明略数据获 10 亿人民币 C 轮融资,华兴新经济基金、腾讯领投

明略数据近日宣布已完成10亿人民币C轮融资,由华兴新经济基金和腾讯产业共赢基金领投。融资后,公司将重点投入技术研发,特别是面向AI的数据融合治理能力的提升,并引进更多行业专家和国际顶尖科学家。明略数据专注于大数据应用,特别是在公共安全、金融、工业与物联网等领域,通过知识图谱数据库帮助企业实现业务智能化。

近日,北京明略软件系统有限公司(以下简称明略数据)宣布已于去年完成 10 亿人民币 C 轮融资,本轮投资方为华兴新经济基金、腾讯产业共赢基金。

明略数据创始人、董事长 吴明辉

明略数据创始人、董事长吴明辉表示,此轮融资后,明略将会重度投入技术研发,持续提升面向 AI 的数据融合治理能力,为行业 AI 打下坚实基础;其次,引进更多行业专家和国际顶尖科学家人才;另外还将提升明略的行业人工智能解决方案和产品的客户体验,帮助知识型工作者极大提升效率。

明略数据是一家面向 AI 的大数据应用公司,明略数据深耕公共安全、金融、工业与物联网等行业领域,基于知识图谱数据库的落地实践帮助行业客户实现业务智能化。目前已与省、市级公安局、交通银行、中国人民银行、光大银行、中国中车、上海地铁等行业标杆客户展开多方合作,在面向 AI 的数据融合治理方面,明略数据已经成长为业内技术最为领先的公司之一。

华兴资本董事总经理、华兴新经济基金管理合伙人杜永波表示,在看数据领域投资标的的过程中,我们访谈了银行、公安、轨交等看起来很传统的公司,惊奇发现它们在数据底层方面已经做了很多准备,也对数据指导业务趋势有很清楚的认识,问题在于行业数字化程度仍然不足,市场上也找不到合适的服务商。这就是明略的市场机会。

这是腾讯近年来在行业人工智能领域进行的一次高额投资,此次投资意味着人工智能赋能行业,激活实体经济新动能成为行业的战略投资方向。 “明略致力于解决 AI 落地体验问题,为客户带来实际价值。在过去的四年中,明略已经在安防、金融和制造业三个行业积累了相当多案例,现在已经进入快速发展阶段”,腾讯投资董事总经理姚磊文先生表示。

除了符合趋势的技术路线、扎实的行业解决方案,明略更令人称道的还在于一批实力雄厚的中层力量。明略数据目前已有 430 多位员工,75%左右为技术精英,核心团队来自清华、北大等名校,在国际学术会议上发表多篇论文。

将海量多源异构数据进行融合治理,形成行业专属的知识图谱,这是行业人工智能落地的基础,也是“人工智能落地三步走——数据在线、数据分析和挖掘、人工智能”中关键的前两步。在过去的 2017 年,明略数据的获客能力提升了 200%,项目的交付能力提升了 100%。

“明略数据看重投资方的战略协同性,腾讯是数字化产业连接器,有云计算的能力,也有产业资源。华兴资本也将帮助我们带来上下游的多层次资源”,明略数据创始人吴明辉说,“人工智能技术创新发展方向,不仅仅是 AI 本身的核心技术发展,同时还有 AI 与行业的结合。明略数据所处的领域是认知智能,相比感知智能而言,这还是早期赛道。我们相信,真正伟大的事情,是将会在十年后爆发的事情。未来,我们希望为企业中的每一位员工都配备一个 AI 军师,用科技延伸人类智慧。”

“跟传统的数据服务公司相比,明略基于分布式,以关系型图谱分析为技术核心,能够处理各种类型的数据和底层结构,解决传统数据公司无法面对的问题。跟其他初创竞品相比,明略真正致力于理解信息化行业的需求,固化成产品复用在不同客户场景,目前明略在公安领域的覆盖率和成功案例遥遥领先”,华兴资本董事总经理、华兴新经济基金管理合伙人杜永波认为。

据悉,在提供服务的近百位客户中,明略数据为公安行业实现 5-20%的破案率提升,帮助金融行业风险监测效率提升 3000 倍,为工业提供准确率大于 98%的故障诊断系统,在行业实践中,切实帮助客户提升业务效率。未来明略数据还将完善个层次能力,降低明智系统落地的复杂性和成本,更好的与客户并肩实践行业人工智能应用。

Java是一种具备卓越性能与广泛平台适应性的高级程序设计语言,最初由Sun Microsystems(现属Oracle公司)的James Gosling及其团队于1995年正式发布。该语言在设计上追求简洁性、稳定性、可移植性以及并发处理能力,同时具备动态执行特性。其核心特征与显著优点可归纳如下: **平台无关性**:遵循“一次编写,随处运行”的理念,Java编写的程序能够在多种操作系统与硬件环境中执行,无需针对不同平台进行修改。这一特性主要依赖于Java虚拟机(JVM)的实现,JVM作为程序与底层系统之间的中间层,负责解释并执行编译后的字节码。 **面向对象范式**:Java全面贯彻面向对象的设计原则,提供对封装、继承、多态等机制的完整支持。这种设计方式有助于构建结构清晰、模块独立的代码,提升软件的可维护性与扩展性。 **并发编程支持**:语言层面集成了多线程处理能力,允许开发者构建能够同时执行多项任务的应用程序。这一特性尤其适用于需要高并发处理的场景,例如服务器端软件、网络服务及大规模分布式系统。 **自动内存管理**:通过内置的垃圾回收机制,Java运行时环境能够自动识别并释放不再使用的对象所占用的内存空间。这不仅降低了开发者在内存管理方面的工作负担,也有效减少了因手动管理内存可能引发的内存泄漏问题。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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