近日，墨奇科技宣布已顺利完成 2.5 亿元人民币 B 轮融资。墨奇科技成立于 2016 年，致力于从人工智能的源头问题出发，研发领先的人工智能技术来自动化地处理 AI 知识数据，最终增强人类处理信息的能力。目前，墨奇科技的两大核心业务为新型 AI 知识数据库和新一代生物识别平台。此轮融资后，墨奇科技将会重点投入在 AI 底层数据的通用处理技术，持续发力以 AI 知识为核心的新型非结构化数据库。

　　图像、视频、音频等非结构化数据在大数据中占比巨大，而现有的方式往往针对特定类型数据来做训练，得到的模型并不通用。如何以统一的方式处理非结构化数据成为 AI 未来发展的关键挑战。

　　墨奇科技开创性地发展了新型 AI 知识数据库来解决这一问题。同时，墨奇科技将新型 AI 知识数据库的关键技术首先应用于生物识别这一行业，打造了面向未来身份识别认证需求的新一代生物识别平台。

　　墨奇科技 CEO 及联合创始人邰骋表示：“墨奇科技是为探究人工智能机理而生，有着明确的长期路线图。首先要做的就是创造一种能够以统一的方式来表示和处理 AI 知识的新型数据库，让 AI 拥有通用的底层基础设施。这一问题我们认为可以在 10 年尺度内解决，公司成立的近 5 年来，经过持续不断地探索和努力，一些关键理论和技术已得到了成功验证。这些开创性的新技术应用于生物识别，已经清楚地改变了指掌纹识别的研发方式和市场格局。我们将进一步发展新型数据库的关键技术和行业应用，为 AI 应用落地开辟出过去难以想象的全新可能性。”

　　目前，墨奇科技已通过新型数据库累计处理几十亿枚指掌纹数据，成为全球领先的可在十亿量级的指掌纹图像上达到高精度、秒级、自动化比对的系统服务提供商，为生物识别领域的发展带来了巨大的变革。不同于通常的深度学习技术，墨奇科技是通过无标注的、保护隐私的方式完成这一创新，验证了以统一方式解决非结构化数据难题中墨奇技术路线的可行性和先进性，也展现出新型 AI 知识数据库在加速人工智能技术落地上的巨大前景。

　　探寻 AI 本身的机理 构建通用的 AI 底层基础设施

　　自互联网时代起，如何处理爆发性增长的非结构化数据，已经成为科学技术领域研究和探索的核心挑战之一。其中涌现了应对不同数据类型的技术路线和产品，如对于文档类数据的 Elasticsearch。但如何像处理结构化数据一样，克服不同类别的非结构化数据的特征差异，以统一、有效的方式处理和利用它们还缺乏共识及可行的技术路径。伴随全球进入人工智能时代，人类迎来另一个挑战：如何处理和有效地利用因大规模应用 AI 所衍生出的 AI 知识数据。应对这两个挑战当今普遍的做法是用大量人员和低效的脚本进行数据标注以供机器学习，但该模式不仅耗费巨大的计算及人力资源，而且在不同场景下的数据训练出的模型并不能通用，推高了 AI 的应用门槛，阻碍了人工智能的高速发展。

　　墨奇科技的新型 AI 知识数据库为攻克上述两个数据挑战而生，它是基于一系列开创性技术的新一代通用 AI 基础设施。它将革新现有 AI 技术的数据处理流程，从底层为全行业的 AI 应用带来技术升级。有别于传统的深度学习技术路径，墨奇以统一灵活的非结构化数据表示、高效精准的查询算法和可靠、高效的系统架构，大大降低 AI 从原型算法到生产系统的门槛，使得基于 AI 的非结构化数据处理更加精准，并不再依赖于海量训练数据，让 AI 更简单、更强大，加速 AI 时代的智慧产业升级步伐。

　　墨奇科技凭借核心创始团队在应用数学和计算机科学领域的多年研究耕耘、积极探索，为实现这一技术路径提供了强大保障：

• 鄂维南，全球知名应用数学领域科学家、中国科学院院士、普林斯顿大学教授，作为墨奇首席科学家及联合创始人负责技术指导，支持墨奇科技在人工智能、机器学习和数学框架方向的研究。
• 邰骋任墨奇科技 CEO，他师从鄂维南，是普林斯顿大学应用数学博士，致力于数学框架的构建及产业化应用。
• 李凯，全球知名计算机科学家、中国工程院外籍院士、普林斯顿大学教授，近年来一直致力于计算机底层系统技术，以及大规模图像分析和搜索技术的研发，任墨奇科技董事。
• 汤林鹏任墨奇科技 CTO，他师从李凯，是普林斯顿大学计算机科学博士，负责算法研发、系统设计和开发以及软硬件研发。

