對科技企業尤其是初創科技企業來說,如果技術不能及時地轉化為有效可行的商業落地模式,那麼其處境將會像迷失在原始森林中的都市人一般危險。戰勝人類最強棋手的Alpha Go一度讓人工智能的名字響徹世界,也讓DeepMind成為AI領域的明星企業。如今,公司年虧40億的DeepMind依然在忙不迭地蓋著大樓,但對於尖端技術成果的產品落地轉化,業界普遍認為未來尚不明朗。
誰來為初創企業們掌握的技術提供更多的應用場景和全新的技術課題,將資本和資源引入,突破技術和領域的桎梏,挖掘新技術新模式的商業價值?
出行行業巨頭戴姆勒和計算機視覺企業亙星智能給出了不一樣的答案。
2019年8月28日,戴姆勒星創高速(Startup Autobahn)2019成果展示日“EXPO DAY”在北京順義福尼亞劇院拉開帷幕。在進入中國的第三年,圍繞人工智能、IoT(物聯網)、大數據、區塊鏈、AR/VR等多個技術領域,戴姆勒星創高速向公眾集中展示了其在為期100天的加速營中,成功孵化出的12項出行領域創新成果。
"對科技企業尤其是初創科技企業來說,如果技術不能及時地轉化為有效可行的商業落地模式,那麼其處境將會像迷失在原始森林中的都市人一般危險。戰勝人類最強棋手的Alpha Go一度讓人工智能的名字響徹世界,也讓DeepMind成為AI領域的明星企業。如今,公司年虧40億的DeepMind依然在忙不迭地蓋著大樓,但對於尖端技術成果的產品落地轉化,業界普遍認為未來尚不明朗。
誰來為初創企業們掌握的技術提供更多的應用場景和全新的技術課題,將資本和資源引入,突破技術和領域的桎梏,挖掘新技術新模式的商業價值?
出行行業巨頭戴姆勒和計算機視覺企業亙星智能給出了不一樣的答案。
2019年8月28日,戴姆勒星創高速(Startup Autobahn)2019成果展示日“EXPO DAY”在北京順義福尼亞劇院拉開帷幕。在進入中國的第三年,圍繞人工智能、IoT(物聯網)、大數據、區塊鏈、AR/VR等多個技術領域,戴姆勒星創高速向公眾集中展示了其在為期100天的加速營中,成功孵化出的12項出行領域創新成果。
自2017年登陸中國以來,戴姆勒星創高速已與30家各領域初創企業合作,推動36個解決方案從概念轉化為試點項目與落地產品,部分成果已應用於戴姆勒方面核心業務。在百日加速期間,超過50%的校友企業獲得新一輪融資,整體估值平均上升3-5倍。
在第三期星創高速加速營的陣容中,不僅有亙星智能、凌感科技、北微傳感等“新同學”,也看到可以許多熟悉的身影,如51VR、矩陣元、塔墨科技、驀然認知等“老朋友”也重返星創高速獲得持續加速。
歷屆星創高速加速營的校友企業中,不乏跨領域行業解決方案的提供者。如來自武漢的前沿智能圖像識別與三位測量技術提供商,深耕於服裝垂直領域的武漢亙星智能技術有限公司(下文中簡稱為亙星智能)。
專注於計算機圖形學仿真技術和基於深度學習的視覺分析領域,此前亙星智能專注於以前沿技術實現下一代實時動態虛擬試衣解決方案,並將之應用於服裝垂直行業。
"對科技企業尤其是初創科技企業來說,如果技術不能及時地轉化為有效可行的商業落地模式,那麼其處境將會像迷失在原始森林中的都市人一般危險。戰勝人類最強棋手的Alpha Go一度讓人工智能的名字響徹世界,也讓DeepMind成為AI領域的明星企業。如今,公司年虧40億的DeepMind依然在忙不迭地蓋著大樓,但對於尖端技術成果的產品落地轉化,業界普遍認為未來尚不明朗。
誰來為初創企業們掌握的技術提供更多的應用場景和全新的技術課題,將資本和資源引入,突破技術和領域的桎梏,挖掘新技術新模式的商業價值?
