雷峰网(公众号：雷峰网)获悉：聚焦小样本学习的人工智能公司「中科智云」近日获数千万元Pre-A轮融资，由浙商创投旗下管理的国家中小企业发展基金浙普（上海）基金领投，该轮融资将用于加强X-Brain AIoT技术研发，及AI平台迭代升级。

中科智云成立于2018年，公司团队成员目前百余人，核心团队来自中科院、牛津大学等院校，其中技术研发人员占比近70%。其主要业务是以自研X-Brain AI主动学习平台为核心，融合小样本学习框架、多源融合感知计算等技术，为行业提供AI 安全治理服务。

当前，以深度学习为核心的AI，为了避免发生过拟合或欠拟合的情况，需要使用大量数据来进行模型训练，从而使模型达到更好的拟合优度，解决场景问题。但这一路径在面临碎片化场景时，由于数据较少，训练效果也较差，很难落地。

为此，小样本学习（FSL）和AutoML（自动机器学习）逐渐成为新的算法生产模式。

与传统机器学习相比，小样本学习的优势在于，直接通过较少的数据量或样本，来训练算法模型。AutoML则可以从特征工程、模型构建、超参选择，优化方法四方面实现自动化，既减少了算法生产成本，又提高效率，并且降低了算法生产门槛。

在接受雷峰网采访时，中科智云CEO魏宏峰表示，小样本是低成本的基础，因为样本量小，训练模型不需要高算力硬件设备。但在一些场景中，小样本训练出来的精度，在初期很难达到商用水平。因此可以通过AutoML来缩短从初期模型到商用这个过程。

中科智云推出的X-Brain 平台，其核心是一套主动学习算法框架，应用自研的主动学习（Active Learning）技术，改变了监督学习的被动接受人工标注样本的模式。

该平台可通过AI主动判断样本是否需要算法工程师的参与，通过只让算法工程师参与部分困难样本的确认，形成人在回路（Human-in-the-Loop）模式，主动训练模型，形成模型自动迭代，从而解决算法生产落地成本高的问题。

截至目前，X-Brain AI平台已经在工业、建造、电力等行业应用。

魏宏峰认为，小样本学习和AutoML从技术上解决算法生产难题，但如何让技术更好地服务于企业，解决实际场景问题，就需要把具体场景痛点拆解之后，融入到整个算法生产过程中，从业务和问题定义开始，到模型调优，最后到算法交付，都要让懂业务的人参与。雷峰网雷峰网