根据公司介绍，小佑科技成立于2018年4月，是国内最早从事云原生容器安全产品研发的公司。2019年，小佑科技推出了国内首款自主知识产权的云原生安全产品“镜界-容器安全防护平台”，并集成前沿技术形成可落地的解决方案，以“产品+服务”的方式帮助客户降低云原生应用的安全风险。

从整个行业来看，经过一段时间的市场教育，云原生已经不是一个新鲜词汇。早前云原生的话题主要集中在容器、微服务、DevOps等领域，现如今已经扩展至容器编排及管理、监测分析等细分领域，云原生安全也在逐步成为话题。

根据 Gartner 预测，到2022年会有超过 75%的全球企业将在生产环境中运行容器化应用。而Sysdig发布的《2019年度容器使用报告》数据显示，用户生产环境中 40%的镜像来自公开的镜像仓库，镜像漏洞问题严重，CIS 等安全配置规范在生产环境中落实情况并不理想，容器镜像、组件安全配置及运行时安全的安全风险突出。容器平台的安全防护需要做到全流程管理。

根据官网，当前小佑科技的具体产品及解决方案包括容器资产管理、漏洞管理、容器运行控制、网络安全可视化、微服务安全、合规审计、docker安全、Kubernetes安全。当前公司的目标客户包括运营商、金融、教育、互联网等行业。

据了解，目前市场上提供云原生安全相关产品的公司还有奇安信、华为、青藤云安全等。

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此前，御数坊曾于2016年12月获数百万种子轮融资，投资方为清数D-LAB；2018年10月获数百万天使轮投资，由启迪之星投资。

御数坊成立于2014年12月，通过培训+咨询服务切入数据治理领域，主要瞄准能源、金融、通信、政府等传统领域客户，为企业提供全生命周期的数据治理解决方案。

随着大型企业基本完成信息化阶段，公司IT体系中的数据孤岛等问题也日渐受到重视，近年来火热的中台化趋势正是这一问题的体现，其根本目的都是希望为企业解决重复造轮子、内部资源无法打通等问题。

御数坊曾对蜗牛派介绍，市场上数据治理的参与者包括四类：如外企咨询服务商（安永、德勤）、数据治理软件厂商（IBM、Oracle、SAP 以及国内石竹、普元等公司）、大数据平台及中台（星环科技、数澜科技）、IT集成商。此外，专注于能源行业数字化的服务商英诺森也有面向大客户的高端数字化咨询服务，但是其业务侧重点不在数据治理。

而细分到数据治理领域，其核心在于构建企业数据认责体系，梳理企业数据资产，统一企业内的数据标准，解决不规范、不准确、不可理解等问题，再进一步开展数据质量提升及数据安全保护，从而通过数据共享开放及数据分析应用创造数据资产价值。针对国内市场多年以来存在的咨询服务难以落地、软件产品实用化程度不高的问题，御数坊即是将数据治理咨询与软件产品相结合，为客户提供全方位数据治理解决方案。

在本轮融资完成之际，创始人兼CEO刘晨也向蜗牛派分别介绍了几方面进展。

一方面，御数坊的咨询包括数据管理成熟度评估咨询、数据治理体系规划咨询和专项提升咨询服务。从去年开始，御数坊已经服务了国家电网、南方电网、国家能源集团等能源行业大型企业，今年则实现较好的项目续约。此外，公司近期也在不断开拓新行业。刘晨表示，今年御数坊在运营商、政府、房地产、金融、制造业等领域均有布局，并会持续拓展标杆客

“在咨询层面，目前企业客户还是属于认知和实践阶段，培训及咨询服务对他们而言必不可少，”刘晨向蜗牛派介绍，“因此，御数坊将持续保持投入力度，帮助组织和个人提升数据治理能力。疫情期间，御数坊与国际数据治理公司开展合作引进数据管理认证CDMP备考培训在线课程，并推出在线学习社区‘御数学堂’，上线不到半年已服务超过2000名数据治理从业者。”

图源：御数坊

在另一方面，御数坊也有自研的数据治理产品“DGOffice”。DGOffice产品核心为“一室六中心”，包括数据资产中心、数据架构中心、数据标准中心、数据质量中心、数据安全中心及数据运营中心。

刘晨表示，DGOffice对组织的各项数据治理能力进行一体化设计和模块化封装，对多个领域的数据治理方法论进行场景化落地：

• 首先由数据资产中心对企业数据做好盘点，形成资产目录；数据标准中心制定企业数据规范和标准；
• 数据架构中心满足数据模型、数据分布、流转的规划及管理；数据质量中心负责数据质量监控和问题管理；
• 数据安全中心实现对企业海量数据资产的智能化分类分级；
• 数据运营中心则支撑数据用户、数据生产者、数据管理者的数据认责和高效协同，并提供数据工作的可视化看板。

在近一年中，DGOffice在产品层面也有较大进展。御数坊于今年3月已成为阿里云智能计算平台事业部的生态合作伙伴，DGOffice通过Dataworks的集成测试，双方形成了全域数据治理联合解决方案，此后会持续在行业落地。