出行行業巨頭戴姆勒和計算機視覺企業亙星智能給出了不一樣的答案。
2019年8月28日,戴姆勒星創高速(Startup Autobahn)2019成果展示日“EXPO DAY”在北京順義福尼亞劇院拉開帷幕。在進入中國的第三年,圍繞人工智能、IoT(物聯網)、大數據、區塊鏈、AR/VR等多個技術領域,戴姆勒星創高速向公眾集中展示了其在為期100天的加速營中,成功孵化出的12項出行領域創新成果。
自2017年登陸中國以來,戴姆勒星創高速已與30家各領域初創企業合作,推動36個解決方案從概念轉化為試點項目與落地產品,部分成果已應用於戴姆勒方面核心業務。在百日加速期間,超過50%的校友企業獲得新一輪融資,整體估值平均上升3-5倍。
在第三期星創高速加速營的陣容中,不僅有亙星智能、凌感科技、北微傳感等“新同學”,也看到可以許多熟悉的身影,如51VR、矩陣元、塔墨科技、驀然認知等“老朋友”也重返星創高速獲得持續加速。
歷屆星創高速加速營的校友企業中,不乏跨領域行業解決方案的提供者。如來自武漢的前沿智能圖像識別與三位測量技術提供商,深耕於服裝垂直領域的武漢亙星智能技術有限公司(下文中簡稱為亙星智能)。
專注於計算機圖形學仿真技術和基於深度學習的視覺分析領域,此前亙星智能專注於以前沿技術實現下一代實時動態虛擬試衣解決方案,並將之應用於服裝垂直行業。
通過照片或視頻重建3D人體,且無需用戶脫衣或身著緊身衣即可實現。該技術通過仿真技術製作3D服裝,並穿著在3D人體上,讓用戶足不出戶就可以試穿各種流行的時尚服飾。該技術的成熟,可以一定程度上顛覆服裝行業千百年來“先生產、再銷售”的傳統模式,使服裝企業可以根據消費者虛擬試衣的反饋按需生產,達到降低設計生產成本、減少庫存的目的。該技術的應用十分廣泛。例如,技術與深度學習的服裝特徵提取,流行趨勢分析,以圖搜圖,缺陷檢測等。
據瞭解,2019星創高速“百日加速營”期間,亙星智能在星創高速幫助下延展其技術單元,成功開發出了“駕駛員自適應座椅調節系統”(Driver-Adaptive Seat Adjustment System),完美適配出行賽道的應用場景。
透過現象看本質,對這些有潛力的初創企業來說,為自身的產品和技術找到合適的落地場景,在得到有效驗證後進而形成可持續運轉的商業模式,是真正需要關心的問題。也難怪“自造血”概念在近年來的商業新聞中正越來越頻繁地被提及。
"對科技企業尤其是初創科技企業來說,如果技術不能及時地轉化為有效可行的商業落地模式,那麼其處境將會像迷失在原始森林中的都市人一般危險。戰勝人類最強棋手的Alpha Go一度讓人工智能的名字響徹世界,也讓DeepMind成為AI領域的明星企業。如今,公司年虧40億的DeepMind依然在忙不迭地蓋著大樓,但對於尖端技術成果的產品落地轉化,業界普遍認為未來尚不明朗。
誰來為初創企業們掌握的技術提供更多的應用場景和全新的技術課題,將資本和資源引入,突破技術和領域的桎梏,挖掘新技術新模式的商業價值?
出行行業巨頭戴姆勒和計算機視覺企業亙星智能給出了不一樣的答案。
2019年8月28日,戴姆勒星創高速(Startup Autobahn)2019成果展示日“EXPO DAY”在北京順義福尼亞劇院拉開帷幕。在進入中國的第三年,圍繞人工智能、IoT(物聯網)、大數據、區塊鏈、AR/VR等多個技術領域,戴姆勒星創高速向公眾集中展示了其在為期100天的加速營中,成功孵化出的12項出行領域創新成果。
自2017年登陸中國以來,戴姆勒星創高速已與30家各領域初創企業合作,推動36個解決方案從概念轉化為試點項目與落地產品,部分成果已應用於戴姆勒方面核心業務。在百日加速期間,超過50%的校友企業獲得新一輪融資,整體估值平均上升3-5倍。
在第三期星創高速加速營的陣容中,不僅有亙星智能、凌感科技、北微傳感等“新同學”,也看到可以許多熟悉的身影,如51VR、矩陣元、塔墨科技、驀然認知等“老朋友”也重返星創高速獲得持續加速。
歷屆星創高速加速營的校友企業中,不乏跨領域行業解決方案的提供者。如來自武漢的前沿智能圖像識別與三位測量技術提供商,深耕於服裝垂直領域的武漢亙星智能技術有限公司(下文中簡稱為亙星智能)。
專注於計算機圖形學仿真技術和基於深度學習的視覺分析領域,此前亙星智能專注於以前沿技術實現下一代實時動態虛擬試衣解決方案,並將之應用於服裝垂直行業。
通過照片或視頻重建3D人體,且無需用戶脫衣或身著緊身衣即可實現。該技術通過仿真技術製作3D服裝,並穿著在3D人體上,讓用戶足不出戶就可以試穿各種流行的時尚服飾。該技術的成熟,可以一定程度上顛覆服裝行業千百年來“先生產、再銷售”的傳統模式,使服裝企業可以根據消費者虛擬試衣的反饋按需生產,達到降低設計生產成本、減少庫存的目的。該技術的應用十分廣泛。例如,技術與深度學習的服裝特徵提取,流行趨勢分析,以圖搜圖,缺陷檢測等。
據瞭解,2019星創高速“百日加速營”期間,亙星智能在星創高速幫助下延展其技術單元,成功開發出了“駕駛員自適應座椅調節系統”(Driver-Adaptive Seat Adjustment System),完美適配出行賽道的應用場景。
透過現象看本質,對這些有潛力的初創企業來說,為自身的產品和技術找到合適的落地場景,在得到有效驗證後進而形成可持續運轉的商業模式,是真正需要關心的問題。也難怪“自造血”概念在近年來的商業新聞中正越來越頻繁地被提及。
而對於出行巨頭戴姆勒來說,通過百日加速營集中孵化一批滿足自己業務需求的項目,與初創企業建立緊密的聯繫,則遠比單獨招募團隊建立實驗室的方式要划算得多。初創企業們獲得的,不僅來自戴姆勒各個業務線上具有前瞻性、可行性、獨特性的項目課題。同時,來自平臺對接的科研經驗、企業資源甚至資本上的支持,則為星創高速“校友”的企業們進行“有的放矢”的研發,提供了驗證技術應用和商業方向的場景。
新的時代,隨著科技的迅速發展,企業作為人類商業組織形態的最高級,也早已不再是單打獨鬥,“合作共贏”才是現在以及未來發展的大趨勢。在“大眾創業,萬眾創新”的時代大背景下,戴姆勒星創高速這種以科技創新、制度創新為驅動力,與各路科技新貴們一起,為人類出現未來形態的早日實現,做出了不可忽視的嘗試。
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