑戰(zhàn)成為人工智能繼續(xù)發(fā)展的阻礙，也是發(fā)展下一代人工智能需要思考的核心問題。與此同時，企業(yè)在 AI 研發(fā)和應用方面也存在種類繁多的開源工具難以支撐應用開發(fā)，缺乏有效的復雜數(shù)據(jù)處理工具，數(shù)據(jù)管理成本高，部門和人員間跨平臺協(xié)作困難，模型更新、上線部署時間長等難題。
如何突破現(xiàn)有人工智能瓶頸，以簡單、高效的方式來管理 AI 時代大量產(chǎn)生的復雜數(shù)據(jù)，降低 AI 開發(fā)和應用成本，從復雜數(shù)據(jù)中提取價值，成為 AI 技術(shù)更大規(guī)模落地應用的重要一環(huán)，而這也是墨奇科技一直專注的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)方向。為此墨奇科技自主研發(fā) AI 底層基礎(chǔ)技術(shù)，創(chuàng)造性地構(gòu)建了面向下一代人工智能的新型 AI 數(shù)據(jù)庫，除了可以高效的處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，還可以用統(tǒng)一的方式處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和 AI 衍生數(shù)據(jù)，它能幫助客戶在 AI 時代一站式地管理 AI 三要素：模型、環(huán)境和數(shù)據(jù)。
墨奇科技聯(lián)合創(chuàng)始人及 CEO 邰騁表示：“我們創(chuàng)立墨奇科技的初衷，就是要解決行業(yè)前沿的核心問題，做那些不容易做，但又對行業(yè)至關(guān)重要的事情。墨奇關(guān)心的是人工智能本身的機理，致力于通過原創(chuàng)技術(shù)解決 AI 的核心問題。墨奇 AI 數(shù)據(jù)庫正是為攻克這一代人工智能的諸多挑戰(zhàn)而生，它把 AI 需要的各類復雜數(shù)據(jù)在一個系統(tǒng)中管理起來，極大地降低了開發(fā) AI 應用的總成本，它是 AI 時代的新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施。我們希望到 2030 年之前把 AI 的總成本下降 100 倍。”
打造新型 AI 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施，加快下一代人工智能落地
墨奇科技的 AI 數(shù)據(jù)庫基于下一代人工智能理念研發(fā)，并為支撐下一代人工智能落地而生。它作為 AI 生態(tài)的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施，助力各行各業(yè)提供通用的和 AI 相關(guān)的復雜數(shù)據(jù)處理能力，幫助各行各業(yè)降低 AI 成本，加速 AI 落地。
墨奇科技面向下一代人工智能的新型 AI 數(shù)據(jù)庫支撐各 AI 行業(yè)應用場景簡單、快速落地
墨奇將 AI 數(shù)據(jù)庫的核心技術(shù)首先應用于生物識別場景，構(gòu)建了國內(nèi)首個十億級指掌紋高精度自動比對系統(tǒng)，驗證了新型 AI 數(shù)據(jù)庫能為行業(yè)帶來革新性效果。此后，應用墨奇AI 數(shù)據(jù)庫的場景不斷增加，在智慧城市、智慧媒資、科研等領(lǐng)域成功應用。墨奇希望通過推廣新型 AI 數(shù)據(jù)庫讓 AI 軟件企業(yè)和 AI 行業(yè)解決方案提供商開發(fā) AI 應用像開發(fā)普通軟件一樣簡易和標準化，幫助這些企業(yè)更簡單、快速地推出和更新 AI 應用，為他們的客戶提供更大的價值，降低行業(yè)應用 AI 的總成本。
在智慧城市領(lǐng)域，墨奇與合作伙伴基于 AI 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建新數(shù)據(jù)中臺和 AI 中臺，大幅提高非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理和 AI 應用開發(fā)效率，助力城市的精細化治理與快速化響應，助力數(shù)字中國建設。
在智慧媒資方面，墨奇賦能合作伙伴基于AI 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建融媒體平臺，助力合作伙伴實現(xiàn)海量媒體數(shù)據(jù)的管理和跨模態(tài)檢索，以小樣本的方式實現(xiàn) AI 能力落地，覆蓋文創(chuàng)內(nèi)容采編、音視頻內(nèi)容識別、版權(quán)內(nèi)容檢索等多個環(huán)節(jié)，助力融媒體內(nèi)容健康蓬勃發(fā)展。
在科研領(lǐng)域，墨奇與高校和科研院所合作，基于 AI 數(shù)據(jù)庫開展海量科研數(shù)據(jù)的歸檔、檢索、分析與應用，將科研數(shù)據(jù)的價值最大化，助力 AI for Science，加速實現(xiàn)科研領(lǐng)域的突破與創(chuàng)新。
未來，墨奇科技將持續(xù)把面向下一代人工智能的新型 AI 數(shù)據(jù)庫打造為 AI 時代的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施，和 AI 解決方案提供商及 AI 生態(tài)上下游合作伙伴加強合作，攜手讓 AI 越來越簡單易用，讓 AI 反哺基礎(chǔ)科學發(fā)展創(chuàng)新，讓 AI 普惠社會。
關(guān)于邰騁：
邰騁，墨奇科技聯(lián)合創(chuàng)始人及 CEO，普林斯頓大學應用數(shù)學博士，師從全球知名應用數(shù)學領(lǐng)域科學家、中國科學院院士鄂維南，是國內(nèi)人工智能、應用數(shù)學方面的青年領(lǐng)軍學者。
關(guān)于墨奇科技：
墨奇科技成立于 2016 年，是領(lǐng)先的 AI 基礎(chǔ)技術(shù)和平臺公司。我們的使命是 “探尋人工智能的機理，以創(chuàng)新改變世界”。
我們致力于以統(tǒng)一的方式自動化處理復雜數(shù)據(jù)，創(chuàng)造了面向下一代人工智能的新型 AI 數(shù)據(jù)庫，讓企業(yè)構(gòu)建 AI 應用變得簡單可靠，深度提取復雜數(shù)據(jù)的價值。
墨奇科技賦能合作伙伴，基于 AI 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了智慧城市、智慧媒資、科研等領(lǐng)域的 AI 解決方案，降低行業(yè) AI 應用總成本，加速行業(yè) AI 應用落地進程。
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