当前，DGOffice的六个模块均可灵活购买，在交付过程中，御数坊会有2-3个数据资产治理顾问，与甲方内部数据治理团队共同梳理企业数据体系，在交付时约有20%-30%的定制化需求，主要集中于数据接口、治理流程及可视化上的微调。

在营收方面，御数坊去年营收达千万元以上，客单价在150万-200万元左右，预计今年末会达到50%左右的增长。

而在客户采购习惯上，刘晨表示，此前公司以纯咨询项目居多，随着企业客户对于数据治理产品的认可度逐渐增强，今年的多家客户则逐步走到了咨询+产品整体解决方案落地阶段。在今年的商业化策略上，御数坊也会以这种方式着重拓展标杆客户，并持续引进NLP等AI技术提升产品智能化水平，落地到更多数据治理场景中去。

团队方面，御数坊创始人兼CEO刘晨，拥有IT行业18年、数据治理领域12年以上的从业经验，获得CDMP、IQCP、EDME等多项数据治理国际认证，御数坊核心团队多位成员在数据治理领域均具有十年以上从业经验。

投资方观点

种子轮投资方清数D-LAB负责人邱东晓表示：“数据治理是产业数字化的必经之路。御数坊在电力，运营商，金融等产业耕耘五年，具有相当的影响力，在产品化上也获得了许多大型企业认可。企业和资本前期布局，预示着产业数字化进一步进入实质阶段，数据治理再到智能化，是下一步的热点领域。“

天使轮投资方启迪之星创投投资人周界村认为：“大数据行业发展近年来粗犷式的发展之后，底层的数据治理需求很大，国内目前尚无成熟的数据治理服务商,客户需要数据治理的上到框架指导，下到产品的一整套方案。而市面上主要以数据治理软件工具商为主，无法提供落地性强、个性化强、与业务结合紧密的数据治理方案。御数坊团队在通信、电力等领域深耕多年，对客户场景、需求理解很深，并将多年的经验和方法论沉淀到产品中，为客户提供强落地性的一整套方案，在这个细分领域是非常独特和有亮点的。“

本轮投资方达泰资本合伙人姚承表示：“大数据革命是一波长期的浪潮，达泰坚持在这个赛道上积极布局。数据治理是大数据行业的底层设施，近年来明显受到越来越多的重度数据使用方的重视。御数坊在理论基础，商业实践和产品化上都做出了很好的成果。同时，御数坊低调高效的企业文化也是公司在今年严峻的经济形势下能够同时保持高速发展和财务健康的坚实基础。”

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燧原科技成立于2018年3月，目标是为客户提供云端AI训练和推断的国产通用人工智能软硬件解决方案，为公有云、私有云和混合云等云服务商提供AI普惠算力，服务金融、医疗、教育等行业，以及“新基建”的智能数据中心。

根据公开信息，燧原科技从芯片立项到自主研发成功用时18个月，去年12月发布了基于“邃思”芯片的人工智能训练加速卡“云燧T10”。云燧T10基于完全自研可重构计算架构DTU，单精度算力达到20TFLOPS，并率先支持BF16数据格式；采用自研ESL高速互联技术，200GB带宽，可以满足E级数据中心大规模人工智能训练需求；支持业内主流深度学习框架，提供完整的编译、调试、调优工具链，为开发者提供SDK、算子库，自定义算子接口、以及细粒度开放定制的能力。目前正在针对AI多种应用场景的差异化需求与客户展开深度合作，并实现业务落地和规模化。据悉燧原科技正与腾讯进行深度业务落地合作。

燧原科技曾在2018年4月获得种子轮融资，投资方包括亦合资本、真格基金、达泰资本、云和资本和上海科创投。2018年6月，获得3.4亿人民币Pre-A轮融资，腾讯领投，亦合资本、真格基金、达泰资本与云和资本跟投。在2019年6月宣布获得3亿人民币的A轮融资，由红点创投中国基金领投，海松资本、云和资本、腾讯、阳光融汇资本、信中利资本跟投。

融资历史

AI芯片一直是近年来国内人工智能领域的热门方向，包括阿里、腾讯、百度、华为等巨头，商汤、旷视、依图等专注CV的公司，寒武纪、地平线、深鉴科技等芯片初创公司在内的众多企业均有入局，燧原科技是少数从云端训练芯片直接切入市场的公司。

众多科技公司看好这一市场，与对算力的巨大需求密不可分。伴随着人工智能应用场景的多元化，新算法、新模型不断涌现，模型中的参数数量呈指数级增长，因而对算力的需求越来越大。根据Tractica调研预测全球AI芯片市场规模将在2025年达到726亿美元，增长率达到46.14%。OpenAI预估算力需求每3.5个月翻一倍，每年近10倍。

目前市场上的云端训练产品主要来自于NVIDIA，长期被国外巨头垄断，价格高企，使得国内AI云端训练的成本很高。同时，因为开发生态系统封闭不开源，对国内相关产业公司的技术支持力度不足，无法满足国内日益增长的各种AI应用场景的差异化需求，产品升级换代的步伐受到限制。

