近日，AI基礎架構(gòu)與數(shù)據(jù)智能平臺服務商曼孚科技宣布，已于2022年7月完成5000萬元Pre-B輪融資，近三年累計融資金額超數(shù)億元。

本輪投資方包括凱復資本以及公司管理團隊，所融資金將主要用于產(chǎn)品研發(fā)、自動駕駛數(shù)據(jù)標注市場拓展等。

曼孚科技商業(yè)化始于2019年，是一家AI+RPA雙輪驅(qū)動的數(shù)據(jù)平臺企業(yè)，也是國內(nèi)最早專注自動駕駛數(shù)據(jù)標注領域的企業(yè)，致力于以前瞻性技術和創(chuàng)新性產(chǎn)品，服務數(shù)據(jù)智能時代下的前沿產(chǎn)業(yè)。

旗下主要產(chǎn)品服務包括：面向數(shù)據(jù)生命周期管理的數(shù)據(jù)智能平臺、AI數(shù)據(jù)中臺、AutoLabeling中臺，以及數(shù)據(jù)服務(數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗)等。

憑借從戰(zhàn)略到技術落地的一站式數(shù)據(jù)解決方案，曼孚科技已與百余家企業(yè)達成深度合作，用戶包括世界頂級Tier1廠商、一線科技公司、主流算法公司、造車新勢力，以及傳統(tǒng)汽車主機廠商等。2022年攀升至國內(nèi)自動駕駛數(shù)據(jù)標注市占率前三，年營收額實現(xiàn)4倍以上高爆發(fā)增長。

一、自動駕駛數(shù)據(jù)標注行業(yè)終局初現(xiàn)

高階自動駕駛技術閉環(huán)由“感知、決策與執(zhí)行”三要素共同構(gòu)成，其中感知系統(tǒng)作為車輛與環(huán)境交互的紐帶，是實現(xiàn)行車安全的首要前提。

現(xiàn)階段，多傳感器融合方案賦予車輛感知現(xiàn)實世界的能力。隨著感知技術與計算平臺的逐漸成熟，影響高階自動駕駛落地的關鍵因素不再是解決一般案例，而是解決各類長尾“路口”問題。算法迭代事實上演變成數(shù)據(jù)的迭代，提升感知能力離不開大規(guī)模路測數(shù)據(jù)的支持。

蘭德公司對路測數(shù)據(jù)規(guī)模預估是：自動駕駛車輛需要在真實或虛擬環(huán)境中至少進行177億公里測試，不斷利用新數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)算法，才可以證明自動駕駛系統(tǒng)比人類駕駛員更加可靠，這催生了規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)標注需求。

然而，與指數(shù)型增長的數(shù)據(jù)需求相比，傳統(tǒng)堆積人力的數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式，在成本控制與產(chǎn)出效率等方面逐漸暴露出諸多弊端。十余年野蠻擴張后，數(shù)據(jù)標注正向自動化、精細化方向轉(zhuǎn)變，行業(yè)終局初現(xiàn)。

曼孚科技相信，一方面，“人工-半自動化-自動化”的演進方式將成為行業(yè)發(fā)展主流，RPA重要性凸顯，減少對人力的依賴將成為行業(yè)創(chuàng)新的主要路徑。RPA作為AI落地最后一公里的實施載體，既可為包括自動駕駛等AI技術提供更多落地場景，也可借助AI能力，實現(xiàn)從流程自動化到認知自動化的跨越。

另一方面，無論從科技行業(yè)的發(fā)展趨勢，還是從Scale AI 73億美元估值角度考量，自動駕駛數(shù)據(jù)標注行業(yè)終將呈現(xiàn)高度集中狀態(tài)，1-2家企業(yè)主導整個行業(yè)，這對企業(yè)產(chǎn)品技術壁壘提出了更高的要求。數(shù)據(jù)平臺將成為自動駕駛重要基礎設施，以產(chǎn)品技術為核心競爭力的平臺型企業(yè)，將成為主導數(shù)據(jù)標注行業(yè)未來的關鍵性力量。

二、RPA驅(qū)動AI數(shù)據(jù)規(guī)?；慨a(chǎn)

立足行業(yè)痛點，著眼未來發(fā)展趨勢，曼孚科技將自動化理念貫徹始終，推出了以MindFlow SEED數(shù)據(jù)服務平臺為核心的產(chǎn)品服務體系。

MindFlow SEED數(shù)據(jù)服務平臺在研發(fā)伊始，即明確聚焦自動駕駛數(shù)據(jù)標注賽道，是國內(nèi)最早成體系、大規(guī)模商用的標注平臺產(chǎn)品。歷時三年多積淀，現(xiàn)已在數(shù)據(jù)處理尤其是3D點云數(shù)據(jù)處理領域，建立起6-12個月的技術壁壘。

MindFlow SEED 數(shù)據(jù)服務平臺

在具體應用場景上，平臺提供全封閉測試、半封閉港口、高速公路、城市道路、智能座艙場景下的車輛行人、車道線、泊車、車路協(xié)同、點云融合、點云連續(xù)幀、點云語義分割等100+各類2D、3D數(shù)據(jù)標注類別，全面覆蓋自動駕駛各細分場景。

