旷视科技MEGVII公司解读报告2020年08月03日

北京旷视科技有限公司介绍企业发展分析报告

Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告北京旷视科技有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:北京旷视科技有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分北京旷视科技有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。

该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。

1.2 企业画像类别内容行业软件和信息技术服务业-软件开发资质一般纳税人产品服务术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11 土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。

2020年中国智能安防行业分析报告-市场深度调研与发展潜力评估

2020年中国智能安防行业分析报告-市场深度调研与发展潜力评估2019年被称为5G元年，而2020年也就成为5G技术全面部署和应用的一年。

随着5G超高速、低延迟等优势以及物联网、大数据、云计算等新技术为各行各业赋能革新带来了无限可能，也为智能安防行业的发展提供了有力支撑。

一个完整的智能安防系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。

从产品的角度讲：应具备防盗报警系统、视频监控报警系统、出入口控制报警系统等。

5G时代下智能安防应用场景数据来源：公开资料整理近年来，随着智能化成为行业大趋势，智能安防也逐渐成为安防企业转型升级的方向。

根据数据显示，2018年我国智能安防市场规模为359.2亿元，年复合增长率达26.8%，预计2019年我国智能安防市场规模约为455亿元。

而在2020年，智能安防将创造一个千亿的市场，这也将是安防领域不可小觑的市场。

2014-2019年我国智能安防行业市场规模及预测情况数据来源：中国安全防范协会门禁系统市场近年来，智能门禁行业市场需求不断扩大。

据数据显示，2018年我国智能门禁行业市场规模突破200亿元。

随着需求增长，门禁系统市场规模不断扩大，预计2019年中禁系统市场规模将近250亿元。

2014-2019年我国智能门禁行业市场规模及预测情况数据来源：中国安全防范协会监控系统市场近年来，我国监控系统市场经历了持续强劲的发展。

其中，视频监控市场的发展速度超过全球其他地区。

据数据统计，2012-2016年我国视频监控行业增长率均保持在15%以上，2017年，我国视频监控市场规模突破2000亿元；预计2019年，中国视频监控市场规模将达2790亿元。

2014-2019年我国监控系统行业市场规模及预测情况数据来源：中国安全防范协会在安防工程领域，与安防产品市场区域分布不同，安防工程分布主要与各地区经济状况相关。

根据数据显示，2018年我国城市级大安防项目中，江苏省、广东省及浙江省位列前三。

北京旷视科技有限公司_企业报告(供应商版)

业务系统软件版本升级项目（渠道
8 类系统二期）--生物特征仓库--算北京银行股份有限公司
7.3
法部分单一来源采购结果公告
公告时间 2022-06-08 2022-08-10 2022-10-24 2022-09-06 2022-11-22 2022-11-28 2022-08-25 2022-06-23
2022-07-19 2022-08-24
（2）安徽（5）
序号
项目名称
招标单位
1
[正在公示]中国视谷展示中心服务芜湖市鸠江宜居投资有限
采购成交结果公告
公司
中标金额（万元）
815.2
2
安徽电信 2022 年视联网 AI 能力构建项目（第二次）
安徽电信
153.7
3
安徽电信 2022 年视联网 AI 能力构建项目（第二次）
安徽电信
45.9
4
中国视谷展示中心服务采购开标信息
中国视谷展示中心
0.1
5
中国视谷展示中心服务采购单一来芜湖市鸠江宜居投资有限
源采购公示
公司
\
公告时间 2023-01-06 2022-11-18 2022-11-18 2023-01-06 2022-12-06
*按近 1 年项目金额排序，最多展示前 10 记录。
（3）未知（2）
南平市建阳区扬采文旅运营管理有限责任公司
[正在公示]中国视谷展示中心服务芜湖市鸠江宜居投资
采购成交结果公告
有限公司
中标金额（万元） 9781.0
1350.0
815.2
TOP4
[公开招标]通用时代中心智能终端通用技术集团数字智
采购项目

