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新加坡明星創(chuàng)企60人拿下優(yōu)衣庫和樂天

  • 2018年1月31日 zengpingping來源:億邦動力網(wǎng) 531 29
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“東南亞是‘勤奮企業(yè)家模式’,關注的重點科技,而是企業(yè)能否存活。我們專注于一個項目能不能賺錢。”

優(yōu)衣庫,樂天

“東南亞是‘勤奮企業(yè)家模式’,關注的重點科技,而是企業(yè)能否存活。我們專注于一個項目能不能賺錢?!崩顝V達說。ViSenze算當下時髦的計算機視覺(CV)公司,也是新加坡本土的明星創(chuàng)企。

公司成立于2012年,上一次融資是在2016年9月的1050萬美元B輪。與國內(nèi)的人工智能在資本推波助瀾下如火如荼,甚至趨于泡沫不同,東南亞尚在發(fā)軔期,這個身處城市國家、僅60人的團隊(約40名工程師)展示出了對在產(chǎn)品化和商業(yè)化的緊迫感和堅定性。

創(chuàng)始團隊在計算機視覺里切到了一個細分領域——圖像識別,可用于電商、專利機構等場景。在電商圈,ViSenze可以為平臺或品牌搭建以圖搜圖功能以及衍生的相關推薦等,服務對象遍布全球,優(yōu)衣庫等。在電商平臺上,輸入一張街拍照片,找到對應以及相近的服裝,這是一個簡單的應用場景,技術難點在于準確性。從2012年摸索到現(xiàn)在,ViSenze可以做到,在大類上,下裝、上裝、裙子、外套,準確率95%以上;子類別,像襯衫、短上衣等等,準確度90%。

這背后的技術原理不復雜:待搜的圖被機器換算為圖片特征向量,在圖片庫中進行比對,計算最近鄰距離,距離最小的相近圖片排在搜索結果的前面。搜索的核心是相似度定義:用戶想在數(shù)據(jù)庫中搜某個東西,搜索結果按照一定標準逐層返回:一模一樣的產(chǎn)品,同一款式不同顏色,同類別產(chǎn)品,近似類別,標簽屬性同樣的產(chǎn)品……

值得注意的是,以攝像頭作為信息的交互模式還是處在用戶習慣培育期。淘寶的拍立淘從2014年首次上線之后,從最初每天幾百UV達到超過千萬UV,最新公開數(shù)據(jù)是2017年7月有3.6億次的搜索。李廣達指出,從API呼叫次數(shù)來看,隨著用戶的認知程度越來越高,以圖搜圖使用頻次在上升。能否被用戶接受與搜索效果息息相關,而識別是其中的技術關鍵,它由深度學習訓練出來,包括主體識別、特征提取等,涉及到物體監(jiān)測、視覺嵌入和壓縮模型等技術。

計算機視覺從上個世紀五十年代已在學術界冒頭,來自天津的ViSenze CTO李廣達在新加坡國立大學求學和日后創(chuàng)業(yè)的時光,只占演進史中很小的區(qū)間,但剛好卡位獲得突破性進步的上升曲線。2014年,ViSenze成立后的第二年,谷歌大腦在Image Net競賽中圖像識別算法首次超越人類肉眼識別準確率,如今國內(nèi)熟知的曠視、云從等人臉識別企業(yè)都在這之后快速發(fā)展。“現(xiàn)在大家享受的還是學術界的紅利,深度學習把機器視覺的效果提升得非常高,但還是有上升空間。”李廣達認為,CV分為兩種場景:mission critical(關鍵任務)和非mission critical,區(qū)別在于效果的可信度?!皵z像頭解決方案可以一定程度上提升效率,但是有些場景還不能完全信任。這么多年的研發(fā)就是不斷縮小中間的差距?!彪娚汰h(huán)境的以圖搜圖是典型的非mission critical場景。

