创新工场完成25亿募资,人工智能工程院升级2.0版

2019年6月5日,创新工场大湾区总部正式开业启动,集“产业投资+AI 研究院+商业赋能落地”三个功能为一体。当天创新工场还首次分享人工智能工程院成立两年来的成绩单,创新奇智的大湾区布局,并发布大湾区人才战略。创新工场也正式宣布第三期人民币基金募集完成。

【25亿第三期人民币基金募集完成】

创新工场总裁陶宁宣布,“三位一体”的创新工场大湾区总部今天正式开业运营。围绕“产业投资+AI 研究院+商业赋能落地”的模式,创新工场在广州高新区同步启动三家主体:基金主体“创新工场智能(广州)创业投资合伙企业”、研究院主体“创新工场(广州)人工智能研究有限公司 ”及商业赋能主体“创新奇智(广州)科技有限公司”。目前创新工场大湾区总部已搭建了一支数十人的本地化、专业化、高水平的投资及 AI研发、服务团队 。

创新工场总裁陶宁表示,创新工场是一家Tech VC,有浓厚的科技基因,偏好投资技术驱动型公司;创新工场子公司创新奇智致力用最前沿的人工智能技术为企业提供 AI 相关产品及解决方案,过去一年多已经助力一百多家大型公司提升商业效率和价值,实现数字化转型;创新工场人工智能研究院以AI赋能(AI Infusion)为使命,肩负前沿技术研发、AI技术的商业转化、AI人才培养、赋能真实商业场景四大任务。

目前全球有三大标杆性湾区:纽约湾区、旧金山湾区、东京湾区。三大湾区都有海洋经济的典型特色,而且都拥有世界一流的城市群、一个或多个全球性城市,拥有全球创新中心或制造中心,同时还拥有广阔的腹地和人口集聚。粤港澳大湾区云集广深港三大国际性都市,造就了以东莞、佛山为代表的世界工厂,无论是城镇化水平、人口规模、GDP总量还是产业竞争力,都堪与世界一流城市群匹敌。

“粤港澳大湾区的建设,将出现一大批创业机会。”陶宁称,创新工场第三期人民币基金已经募集完成,基金规模25亿,落户在广州,主要投资方向是人工智能大数据、教育、消费升级、B2B 企业服务等。截至目前,创新工场管理的双币基金规模约150亿元人民币。

据了解,创新工场此次逆势完成第三期人民币基金25亿元的募资,与其独特的“Tech VC”定位分不开。作为国际著名的创业投资机构,创新工场投资团队八成是理工科“学霸”,目前在高管层面已拥有15位理工博士。机构参与投资的总项目数量累积超过370个,已经培养出至少14只独角兽,同时在不断探索与发掘未来的独角兽。

人工智能领域,创新工场已经投出5只AI独角兽,遍布无人驾驶、AI芯片、计算机视觉、金融等领域,是顶尖的高科技独角兽的推手和捕手。

根据艾媒咨询的数据,2018年华南地区独角兽共计20家,其中广州5家。准独角兽33家,其中广州11家。独角兽企业发展还有很大的潜力可挖掘。

创新工场AI子公司—创新奇智,去年已落户广州作为华南区域总部。在成立短短一年多就跻身胡润研究院2019年最新评出的“最具潜力独角兽”之列。

“资本能够为人工智能产业发展注入强劲动力,资本与技术有机结合、进而在产业落地为商业机会,是产业高速发展的最强路径。创新工场从成立之初就建立独特的Tech VC科技投资机构优势,从2009年瞄准移动互联网技术浪潮的井喷发展,其后自2012年就启动布局人工智能时代的投资,在众多技术投资风口来临前提早入局领跑行业。我们期许能为大湾区商业发展引入更多AI技术、解决方案、前沿人才,助力粤港澳大湾区打造国际科技创新中心和全球人工智能应用高地。”陶宁称。

【大湾区人工智能研究院团队首次亮相】

创新工场大湾区人工智能研究院是创新工场人工智能工程院的地方分支,其核心团队也首次亮相。机器学习领域的国际专家、创新工场科研合伙人张潼任大湾区人工智能研究院名誉院长,周哲任高级副总裁,执行院长来自全球顶级的企业研究院,将于近期到任。

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚表示,创新工场自2016年创建名为人工智能工程院的人工智能技术研发与赋能平台以来,一直致力于将前沿的人工智能科研成果与中国各地区、各领域的典型行业需求紧密结合起来,用人工智能赋能商业价值。为了加速人工智能在粤港澳大湾区地区的发展,创新工场决定在广州设立创新工场大湾区人工智能研究院,依托粤港澳优质的高校科研资源,结合大湾区丰富的行业需求,重点发展信息感知和理解、流程自动化相关的人工智能技术,并在金融、制造、零售、物流等领域探索相关技术的落地场景。

从世界范围来看,人工智能技术正从科研突破向商业落地稳步发展。从科研实验室中走出来的深度学习迁移学习强化学习等技术已经开始深入到金融、安防、零售、制造、交通、物流、仓储、能源等具体的行业领域,并与行业需求紧密结合,通过智能算法大幅提升业务效率,降低人工成本。

