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提供认知计算能力服务的初创企业Saffron刚刚在B轮融资中获得了700万美元。
大数据时代各种来源的信息爆发式增长令人应接不暇，唯有计算机才能处理这种规模并保证时间。但是普通的数据分析技术用人的角度来看又太“笨”了，需要数据科学家的辛苦准备和精心处理才能挖出宝藏。
容量和速度是计算机的优势，但是它必须不能那么弱智，如果能象人一样学习就好了。让计算机像人类大脑一样具备从经验中学习，发现不同事物之间的联系，进行逻辑推理并记忆的功能，这就是认知计算的目标。
像IBM、Google、Facebook等大公司可以凭借雄厚的资金和人才实力自行发展机器学习能力。比方说IBM的Watson就可以一目千行地消化吸收各种百科知识并能击败人类智力竞赛的冠军，但是绝大部分的公司却无法如此。因此，一些人从中发现了机会。
Saffron就是由IBM的前员工Jim Fleming和Manuel Aparicio于1999年组建的，其愿景是让机器的思考方式更像人类。该公司开发了专利的自然智能技术，该技术可以吸收电子邮件、通话记录等各种形式的数据，然后让机器像人类一样进行联想记忆，并识别和衡量数据中人与事物的联系，以及首次出现的模式，实时地地对信息流进行处理。Saffron通过开放机器学习API、以免费增值的模式向客户提供服务，帮助进行实时的决策分析。
据公司CEO Gayle Sheppard介绍，跟IBM的Watson相比，其自然智能专利技术的优势是不需要对所有数据都预先赋予规则和进行建模，而是能够自动发现数据模式（重复、收敛等），然后能随着时间推移逐步学习并预测结果，大概30天左右就能较好形成匹配数据的模型。这一点跟人学习的过程十分类似—概念的逐步细化，模型的不断完善。
目前Saffron大概拥有包括波音、Curtiss-Wright、盖茨&梅琳达基金会等在内的12家客户，客户数量之所以相对较少是因为还没有推向市场。此轮融资后公司将会进一步开发市场。此外公司还计划增强数据可视化的能力，并在硅谷开设全球总部。
此轮融资由Intel Capital与原有投资者参与，至此其总融资额已达1380万美元。
