日前，国内首家全流程可视化人工智能框架平台 SIGAI 完成了数百万元天使轮融资，领投方为 Plug and Play 中国，启迪种子基金跟投。
Plug and Play 中国投资总监陈怡君表示：“SIGAI 是在 Plug and Play 中国区总部持续孵化的一个优秀代表项目。一年时间里，Plug and Play 见证了 SIGAI 团队的组建和壮大。创始人雷明作为连续创业者，上家创业的公司已经估值数十亿，经验丰富，执行力很强。”
创始人雷明讲述了他们的产品优势以及行业观点。
本文转载自 创业邦
国内首家全流程可视化人工智能框架平台 SIGAI 近日完成了数百万元天使轮融资，领投方为 Plug and Play 中国，启迪种子基金跟投。
SIGAI（北京张量无限科技有限公司）成立于 2018 年 2 月，专注底层人工智能算法工具与平台研究，建立面向各行业细分需求的通用 AI 框架。
SIGAI 平台涵盖行业内的几乎所有主流算法，并可以快速复现和使用最新（论文发布）算法，为需要AI解决方案的客户进行算法匹配，解决 AI 应用方案的核心算法问题。SIGAI 的一个特点是，通过 AutoML 等技术，0 编程基础的用户也可以轻松驾驭，调整出适合的模型和参数，降低人工智能应用的门槛和成本。
SIGAI 创始人雷明表示，本轮融资一方面用于研发投入，包括算法工程师团队扩张和设备采购；另一方面将用于市场推广，继续扩大行业用户规模。
目前，人工智能驱动各行业发展成为必然趋势，但国产 AI 框架一直发展缓慢，AI 算法的底层框架也掌握在 Google, Facebook 等国外科技巨头手中，工业界唯一有立足之地的国产框架只有百度的 Paddle Paddle。此外，由于现有教育模式和技术框架无力应对交叉型人才的培养需求，AI+ 行业应用仍然门槛高、缺乏人才。
SIGAI 在对标 Tensorflow 和 PyTorch 等人工智能算法框架的同时，更强化平台的全流程可视化，大幅降低非技术专业的人员学习和使用的门槛。同时，对于特定的行业和典型问题，SIGAI 会提供成熟的应用级模型，供非技术应用者根据自己的需求微调。
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▎以 AI 教学平台为切点 由 C 向 B 拓展行业用户
SIGAI 的运营模式是，以面向 C 端人群的 AI 教学平台切入 B 端市场。通过 C 端教学，SIGAI 一方面能够精准积累行业用户，完成框架在企业技术人员及潜在开发者群体间的普及；另一方面也可以在创业初期为公司带来营收。
在公布自己的框架与云平台前，SIGAI 就已经推出了系统化的人工智能云端实验室、课程、教学资料，涵盖数学、机器学习、深度学习、Python、TensorFlow、经典和最新论文解读。
截至目前，SIGAI 通过微信公众号、知乎公众号发表了近 100 篇原创技术文章，总阅读次数近 1000 万，云端实验室日 PV 在 1 万次，月平均营收大概在 10 万元左右。
卷积神经网络运行过程可视化
目前，SIGAI 的课程主要针对培养专业的算法工程师、人工智能领域的科研人员、人工智能专业的高校教师，教授的内容也包含了编程语言与 Tensorflow，但之后会结合自身框架，面向更多非专业大众进行教学。
值得一提的是，SIGAI 创始人雷明所著的机器学习入门教程书籍《机器学习与应用》于 12 月 21 日在京东图书上线，仅一周时间已位居京东图书“人工智能分类”第一名。
▎面向企业长尾需求 输出低成本通用解决方案
雷明告诉创业邦，AI 服务对于企业其实是长尾需求。但目前的市场现状是，一方面现在的人工智能企业，大都只提供标准化的行业解决方案，比如人脸识别、车辆识别等，难以顾及细分市场；另一方面，如果企业自己组建算法工程师团队，则需要面对很高的人力成本，由于行业人才匮乏，资深算法工程师年薪基本在 60 万以上，中小企业难以承受。
对此，SIGAI 提供通用的可视化人工智能算法框架。客户只需要把相关数据上传到 SIGAI 平台，平台就可以自动分析生成算法，相当于为提供一个 AI 解决方案的“半成品”，但却是最核心的算法部分。
比如在农业领域，想通过 AI 识别叶子的病虫害，企业只需要将正常叶子和病虫害叶子的样本上传到 SIGAI 平台，平台就可以自动生成算法，然后对接给企业，企业只需要将算法部署到数据库中，自己进行相关的硬件部署建立解决方案，极大的节约了技术成本。
SIGAI 人工智能框架有三大特点：
第一，可视化。从经典机器学习算法到深度神经网络，机器视觉算法，SIGAI 可以实现全流程可视化，包括显示算法在训练和预测时的过程、结果、最终模型，非常便于用户学习、理解。
第二，0 编程。通过使用 AutoML 等技术，用户可以完全不用编写代码，实现自己的模型，调整出好的参数，极大降低了人工智能应用的门槛和成本。
第三，算法实时更新。SIGAI 可以快速实现与发布新论文的算法，帮助用户学习和使用最新算法，用于科研和工业应用。
关于未来规划，雷明表示现阶段公司的主要任务是确立 SIGAI 框架在国内用户规模的优势，并通过积累各类行业的数据与应用场景，优化 SIGAI 人工智能框架模型。下一步，SIGAI 将实现业务营收转型，知识付费作为长线基础业务，框架使用中调用的云端计算资源作为收入主要来源。
团队方面，SIGAI 创始人雷明曾先后担任百度软件工程师、深圳市智美达科技股份有限公司 CTO；技术总监武文斌曾任中国农业银行软件开发中心高级工程师，拥有十年以上技术研发经验。
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