1、 1 视觉AI 技术及解决方案提供商 2 XX发展历程时间大事件2015年8月公司正式运转获种子轮投资2016年5月获第三届清华大学校长杯十强,获得来自清华DNA、泰有基金等机构天使轮投资2017年5月获得来自长安投资集团等机构Pre-A轮投资2017年6月获得第七届港科大全球创业大赛北京赛区第五名2017年7月CTOCTO黄高博士,论文获全球顶级计算机视觉会议黄高博士,论文获全球顶级计算机视觉会议2017 CVPR 2017 CVPR 最佳论文最佳论文公司获得公司获得ISLVCR 2017ISLVCR 2017榜单团队全球第九榜单团队全球第九2017年9月中国2017创新先锋20强2017年
2、10月20172017年度中关村前沿技术人工智能领域创新大赛第三名年度中关村前沿技术人工智能领域创新大赛第三名2017年11月获得获得Google BrainGoogle Brain(NIPS 2017NIPS 2017)图像对抗攻击和防御比赛铜牌)图像对抗攻击和防御比赛铜牌获知名广告主数千万原生态广告投放订单获知名广告主数千万原生态广告投放订单XX年3月全资并购医疗销售公司全资并购医疗销售公司“江西宗达贸易有限公司江西宗达贸易有限公司”等公司,正式进军等公司,正式进军AI AI+医疗行业医疗行业XX年4月获得获得XXXX年年AWSAWS智能之星大赛北京赛区第一名智能之星大赛北京赛区第一名 3
3、 核心技术团队哈尔滨工业大学软件硕士、香港科技大学香港科技大学EMBAEMBA、社科院博士曾任数码视讯(300079)战略研究院总工程师、技术委员会副主任、研究一所所长电视粉创始人、北京小蚁互动CEOAVS及MPEG中国成员20年互联网、移动互联网、大数据与人工智能方向从业经验,从事过销售、市场、研发、技术管理、创新研究管理、联合实验室管理和综合管理等企业核心岗位清华大学,自动化系机器学习方向机器学习方向硕博连读康奈尔大学,机器学习,博士后曾先后在华盛顿大学、新加坡南洋理工大学、微软亚洲院做机器学习相关研究。他以第一作者提出的他以第一作者提出的Dense NetDense Net网络模型获得网
4、络模型获得CVPR 2017CVPR 2017年度年度Best PaperBest Paper主要负责机器学习相关研究、视觉AI技术研发以及国际视觉识别竞赛等工作日本九州工业大学日本九州工业大学计算机计算机博士博士历任IBM、联想集团、360集团研发部门高管,多个移动互联网项目技术合伙人曾任联想大中华区专利评审委员会委员,联想中国研发中心专利第一人曾任联想大中华区专利评审委员会委员,联想中国研发中心专利第一人/专利委员会主席;个人获得专利委员会主席;个人获得6 6项专利,项专利,率领团队超过率领团队超过6060项专利项专利1996-2003 年毕获得华中科技大学计算机学士、硕士学位 历任深圳茁
5、壮、数码视讯(深圳茁壮、数码视讯(300079300079)、搜狗、)、搜狗、UCWEBUCWEB等多个知名等多个知名ITIT上市企业上市企业技术经理、资深架构师、技术总监职位。15年视频、互联网、移动互联网从业经验。20172017年年04-0604-06月带领月带领XXXX技术团队参加技术团队参加ILSVRCILSVRC竞赛,获得全球团队第九;竞赛,获得全球团队第九;09-1009-10月获得月获得Google BrainGoogle Brain(NIPS2017NIPS2017)图)图像攻击与防御大赛铜牌。像攻击与防御大赛铜牌。XX深度算法总监XX研发副总裁XX首席科学家&CTOXX 创
6、始人&CEO 4 核心技术:第五代卷积网络DenseNet获 CVPR2017 BestPaper产品基础应用技术算法模型关键硬件第一代AlexNet(2012)第二代VGGNet(2014)第三代 GoogLeNet(2015)第四代ResNet(2016)第五代DenseNet(2017)第一第一作者作者加拿大多伦多大学研究员HintonHinton弟子弟子 Alex krizhevskyAlex krizhevsky牛津视觉几何组牛津视觉几何组Karen SimonyanGoogleGoogle公司公司研究团队FaceBook FAIRFaceBook FAIR研究员 何凯明何凯明北京北
7、京XXXX首席科学家黄高黄高结构结构网络网络特点特点梯度下降收敛好收敛好随机忽略过拟难过拟难卷积核小步长小卷积核小步长小层数增加参数少线性链接层数深层数深卷积核多卷积核多网中网线性跨层跨层混合链训练费时随机跳随机跳密集链接精度高精度高特征复用效率好效率好 5 XX知识产权及软件著作权类型名称专利号/证书号专利一种属性辅助的视频动作识别方法专利一种基于基于深度学习的拷贝图像特征提取方法专利一种基于深度学习的人体属性识别方法专利一种基于哈希重建的图像特征点匹配方法专利一种基于大规模词典迁移的词典构造方法软件著作权小白数据对接系统软件著作权XX互动广告ios端软件软件著作权XX互动广告Android
