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旷视科技
人脸识别领域达到世界领先的科技公司
成立时间：2011年 | 融资信息：D轮融资
旷视科技是由人工智能驱动的行业物联网构建者，也是世界最早一批用深度学习技术实现人脸识别产品商用的人工智能企业，旗下拥有全球最大的人脸识别开放平台 Face++ 和第三方人脸身份验证平台 FaceID，并已在各垂直领域推出了包括人脸识别支付、人脸识别解锁、全帧智能抓拍机在内的多个具有开创性意义的 AI 产品。基于核心的深度学习和智能传感技术，旷视科技希望用 AI+IoT 赋能终端实现物理世界的数字化，从而闭环数据实现智能化为行业用户提供真正的商业价值、加速 AI 与实体经济的融合。
官方网站：http://megvii.b.atyun.com/
企业资讯
旷视科技全资收购艾瑞思 正式进军智能机器人业务
2018-10-22
2018-07-03
为提升智能制造创新能力、进一步完善 AI+IoT 布局，旷视科技 (Face++) 全资收购艾瑞思机器人 (Ares robot)，正式进军智能机器人业务。
艾瑞思机器人 (Ares robot)，致力于智能机器人、人工智能、大数据等核心技术研发，努力为物流仓储、智能工厂等行业客户提供具有竞争力的产品和解决方案。其核心技术团队成员均毕业于清华、北航、哈工大、北理工等知名高校，在机器人、智能硬件、人工智能、机器视觉、大数据、云计算等方面具有丰富的技术积累和十年以上的相关
旷视科技印奇入选 MIT TR “全球35岁以下科技创新35人” 引领中国AI
2018-10-22
2018-07-03
美国当地时间6月27日上午，美国权威科技期刊《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）正式揭晓“2018全球35岁以下科技创新35人”（35 Innovators Under 35 2018）榜单。其中，中国区“35岁以下科技创新青年35人”之一、旷视科技联合创始人兼CEO印奇本次也进入该榜单，成为全球人工智能领域的杰出青年企业家代表。
自 1999 年起，MIT TR 每年都会推出“35岁以下科技创新35人”榜单，旨在于全球范围内评选出被认为
探秘OPPO Find X背后的黑科技 旷视科技真3D解决方案强势出线
2018-10-22
2018-07-03
法国时间6月19日晚，沉寂了4年的 OPPO Find 系列在卢浮宫正式发布了未来旗舰新机——OPPO Find X，十天后，OPPO Find X国行版在北京发布。作为 Find 系列的回归之作，Find X 再一次用产品诠释了 OPPO 探索未来的精神。
[caption id="" align="aligncenter" width="640"] OPPO Find X[/caption]
流光溢彩的机身，正反面无孔和首创的双轨潜望结构让 Find X
超越DeepMind！旷视科技荣获CVPR挑战赛 AVA&WAD 双项冠军
2018-10-22
2018-07-03
作为全球五十大最聪明企业和计算机视觉领域的原创技术担当，旷视科技在世界范围内所参与的人工智能技术挑战赛中始终处于高位水平。自 2013 年赢得人脸识别三项世界冠军以来，旷视已累计收获 17 项人工智能技术评测冠军和挑战赛第一名，今天仍在不断续写辉煌。CVPR 2018 期间，多项挑战赛结果揭晓，其中旷视科技参与了 AVA 和 WAD 挑战赛，击败谷歌 DeepMind 和英伟达等巨头公司，AVA & WAD 挑战赛分别针对视频语义和自动驾驶问题而设，挑战赛不仅给了旷
在 Face++ 旷视科技工作是一种怎样的体验？
2018-12-26
旷视科技是一个年轻，充满活力的团队，平均年龄也就20多岁，公司成员大多来自清北。在国内人脸识别这个领域的名声自不必说，各种大牛云集，去年孙剑老师的加入更是让公司增色不少。research部门这边有很多实习生，很多都做出了不错的成果，黑科技产品、各种发明专利、国际会议论文都有实习生参与开发甚至独当一面。
公司内部非常开放，所以只要自己愿意，可以看到各种各样的研究方向。
它像是一个合作紧密的大实验室，没有独立办公室，没有隔板，只有共享的大办公空间，使得无论什么级别什么方向都能很好地交流。除了res
旷视科技再现硬实力——首个深度学习GIF质量增强方法被提出
2019-01-25
图形交换格式（GIF）是一种高度可移植的图形格式，在Internet上无处不在。尽管它们的尺寸小，但将视频转化为GIF图像通常包含不期望的视觉伪像，例如平面颜色区域，伪轮廓，色移和点状图案。在本文中，旷视提出了GIF2Video，这是第一个用于提高GIF视觉质量的方法。主要通过颜色反量化和插帧（frame interpolation）两方面。首先旷视提出了一种用于颜色去量化的新型CNN架构，它基于多步色彩校正的组合架构。然后，将SuperSlomo网络（SuperSlomo 是新近提出的一种神经网络，专为
