思必驰成功获得5亿元融资,推动垂直领域大模型及全链路对话技术的实际应用落地

近日,思必驰完成五亿元融资,本轮融资由知名产业基金、国资平台、私募基金共同参与。思必驰将围绕“云+芯”战略,持续加速垂域大模型(DFM-2)与全链路对话技术在汽车、IoT等智能终端领域及会议办公、金融等行业场景的规模化落地,助力产业智能化升级。

思必驰成功获得5亿元融资,推动垂直领域大模型及全链路对话技术的实际应用落地

本次融资主要得益于思必驰在端侧应用场景的规模化商业能力以及持续提升的大模型人机对话技术创新能力

专注端到端的人机对话场景应用驶入“商业化快车道”

过去几年,面对不确定的市场变化,思必驰依然跑出了“加速度”。人机对话技术创新,构筑了系列“标准化软硬件”产品力与“规模定制化”能力,公司营收一直持续增长。

围绕会议办公场景,思必驰不断丰富产品矩阵,2024年先后发布高端吸顶麦AI办公本等产品,获得市场一致好评。高端吸顶麦已进入主流一线国际市场,广泛用于政府、企事业单位、学校等组织机构,现已落地北京大学、香港科技大学、上海交通大学等60多所高校100多家企业;基于专业级会议大模型打造的AI办公本,集语音转文字、AI记笔记、中英互译、流畅手写等多种功能于一体。自发布以来,好评度近100%,月销量持续增长,获京东新品增速Top1,目前已入驻全国近千家线下门店。

在智能汽车领域,自2019年进入汽车前装市场以来,思必驰在该领域近五年的复合增长率接近80%。截至目前,思必驰已与梅赛德斯-奔驰、奥迪、捷豹路虎、比亚迪、上汽通用五菱等全球60多家知名汽车品牌合作,推出200多款量产车型,累计“上车”超1500万辆,并且牵头制定了全球首个汽车语音交互ITU国际标准,参编国内第一个“汽车大模型标准”。据统计,2024年销量TOP100的新能源车型中,思必驰实现了“车型覆盖”“终端销量”双第一

在智能IoT领域,思必驰展现出强劲的增长势头,近五年复合增长率接近40%。截至目前,思必驰已经与近200家客户合作,覆盖黑白电、厨电、小家电及消费电子等细分领域,携手合作伙伴打造了450多个标杆案例。此外,思必驰还联合中国信通院、美的、海尔、中国移动共同制定了中国智能家居大模型标准。在芯片方面,思必驰连续两年自研AI芯片年均出货量均超过2000万颗,仅2024年,新增IoT类设备就达到了1.6亿台

结合全链路对话技术构建分布式大模型智能体系统

作为专业的对话式人工智能平台型企业,思必驰具有源头技术创新和应用创新的能力。截至2024年年底,思必驰拥有近100项全球独创技术已授权知识产权1597件,其中已授权发明专利633项参与71项国家/行业/团体标准获得23项国家级的产品认证

2024年,大模型人机对话技术创新与产业赋能发展提速。思必驰坚持自主的大模型技术路线,即“构建可靠性优先的1+N分布式智能体系统:1 个中枢大模型+ N 个垂域模型及全链路交互组件组成全功能系统”,以任务型交互为核心,结合智能硬件感知优势,构建垂域大模型和中枢大模型系统,服务企业客户。

在垂域大模型能力方面,思必驰DFM-2具备跨多个专业垂直领域的综合大模型集合能力,通过了五项国家网信办的深度合成服务算法及生成式服务备案(江苏省大模型备案最多),DFM-2覆盖20个专业垂直领域,大模型端到端耗时<2s,系统拒识准确率、召回率均达95%,对话成功率>95%;仅2024年,DFM-2调用的月均增长率超60%;与年初相比,日使用量增长了300倍

在全链路对话技术方面,近两年发布专业期刊及国际顶会论文近70篇多项技术取得突破性进展:提出了系列离散语音编码技术,实现高度可定制的多语种超自然语音合成;提出端到端的说话人脸生成框架并开源,通过身份解耦的面部运动编码,实现从静态肖像到动态说话视频的高质量生成;在传统声学VAD基础上,融合视觉唇动检测、大模型推理,实现多场景下动态判停;AI本地扩声延迟低至25ms左右,有效降低各场景中稳态/非稳态噪声;实现了国际主流小语种的识别和交互能力。

思必驰在技术创新和产业赋能方面取得的丰硕成果,也源于各方面的关心支持。2024年7月,国务院总理李强到思必驰考察指导,听取了思必驰大模型人机对话技术创新与产业赋能的成果汇报,体验了大模型在汽车、IoT的技术成果,鼓励公司加快赋能相关产业。6月,“硅谷精神之父”凯文·凯利来访,亲身体验思必驰AI办公本并给予了高度评价。同年,思必驰获批建设长三角/省/市三级创新联合体,入选国家级专精特新“小巨人”企业,上榜胡润中国人工智能50强。思必驰凭借深厚的技术积累、卓越的创新能力以及稳健的市场表现赢得了行业的高度认可。

未来,思必驰将继续坚定不移地推进全链路人机对话及大模型技术创新,赋能汽车、IoT等智能终端领域及会议办公、金融等行业场景的产业智能化升级,努力成长为有持续技术创新力、行业影响力的国际化企业。

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