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虎博科技完成3300万美金A轮融资 让人们获取信息和知识更简单

2019年3月12日,全球领先的智能金融搜索引擎虎博科技宣布完成3300万美金A轮融资,投资方为PAC、宜信新金融产业投资基金和高榕资本。成立一年半以来,虎博科技已完成累计近4亿元人民币的融资。基于世界最前沿的自然语言处理技术打造下一代智能搜索和资讯平台,虎博科技的愿景是“让人们获取信息和知识更简单”。虎博科技创始人兼CEO陈烨介绍,本轮融资将用于产品技术研发、 商业化拓展、人才升级和国际化。虎博科技将进一步引领和加速自然语言处理技术革新行业和人们获取信息方式的进程。

人工智能在近几年实现了爆炸式发展,深度学习是其燃料。过去七年,深度学习显著提高了图像和语音识别的准确度,让人工智能走进了安防、工业、零售等场景。更大的变革正在开启。2017年7月,陈烨和虎博科技联合创始人John Canny看到了深度学习应用到自然语言处理领域,正在提升机器对文本、自然语言的理解和处理效率,于是创办了虎博科技,从金融场景切入。

金融的基础是信息,虎博科技通过颠覆式的技术和产品实现人与信息的连接,服务于商业。针对传统金融信息服务产品高昂价格、高使用门槛、搜索效率低下的痛点,虎博科技推出了新一代的智能金融搜索和问答系统「虎博搜索」,旨在以颠覆式的产品体验和效率满足机构和个人用户对金融信息数据和交易决策的需求。目前「虎博搜索」的数据和场景涵盖了全球主要资本市场,包括行情、宏观、行业、公告、研报、新闻和另类数据等多维度数据,能够实现对信息进行实时、全自动的获取、解析、理解和总结,成为一站式全场景的金融信息数据服务平台。

自2018年6月「虎博搜索」开始为顶级金融机构提供服务开始,广受客户好评。陈烨表示,金融是虎博科技的起点,借助金融这一海量数据的领域,不断打磨和提升虎博科技在NLP领域的核心竞争力。虎博科技也基于企业级客户的需求,扩展了智能投研、新闻舆情、NLP基础服务等产品线。目前,虎博科技企业级客户的商业化拓展迅速,已经与国内外多家顶级金融机构、新闻集团、教育机构、政府和监管机构落地合作。

“AI是非常令人着迷的领域,我们坚信在未来几年、十几年的时间里,AI将深度改变很多行业。我们也希望,技术进步带来的更高效获取信息和知识的红利也能惠及公众,中国用户也到了一个渴求快速获得严肃信息和知识的阶段。”陈烨介绍,虎博科技于2018年9月开始,推出面向C端用户的搜索、资讯、工具、交易等产品矩阵。虎博科技打造的“西梅”、“创投派”、“招股书”、“搜研报”、“财神股票”等App和小程序产品累计用户量已达百万级。

虎博科技由深度学习自然语言处理领域学界和产业界顶级专家领导。陈烨曾担任美团点评高级副总裁,分管集团广告平台。更早之前,陈烨在美国的微软、eBay和Yahoo担任主任科学家和研发总监期间,成功实施过多个深具业界影响力的人工智能系统,并多次获得人工智能顶级会议的最佳论文奖。虎博科技联合创始人兼首席科学家John Canny自1987年开始在加州大学伯克利分校计算机系担任教授至今,是Canny边缘检测算法的发明者,目前正在教授深度神经网络的课程。

虎博科技旨在打造诞生于中国的世界级人工智能公司,尤其在基于深度学习自然语言处理技术及其商业应用。虎博科技基于世界最前沿的自然语言处理技术的发展,在搜索推荐、问答、机器阅读理解、机器总结、机器翻译、舆情分析、机器撰稿等自然语言处理的关键任务上锐意探索,并尊重行业结构,已在多项任务上超过世界人工智能巨头,得到市场的高度认可。虎博科技荣获了KPMG“2018中国领先金融科技企业50强”、清华五道口“2018全球金融科技创业大赛10强”等业界荣誉。

