基于人工智能的图像识别技术应用,正在成为一门大生意,大公司、创业者纷涌而至。

  最近吸睛无数的苹果就是大公司的代表。前有让果粉兴奋的 iPhone X 面世,后有“妹子在iPhone 相册中搜索‘文胸’结果凌乱了”的消息爆出,iPhone X最受关注的功能是人脸识别,而“文胸事件”其实也是苹果公司早就推出的一项功能,这背后依靠的都是图像识别技术。

  也有越来越多的创业者押注图像识别赛道,在近日刚刚宣布完成新一轮超2亿元融资的码隆科技就是其中一家。

  “我们在做的是商品识别的事情,在我们的平台,不管你输入任何商品的图片,都能帮你快速地分辨出是什么以及你想了解的其他信息。”码隆科技创始人兼CEO黄鼎隆这样向寻找中国创客(ID:xjbmaker)记者介绍说。

  2014年,黄鼎隆离开微软,成立码隆科技。他说这三年不仅看着人工智能整个行业迎来爆发,更是经历着图片识别领域尤其是商品图像识别这块市场,从0到1的孕育期。

  创业契机:离开微软,等图像识别风口来

  必应词典,这款被外界誉为微软在亚洲最成功的互联网产品,就是黄鼎隆和他现在的合伙人Matt带领团队打造出来的,他说这款产品也可以看作是他们在微软的内部创个业。

  随着必应词典在市场上获得成功,黄隆鼎和Matt也开始琢磨,除了让用户能更加方便地搜索和学习英文之外,还能再做点其他什么事情,尤其是在技术的帮助下。

  到了2014年,深度学习技术出现,使得整个人工智能的技术有了很大的突破,迅速引起科技界的巨大关注。“我们认为以前想做可是技术上还实现不了的事情,在这个技术有了重大突破的时机,就很可能实现了。”黄隆鼎略带兴奋地回忆说。

  人工智能的本质是一波新技术革新浪潮。在每一波新的技术革新浪潮来到的时候,总会诞生出一些新的伟大的企业。在2000年前后这股互联网的科技浪潮下,抓住机会的是当时的创业公司谷歌,而不是当时的巨头微软;社交网络的技术革新浪潮兴起,抓住这个机会的也是当时的创业公司Facebook。

  黄隆鼎说,创新的事情应该由创业公司来做,新的、大的机会也总是由创业公司所抓住,而让他激动的、能带来变革式影响的事情,就是图像识别。

  聚焦深度学习和计算机视觉技术,做商品识别,就是码隆科技成立的初心,他们也希望用这个时事情来影响和变革行业发展。

  在一次跟投资人介绍项目后,也是码隆的天使投资人达晨创投,提出了一个极具挑战性的问题,“如果你只拍一件衣服的肘部,能不能把这衣服识别出来?”

  “我还记得是一件羽绒服的肘部,有各种变形的图片,当时花了很多时间并做出了一个不错的Demo,最后顺利拿到了那笔融资。”黄隆鼎说。

码隆科技创始人兼CEO黄鼎隆

  图片搜索能带来新一轮效率革命吗?

  电商不仅改变了普通消费者的消费习惯,也对批发商带来了深刻的改变,尤其是进货方式,“现在批发商基本都是在网上进行选货、下单,但是这个过程中经常会出现很多问题,尤其是服装行业。”黄隆鼎介绍说。

  作为服装批发商,不仅需要提前挑选到可能会流行或者被消费者喜欢的服装款式,对商品的面料等细节也需要有清晰的认知。传统批发商在各类电商批发网站上面选货的时候,除了网站的推荐,只能自己输入关键词进行模糊搜索。

  为了让批发商快速找到明确想要的款式或者面料,码隆推出了以图搜图的功能,只要他们都使用和接入搜图的API接口后,商户只要在平台上传一张想要商品的图片,系统就会找到相应的货源。

  而连接商家的API入口,就是码隆公司打造的ProductAI PaaS平台。ProductAI的工作原理是通过对各个公开平台海量数据的搜集,基于深度学习和计算机视觉等技术,开发的自助式视觉应用平台,主打以图搜图及图片识别功能。

  识别出图片内容只是第一步,打造和搭建各个行业的图像数据库也是码隆重点在做的事情。ProductAI除了对图片中多种元素进行识别外,会根据元素种类进行特定标注,目前识别物体分类超过20000个,而随着数据量的增加,就会逐渐形成自己的护城河。

  近日,中国纺织信息中心通过了码隆ProductAI的服饰属性的识别功能,推出了全球第一个名为AI Color Trend的产品,用这个产品去实时捕捉流行时尚趋势,并且打通了服装面料的供应链,让商家尤其是中小卖家受益颇多。

  为了方便用户使用, 码隆ProductAI搭建了云端服务平台,用户只需要通过自行组合功能模块,就可以自助定制自身所需要的各种搜索引擎,方便快捷。

  黄隆鼎说,码隆的平台是希望把看起来很表面的搜索功能,切入到这个商品背后的各个行业中,像服装背后的纺织服装行业、家具背后的家具家装行业、快消品背后的零售行业。一旦把行业的上下游融会贯通,码隆就不仅仅是一家图片搜索的公司,而将会引发行业的效率革命。

  此外,以图搜图功能除了支持类似场景搜索外,也能识别原图和经PS处理后的图片,用来保护图片版权。增加更多的实际应用场景,也是码隆的一项重要任务。

  未来:培养用户付费仍然是挑战

  “我们发现,用户使用图片搜索跟传统的文字搜索相比,页面的点击率、以及后续的成单率,都有50%以上的提升,这对于客户的业绩产生了非常大的助力。”黄隆鼎说。

  码隆联合创始人Matt称,ProductAI识别能力的精确度已超越专业人工识别8%。尽管码隆的业务能帮助商户提升效率,在2016年10月发布ProductAI平台后,客户量和公司的收入增长非常快,但如何让更多人接受并转化为付费用户,依然是不小的挑战。

  公司主要服务于B端的企业客户,公司的收费模式则跟企业规模没关系,而是取决于API的调用量,以API的调用量去计费以及一些重要客户进行收入分成。除此之外,在一些重点行业,还会与合作伙伴一起针进行端到端解决方案的研究与开发,而这也是未来收入模式一部分。

  目前,服务的大、中、小型企业客户都有,而公司的拳头产品ProductAI平台,有兼容的特点,任意规模的企业都可以通接入这个平台获得这个商品识别能力,深入服务的行业已经从服装扩展至十多个。但这也出现了新的问题,在行业数据没有累计到足够多的时候,又该如何保证各个行业用户的搜索结果呢?

  在码隆提出“商品识别”这个概念的时候,黄隆鼎说对此有所认识的人还不多,公司首先需要做的就是教育市场,但公司教育市场的过程中,也在有越来越多的大公司、创业者加入这个战局,而如何在修炼内功的同时再做好市场竞争,同样很重要。

  不论是人工智能还是图像识别这个领域,过去这几年虽然很热闹,但主要的焦点还是在于技术本身,也很少有真正用到人们的生产、生活中来。而包括码隆在内的从业者,目前都开始聚焦在商业落地上面,简单的说,就是客户通过人工智能、图像识别的技术赚到钱上面。

  “现在,我们最关心的不是我们能不能赚到钱,而是我们的客户能不能赚到钱,只要我们的客户能赚到钱,我们迟早是能够赚到钱的。”黄隆鼎说。

  记者 | 赵雷

  编辑 | 赵力 李丰