文|古振兴

9月12日，人工智能初创公司「Diveplane」宣布已筹集了2500万美元的A轮融资。本轮融资由Shield Capital领投，Calibrate Ventures、L3Harris Technologies和Sigma Defense参投。这些资金为「Diveplane」提供了进一步投资其屡获殊荣的人工智能解决方案的机会，同时促进了有针对性的增长，以满足不断增长的市场需求。作为协议的一部分，Shield Capital的执行合伙人Philip Bilden将加入「Diveplane」董事会。

「Diveplane」创立于2018年，总部位于北卡罗来纳州。「Diveplane」创始人为Michael Capps博士和Chris Hazard博士。Capps为Epic Games前任总裁，Hazard曾多年为美国军方开发AI和游戏项目。

「Diveplane」致力于帮助企业和政府组织通过可训练、可解释和可审计的人工智能工具更好地理解和利用其数据的力量。「Diveplane」的解决方案围绕预测，解释和显示的原则进行设计，使用户相信运营决策建立在公平和透明的基础上。

「Diveplane」的产品包括隐私增强技术GEMINAI、检测数据异常并快速纠正的技术SONAR，市场趋势预测模块ALLUVION。

「Diveplane」 属于人工智能初创公司的 MLOps 类别，旨在为组织提供在生产中部署和维护机器学习模型的工具。例如，该公司的 Geminai 产品创建了匿名的、统计学上相似的“双胞胎”数据集，以一种假定的隐私保护方式训练人工智能系统。 与此同时，「Diveplane」 的声纳服务对数据和人工智能系统进行定期分析，以确保系统不会偏离轨道。

MLOps的逻辑是通过相似的自动化和迭代形式，加快企业从数据到insights的价值获取速度。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好的利用机器学习的能力来促进业务增长。

「Diveplane」的技术适用于混乱的数据、稀疏的数据和小型数据集。此外，可编辑性是其技术的一大亮点。 “这些都可以在线编辑，所以当您需要更多或不同的数据，或者发现需要删除的不良数据时，您可以即时更改，而无需从头开始。如果预测看起来不正确，您可以准确追踪影响预测的训练数据。并且在模型的整个生命周期内都是可审计的，因此您可以回滚到系统状态，重新创建分类，然后为它提取完整的解释。”

在合成数据方面，「Diveplane」与 MostlyAI、Gretel 和 Hazy 等初创公司竞争。在更广泛的 MLOps 中，它与 Arize、Tecton 和 Weights & Biases 等竞争对手正面交锋，后者在去年10月筹集了 1.35 亿美元。

「Diveplane」将部分客户获取工作集中在国防装备。Capps 声称「Diveplane」的技术在包括美国运输司令部在内的政府机构中有着悠久的历史。这反应了其联合创始人的背景：Capps 曾在海军研究生院任教，Hazard 曾在国防部工作。

最近，这家「Diveplane」宣布与西班牙最大的保险公司之一 Scanbuy 和 Mutua Madrileña 达成交易。

「Diveplane」正在积极进入医药市场，Capps表示“疫情带来了一些不确定因素，我们正在积极向医疗保健企业进行销售。情况发生了变化，现在我们看到支出的增加以及对数据隐私的广泛推动……对于像我们这样的公司来说，监管无疑是顺风，因为规则往往侧重于隐私、透明度和责任，这就是我们存在的全部原因！”

Gartner一直将「Diveplane」评为技术创新者和酷炫供应商，估计仅在2022年，人工智能软件市场就将达到620亿美元，到2027年将继续以超过30%的速度增长。Diveplane具有独特的优势，可以通过支持多个真实用例来利用市场机会。

「Diveplane」团队正在建立一个领先的技术平台，以利用人工智能的力量，同时保护隐私和可解释性。Shield Capital 管理合伙人RajShah表示，”我们很高兴与他们合作，因为他们的平台是大型组织安全实施和扩展AI的基础。“