对新技术的接受和理解能力

对新技术的接受和理解能力2020 年是 AI 逐渐深入生活，倒逼各行业数字化转型的一年。

与此同时，随着新技术的产生，也开始带来不少麻烦与问题。

如何正确理解新技术，并像解题一样，解决与之相伴的新问题，成为一项考验。

2020 年，尽管面临疫情带来经济与社会层面的不确定性，人工智能技术仍在加速发展。

今年Gartner 发布的AI 技术成熟度曲线里增加了包括生成型 AI、复合型AI、负责型AI、嵌入式AI 和人工智能增强设计等在内的多个新技术类别。

其中，生成型AI 首次出现在「成熟度曲线」中，这是常用于创建「深度伪造」视频和数字内容的技术。

有些心怀不轨的人会试图利用生成性AI 创建「深度伪造」的内容。

这侧面反映，即使是新技术，也会带来相应的麻烦和问题。

01 人脸识别黑产背后的信息泄露人脸识别是应用领域最广泛及成熟的一项技术。

随着技术的大范围推广，背后的问题也随之而来。

去年，仅8 元兜售3 万张人脸照片被传得沸沸扬扬。

让人细思极恐的是，你并不知道谁在收集人脸，也不知道这些人脸图片会被用作何用途。

机器之心去年卧底人脸认证群，调查背后的产业链状况。

黑灰产从业者将高清正面大头照、手持身份证照称之为「料子」。

基于「料子」，采用一套特定的过人脸认证技术，通常是面部动画制作软硬件的组合，以此通过支付、社交及生活服务类 APP 的人脸认证。

「只要技术好（代人脸认证），投入成本低，利润可观。

行情好的时候，一个月赚3 万不成问题。

」一位黑灰产从业者曾向机器之心表示，他靠传授过人脸认证技术谋生，一套过APP 人脸认证技术最低可卖至800 元，而且包教会。

当中，所需要的身份证正反面及半身照成本极低，通常不超过5 元，而过一次APP 人脸认证至少需要40 元。

除去成本价及忽略操作费不计，一单至少挣35 元。

对于一些难认证的APP，牟利空间更大。

人脸识别技术已在多行业、多终端进行应用，由于监管及隐私层面缺乏有力监管，出现不少诈骗事件。

云计算应用调查报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除云计算应用调查报告篇一：云计算技术调查报告云计算技术调查报告指导教师：作者姓名：作者学号：完成时间：摘要：云计算（英语：cloudcomputing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

整个运行方式很像电网。

云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源。

云其实是网络、互联网的一种比喻说法。

典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。

云计算关键的要素，还包括个性化的用户体验。

云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（Iaas），平台即服务（paas）和软件即服务（saas）。

云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。

关键字：bigTable数据管理技术，虚拟计算，编程模式，基础设施即服务（Iaas），平台即服务（paas）和软件即服务（saas），远程网络访问目录1.当前应用情况................................................. ................................................... (3)1.1应用领域................................................. ................................................... . (3)1.2产业现状................................................. ................................................... (3)1.3商业模式应用................................................. ................................................... .. (4)2.技术组成................................................. ................................................... .. (6)2.1数据存储技术................................................. ................................................... .. (6)2.2数据管理技术................................................. ................................................... .. (6)2.3编程模型技术................................................. ................................................... .. (7)3.核心技术原理................................................. ................................................... . (10)4.优缺点总结................................................. ................................................... .. (13)4.1云计算优点：............................................... ................................................... .. (13)4.2云计算缺点：............................................... ................................................... .. (14)5.未来发展趋势................................................. ................................................... . (15)5.1私有云将首先发展起来................................................. ................................................... (15)5.2混合云架构将成为企业IT趋势................................................. ................................................... .155.3云计算概念逐渐平民化................................................. ................................................... .. (15)5.4云计算安全权责更明确................................................. ................................................... .. (15)6.参考文献及资料................................................. ................................................... (16)1.当前应用情况1.1应用领域云计算有着广泛的应用前景。

2020年智能汽车行业研究报告

导语尽管全球汽车市场有望从2020 年的27550 亿美元达到2030 年的3.8 万亿美元，年均增长率约为3%，但软件和电子设备的年增长率将约为7%，从约2380 亿美元的总市场规模到约4690 亿美元（不包括电池）。

从2020 年-2030 年，ECU 和DCU 的增长构成了最大的市场份额。

华为：从通信巨头到智能汽车新贵华为在2014 年正式开始进行车联网的布局，目前已形成具备五大产品布局的从硬件到软件的全套解决方案。

华为于2014 年在“2012 实验室”设立车联网实验室，开始进行车联网方面的研究，其后立足于其擅长的 5G 技术，从车联网通信架构，到芯片中标奔驰的车载模块项目，开始一步步布局。

