Arlequin AI 完成 2,800 萬歐元 A 輪融資，目標係開發專有嘅「拓撲神經網絡」（topological neural networks，TNN），將其證據導向分析平台推向更多歐洲以外市場。呢間巴黎公司針對嘅問題唔係單靠逐條資料就處理到：調查人員同營運團隊往往仲要理解人物、事件、地點、交易及其他證據之間點樣互相連結，先可以作出關鍵判斷。12

2,800 萬歐元會投放喺邊？

本輪由 redalpine 同 OTB Ventures 共同領投；Bpifrance 旗下國防創新基金參投，原有投資者 Vsquared Ventures、10x Founders 加碼，Xavier Niel 亦加入。Arlequin 表示，資金全部來自歐洲投資者，會用於加速 TNN 研發及國際部署。1210

公司列出嘅近期重點包括：

• 訓練及開發專有 TNN 模型；
• 擴充負責模型研發及營運嘅團隊；
• 擴大歐洲及海外商業部署；
• 建立國際據點，包括倫敦、柏林辦公室，並計劃在 2026 年底前設立矽谷 AI 實驗室。14

融資公布時，Arlequin 約有 50 名員工，當中包括 35 名工程師，以及 15 名博士、研究人員和數據科學家。1

TNN 到底係做咩？

Arlequin 平台可處理零散而異質嘅資訊，例如文件、交易紀錄、影片同營運數據。公司所講嘅 TNN 架構，唔止由個別數據點學習，亦會學習各種連接結構，包括同時牽涉多個元素嘅關係。1810

簡單講，佢唔係將案件當成一堆互不相干嘅紀錄，而係嘗試喺相連證據之間找出模式，例如人物、通訊、地點同事件嘅關聯。對於關係本身已經影響調查或營運判斷嘅情況，呢種分析方式尤其重要。110

點解唔係一味將模型愈堆愈大？

Arlequin 認為，對於龐大而高度相連嘅證據集合，一味增加傳統 AI 模型嘅參數量、訓練數據同運算資源，未必係最佳做法。公司主張，TNN 可揭示複雜嘅多元素動態，同時保留追溯至原始資料嘅能力，並減少運算需求。110

不過，呢啲屬於公司同投資者對技術優勢嘅主張，而唔係已經由獨立基準測試驗證嘅結論。公開資料介紹咗該架構及其預期好處，但未有證實它相對其他圖分析工具、神經網絡架構或大型語言模型，在效能上有明確比較優勢。11014

瞄準邊類高風險決策？

Arlequin 於 2024 年由 Hugo Micheron 及 Antoine Jardin 創辦。Micheron 研究聖戰主義與地緣政治不穩定；Jardin 曾任法國國家科學研究中心（CNRS）研究工程師，研究領域包括數據科學及人類行為。公司為政府及大型機構而設，服務要從不完整、分散資料作出重大決策嘅用戶。19

公司列出嘅應用包括：

• 反恐、安全與國防；
• 刑事及司法調查；
• 欺詐偵測與反洗錢；
• 網絡安全及資訊完整性；
• AI 安全與保安。1

Arlequin 舉過一個例子：從遭扣押裝置收集嘅數以百萬計資料點中，串連人物、地點、通訊與事件。其商業目標亦涵蓋需要可解釋分析嘅機構，例如處理金融犯罪、網絡風險及複雜營運情報嘅企業。1

技術而家用咗喺邊？

Arlequin 表示，其技術已獲西歐及東歐嘅政府和大型機構採用，並在四個歐洲國家有業務活動。不過，公司未公開每個客戶或部署項目嘅詳情，因此單憑已公布資料，未能獨立評估實際推行規模及成效。1

從擴張計劃睇，佢想服務嘅不只係處理安全和國防事務嘅公營機構，亦包括面對複雜金融、網絡及資訊完整性風險嘅企業。113

一場「歐洲 AI」嘅執行考驗

呢輪融資令 Arlequin 有資源建立一種鮮明嘅歐洲定位：由歐洲擁有及研發、用於敏感而高風險分析嘅 AI 架構。投資者陣容之中有 Bpifrance 國防創新基金，亦反映情報、安全及關鍵決策工具嘅戰略價值。1210

下一步關鍵在於落地。Arlequin 要證明其專有 TNN 相比既有圖分析方法及 AI 技術，能夠在準確度、可追溯性、部署成本或實際營運效益上帶來可量化優勢。今次 2,800 萬歐元融資，正正係為模型開發、招聘同國際商業化提供資金。114

