Сегодня мы рады объявить, что мы возглавили серию A Anyline за 12 миллионов долларов. На протяжении всех обсуждений команда убедила нас в глубоком понимании проблемы, которую они решают, своими технологическими преимуществами и безупречным исполнением на сегодняшний день. Мы с нетерпением ждем предстоящего путешествия и сотрудничества с Senovo, Hansi Hansmann, Push Ventures и всеми другими!

Anyline, SDK для распознавания текста - что ?!

Это короткое, но содержащее множество сокращений описание того, что делает Anyline. Если говорить более конкретно: всякий раз, когда предприятие хочет включить любую функцию преобразования изображения в текст в одно из своих мобильных приложений, Anyline предоставляет им то, что им нужно. С технологической точки зрения это включает два основных аспекта - предварительно определенные основные продукты и платформу Anyline:

Для предопределенных основных продуктов Anyline предоставляет полную модель машинного обучения, адаптированную к конкретному варианту использования, практически не требуя обучения модели для каждого отдельного клиента. Эти варианты использования включают сканирование номерных знаков мобильных устройств, сканирование серийных номеров на заводах, считывание показаний счетчиков коммунальных услуг, сканирование KYC паспортов / удостоверений личности, сканирование кода ваучера и т. Д. Это основное предложение Anyline и в значительной степени корпоративный продукт, убедивший DAX-30 и Fortune 500 компаний, а также государственные органы. Здесь вы можете увидеть продукт в действии, решающий технологически сложный случай считывания идентификационных номеров шин - изогнутый шрифт, черный на черном.

Недавно запущенная платформа Anyline делает внутреннюю базовую модель OCR Anyline доступной в режиме самообслуживания: клиенты могут обучать новым сценариям использования и развертывать их в течение нескольких часов и без специальных навыков машинного обучения. На заднем плане платформа Anyline обучает несколько нейронных сетей, которые создают конвейер компьютерного зрения, а затем проверяют его. Это открывает новые варианты использования и новые группы клиентов для Anyline.

Это может быть неочевидно, но именно поэтому оно великолепно

Оптическое распознавание текста определенно не является полностью новым изобретением - корни технологии восходят к 1870 году. Кроме того, доступно множество программного обеспечения с открытым исходным кодом, самым известным из которых является Tesseract. Кроме того, как Amazon, так и Google предоставляют своим клиентам технологию оптического распознавания текста через свои облачные платформы. Так почему же эта вещь Anyline на самом деле отличается?

Одна часть ответа: они лучше. :) Anyline по точности превосходит другие, более общие решения. Это результат того, что мы уделяем особое внимание мобильным устройствам - Anyline работает со многими типами камер - и типу текста, который они обнаруживают: Anyline определяет текст символ за символом, а не слово за словом. Поэтому Anyline ориентирован на всевозможные варианты использования серийных номеров с большой потребностью в точности на уровне символов. Чтобы достичь этого, их технология не полагается на другие сигналы, например объединение символов в слово, которое имеет смысл. Все это вместе делает Anyline более подходящим для многих случаев использования, особенно в корпоративном сегменте.

Другая часть ответа, возможно, даже более важная для долгосрочной защиты, - это способность Anyline интегрироваться с клиентом: технология Anyline может быть развернута на условиях клиента - это корпоративный продукт. Никакая полиция не будет размещать номерные знаки в облаке Google, и ни у одного корпоративного клиента не будет собственного ИТ-отдела, создающего функции OCR на основе инструментов с открытым исходным кодом, если Anyline предоставит более качественные технологические предложения и простую интеграцию.

Подводя итог: решение OCR для предприятий - это, конечно, не футуристический ИИ, основанный на исследованиях Стэнфордского университета и обнаружении эмоций пассажиров в автомобилях без водителя, но он приносит огромную пользу клиентам прямо сейчас. В результате «несексуальности» и конкуренции в более широком OCR инвестирование в Anyline может не рассматриваться как очевидное вложение - и это прекрасно. Чем глубже мы углублялись в их технологический стек, тем больше мы влюблялись в эту возможность и в команду, стоящую за ней.

Горизонтальный ИИ? Вертикальный ИИ? Т-образный ?!

Более широкое наблюдение, которое мы сделали во время внутреннего обсуждения: наши инвестиции в ИИ до сих пор были в основном в вертикальный ИИ, то есть в конкретную модель машинного обучения, применяемую к конкретному варианту использования. Примеры: micropsi = система управления на основе компьютерного зрения для промышленных роботов или Comtravo = NLP для корпоративных поездок. Любую строку трудно классифицировать, поскольку модель OCR сама по себе не зависит от вертикали: платформа предоставляет выбор и лопату для моделей OCR (поэтому этот компонент является горизонтальным AI), но конкретные предопределенные варианты использования определенно вертикальные приложения. В целом, мы до сих пор не уверены, как отнести бизнес к классической, возможно, слишком упрощенной категоризации венчурного капитала. Он и вертикальный, и горизонтальный, так что, может быть, Т-образный ИИ? (Кроме того, как вы обсуждаете это, чтобы не походить на тупицу Twitter VC?)

Этот тип запуска ИИ имеет несколько последствий - например, необходимая четкая дифференциация от более общих инструментов Google / Amazon / Facebook и т. д., а также от инструментов с открытым исходным кодом, которые также типичны для горизонтального ИИ. Кроме того, может случиться так, что каждый из вертикальных вариантов использования по отдельности недостаточно велик, чтобы поддерживать крупную компанию типа венчурного капитала, но комбинация вариантов использования - и эта комбинация обеспечивается горизонтальным технологическим компонентом.

Другими примерами компаний с похожими характеристиками являются Valossa для обнаружения видеоконтента или Affectiva для обнаружения человеческих эмоций. Мы рады обсудить с коллегами-инвесторами, как составить карту пространства и каковы дальнейшие последствия - или даже если картографирование вообще имеет смысл. :)

Servus Anyline! 🇦🇹