这也为从云端AI训练市场切入的燧原科技提供了市场机会。燧原的优势在于专为人工智能应用设计的芯片架构，比NVIDIA同期产品具有更高的性价比，同时提供更为本地化的技术支持，可以满足各种优化、定制化及差异化的需求。技术和价格门槛的降低，使得更多的AI应用开发者通过AI训练为市场提供更多更优的模型，进而扩大AI推断市场的规模，推动中国人工智能产业的发展。

事实上，过去几年亦有其他公司希望挑战NVIDIA，但真正能推出产品并落地者寥寥。芯片是技术、人才、资本密集型产业，其难点不仅在于芯片架构的设计，也在于与之相匹配的软件生态系统。回顾英伟达发展历史，其占领AI芯片领域的关键因素在于其CUDA的软件生态。

目前燧原科技已经推出“驭算”软件平台，与客户和合作伙伴基于该平台进行联合开发，来满足各行业客户深度定制化的需求。蜗牛派推测，本轮融资很可能也用于招募这部分的人才，继续完善并拓展软件平台的功能，构建生态。

芯片只有规模化才能实现盈利，找到体量大、增速快的应用场景就是关键。AI训练芯片主要部署于数据中心，智能数据中心是重要的人工智能算力基础设施，也是未来的发展趋势，市场潜力巨大。根据IDC数据，2018年中国智能服务器市场规模为13.05亿美金（约合人民币90亿元），同比增长131%，到2023年将达到43.26亿美金（约合人民币300亿元），整体市场年均复合增长率将达到27.08％。按照人工智能芯片占到人工智能服务器成本的30%-35%进行测算，未来中国服务器市场对于人工智能芯片的需求有望突破100亿元人民币。

据了解，燧原科技正在与政府和上下游商业伙伴合作，为‘新基建’智能数据中心提供国产替代解决方案，助力新基建的建设。

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截至目前，求臻医学拥有多个细分领域的原创肿瘤检测产品，覆盖肿瘤早筛、靶向药物伴随诊断、免疫检测、动态监测、预后评估及肿瘤生物信息学大数据平台分析等领域；另外，求臻医学还拥有第三方医学检验服务、IVD（体外诊断）产品生产、肿瘤医疗大数据平台等多条业务线，并与Illumina、Agena、Qiagen、IDT等达成战略合作。

根据动脉网发布的资料显示，求臻医学已自主研发了涵盖泛癌种、肺癌等九大系统肿瘤的20余项肿瘤检测产品，拥有34项专利、54项基于大Panel的生信软件著作权，并服务国内数百家肿瘤专科和综合医院的肿瘤患者。

目前，求臻医学的业务已延伸至下游，即针对客户需求，建立一套科研、生信解读服务以及产品转化体系。

根据公开报道，求臻医学已于2019年10月上线运营具有其自主知识产权的医学信息平台，通过该平台已为40余家企业提供了数据存储、数据查询、生物信息分析等多项服务，并开展肿瘤基因检测生物分析统计服务、样本检测服务及全新分析算法开发服务。

Scientist’s work by placing a genetic sample in a tube

图片来源：锐景创意

为了推进基因检测更好地落地，求臻医学现已引进全球最顶尖的肿瘤基因检测产品——TrusightTMOncology 500（TSO500）。

据介绍，TSO500大Panel检测产品的肿瘤突变负荷（TMB）及微卫星不稳定状态（MSI）指标与全外显子检测及PCR法有着非常优异的一致性（前两项指标均为免疫治疗非常重要的标志物），它已联合国际顶尖的企业及科研机构，开展了「TMB一致性的评价」项目，共同推进TMB的标准化，以解决临床阶段免疫治疗疗效预测指标不足够稳定的问题。

另外，求臻医学还是《中国肿瘤基因图谱计划》（CGAC项目）唯一合作的企业法人单位，该计划旨在解决NGS行业标准欠缺、基因检测数据壁垒、中国肿瘤基因图谱缺失等问题。

据悉，该项目预计在三年内检测1万例肿瘤患者样本，并对这1万例样本患者的后续疗效、预后进行定期随访与跟踪，以收集临床数据，建立基因数据库，绘制中国肿瘤基因图谱，并制定行业相关标准，为肿瘤精准医学诊断提供科学依据。

基于该计划，求臻医学将联合国内70余家三甲医院收集并检测超过万人的肿瘤样本，项目研究内容包含乳腺癌、胃癌、结直肠癌、肺癌、肝癌等课题，以期绘制中国肿瘤基因图谱，建立行业标准、制定肿瘤多基因大Panel检测的专家共识。

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据悉，求臻医学以生物信息学及高通量测序技术为基础，布局肿瘤液态活检领域，拥有多个细分领域市场并契合临床需求的原创肿瘤检测产品，产品覆盖肿瘤早筛、靶向药物伴随诊断、免疫检测、动态监测、预后评估及肿瘤生物信息学大数据平台分析等领域。

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