作為第三代數(shù)據(jù)標注平臺，RPA能力建設是曼孚科技構(gòu)建技術壁壘的關鍵，其主要體現(xiàn)在流程自動化、分發(fā)自動化等多個方面。

以流程自動化為例，平臺引入流水線與精益生產(chǎn)理念，依據(jù)預設規(guī)則自動執(zhí)行項目任務。通過建立詳細且標準化的作業(yè)指導和標準作業(yè)程序，實現(xiàn)與標注員協(xié)同，代替或輔助人工完成各種重復性操作，駕簡馭繁，降本增效。

以流程自動化和分發(fā)自動化為代表的RPA能力，賦予曼孚科技以更低人力支出與邊際成本，提供更具標準化數(shù)據(jù)解決方案的能力。綜合人效平均提升30%，數(shù)據(jù)生產(chǎn)成本平均降低40%，徹底突破產(chǎn)能天花板限制，實現(xiàn)AI數(shù)據(jù)無上限規(guī)模化量產(chǎn)。

三、數(shù)智融合，AI驅(qū)動

作為一家數(shù)據(jù)科技企業(yè)，曼孚科技始終將提升AI能力作為構(gòu)建平臺型企業(yè)的關鍵，現(xiàn)階段AI能力已深入數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)各環(huán)節(jié)。

AI標注方面，平臺內(nèi)嵌RPA常規(guī)流程需要的主要機器學習模型，如預標注模型，RPA可以快速調(diào)用這些AI能力。與常見技術路線不同，曼孚科技預標注算法應用預訓練大模型，具備較好的知識完備性，精度高，泛化能力強。

大模型可以通過蒸餾、知識遷移等方式迅速提升下游任務小模型能力，也可為小模型產(chǎn)出更具針對性的數(shù)據(jù)，減少開發(fā)與迭代成本。平臺還支持邊標邊訓，基于AutoML以及自有數(shù)據(jù)集構(gòu)建數(shù)據(jù)標注模型，自我驅(qū)動完成算法迭代。

此外，AI能力還與RPA實現(xiàn)了深度融合。AI讓RPA具備認知自動化的能力，實現(xiàn)功能的“升維”。以流程自動化為例，AI可讀取標注員操作日志，分析操作行為，最終找出重復人工環(huán)節(jié)，并通過RPA取代。

最后，曼孚科技還會積極參與到自動駕駛公司數(shù)據(jù)閉環(huán)內(nèi)，協(xié)同完善AI能力。數(shù)據(jù)采集階段，可對數(shù)據(jù)采集難易程度、數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評估，提供智能化檢索、數(shù)據(jù)可視化等服務，解決客戶需求不明晰、原始數(shù)據(jù)交付周期漫長等問題；數(shù)據(jù)標注階段，可邊標注邊提供算法反饋；模型部署應用階段，憑借海量自有數(shù)據(jù)集，曼孚科技還可承擔算法評估工作，為算法調(diào)優(yōu)提供更多建議。

除上述環(huán)節(jié)外，AI能力還體現(xiàn)在數(shù)據(jù)生產(chǎn)、流轉(zhuǎn)等更多維度。AI所具備的學習與認知能力，賦予RPA從應對基于規(guī)則、重復性的任務，到AI加持下的智能自動化的跨越，也為曼孚科技拓展更廣闊的AI業(yè)務線提供了無限的可能。

四、寒冬中逆勢而上

以PLG為核心的商業(yè)模式、AI+RPA雙輪驅(qū)動的產(chǎn)品技術方案以及良好的用戶口碑，讓曼孚科技在經(jīng)濟下行周期內(nèi)仍然取得年營業(yè)額4倍以上高速增長，2023年營收預估仍將維持4-5倍高爆發(fā)增長。

從初始商業(yè)化，到國內(nèi)數(shù)據(jù)標注行業(yè)第一梯隊，曼孚科技僅用時3年時間，是目前國內(nèi)數(shù)據(jù)標注行業(yè)發(fā)展速度最快、產(chǎn)品技術積累最深厚的企業(yè)之一。

這些結(jié)果的背后，是建立在企業(yè)對行業(yè)的深刻理解以及對行業(yè)發(fā)展的敏銳判斷上，也建立在對產(chǎn)品力的極致追求和對客戶服務的始終如一上。

未來，曼孚科技在深耕數(shù)據(jù)行業(yè)、提升自動化水平的同時，也將嘗試打破層級壁壘，探尋更廣闊的AI產(chǎn)業(yè)。以AutoML平臺為核心的新產(chǎn)品線，將補齊曼孚科技作為平臺型企業(yè)缺失的最后一環(huán)，從而構(gòu)建起從數(shù)據(jù)到算法的全鏈路體系，為用戶提供更具創(chuàng)新性的產(chǎn)品和更有價值的服務。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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