PAC创始合伙人廖明表示,目前人工智能NLP领域真正成功应用商业的并不多,虎博科技是屈指可数的最具价值的前沿科技公司之一,创造了全新的业态,“NLP领域相比计算机视觉领域来说,技术难度更大,落地应用实现更难。PAC将协同各方资源,竭力帮助虎博科技的发展。”

在研究了市场内具有明显特色的人工智能和金融公司后,宜信新金融产业投资基金认为虎博科技目前的NLP技术已经领先于世界范围,其在商业落地应用也为行业发展注入了新鲜血液。宜信新金融产业投资基金投资委员会董事丛郁先生表示,“虎博科技系列产品直接体现了其在NLP的专业能力,是与商业应用联系最紧密的前沿科技公司,一旦形成规模商业化后,公司价值想象空间更大。”

作为Nuro、依图、深鉴、追一等知名AI企业的投资方,高榕资本过去五年在人工智能领域进行了系统性的投资。高榕资本创始合伙人岳斌表示,“过去几年计算机视觉感知技术取得了飞跃进步,在商业上广泛落地。现在NLP技术也取得了很大的进展,正在给人们生活方式带来变化。虎博科技团队拥有世界级的NLP技术和深刻的商业思考,将给用户带来更自然、更高效的产品。”

此前,虎博科技曾累计获得来自高榕资本、新世界集团成员新创建集团(00659.HK)、新鸿基有限公司(00086.HK)、点亮基金和大众点评创始人张涛的投资。

产业投资融资虎博科技高榕资本
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Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

边缘检测技术

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括(i)深度上的不连续、(ii)表面方向不连续、(iii)物质属性变化和(iv)场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征检测中的一个研究领域。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

问答系统技术

问答系统是未来自然语言处理的明日之星。问答系统外部的行为上来看,其与目前主流资讯检索技术有两点不同:首先是查询方式为完整而口语化的问句,再来则是其回传的为高精准度网页结果或明确的答案字串。以Ask Jeeves为例,使用者不需要思考该使用什么样的问法才能够得到理想的答案,只需要用口语化的方式直接提问如“请问谁是美国总统?”即可。而系统在了解使用者问句后,会非常清楚地回答“奥巴马是美国总统”。面对这种系统,使用者不需要费心去一一检视搜索引擎回传的网页,对于资讯检索的效率与资讯的普及都有很大帮助。从系统内部来看,问答系统使用了大量有别于传统资讯检索系统自然语言处理技术,如自然语言剖析(Natural Language Parsing)、问题分类(Question Classification)、专名辨识(Named Entity Recognition)等等。少数系统甚至会使用复杂的逻辑推理机制,来区隔出需要推理机制才能够区隔出来的答案。在系统所使用的资料上,除了传统资讯检索会使用到的资料外(如字典),问答系统还会使用本体论等语义资料,或者利用网页来增加资料的丰富性。

Nuro机构

Nuro成立于2016年,是由前谷歌自动驾驶项目的两位核心成员朱佳俊和Dave Ferguson共同创立的机器人技术公司。创立Nuro之前,朱佳俊和Dave在谷歌自动驾驶汽车团队一起共事了6年。 Nuro团队还聚集了众多来自谷歌、Waymo、苹果、特斯拉、通用汽车、优步、Twitter等科技公司的科研、工程和产品人才。自动驾驶团队包含了2007美国国防部自动驾驶汽车比赛冠军队成员,三位来自谷歌的首席工程师分别负责了三代谷歌自动驾驶汽车的软硬件核心技术研发,以及苹果自动驾驶汽车的资深部门负责人。机器人算法团队包含了很多来自全世界一流名校的毕业生,包括卡内基梅隆、斯坦福、加州伯克利、麻省理工、普林斯顿、加州理工、哈佛、牛津、北大、复旦等。人工智能团队包含了ImageNet的往届冠军和Deepmind的前成员。

nuro.ai/
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