识庐慧图完成数千万Pre-A轮融资，投资方为AA投资

导读：日前，西安识庐慧图信息科技有限公司（以下简称“识庐慧图”）宣布完成两千万Pre-A轮融资，此次投资方为AA投资。本轮融资核心用途用于核心产品关联计算平台的研发，增加计算范式类型提高各类业务覆盖面及平台性能表现。

日前，西安识庐慧图信息科技有限公司（以下简称“识庐慧图”）宣布完成两千万Pre-A轮融资，此次投资方为AA投资。本轮融资核心用途用于核心产品关联计算平台的研发，增加计算范式类型提高各类业务覆盖面及平台性能表现。

据了解，识庐慧图专注于构建Graph AI基础设施，核心产品“关联计算平台”致力于降低Graph AI技术的认知门槛与工程门槛。

识庐慧图CEO黄胜蓝表示，传统的数据分析主要基于对个体属性信息的分析，无法有效理解和使用数据中的关联信息，且随着业务数据量级增加，对关联信息的使用更加困难。而Graph AI正是高效利用关联信息解决复杂业务问题的全新方式，真正做到“从关联视角，重新认识数据”。

Graph AI由于引入了图结构来表示事物间关联，所以其更加类似于人类思考方式，更自然、更准确也更加具有逻辑性。在为业务带来巨大变革的同时Graph AI也给技术团队带来巨大考验。更灵活的建模方式也意味着业务问题如何拆解为Graph AI模型，如何准备样本变得更加困难；对事物间关系的分析能力意味着业务中使用Graph AI模型需要更健壮的数据处理能力来保证业务数据持续构图；从利用事物本身属性上升到聚合多阶邻居信息意味着模型决策更加复杂更加“黑盒”；表达能力的增强也意味着模型提供的结果也需要更复杂的处理才能真正驱动业务系统运行。

三十年来的信息化革命是以数据库为核心技术来驱动，“增删改查”四个范式涵盖了绝大多数对于数据的操作，正是高度抽象的数据操作范式大大降低了数据存取的门槛，将开发人员从复杂的数据索引设计、维护工作中解放出来，令更多人可以参与到信息化浪潮中也使得关系型数据库成为了信息化时代的基础设施。Graph AI技术的发展为智能化革命拉开序幕，然而Graph AI依旧是少数人手中的工具。现有产品多是集成技术组件的建模平台，用户依然需要完整思考建模思路、自己实现模型的持续学习与管理，并没有形成像数据库产品一样的标准化能力及完善的配套工具让一线工程师、业务人员能够便捷使用。

关联计算平台核心目标是构建Graph AI技术的基础设施，设计理念是通过将Graph AI的能力进行抽象，形成通用的计算范式，令业务人员不用思考复杂的模型构建思路、数据处理思路，而是通过直接使用或者组合使用计算范式即可享受到Graph AI带来的智能化能力，并且每种计算范式都涵盖了模型构建、模型持续管理以及结果使用三大环节。用户在选择了合适的范式并输入训练数据后，模型构建平台会基于AutoML技术搜索最合适的模型参数；模型管理平台会提供对应模型的持续学习、模型监控、结果干预、模型解释等能力；结果使用环节会提供高度抽象的API供业务系统调用。将整个Graph AI落地过程从业务团队、建模团队、数据处理团队、开发团队、运维团队等需要多专业、多团队配合的复杂流程变成了平台使用人员可以独立完成的工作，大大降低了Graph AI的工程门槛，令更多客户可以参与到智能化的浪潮中。值得一提的是，识庐慧图不到一年时间已经将Graph AI技术在银行、券商、保险、运营商、医院、科研院所、高校、军工等行业的头部客户中；另一方面与国内、国际头部公有云厂商、图数据厂商也建立了紧密的合作关系，共同帮助客户享受Graph AI的技术优势。

作为技术驱动型公司，识庐慧图团队已在图神经网络领域有着多年经验积累，创始人黄胜蓝保送武汉大学，曾担任极验验证CTO、四叶草安全技术VP，可以更好把握行业需求与技术的结合趋势。团队出版书籍《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》，成为第一本中文图神经网络书籍，并且畅销上万本。