据外媒报道，当地时间12月9日，合成数据生成平台Parallel Domain宣布从A轮融资中筹集了1100万美元的资金。该轮融资由Foundry Group领投，Calibrate Ventures 以及现有投资者Costanoa Ventures、Ubiquity Ventures以及丰田风投公司Toyota AI Ventures参投。
Parallel Domain 仿真平台（图片来源： Parallel Domain ）
Parallel Domain表示，将利用融得的资金扩大公司的合成数据生成平台。目前，该公司员工超过25人，拥有汽车制造业和无人机配送行业的客户。
据估计，单单自动驾驶汽车公司每年就需要花费数十亿美元用于收集和标注数据。第三方承包商招募了成千上万的人工数据标注师来绘制和跟踪机器学习模型需要学习的注释。一个得到正确标记的数据集可以为模型提供真实情况，以检查模型的预测是否准确，并可持续优化模型的算法。但是，随着对性能的要求越来越高，管理数据分布与频率都适当的数据集变得越来越困难。此外，由于此次疫情导致越来越多的数据承包商都被迫在家办公，促使一些公司开始转而使用合成数据。
Parallel Domain 公司总部位于帕洛阿尔托，于2017年由Kevin McNamara创办。Kevin McNamara此前曾负责苹果公司的特殊项目团队（Special Projects Group），专注于自动驾驶系统仿真。McNamara还曾为微软游戏工作室设计了程序内容系统，也在迪斯尼的皮克斯工作室为动画电影做出过贡献。他寻求研发一个平台和API（应用程序界面），让客户能够在仿真环境中训练、测试和维护自动驾驶系统，根本无需将自动驾驶系统部署到真实世界中。
Parallel Domain 仿真平台（图片来源： Parallel Domain ）
Parallel Domain能够为激光雷达传感器和摄像头等各种传感器合成白天、夜晚、城市、雾天和雨天等条件，并且添加交通信号灯、车辆、行人和动物等因素。该平台能够提供手工数据注释服务所没有的丰富元数据，还能够让用户试验新型传感器和技术配置。
此外，该公司的平台具备日志回放功能，能够让客户回放真实世界的日志，并利用传感器仿真数据将日志实现可视化。利用该工具，客户还能够传递机器学习模型的状态信息，以得到仿真场景，生成各种各样的真实世界日志，从而研发感知算法。
Parallel Domain平台由一套API和开发者工具组成，能够让客户按需生成合成传感器数据，在改进基本性能的同时能够减少开发者的迭代时间。
该公司首席执行官兼创始人Kevin McNamara表示：“当我们的客户使用Parallel Domain合成数据训练数据集时，可以直接改进系统执行关键视觉任务的能力，如在夜晚发现骑自行车者或确定交通信号灯的状态。在有些情况下，我们的客户能够降低45%的错误率，同时能够大大节省用于收集整理真实世界数据的时间。”