2019 年，华为正式成立智能汽车解决方案事业部，和网络产品与解决方案BU、Cloud & AI 产品与服务BU 并列，再加上华为运营商 BG、企业 BG 和消费者 BG 组成华为六大一级部门。

2020 年10 月，华为发布独立品牌“HI”，其中包括了1 个全新的计算与通信架构和 5 大智能系统。

2020 年11 月，长安汽车宣布与华为和宁德联合打造一个全新的高端智能品牌。

该品牌将为用户提供系列极致体验的智能科技产品，进而将全面数字化的出行变为现实。

华为将自己定位为智能汽车ICT（信息与通信技术）部件和解决方案的供应商。

2020 年 10 月，推出智能汽车解决方案“HI”：包括一个全新的“计算与通信架构”和五大智能系统——智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云。

以及激光雷达、ARHUD 等全套的智能化部件。

“HI”还提供强大的算力和操作系统，包括三大计算平台：智能驾驶计算平台、智能座舱计算平台和智能车控计算平台，以及三大操作系统AOS （智能驾驶操作系统）、HOS（智能座舱操作系统）和 VOS（智能车控操作系统）。

从技术层面来说，当前的总线+分布式功能单元，将转变为分布式网络和三个域控制器，包括智能座舱域、整车控制域和智能驾驶域，这也是华为在智能汽车领域内产品布局的核心架构。

灵动科技ForwardX公司解读报告2020年09月01日

公司解读报告
公司名称：灵动科技ForwardX
生成时间：2020.09.01
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公开渠道。

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或部分提供给第三方，或者在公开渠道进行传播。

IT桔子是关注互联网新经济行业的投融资数据库和商业信息服务提供商，数据服务包括公司、创业者、细分领域、投资机构、投资者、投资事件、新闻、产品等。

产品服务包括但不限于：IT桔子网站和APP、API 数据服务、IT桔子智讯投资管理系统、线下活动、数据和信息服务等。

旷视科技：用人脸识别深度赋能企业

旷视科技：用人脸识别深度赋能企业作者：来源：《中国计算机报》2016年第34期人脸识别技术是人工智能领域中率先实现技术落地的分支，旷视（Face++）智能商业解决方案基于人脸识别技术的端到端（End-To-End）行业解决方案，做到了“互联网+”式的智能化管理，从而提升企业效率和核心竞争力、为企业深度赋能，而根据应用场景不同，智能解决方案会适配不同的硬件以满足企业用户的个性化需求。

旷视（Face++）领先的人脸识别算法得益于深度学习技术的突破，以及市场迸发出来的强大需求，截止目前，旷视已经为全国超过500家企业、大厦、园区提供智能管理、数据服务。

人工智能实现企业管理“安全+便捷”不管对于传统行业还是新兴产业的企业来说，安全始终是企业健康发展的基石。

一直以来，门禁控制都是物理上最有效的安全防控方式，在小型办公场所、家庭、自助银行等安防需要场所发挥着重要的作用。

而囿于技术水平和身份管理方式的选择，通信方式和识别方式成为判别门禁产品进步性的关键。

各行业中的企业采用的管理系统花样繁多，从数字、打卡到指纹，如今已经发展到通过脸部识别实现门禁控制、考勤管理。

旷视（Face++）智能商业解决方案以优化门禁管理作为打通现代化商业智能的发力点，为企业开启特级安全防护。

基于端到端人脸识别技术的整体解决方案旷视科技（Face++）商务总监宋晨介绍：“人脸识别技术应用在企业身份管理已经发展成熟，旷视智能商业系统便是基于端到端人脸识别技术提出的整体解决方案。