盡管當涉及到一些細節(jié)屬性,比如顏色、領子類型、袖子長短等等,準確度會打折扣,但這可以慢慢打磨。在李廣達看來,這也是創(chuàng)業(yè)公司在科技巨頭摧枯拉朽之勢下能為自己建立的護城河。他認為,每個領域的技巧都不同,新興公司一定要選擇垂直行業(yè),培養(yǎng)對各個場景的個性化應變和滲透能力。雖然是一家人工智能公司,ViSenze一直對產(chǎn)品和商業(yè)化有著極深的緊迫感?!皩τ趧?chuàng)業(yè)公司來說,光做算法是沒有意義的,必須要有場景和對于場景的深度理解?!贝_實,巨頭們在朝著開放平臺的方向努力,創(chuàng)業(yè)公司剛剛建起的山頭隨時可能被大平臺的壓路機推倒。比如百度去年4月推出了Apollo開放計劃,李彥宏明確表示,“百度做了四年的技術可以拿出來,大家都來用”。

今年1月,谷歌的AutoML Vision面世,開發(fā)者只需要上傳一組圖片并導入標簽,谷歌系統(tǒng)自動生成一個定制化的機器學習模型?!?圖像識別)并不是一個簡單的算法問題,需要每一個環(huán)節(jié)的把控?!彼嬖V億邦動力網(wǎng),人工智能的算法其實是整個環(huán)節(jié)當中非常少的一部分,數(shù)據(jù)管理、模型管理、時間管理等大量因素會影響最終結果。這也是ViSenze的方向,目前它能做到周迭代,背后有“大量的、精巧的工程設計”?!按蠹液孟裼X得AI反正門檻很低,實際上,低在原型上,高在持續(xù)的改進上??纯纯梢?,投入到生產(chǎn)還需要專業(yè)知識和軟件實現(xiàn)手段,拼的是后期的能力。”“新加坡本土創(chuàng)業(yè)公司,ViSenze是個明星企業(yè)?!比缃窬幼≡谛录悠碌馁Y深IT人士曹政這樣評價ViSenze。

現(xiàn)在,ViSenze有一張頗為國際化的客戶名單,不乏各地的頭部電商玩家:歐美的ASOS、H&M,日韓的樂天、優(yōu)衣庫,東南亞本土Zalora,印度的Myntra,國內(nèi)的寺庫等等。

“新加坡to B企業(yè)不做國際市場等于去死。”李廣達半開玩笑說道。被視為科技中心的新加坡又不過彈丸之地,市場狹小,而整個東南亞區(qū)域又氣候不足?!坝∧峁飞线€在用交警舉牌來指揮交通,何談AI。” 當億邦動力網(wǎng)向當?shù)卦缙谕顿Y人詢問行業(yè)發(fā)展階段,對方如是回復。印尼是公認的東南亞地區(qū)最大市場,有接近3億人口,乃世界第四人口大國,且GDP連續(xù)五年保持5%的增長。海外電商市場相對分散,能夠覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈條的大平臺不多,也給中小型的人工智能創(chuàng)業(yè)公司留下了生存空間,但是全球步伐也不是所有人都走得來。

“中國出海企業(yè)成功得不多,關鍵在于用本地化的模式去做事。對我們來說,美國要雇美國人,在歐洲要雇歐洲人。”李廣達是創(chuàng)始團隊中唯一的中國人,其他三個是新加坡“土著”。今年,ViSenze把更多精力投向中國,這也是一個競爭異常激烈的戰(zhàn)場。“說2018年會死很多AI公司,因為光做技術干不過平臺和大公司,做行業(yè)方案個性化又太強,占用創(chuàng)業(yè)公司資源。是賺短期快錢,還是投資于產(chǎn)品開發(fā),這是一個問題?!彼J為,長期的生存之道在于向垂直領域提供技術平臺?!昂芏喙拘枨蟛灰粯樱愎赓u一個解決方案的話,等于是授人以魚。而授人以漁,我認為這也是很多做AI算法的公司在看的角度,比如,向電商、傳統(tǒng)行業(yè)賦能?!?/p>

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