Arlequin AI 完成 2,800 萬歐元 A 輪融資，目標係開發專有嘅「拓撲神經網絡」（topological neural networks，TNN），將其證據導向分析平台推向更多歐洲以外市場。呢間巴黎公司針對嘅問題唔係單靠逐條資料就處理到：調查人員同營運團隊往往仲要理解人物、事件、地點、交易及其他證據之間點樣互相連結，先可以作出關鍵判斷。12

2,800 萬歐元會投放喺邊？

本輪由 redalpine 同 OTB Ventures 共同領投；Bpifrance 旗下國防創新基金參投，原有投資者 Vsquared Ventures、10x Founders 加碼，Xavier Niel 亦加入。Arlequin 表示，資金全部來自歐洲投資者，會用於加速 TNN 研發及國際部署。1210

公司列出嘅近期重點包括：

• 訓練及開發專有 TNN 模型；
• 擴充負責模型研發及營運嘅團隊；
• 擴大歐洲及海外商業部署；
• 建立國際據點，包括倫敦、柏林辦公室，並計劃在 2026 年底前設立矽谷 AI 實驗室。14

融資公布時，Arlequin 約有 50 名員工，當中包括 35 名工程師，以及 15 名博士、研究人員和數據科學家。1

TNN 到底係做咩？

Arlequin 平台可處理零散而異質嘅資訊，例如文件、交易紀錄、影片同營運數據。公司所講嘅 TNN 架構，唔止由個別數據點學習，亦會學習各種連接結構，包括同時牽涉多個元素嘅關係。1810

簡單講，佢唔係將案件當成一堆互不相干嘅紀錄，而係嘗試喺相連證據之間找出模式，例如人物、通訊、地點同事件嘅關聯。對於關係本身已經影響調查或營運判斷嘅情況，呢種分析方式尤其重要。110

點解唔係一味將模型愈堆愈大？

Arlequin 認為，對於龐大而高度相連嘅證據集合，一味增加傳統 AI 模型嘅參數量、訓練數據同運算資源，未必係最佳做法。公司主張，TNN 可揭示複雜嘅多元素動態，同時保留追溯至原始資料嘅能力，並減少運算需求。110

不過，呢啲屬於公司同投資者對技術優勢嘅主張，而唔係已經由獨立基準測試驗證嘅結論。公開資料介紹咗該架構及其預期好處，但未有證實它相對其他圖分析工具、神經網絡架構或大型語言模型，在效能上有明確比較優勢。11014

瞄準邊類高風險決策？

Arlequin 於 2024 年由 Hugo Micheron 及 Antoine Jardin 創辦。Micheron 研究聖戰主義與地緣政治不穩定；Jardin 曾任法國國家科學研究中心（CNRS）研究工程師，研究領域包括數據科學及人類行為。公司為政府及大型機構而設，服務要從不完整、分散資料作出重大決策嘅用戶。19

公司列出嘅應用包括：

• 反恐、安全與國防；
• 刑事及司法調查；
• 欺詐偵測與反洗錢；
• 網絡安全及資訊完整性；
• AI 安全與保安。1

Arlequin 舉過一個例子：從遭扣押裝置收集嘅數以百萬計資料點中，串連人物、地點、通訊與事件。其商業目標亦涵蓋需要可解釋分析嘅機構，例如處理金融犯罪、網絡風險及複雜營運情報嘅企業。1

技術而家用咗喺邊？

Arlequin 表示，其技術已獲西歐及東歐嘅政府和大型機構採用，並在四個歐洲國家有業務活動。不過，公司未公開每個客戶或部署項目嘅詳情，因此單憑已公布資料，未能獨立評估實際推行規模及成效。1

從擴張計劃睇，佢想服務嘅不只係處理安全和國防事務嘅公營機構，亦包括面對複雜金融、網絡及資訊完整性風險嘅企業。113

一場「歐洲 AI」嘅執行考驗

呢輪融資令 Arlequin 有資源建立一種鮮明嘅歐洲定位：由歐洲擁有及研發、用於敏感而高風險分析嘅 AI 架構。投資者陣容之中有 Bpifrance 國防創新基金，亦反映情報、安全及關鍵決策工具嘅戰略價值。1210

下一步關鍵在於落地。Arlequin 要證明其專有 TNN 相比既有圖分析方法及 AI 技術，能夠在準確度、可追溯性、部署成本或實際營運效益上帶來可量化優勢。今次 2,800 萬歐元融資，正正係為模型開發、招聘同國際商業化提供資金。114