Voxel51融资3000万美元，提升生成AI对视觉数据的理解能力

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Voxel51 获得了 3000 万美元的资金，以推进其视觉 AI 平台，旨在降低人工智能项目的失败率。该公司发现一个关键问题是：许多 AI 模型在数据解读上缺乏有效训练。Voxel51 的解决方案旨在帮助开发者创建强大且准备投入生产的 AI，以便顺利集成到他们的应用中。

此次融资由 Bessemer Venture Partners 主导，Tru Arrow Partners、Drive Capital、Top Harvest Capital、Shasta Ventures 及 ID Ventures 也参与了投资。Voxel51 计划利用这笔资金进一步支持新数据类型、扩展数据集规模，并强化技术整合。此外，公司还计划扩充销售、市场和支持团队，同时增强 AI 研究团队，并加大对开源项目的贡献。

Voxel51 的首席执行官兼联合创始人布莱恩·摩尔（Brian Moore）表示：“没有人会在草地上构建和调整赛车，然后指望赢得一级方程式比赛。然而，许多视觉 AI 项目在构建和优化模型时却使用了不充分、错误标记和不具代表性的数据，希望在实际应用中获得成功。我们致力于帮助客户通过整合模型和数据，提升 AI 应用开发的质量。”

像 LG 电子、伯克希尔·格雷、精准种植、RIOS 智能机器和 Forsight 等企业组织，都在使用 Voxel51 的解决方案，包括开源项目 FiftyOne 和其企业版 FiftyOne Teams。该技术据称可以提高团队生产力达 50%，并使模型准确性提高至 30%。

作为计算机视觉领域的领导者，Voxel51 正在吸引农业、航空、医疗、制造、零售和安全等各个行业的关注。其技术支持的应用案例包括帮助自动驾驶汽车理解周围环境、协助农民进行作物评估，以及帮助医疗专业人员提升患者诊断准确性。

公司表示：“Voxel51 赋能 AI 开发者更高效地协作开发模型和应用，利用视觉数据促进创新 AI 解决方案的创建，这将提升产品质量、增强安全性、提高效率，并改善客户体验。”

在当今多模态 AI 发展的背景下，组织在模型开发上需要采取战略性措施。忽视数据集的管理可能导致模型存在偏见和幻觉，进而削弱 AI 的有效性。更严峻的问题是，当前大多数数据流量由图像和视频构成，而不是文本。

这笔 3000 万美元的投资是继 Voxel51 两年前完成的 A 轮融资后进行的，该轮融资使其总融资额达到约 4600 万美元。公司目前尚未公开其估值。

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