粤港澳大湾区拥有成熟的产业体系和丰富的需求场景,在交通、物流、零售、制造、金融等领域具备丰富的行业经验,有人工智能技术落地并商业化的肥沃土壤。例如,在交通领域,人工智能技术不但可以实现半自动、自动驾驶的交通工具,还可以将交通要素用智能物联网的方式连接起来,在区域性交通网络中实现智能规划、智能调度。在物流和仓储领域,人工智能技术既可以从数据层面优化库存与配送,也可以通过不同形式的智能机器人、机械臂来完成原本需要大量人工的重复性劳动。在制造业,人工智能技术已经可以胜任各类生产线、各种不同类型工业产品的智能质检工作,未来由人工智能技术控制的机器人或机械臂还将更进一步地解放人类劳动,提高生产效率。

2018年,由广州市社会科学院主持编撰的《广州蓝皮书:广州创新型城市发展报告(2018)》指出,广州人工智能产业综合实力全国第四,部分细分领域表现突出,如工业机器人语言识别、图像识别、无人机等领域在市场上具备较强实力,在全国甚至全球居于领先水平。

张潼介绍称,创新工场大湾区人工智能研究院下设信息感知和理解实验室、流程自动化实验室共两个研发实验室,依托于创新工场香港科技大学设立的联合实验室的科研资源,开展自然语言理解、视觉感知、知识表示、智能分析、智能规划和决策等前沿技术研发,探索大湾区AI商业转化。

[创新工场人工智能工程院公布成绩单,聚焦“AI赋能”】

当天,创新工场也对外分享了创新工场人工智能工程院成立两年半的成绩,和下一步发展规划

王咏刚表示,创新工场人工智能工程院以“AI赋能”(AI Infusion)为核心使命,推进人工智能在科学研究与商业领域的实践探索,致力于打造人工智能领域的科研转化实验室和人才培养基地。

成立两年来,创新工场人工智能工程院在AI科研、AI商业赋能、AI人才培养等方面都取得可喜成绩:

在科研方面,南京研究院执行院长冯霁代表创新工场,当选为IEEE联邦学习标准制定委员会副主席,着手推进制定AI协同及大数据安全领域首个国际标准。人工智能工程院团队多次在人工智能领域顶级学术会议如NIPS-18发表论文,并担任多个人工智能领域顶级学术会议的程序委员会委员。2019年3月,创新工场香港科技大学设立联合实验室。2018年创新工场与南京大学、中科院计算所分别设立联合实验室。此外,也与北京大学、清华大学、上海交通大学、加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学等广泛开展人工智能人才培养及科研相关的合作。

在商业赋能方面,人工智能工程院先后为多家创新工场投资的企业提供AI技术支持和成熟解决方案。此外,基于人工智能工程院的核心技术,2018年3月,AI赋能商业的公司“创新奇智”(AInnovation)成立。目前创新奇智目前已拥有300多名员工,在AI+零售、AI+制造、AI+金融等行业领域提供人工智能产品和解决方案。

在AI人才培养领域,创新工场通过DeeCamp人工智能训练营,在全球顶尖大学选拔人才,并免费提供高水平的学术理论和工程实践课程,指导大学生完成真实产业领域的AI实践项目,先后培养了近千名优秀的人工智能应用型人才。

至于工程院下一步发展规划,王咏刚表示,经过两年的摸索尝试,目前创新工场人工智能工程院已形成“科研与工程实验室+人才培养+商业赋能”模式,在北京、广州、深圳、南京设有研发团队,先后成立北京总部,南京研究院、大湾区研究院,完成了国内多地布局格局。

围绕“AI赋能”的核心使命,创新工场人工智能工程院目前下属7个实验室,分别是位于北京总部的智慧医疗实验室、机器人实验室、大数据实验室,位于南京的机器学习实验室、计算金融实验室,以及位于广州、深圳的信息感知和理解实验室、流程自动化实验室。“未来,创新工场人工智能工程院将主要围绕广泛开展科研合作、研发前沿人工智能技术、培养人工智能人才、人工智能技术输出与商业赋能四方面开展工作。”王咏刚称。

创新工场发布大湾区AI人才战略】

在宣布工程院品牌升级的同时,创新工场也同步宣布启动大湾区AI人才战略。

创新工场人工智能工程院高级副总裁周哲表示,广州是华南的门户城市,拥有国际商贸中心的超级定位,更是华南地区最重要的交通枢纽和科教文化中心。就教育而言,广州共拥有82所高等院校,其中包括2所985所大学、4所211大学,位居全国各大城市前列。而广州本专科在校生达到了105万,位居全国首位,唯一一个本专科在校生数量超过100万大关的城市。

“因此,创新工场决定在大湾区发起AI人才战略。一方面,我们将立足大湾区,吸引培养高层次AI人才,另一方面,创新工场发起的DeeCampAI夏令营今年也正式落地广州,为大湾区培育用AI解决真实世界问题的人才大军,为当地大学生AI人才培养注入新力量。”周哲称。