　　墨奇科技的核心研发团队更是荟聚了来自于普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学、北京大学、清华大学、上海交通大学、香港中文大学、AWS、Facebook、IBM、SAP 等知名高校和科技企业的科学家和工程师们。墨奇还在用优秀的团队和开放的文化不断地吸引着青年才俊的加入，共同探寻人工智能本身的机理，以创新改变世界。

　　引领生物识别赛道 为数十亿人提供保护隐私的身份识别和认证平台

　　生物识别作为墨奇科技 AI 底层数据处理技术的行业应用，以十亿级海量图像识别与精准搜索，验证了墨奇在处理非结构化数据上技术路线的成功性。 AI 底层数据处理技术也为墨奇的生物识别业务带来了图像无标注比对、十亿大库秒识别、保护隐私和安全等优势，开启了新一代的生物识别平台。

　　如今，随着物理世界与数字世界的边界交融，人们越来越频繁地需要证明“你是你”（身份认证）和知道“你是谁”（生物识别）。而生物特征相对于密码、卡片、携带物等，具有不会遗忘、随身存在的特点，以生物特征为核心的生物识别技术，也逐渐成为身份识别和认证的主流方式。

　　人们对安全、便捷、保护隐私的身份识别和认证的需求日益迫切，生物识别市场也得以飞速发展。据 Markets and Markets 研究报告预测，2020 - 2025 年，全球生物识别技术应用市场规模将由 366 亿美元增长至 686 亿美元，复合年增长率达到 13.4%。

　　墨奇科技之所以将生物识别场景作为新型 AI 知识数据库的首个应用赛道，除了因为其发展迅速、前景广阔，更重要的原因是生物特征数据处理时所要面对的海量数据的复杂性、唯一性，以及对结果的高精准度的要求。面对这些挑战，墨奇科技以基于新型 AI 知识数据库的核心技术为支撑，构建了可为数十亿人提供保护隐私、安全可靠的下一代身份识别和认证平台。在智能化、大库实时比对、高精度、便捷性、隐私和安全等方面均有领先业界的技术突破，包括以下 4 个方面：

• 墨奇原创无标注。生物识别市场中，指掌纹识别应用最为广泛，约占全球市场的一半以上。然而，目前市场上大部分的指掌纹识别系统都需要人工标注，效率较低且使用门槛高。墨奇科技以突破性的无标注特征提取技术，将大量人员从人工标注的繁重工作中解放出来，实现了指掌纹全自动比对。
• 十亿大库秒识别。很多生物识别技术，包括传统的指纹识别技术，很难实现在十亿数量级的大库中进行精准、快速的比对。墨奇以创新的技术架构设计，构建了业界领先的十亿级别指掌纹秒级比对的业务系统，并在大库容下仍具有领先行业的高比中率和高排前率。
• 非接触且高精度。疫情以来，社会各界对非接触的身份识别和认证方式的需求成倍增长。墨奇科技原创研发了非接触指掌纹采集设备，可以做到“伸手即采”。以指纹为例，与传统的滚动指纹采集设备相比，采集速度提高了数十倍，且面积更大、特征点更多，同时避免了在手指按压、滚动中造成的形变和模糊的问题，可输出高精度的指纹图像，极大地丰富了指纹采集的信息。墨奇科技还进一步通过包含标签、向量和图的多尺度特征比对扩充了信息量，并通过突破性的索引结构进一步提升了比对性能，使精度达到更高水平。
• 保护隐私和安全。墨奇科技正在引领不可逆、可撤销、非关联性的生物识别系统设计，推动业界迈向下一代保护隐私、安全可靠的生物识别时代。

　　可以说，墨奇科技为生物识别领域带来了跨越式的发展，引领着下一代生物识别的未来。墨奇科技还将继续推动和引领生物识别的技术突破，建立保护隐私的生物识别通用平台；落地线下场景，如移动支付、智慧出行等，拓展生物识别在国计民生中的一些重要领域的应用；最终连接物理和数字身份，为建设智慧信用社会提供技术支撑。

　　在非结构化数据爆发性增长的今天，墨奇找到了一条从源头创新的路径，以新型的底层数据库技术为基础，并在生物识别领域进行了成功应用和验证，未来还会将这种能力作为人工智能基础设施提供给业界，让更多企业和组织不需要“从头造轮子”，从而引领和推动 AI 的未来。