与竞争对手相比，郭玮博士认为依瞳科技最大的优势在于MLOPS的4C理念，分别为数据持续集成（Continuous Integration）、模型持续训练（Continuous Training）、模型持续部署（Continuous Deployment）、模型持续评估（Continuous Evaluation），能够赋予AI模型在质检中的学习能力，这也是解决AI应用从数据采集到性能监控，再到模型迭代全流程闭环的核心 。
值得一提的是，依瞳科技深度学习平台的核心代码已完全开源，用户可利用其完成端到端AI的全流程，以推动公司产品的快速落地，并面向高校师生免费开放 。 不过，该平台面向工业领域则拥有4种盈利模式 。
一是提供企业级的功能销售和售后服务；二是针对不同客户，以软件销售或软件订阅服务的形式，提供基于机器学习的对时序数据/结构化数据平台服务；三是为质检解决方案（模型开发商）或总集成商提供MLOPS的质检平台；四是通过合作伙伴，为客户提供以MLOPS为基础的质检软硬件解决方案，帮助客户大幅度降低AI落地应用后的运维使用成本 。
目前，依瞳科技的通用平台1.0已落地中山大学、清华大学深圳研究生院、昆明理工大学等多所高校和华为位于日本、瑞典、新加坡等地的OpenLab，以及汽车、电网、铁路等多个行业 。 此外，依瞳工业质检平台作为华为昇腾智造解决方案的核心伙伴，通过华为渠道落地了国内多个业内龙头企业的产品生产监测项目 。
营收方面，2021年依瞳科技主要聚焦产品研发和市场孵化，软件销售和服务营收将超千万元人民币，而公司主打的依瞳智慧工业平台，预计在2022年将会实现大规模落地，同时带动营收大幅度增长 。
接下来，依瞳科技在产品和业务层面还将进行一系列升级优化 。 公司预计在2022年初将推出以MLOPS为理念的大数据机器学习平台，主要针对结构化数据和时序数据，通过自动机器学习auto ML的方式建模和分析处理，从而提高数据模型部署与运维效率，赋予模型自动迭代优化能力 。
同时，依瞳科技将继续扩展行业平台落地场景，联合合作伙伴在电力、智慧城市、自动驾驶等领域进行行业平台的开发和落地 。
团队方面，依瞳科技创始人兼CEO郭玮博士毕业于清华大学电子工程系，取得加拿大维多利亚大学电子与计算机工程硕士和博士学位，他曾是微软亚洲硬件中心创始人、首席架构师，在微软工作20余年里，负责领导研发了微软Xbox、Kinect、Surface Pro 3、Surface Book等产品，有着丰富的3C产品设计与量产管理经验；公司联合创始人、产品研发负责人苏力强博士毕业于北京大学，并获得美国耶鲁大学博士学位，先后任职美国摩根大通技术副总裁、美国摩根斯坦利技术副总裁等职位，擅长大型计算集群系统软件设计、数据系统设计，具备丰富的人工智能核心算法研究和交付经验 。
【36氪首发｜「依瞳科技」获卓源资本千万级PreA+轮融资，瞄准工业质检开发端到端通用AI平台】卓源资本创始合伙人兼CEO林海卓博士表示：“依瞳科技是目前亚洲领先的通用端到端AI+智能制造平台提供商，拥有业界最顶级的研发及产品化团队配置 。 人工智能已经进入产业落地与细分行业结合的深水区，卓源资本高度看好依瞳端到端通用AI平台以及“多元算力支持”/“算法+AutoDL+MLOPS”的行业解决方案，其产品将会在超算中心、教育科研、工业质检、半导体及电子设备产线、自动驾驶等领域具备极强的落地能力 。 ”

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