8、端软件 软件著作权Flash播放器截图软件 软件著作权慧视云客户端软件Android版软件软件著作权网络数据智能搜集系统 软件著作权视频下载存储系统 软件著作权数字版权监测系统公司已拥有公司已拥有5项原创深度学习发明专利及项原创深度学习发明专利及8项软件著作权,还有大量的专利正在申请中项软件著作权,还有大量的专利正在申请中 6 视频行业解决方案一:视频、影像搜索引擎 结构化视频,识别元素、生成标签视频分析终端触发,云端、终端模型同步深度模型同步植入平台与人的互动植入,循环调优循环优化模型人脸人脸场景场景物品物品LOGOLOGO情绪情绪 7 视频行业解决方案二:视频智能植入/品牌植入实时检测视频
9、镜头空白广告位,如墙面海报、户外广告牌、桌面,智能植入LOGO、海报、文字等品牌信息,对视频观看用户几乎“零干扰”。通过视频标签,我们可以轻松实现海量、优质视频植入品牌广告产品形式效果对比 8 XXAI视觉技术及解决方案市场推进情况p 获得艺恩视频原生广告解决方案订单;p 获得建行龙卡、斑马社、DSP等品牌视觉广告订单;p 获得北京麦迪医疗顾问公司人脸识别解决方案销售订单;p 获得北京小脸儿科技有限公司人脸应用解决方案订单;p 合并江西宗达贸易有限公司,获医疗行业成熟客户订单和海量数据;p 与中山大学附属第一医院临床中心中山大学附属第一医院临床中心签订战略合作协议。2017-XX年市场情况 9
10、 在中国,平均每67秒就有一个人被诊断肝癌,而与此同时,每74秒会有一个人死于肝癌。中国拥有占全球18.5%的人口,却认领了每年全球约59%的肝癌新发病例,这些患者中只有10%的人可以在确诊后活过5年中国抗癌协会的调查显示,中国85%的肝癌患者处于中晚期阶段,基本上他们已经失去了最佳治疗时机,预期的结果并不乐观。在美国,肝癌患者的5年生存率大约是18%,而在中国,这个数字只有10%。中国肝癌现状 10 中国肝病市场规模肝癌是病死率最高的恶性肿瘤之一。中国每年约有38.3万人死于肝癌,占全球肝癌死亡病数的51%。我国每年报告新增病毒性肝炎发病患者达100万以上,其中乙肝患者占比维持在80%左右我
11、国肝病用药市场总规模已由 2010 年的 233.28 亿元上升至2015年的年537.005亿元,2014年和2015年我国肝病治疗药物市场总体规模分别为459.61亿元和537.05亿元,增长率为16.85%;我们预计肝病治疗药物市场总规模将保持15-20%的年增长率。11 典型医学应用:智能阅片肝部肿瘤自动分割与辅助诊疗原理通过对标注过的CT影像图片的学习和训练,生成肝脏器官轮廓和肿瘤区域分割模型输入CT影像后,自动分割出肝脏及肝脏肿瘤区域,计算位置和肿瘤体积大小技术实现方案采用DenseNet作为核心融和UNet网络,形成 H-DenseUNet神经网络 12 典型医学应用:智能阅片肺
12、疾病自动分类与辅助诊疗原理通过对标注过的胸部X-Ray影像图片的学习和训练,生成一个肺部各病种(比如肺结节、胸膜肿大等)的识别模型输入胸部X-Ray影像后,机器自动识别和定位特定的病种技术实现方案采用DenseNet作为核心针对肺部,定制一种新的网络CheXNet在对比中,CheXNet对于肿块、结节、肺炎和肺气肿等14种病症的检测中,甚至优于有经验的放射科医生。13 典型医学应用:智能阅片心脏病的自动分割与辅助诊断原理通过对标注过的一系列MR影像图片的学习和训练,生成一个心脏病各病种(比如心肌梗死、心房瓣膜缺失等)的识别模型输入MR影像后,机器自动分割出心脏各组成部分,自动诊断病种技术实现方
13、案采用DenseNet作为核心针对心脏病训练,定制出DenseVoxNet网络DenseVoxNet在心脏结构的3D MR图像上的自动分割效果明显优于其他方法。14 小白未来 AI+医疗的产品规划小白AI+医疗云 依托AI核心算法,高效精准地为医疗机构提供医学影像自动分割、辅助诊断云服务。患者病历云为医生提供清晰的病患救治恢复记录分级诊疗+社区医疗设备为患者解除挂号难、诊疗难的问题专家远程诊疗解决了医生经验不足的问题科研院校机构可以为医学生提供更加快速的学习平台,新药新器械研发的资料库小白AI+医疗核心算法云平台医疗影像资料云存储患者病历云分级诊疗云社区医疗机构专家远程诊疗科研院校机构生物体征