管理员上传正面照片到系统的人像底库中，当人员通过入口时系统基于旷视（Face++）核心的人脸识别算法对照片进行人脸检测、特征提取、身份识别从而判断人员身份。

”银行是对安全级别要求最高的核心民生单位之一，针对门禁系统各个准入环节的授权管理和加密是银行这样高安全场所的当务之急。

然而目前市场中很多应用系统都没有网络层的防侵入安全机制，在门禁系统的管理应用方面存在非常大的潜在风险。

2020年人工智能芯片行业分析调研报告

2020年人工智能芯片行业分析调研报告2019年12月目录1. 人工智能芯片行业概况及市场分析 (5)1.1 人工智能芯片市场规模分析 (5)1.2 中国人工智能芯片行业市场驱动因素分析 (5)1.3 人工智能芯片行业结构分析 (5)1.4 人工智能芯片行业PEST分析 (6)1.5 人工智能芯片行业特征分析 (8)1.6 人工智能芯片行业国内外对比分析 (9)2. 人工智能芯片行业存在的问题分析 (11)2.1 政策体系不健全 (11)2.2 基础工作薄弱 (11)2.3 地方认识不足，激励作用有限 (11)2.4 产业结构调整进展缓慢 (12)2.5 技术相对落后 (12)2.6 隐私安全问题 (12)2.7 与用户的互动需不断增强 (13)2.8 管理效率低 (14)2.9 盈利点单一 (14)2.10 过于依赖政府，缺乏主观能动性 (15)2.11 法律风险 (15)2.12 供给不足，产业化程度较低 (15)2.13 人才问题 (16)3. 人工智能芯片行业政策环境 (18)3.1 行业政策体系趋于完善 (18)3.2 一级市场火热，国内专利不断攀升 (18)3.3 “十三五”期间人工智能芯片建设取得显著业绩 (19)4. 人工智能芯片产业发展前景 (21)4.1 中国人工智能芯片行业市场规模前景预测 (21)4.2 人工智能芯片进入大面积推广应用阶段 (21)4.3 政策将会持续利好行业发展 (21)4.4 细分化产品将会最具优势 (22)4.5 人工智能芯片产业与互联网等产业融合发展机遇 (22)4.6 人工智能芯片人才培养市场大、国际合作前景广阔 (23)4.7 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (24)4.8 建设上升空间较大，需不断注入活力 (25)4.9 行业发展需突破创新瓶颈 (25)5. 人工智能芯片行业发展趋势 (27)5.1 宏观机制升级 (27)5.2 服务模式多元化 (27)5.3 新的价格战将不可避免 (27)5.4 社会化特征增强 (27)5.5 信息化实施力度加大 (28)5.6 生态化建设进一步开放 (28)5.8 各信息化厂商推动"人工智能芯片"建设 (30)5.9 政府采购政策加码 (30)5.10 政策手段的奖惩力度加大 (31)6. 人工智能芯片行业竞争分析 (32)6.1 中国人工智能芯片行业品牌竞争格局分析 (32)6.2 中国人工智能芯片行业竞争强度分析 (32)6.3 初创公司大独角兽领衔 (33)6.4 上市公司双雄深耕多年 (34)6.5 互联网巨头综合优势明显 (35)7. 人工智能芯片产业投资分析 (36)7.1 中国人工智能芯片技术投资趋势分析 (36)7.2 大项目招商时代已过，精准招商愈发时兴 (36)7.3 中国人工智能芯片行业投资风险 (37)7.4 中国人工智能芯片行业投资收益 (38)1.人工智能芯片行业概况及市场分析1.1人工智能芯片市场规模分析近年来，国家对人工智能和人工智能芯片产业给予了战略层面的关注，从2014年发布《国家集成电路产业发展推进纲要》将IC产业视为国家战略性、基础性、先导性行业发展，包括《中国制造2025》、《“互联网+”指导意见》、《“十三五”规划》等多份国家级战略文件中都特别提出了人工智能芯片、类脑计算的发展方向。

2020年生物识别行业分析报告

2020年生物识别行业分析报告2020年8月目录一、生物识别技术加速普及 (3)1、智能终端市场应用的爆发 (4)（1）三星Note 4或将引爆虹膜识别在消费电子中的应用 (4)（2）科技巨头为生物识别产业注入“强心剂” (7)2、公共安全需求提升 (8)二、全球生物识别市场未来五年复合增速35.2% (10)1、生物识别技术颠覆传统密码安全模式 (10)2、生物识别技术市场进入35%以上高速增长期 (12)（1）指纹识别-智能终端应用市场爆发 (12)（2）人脸识别-公共安全市场驱动人脸识别市场爆发 (14)（3）虹膜识别-智能终端市场爆发在即 (18)（4）全球生物识别市场未来五年复合增速达35.2% (20)（5）我国生物识别市场近5 年复合增速超过20% (21)三、国际生物识别企业引领技术发展 (23)1、国际生物识别企业处于领先地位 (23)2、全球主要龙头公司简介 (24)（1）指纹识别龙头- AuthenTec (24)（2）人脸识别龙头-NE C (25)（3）虹膜识别龙头-I r id ian Technolog ies (26)（4）语音识别龙头- Nuance Co m m unica t ions (26)四、重点公司简况 (28)1、汉王科技：国内人脸识别技术龙头 (29)2、欧菲光：设立子公司，进军生物识别产业 (30)3、林州重机：关联公司中科虹霸为虹膜识别龙头 (30)4、科大讯飞：语音识别龙头 (31)一、生物识别技术加速普及安全需求是生物识别技术市场发展的核心驱动力。