据介绍,创新工场大湾区人工智能研究院希望建立一支年轻精干、善于将AI前沿技术与商业场景结合的科研与工程团队。目前面向全球招聘:

  • 善于理解行业需求,打造新一代AI产品的产品经理
  • 计算机视觉自然语言理解背景的研究员
  • 擅长将AI算法工程院的算法工程师、全栈工程师
  • 希望在高水平人工智能研发平台上锻炼自己的科研与工程能力的实习生

AI人才和大数据人工智能科研与产业化的关键,创新工场近年来一直积极推动数据开源、人才培养两大基石建设。从2017年开始尝 试举办“DeeCamp人工智能训练营”,两年来,DeeCamp 吸引了超过全球600所高校的8000人报名,最终来自85所全球顶尖高校的近400名优秀在校生入选,接受李开复、吴恩达等领衔的顶尖学术与产业专家讲授的超30门专业课,以及进行超10个顶尖AI公司设立并辅导的19个实践课题。 

今年7月,由创新工场主办的2019DeeCamp人工智能训练营也将在广州落地,计划招收40名海内外人工智能相关专业的在校生,通过5周的学习和实践,在来自产业的技术工程师的带领下,完成虚拟形象机器人、海报自动生成等项目课题。2019 DeeCamp人工智能训练营将在北京、上海、南京、广州四地同时开展,预计招募和培养超过600名AI人才。

产业融资创新工场
相关数据
吴恩达人物

斯坦福大学教授,人工智能著名学者,机器学习教育者。2011年,吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目,以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014年5月16日,吴恩达加入百度,负责“百度大脑”计划,并担任百度公司首席科学家。2017年3月20日,吴恩达宣布从百度辞职。2017年12月,吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai,并担任公司的首席执行官。2018年1月,吴恩达成立了投资机构AI Fund。

冯霁人物

冯霁,南京大学博士,师从华人机器学习领袖周志华教授,其最近的工作深度森林(deep forest)获得学术界的广泛关注。2018年,冯霁加入创新工厂,担任南京国际人工智能研究院负责人。

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。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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。

调度技术

调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源,如线程、进程或数据流;也可以指硬件资源,如处理器、网络连接或扩展卡。 进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态,允许多位用户有效地同时共享系统资源,或达到指定的服务质量。 see planning for more details

自然语言理解技术

自然语言理解是人工智能的核心课题之一,也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间,都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻,它一方面承载着机器和人的交流,另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯,机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA(Ask Me Anything)栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

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)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

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。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

工业机器人技术

工业机器人是面向工业加工制造的可自动控制,多用途,需有三轴及以上可编程的固定或可移动机械手。其系统中包括带有执行机构的机械手以及示教控制器。 它可以依靠自身控制能力来执行预设的轨迹及动作。典型应用包括焊接,刷漆,组装,采集和放置等工作。工业机器人完成工作具有高效性,持久性和准确性。目前常用的工业机器人包括关节机器人,SCARA机器人,并联机器人和直角坐标机器人等。

迁移学习技术

迁移学习是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

语言识别技术

在自然语言处理中,语言识别或语言猜测是确定给定内容所使用的自然语言的问题。针对该问题的计算方法被视为文本分类的特例,并用各种统计方法解决。

强化学习技术

强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

香港科技大学机构

香港科技大学(The Hong Kong University of Science and Technology),简称港科大(HKUST),为东亚研究型大学协会、环太平洋大学联盟、亚洲大学联盟、中国大学校长联谊会、京港大学联盟、粤港澳高校联盟重要成员,并获AACSB和EQUIS双重认证,是一所亚洲顶尖、国际知名的研究型大学。该校以科技和商业管理为主、人文及社会科学并重,尤以商科和工科见长。

加州大学伯克利分校机构

加利福尼亚大学伯克利分校,简称加州大学伯克利分校,又常被译为加利福尼亚大学伯克莱分校,位于美国加利福尼亚州旧金山湾区伯克利市,是一所世界著名的公立研究型大学。其许多科系位于全球大学排行前十名,是世界上最负盛名的大学之一,常被誉为美国乃至世界最顶尖的公立大学。

https://www.berkeley.edu/
物联网技术技术

物联网(英语:Internet of Things,缩写IoT)是互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网,而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个,所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结,在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,也可以对家庭设备、汽车进行遥控,以及搜索位置、防止物品被盗等,类似自动化操控系统,同时通过收集这些小事的数据,最后可以聚集成大数据,包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变,实现物和物相联。

创新工场机构

创新工场由李开复博士创办于2009年9月,旨在用全方位的创业服务,帮助中国年轻创业者打造世界级企业。是国内一流的创业投资机构,目前管理超过130亿人民币的双币基金,投资阶段以A-C轮为主。主要关注人工智能、教育、消费升级、B2B企业服务、文化娱乐等领域,并不断探索与创新,致力于打造集创业平台、资金支持、投后服务等的全方位生态投资服务平台。迄今,创新工场参与投资的总项目数量累积超过300个,总部设于北京,在上海、深圳、硅谷设有办公室。

http://www.chuangxin.com/
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