14、身份识别/加密网关战略合作多方共赢 15 人才延揽及产品研发三层机制:国内一流的世界级技术研发团队 16 XX与行业标杆企业对标对标内容对标企业XX商汤科技AiBee核心技术基于DenseNet算法第五代视觉AI核心引擎,应用于视觉领域深度学习,大数据机器学习,视觉计算利用AI技术和大数据采集出高维度的用户画像CTO/首席科学家 清华大学机器学习方向博士,康奈尔大学博士后 Dense Net网络模型获得CVPR 2017年度Best Paper汤晓欧 微软研究院视觉计算组主任 IEEE Fellow王晓刚/林达华 麻省理工博士,CVPR视频监控领域专家Silvio Savarese 斯坦福大学
15、计算机学系终身教授CEO杜强,港科大EMBA,20年互联网、视觉技术背景,上市公司战略研究院总工,已有多款知名产品产业化经验徐立 上海交大视觉硕士、香港中文大学博士,计算机视觉专家林元庆,百度研究院前院长应用场景1、国内首创沉浸式视觉AI广告产品 2、AI医疗看片(多个三甲医院)3、AI教育内容1、基于人脸识别的视频监控;2、安防领域;3、身份识别,图像识别。1、精准零售 2、线下旅游 3、金融零售收入17年销售收入近3千万,18年预计收入6-8000万。16年底收入1.4亿。暂无团队核心团队有10年以上合作经历,非常稳定,产品研发经验丰富计算机视觉及人脸识别领域专家。视觉、语言、语音、大数据
16、多项AI技术的融合,提供完美的AI解决方案,实现传统产业的AI赋能。估值Pre-APre-A轮轮1.21.2亿估值,亿估值,A A轮轮3 3亿估值,本轮亿估值,本轮A+A+估值估值5 5亿人民币亿人民币1717年初估值年初估值1313亿美金,融资亿美金,融资2 2亿美金。亿美金。前两轮融资超前两轮融资超2 2亿,估值近亿,估值近1717亿人亿人民币,本轮融资民币,本轮融资4 4亿,估值亿,估值3232亿。亿。17 DenseNet目前的行业应用状况自从2017年DenseNet推出以来,迅速被学术界和产业界应用,包括多名AI界知名人士u斯坦福大学吴恩达教授将其用于肺病辅助诊疗;u蒙特利尔大学计
17、算机教授YoshuaBengio将其应用于视觉语义分割,等等。行 业应 用 情 况1 1医疗健康医疗健康由于DenseNet网络的独特设计,训练效率与分割精度高的特性使得它在运算量非常大、计算资源消耗高医学领域3D影像处理上尤其合适,大放异彩。吸引了一批知名医疗、研究机构,在肝肿瘤分肝肿瘤分割与辅助诊疗割与辅助诊疗、心脏病监测心脏病监测、肺病(癌)检测与辅助诊疗肺病(癌)检测与辅助诊疗、乳腺癌检测与辅助诊疗乳腺癌检测与辅助诊疗等领域布局,产业化的雏形已经显现。2 2自动驾驶自动驾驶DenseNet在物体分类、物体检测、物体定位、语义分割物体分类、物体检测、物体定位、语义分割等方面的优异表现,使
18、的越来越多的自动驾驶团队将其作为核心深度学习算法,嵌入到他们的自动驾驶平台中去。3 3其他行业其他行业在移动端中,DenseNetDenseNet的效率要明显高于的效率要明显高于MobileNetMobileNet;同时在语音识别、教育等领域,均出现了应用。18 基于DenseNet推出的其他视觉AI行业解决方案AI视频原生态广告解决方案已经投放市场,产生收入;XX.04推出云端 AI+医疗解决方案“AI看片看片”,让优秀医生资源简单复制,服务于大多患者,让优秀医生资源简单复制,服务于大多患者 。XX.12月前推出教育视频内容平台“AI教育教育”,让每个教师当主演定制个性化教育视频内容。,让每
19、个教师当主演定制个性化教育视频内容。2019-2020年推出自动化视频内容生成平台,核心算法研发中。解决方案产品价值上市时间1 1视频、影像搜索引擎视频、影像搜索引擎实现视频、影像媒体中人脸、物体、场景、LOGO以及视频语义标签的识别、检索。2016年6月2 2视频智能植入视频智能植入识别流媒体中的墙体、楼宇、广告牌等规则空白空间,通过将广告商品信息无缝的、动态的植入到视频中与视频融为一体的广告方案2017年3月3 3AIAI原生视频广告投放原生视频广告投放综合应用视觉识别技术、语义理解技术与GAN网络,理解原有视频语义来展示广告内涵的解决方案2017年9月4 4个性化教育视频内容重个性化教育视频内容重构解决方案构解决方案“AIAI教育教育”通过深度学习,对视频中的局部内容,进行编辑和替换实现大范围的内容重建。XX年12月5 5视频内容自动生成平台视频内容自动生成平台在视频语义理解的基础上,根据视频剧本,利用视觉元素、语义标签和少量的图片资料生成符合要求的视频内容。2019年12月