随着现代人类对安全性和便捷性追求加剧，密码等传统安全认证手段已显得越发局限。

我们认为，基于人类自身生物特征的安全识别技术是未来重要发展方向。

安全需求是生物识别技术市场发展的核心驱动力，包括两方面：第一，个人安全需求层次，生物识别技术在智能终端市场应用的爆发；第二，公共安全需要层次，政府主导下大中型应用系统将加速推进。

人工智能行业之商汤分析报告

人工智能行业之商汤分析报告1、商汤：行业领先的计算机视觉软件供应商1.1、以SenseCore为核心，助力AI场景化落地商汤是一家行业领先的专注于计算机视觉软件的人工智能软件公司，以人工智能技术赋能多个垂直领域。

公司坚持技术创新和突破，以自主研发的深度学习训练框架SenseParrots为核心，建立首个能够大规模集中量产高性能人工智能模型的基础设施SenseCore，进而促使人工智能应用实现大规模工业化。

目前，商汤已于智慧商业、智慧城市、智慧生活及智能汽车领域取得市场领先地位，并服务于商业空间管理、城市管理、制造、基础设施、交通、医疗及汽车等多个应用场景。

我们认为，商汤的核心竞争力在于：1）卓越的技术基础——打造行业内前所未有的通用人工智能基础设施SenseCore。

2）生产的规模效应——实现多功能超高精度AI模型的大规模量产；根据招股说明书披露数据，截至2021年H1，公司的商业化人工智能模型数目超过22,000个。

1.2、从技术研发到成果落地，商业化潜力初现商汤成立于2014年10月，以计算机视觉技术起家。

截至目前大体分为两个战略发展阶段：1）技术研发阶段（2014-2016年）：自主研发DeepID系列人脸识别算法，准确率达98.52%；持续深耕AI技术尤其是CV技术，自成立以来，公司在各项全球竞赛中已获得70多项冠军，发表600多篇顶级学术论文，并拥有8,000多项人工智能专利及专利申请。

2）商业落地阶段（2017年至今）：公司研究成果逐步落地，加速实现AI技术的商业化应用，覆盖手机、汽车、医疗、教育等行业。

商汤招股说明书显示，截至2021年H1，公司软件平台的客户数量合计已超过2,400家，其中包括超过250家财富500强企业及上市公司，119个城市以及超过30余家汽车企业，同时还赋能超过4.5亿部手机及200多款手机应用程序。

1.3、创始团队行业背景丰富，股权结构较为分散公司管理团队具有深厚的人工智能学科背景，引领公司研发工作。

2020年TIC行业深度分析报告

2. 全球检测市场发展成熟，中国将成为检测行业最大市场...............................13
2.1. 海外检测行业发展成熟，龙头企业优势凸显..........................................................................13 2.2. 产业转移，中国将成为检测行业最大市场..............................................................................15 2.3. 中国检测市场发展向好，市场规模不断扩大..........................................................................16
3. TIC 行业发展动力十足，中国市场具有培育检测龙头沃土 ...........................19
3.1. 人民群众对美好生活的追求是检测行业发展源动力..............................................................19 3.2. 全球经济“量”与“质”的发展成为第三方检测机构发展的催化剂 ..........................................20 3.3. 国内改革持续深入推进，为第三方检测机构提供成长沃土..................................................21
２０２０年ＴＩＣ行业深度分析报告
目录
1. TIC 行业：壁垒高且防御性强，穿越周期持续发展.........................................5

1.1亿用户背后:旷视发掘“刷脸”金矿

1.1亿用户背后：旷视发掘“刷脸”金矿姜红德【期刊名称】《中国信息化》【年(卷),期】2017(000)002【总页数】3页(P66-68)【作者】姜红德【作者单位】【正文语种】中文据统计，2016年采用旷视科技的人脸识别技术“刷脸”的用户已经达到了1.12亿，这些用户主要来自泛金融领域。

