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明略科技:以数据智能赋能产业数字化转型

我快闭嘴 来源:36kr网 作者:36kr网 2020-12-18 14:15 次阅读

12月18日,明略科技宣布完成2亿美元E+轮融资,中俄投资基金(Russia-China Investment Fund)领投,老股东腾讯、弘卓资本持续加码,东方明珠传媒产业基金、大湾区共同家园投资公司、中信证券投资、新加坡大华创投、Capthrone和China Sky Global跟投,E轮与E+轮共完成5亿美元融资。

本轮融资后,明略科技将以产品化战略为核心,在技术、市场方面加大投入,同时与投资人深入联动共同拓展一带一路战略下的国际化市场及新基建浪潮之下的产业数字化机会。

重点发力产品化战略 深化与产业投资人合作

在产品方面,明略科技将继续以产品化、平台化战略为核心, 打造以数据和知识驱动的新一代企业智能管理系统。明略科技认为,未来企业核心的资产,不仅仅是人、财、物,还有数据和知识,这是企业的第四大核心资产。新一代的企业智能管理系统致力于将企业的核心生产要素和企业的价值活动通过数字化的手段进行沉淀,运用大数据与人工智能技术形成可被洞察的数据和知识,将流程的数字化转变为决策的数字化,从而指导企业的经营和生产。明略科技将打造“PaaS 平台+应用层产品”双重能力,运用知识图谱、自然语言处理、机器学习、智能推荐等技术,赋能企业数字化转型。

在技术方面,本轮融资后明略科技还将进一步巩固在知识图谱、自然语言处理技术的头部地位,在技术研发、技术应用、人才引进方面加大投入。今年10月,明略科技入选Gartner 2020图谱技术Cool Vendor报告,全球仅4家厂商入选,明略科技是唯一入选的中国厂商。Gartner预测到2023年,图谱技术将促进全球30%的组织决策的快速情境化。此外,明略科技凭借知识图谱自动构建及应用成果被授予2020吴文俊人工智能技术发明一等奖。

在市场方面,明略科技未来将聚焦重点垂直领域市场,继续加大市场份额,进行规模化复制。为了更好地实现端到端的服务,明略科技将进一步深化产业生态链的打造。明略科技将采取“乘法”的模式,在行业上下游积极布局优质企业和合作伙伴,打造生态链,与合作伙伴共同提供数字化、智能化转型的完整解决方案。

本轮融资后,明略科技还将与投资人深入联动,共同拓展一带一路战略下的国际化市场及新基建浪潮之下的产业数字化机会。明略科技将与中俄投资基金、新加坡大华创投等投资人共同拓展俄罗斯及东南亚市场的基础建设、能源、消费品、金融服务等行业的数字化转型机会。基于上一轮战略融资,明略科技已开始不断加大海外市场的拓展力度,目前已为新加坡地铁提供基于大数据整合、分析的智能维保服务。

在国家发展新基建的浪潮下,明略科技将与腾讯、中信证券投资、东方明珠传媒产业基金等投资人建立产业生态战略,在数字城市、智慧工业、智慧营销、金融行业数字化转型、新媒体等领域开展深入的合作。同时,与大湾区共同家园投资公司推进在粤港澳大湾区的发展,加大在粤港澳大湾区的业务落地的力度。

以数据智能赋能产业数字化转型

明略科技是中国头部的企业级数据分析和组织智能服务平台,致力于通过大数据分析挖掘和认知智能技术,推动知识和管理复杂度高的大中型企业进行数字化转型。 明略科技帮助企业采集和集成多源异构数据,整合大数据、物联网、知识图谱和多模态人工智能技术,将正确的数据推送给决策者,提高组织内营销和运营的透明、安全、稳定,最终实现具有分析决策能力的高阶人工智能应用,让组织内部高效运转。

随着国家新基建规划的加速落地,万物互联时代即将到来,一切业务数据化将成为企业常态,处理多源异构海量数据、加以分析并赋能于业务将成为刚需,同时这些数据也需要转换为经验知识进行沉淀,数据与知识将成为企业增长的新引擎,全域数据处理与分析能力则是企业增长的新动能。

在数据与知识融合基础层,作为国家新一代人工智能开放创新平台,明略科技凭借领域知识图谱全栈技术和比肩BAT的数据分析能力,基于知识图谱数据库帮助政企客户完成数据和知识的汇聚、融合、推理及复杂运算,打造打通感知和认知的行业人工智能大脑。

在智能算法方面,结合知识图谱技术及知识库的成熟支持,明略科技通过业务系统对数据进行抽取,对数据和知识进行混合推理,实现对数据和知识的一致性检验、结构检验、隐性知识的挖掘等等,指导推荐算法的不断优化,为用户实现智能化程度更高的知识推理和推荐平台。

在人机协同方面,明略科技建立了基于多模态人工智能技术的人机协同平台,利用视觉、音频AIOT设备实现多模态识别,整合数据并建立洞察、分析和决策的闭环,提升经营管理和生产效率,规范服务质量。

目前明略科技已为包括宝洁、百胜中国、北京上海等多城市地铁、建设银行、中国人寿、平安银行、多个城市大数据局、国网某电力公司等2000余个客户提供基于数据智能赋能产业转型升级的服务。
责任编辑:tzh

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