曼孚科技完成5000万元Pre-B轮融资，AI+RPA驱动自动驾驶数据标注规模化量产

2024-06-10 玩车攻略

【摘要】：近日，AI基础架构与数据智能平台服务商曼孚科技宣布，已于2022年7月完成5000万元Pre-B轮融资，近三年累计融资金额超数亿元。本轮投资方包括凯复资本以及公

近日，AI基础架构与数据智能平台服务商曼孚科技宣布，已于2022年7月完成5000万元Pre-B轮融资，近三年累计融资金额超数亿元。

本轮投资方包括凯复资本以及公司管理团队，所融资金将主要用于产品研发、自动驾驶数据标注市场拓展等。

曼孚科技商业化始于2019年，是一家AI+RPA双轮驱动的数据平台企业，也是国内最早专注自动驾驶数据标注领域的企业，致力于以前瞻性技术和创新性产品，服务数据智能时代下的前沿产业。

旗下主要产品服务包括：面向数据生命周期管理的数据智能平台、AI数据中台、AutoLabepng中台，以及数据服务(数据标注、数据采集、数据清洗)等。

凭借从战略到技术落地的一站式数据解决方案，曼孚科技已与百余家企业达成深度合作，用户包括世界顶级Tier1厂商、一线科技公司、主流算法公司、造车新势力，以及传统汽车主机厂商等。2022年攀升至国内自动驾驶数据标注市占率前三，年营收额实现4倍以上高爆发增长。

一、自动驾驶数据标注行业终局初现

高阶自动驾驶技术闭环由“感知、决策与执行”三要素共同构成，其中感知系统作为车辆与环境交互的纽带，是实现行车安全的首要前提。

现阶段，多传感器融合方案赋予车辆感知现实世界的能力。随着感知技术与计算平台的逐渐成熟，影响高阶自动驾驶落地的关键因素不再是解决一般案例，而是解决各类长尾“路口”问题。算法迭代事实上演变成数据的迭代，提升感知能力离不开大规模路测数据的支持。

兰德公司对路测数据规模预估是：自动驾驶车辆需要在真实或虚拟环境中至少进行177亿公里测试，不断利用新数据调优算法，才可以证明自动驾驶系统比人类驾驶员更加可靠，这催生了规模庞大的数据标注需求。

然而，与指数型增长的数据需求相比，传统堆积人力的数据生产方式，在成本控制与产出效率等方面逐渐暴露出诸多弊端。十余年野蛮扩张后，数据标注正向自动化、精细化方向转变，行业终局初现。

曼孚科技相信，一方面，“人工-半自动化-自动化”的演进方式将成为行业发展主流，RPA重要性凸显，减少对人力的依赖将成为行业创新的主要路径。RPA作为AI落地最后一公里的实施载体，既可为包括自动驾驶等AI技术提供更多落地场景，也可借助AI能力，实现从流程自动化到认知自动化的跨越。

另一方面，无论从科技行业的发展趋势，还是从Scale AI 73亿美元估值角度考量，自动驾驶数据标注行业终将呈现高度集中状态，1-2家企业主导整个行业，这对企业产品技术壁垒提出了更高的要求。数据平台将成为自动驾驶重要基础设施，以产品技术为核心竞争力的平台型企业，将成为主导数据标注行业未来的关键性力量。

二、RPA驱动AI数据规模化量产

立足行业痛点，着眼未来发展趋势，曼孚科技将自动化理念贯彻始终，推出了以MindFlow SEED数据服务平台为核心的产品服务体系。

MindFlow SEED数据服务平台在研发伊始，即明确聚焦自动驾驶数据标注赛道，是国内最早成体系、大规模商用的标注平台产品。历时三年多积淀，现已在数据处理尤其是3D点云数据处理领域，建立起6-12个月的技术壁垒。

MindFlow SEED数据服务平台

在具体应用场景上，平台提供全封闭测试、半封闭港口、高速公路、城市道路、智能座舱场景下的车辆行人、车道线、泊车、车路协同、点云融合、点云连续帧、点云语义分割等100+各类2D、3D数据标注类别，全面覆盖自动驾驶各细分场景。

作为第三代数据标注平台，RPA能力建设是曼孚科技构建技术壁垒的关键，其主要体现在流程自动化、分发自动化等多个方面。

以流程自动化为例，平台引入流水线与精益生产理念，依据预设规则自动执行项目任务。通过建立详细且标准化的作业指导和标准作业程序，实现与标注员协同，代替或辅助人工完成各种重复性操作，驾简驭繁，降本增效。

以流程自动化和分发自动化为代表的RPA能力，赋予曼孚科技以更低人力支出与边际成本，提供更具标准化数据解决方案的能力。综合人效平均提升30%，数据生产成本平均降低40%，彻底突破产能天花板限制，实现AI数据无上限规模化量产。

三、数智融合，AI驱动

作为一家数据科技企业，曼孚科技始终将提升AI能力作为构建平台型企业的关键，现阶段AI能力已深入数据流转各环节。

AI标注方面，平台内嵌RPA常规流程需要的主要机器学习模型，如预标注模型，RPA可以快速调用这些AI能力。与常见技术路线不同，曼孚科技预标注算法应用预训练大模型，具备较好的知识完备性，精度高，泛化能力强。

大模型可以通过蒸馏、知识迁移等方式迅速提升下游任务小模型能力，也可为小模型产出更具针对性的数据，减少开发与迭代成本。平台还支持边标边训，基于AutoML以及自有数据集构建数据标注模型，自我驱动完成算法迭代。

此外，AI能力还与RPA实现了深度融合。AI让RPA具备认知自动化的能力，实现功能的“升维”。以流程自动化为例，AI可读取标注员操作日志，分析操作行为，最终找出重复人工环节，并通过RPA取代。

最后，曼孚科技还会积极参与到自动驾驶公司数据闭环内，协同完善AI能力。数据采集阶段，可对数据采集难易程度、数据质量进行评估，提供智能化检索、数据可视化等服务，解决客户需求不明晰、原始数据交付周期漫长等问题；数据标注阶段，可边标注边提供算法反馈；模型部署应用阶段，凭借海量自有数据集，曼孚科技还可承担算法评估工作，为算法调优提供更多建议。

除上述环节外，AI能力还体现在数据生产、流转等更多维度。AI所具备的学习与认知能力，赋予RPA从应对基于规则、重复性的任务，到AI加持下的智能自动化的跨越，也为曼孚科技拓展更广阔的AI业务线提供了无限的可能。

四、寒冬中逆势而上

以PLG为核心的商业模式、AI+RPA双轮驱动的产品技术方案以及良好的用户口碑，让曼孚科技在经济下行周期内仍然取得年营业额4倍以上高速增长，2023年营收预估仍将维持4-5倍高爆发增长。

从初始商业化，到国内数据标注行业第一梯队，曼孚科技仅用时3年时间，是目前国内数据标注行业发展速度最快、产品技术积累最深厚的企业之一。

这些结果的背后，是建立在企业对行业的深刻理解以及对行业发展的敏锐判断上，也建立在对产品力的极致追求和对客户服务的始终如一上。

未来，曼孚科技在深耕数据行业、提升自动化水平的同时，也将尝试打破层级壁垒，探寻更广阔的AI产业。以AutoML平台为核心的新产品线，将补齐曼孚科技作为平台型企业缺失的最后一环，从而构建起从数据到算法的全链路体系，为用户提供更具创新性的产品和更有价值的服务。

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