人脸识别为他们的身份信息提供了很好的保护，并很顺畅地通过实名验证拿到贷款。

春节前后，互联网业界传来各种融资新闻，包括物流、医疗、硬件和电子商务等领域。

其中规模比较大的有手游交易平台淘手游、华医心诚医生集团，融资规模都过亿元人民币，另外还有几家规模超过了一亿美元，旷视科技算是其中一个。

2015年，马云在德国CeBIT2015开幕式上向德国总理默克尔演示了由旷视科技Face++提供支持的Smile to Pay“刷脸”技术,这令其为更多人知晓，成为人工智能圈的明星。

2011年，旷视科技由3个85后的年轻人成立，是一家专注于图像识别和深度学习的技术公司，被外界熟知为“Face++”，是国内人脸识别领域知名的创业公司，创业之初获得了联想之星的一笔天使融资；2013年获得创新工场百万美元 A 轮投资。

2014年11月，获得2200万美元B轮融资，投资方包括了启明创投、创新工场等，2015年完成B轮4700万美元融资。

根据工商信息，公司还获得了来自蚂蚁金服（上海云鑫创业投资有限公司）的投资。

旷视科技品牌市场总经理谢忆楠接受采访时介绍，旷视科技目前主要在深度学习、机器视觉方面进行更深入的技术研发，并保持在泛金融、泛安防两个领域的产品领先地位，逐步向物联网、人工智能方向摸索。

据统计，2016年采用旷视科技的人脸识别技术“刷脸”的用户已经达到了1.12亿，这些用户主要来自泛金融领域。

人脸识别为他们的身份信息提供了很好的保护，并很顺畅地通过实名验证拿到贷款。

泛金融用户的快速增长，一方面来源于政策的推动，另一方面是“刷脸”技术实质性解决了用户的远程风控问题。

2020年人工智能大数据行业分析报告

2020年人工智能大数据行业分析报告在 2020 年，人工智能大数据行业展现出了前所未有的活力与影响力，成为了推动经济社会发展的重要力量。

这一年，行业内发生了诸多变革和突破，也面临着一系列的挑战与机遇。

从技术层面来看，人工智能大数据的融合不断深化。

数据的采集、存储、处理和分析技术都有了显著的提升。

大数据的规模越来越大，来源也更加多样化，包括社交媒体、物联网设备、金融交易等。

而人工智能算法的不断优化，使得对这些海量数据的挖掘和利用变得更加高效和精准。

例如，深度学习算法在图像识别、语音处理等领域取得了惊人的成果，能够准确识别物体、理解人类语言。

在应用领域，人工智能大数据的触角延伸至各个行业。

医疗领域中，通过对患者病历、医疗影像等数据的分析，帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，提高医疗效率和准确性。

在金融行业，利用大数据进行风险评估、市场预测，人工智能则能够实现智能客服、欺诈检测等功能。

教育领域，个性化学习系统根据学生的学习数据提供定制化的教学内容和建议，提升学习效果。

然而，行业的发展并非一帆风顺。

数据隐私和安全问题一直是关注的焦点。

大量个人数据的收集和使用引发了公众对隐私泄露的担忧，相关法律法规的不完善也给行业带来了一定的风险。

数据质量和可信度也是一个难题，错误或不准确的数据可能导致分析结果的偏差，进而影响决策的正确性。

人才短缺是制约行业发展的另一个因素。

人工智能大数据领域需要既懂技术又懂业务的复合型人才，而目前市场上这类人才的供应远远不能满足需求。

这不仅影响了企业的创新能力，也增加了企业的人力成本。

尽管面临诸多挑战，2020 年人工智能大数据行业依然展现出了强大的发展潜力。

政策的支持为行业发展提供了有力保障。

各国政府纷纷出台相关政策，鼓励技术创新和应用推广，加大对人工智能大数据领域的投入。

企业的数字化转型需求持续增长。

在疫情的冲击下，更多企业意识到数字化的重要性，纷纷加大对人工智能大数据技术的应用，以提高运营效率、降低成本、拓展市场。

旷视MEGVII公司解读报告2020年07月07日

公司解读报告
公司名称：旷视MEGVII
生成时间：2020.07.07
声明：
1、本报告仅供客户作为商业决策的参考资料，数据来自
公开渠道。