旷视换logo去掉Face++ 人脸识别独角兽战略转型做物流
2019-01-17
1月16日，中国“CV（Computer Vision，计算机视觉）四小龙”之一的旷视科技在北京举办了新战略发布会，也标志着这家AI独角兽企业正式宣布从消费端应用转向产业应用。
在发布会上，旷视科技CEO印奇公布了公司的全新LOGO，由此前的“Face++旷视”更改为“Megvii旷视”。
实际上，Face++是旷视旗下的第一款产品，Megvii才是旷视的真名。Face++是一款人脸识别技术平台，主要提供移动端的AI解决方案，包括2D/3D+红外人脸解锁、利用人脸3D重建、人体分割和景深估计技
旷视科技已提交港股上市申请，有望成为全球AI第一股
2019-08-26
人工智能公司旷视科技已申请在香港上市。
该公司得到了电子商务巨头阿里巴巴和中国银行等大型企业的支持。旷视公司尚未公布其股票的定价或首次公开发行(IPO)的时间表。尽管上市还存在诸多异议，但他们已经表明了对香港市场的信心。今年早些时候，旷视完成了7.5亿美元的融资，据报道其估值超过了40亿美元。而其最接近的竞争对手商汤科技的估值超过45亿美元。
亏损扩大
到2030年中国有望成为世界人工智能技术的领导者，而人脸识别是技术的核心，而随着这项技术在中国各地城市的应用，旷视实现了收入的快速增长。
旷视在 MEET 2020 智能未来大会斩获人工智能年度榜单双奖
2019-12-13
近日，量子位主办的 MEET 2020 智能未来大会在北京召开。大会公布了2019年人工智能年度榜单。其中，人工智能企业旷视入选2019中国人工智能领航企业TOP50，旷视联合创始人兼CEO印奇则获评2019中国人工智能商业突破人物TOP10，展现出旷视在推动中国人工智能产业发展方面做出的重大贡献。
同时，旷视联合创始人兼CTO唐文斌受邀出席大会并发表“AI 与产业变革相向而行”主题演讲，同与会嘉宾分享旷视在推动技术商业化落地、回归价值创造方面的成功实践。
MEET 2020 智能未来大会由量
旷视科技打造智能机器人助力物流行业升级
2019-12-26
随着电商的发展及“新零售”概念的出现，物流行业也在与时俱进。以往物流仓储环节可能更多依靠人力，但时至今日，单纯靠人力早已行不通，高强度的作业使其对物流机器人等自动化设备有着强烈的需求。2018年，物流系统的专业服务机器人总销售额就约为37亿美元，预计到2021年，全球仓储和物流机器人市场规模增长到224亿美元。仓储物流机器人市场广阔，前景一片光明，这也使得以旷视科技为代表的人工智能企业备受关注。
想必大家应该也深有体会，传统的仓储物流行业效率低下，一旦遇上网购高峰期，一个快递甚至要等上十天半个月，但
三国政府首脑出席中日韩工商峰会 旷视代表中国AI企业参会发言
2019-12-30
近日，第八次中日韩领导人会议为契机举行的第七届中日韩工商峰会在四川省成都市举行。国务院总理李克强与韩国总统文在寅、日本首相安倍晋三共同出席峰会并致辞。作为中国人工智能企业的代表，旷视科技总裁付英波受邀出席本次峰会，参与“科技引领合作，创新促进发展“的专题探讨，并与中日韩领导人合影。
作为三国经济界最高层次的交流活动，中日韩工商峰会也是三方经济界向三国政府建言献策的有效平台，旨在进一步巩固三国经济交流。在专题探讨环节，付英波首先从旷视自身发展、产品技术定位以及技术应用准则方面，向与会嘉宾进行全面介绍。
旷视科技抢先领跑未来发展形势最好行业
2020-01-06
不久前,德勤中国在成都发布了“2019年中国高科技高成长50强”和“中国明日之星”获奖企业榜单,有着14年历史的“中国高科技高成长50强”评选活动,被媒体界称之为“高成长企业奥斯卡奖”。
此次上榜的企业当中,AI企业非常之多,字节跳动、蚂蚁金服、科大讯飞、旷视科技等，可见人工智能的市场价值与发展潜力正在不断得到有效的印证。AI行业的高速发展,离不开国内对于AI产业资金与政策的大力支持。目前，国内AI企业在AI领域取得了耀眼成绩,机器人产业增速保持全球第一,某些关键技术已处于全球先进行列；语音识别技术
旷视联合泰尔实验室发布2019智能手机影像技术白皮书
2020-01-14
旷视联合中国信息通信研究院泰尔终端实验室共同发布了《2019智能手机影像技术应用观察及趋势分析》白皮书（以下简称“白皮书”）。
白皮书从“智能手机影像应用行业现状”、“智能手机影像技术与应用变革”和“前景与趋势”三方面，系统盘点了2019年智能手机在影像应用的行业发展情况，并对其发展前景和方向进行了趋势分析。白皮书认为，随着人工智能技术在智能手机拍照领域的成熟运用，影像技术已经成为影响手机销量的重要指标之一。
当前，手机已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的设备。无需携带现金或银行卡的移动支付
