获2.2亿元B轮融资,码隆科技为何成为软银在华投资的首家AI企业?

摘要: AI技术热潮方兴未艾,应用化和商业化浪潮已汹涌而来。

2017年11月10日,国内计算机视觉代表企业码隆科技宣布,近日已完成B轮融资。本轮融资金额为2.2亿元,由软银中国领投。

值得注意的是,码隆科技同时也是软银中国在中国人工智能领域投下的第一家AI科技公司。联想到近年来的人工智能热潮和软银一贯的投资战略,本轮融资的背后很是耐人寻味。

自1956年人工智能的概念第一次被提出以来,已经经历了超过60年的时间,期间更是经历了“三起两落”的曲折过程。清华大学教授邓志东博士认为,2000年以来,AI逐渐进入第三次热潮,以大数据、深度学习、深度卷积神经网络为代表的核心技术日趋成熟。

14年之后,AI商业化浪潮初现端倪,全球巨头纷纷抢滩布局,战况激烈。数据显示,自2011年以来,全球科技巨头们共收购了超过140家拥有顶尖核心技术的AI公司,其中仅2016年被收购的企业数量就达到了40家。毫无疑问,技术的最终目的是落地,而商业化恰是其实现的最佳途径。

                  埃森哲《大有智为-未来技术展望报告》中,码隆科技核心产品ProductAI成为AI行业代表性案例

全球最大的咨询公司埃森哲(Accenture)在年中发布的一份报告中认为,AI市场将成指数级增长,到2020年市场规模将达40000亿美元。面对这一巨大的万亿级市场,全球科技巨头们的疯狂并购行为就有了很合理的解释。在科技巨头们忙于并购乐此不疲的同时,那些独具慧眼的大VC们也早早的开始了自己的商业布局。

软银中国投资码隆科技,更全面、更深度加入中国AI资本战局

在此次融资中,软银中国通过投资码隆科技,完成了其在AI核心算法和产品层面的布局,也是在中国人工智能领域的首次发力。

对于本次投资,软银中国认为,未来是核心技术创业者的天下。在中国产业大转型的背景下,创新创业大环境已经形成,而高新科技领域投资正是软银中国DNA中最擅长的地方。在互联网时代,软银中国对于阿里巴巴的投资,助力阿里巴巴成为“世界级”的企业,而在即将到来的AI时代,软银中国则看中了码隆科技。

“码隆科技ProductAI平台实用性很强,我们十分认可团队的研究方向,并期待码隆科技在结合传统行业实践中创造出更大的可能。”软银中国希望通过此次布局抓住机遇,也希望能布局更多有价值的AI细分领域。

从底层芯片架构,到核心算法和产品,软银已然介入战局,开始全面加入AI领域的争夺。所不同的是,这一次他把目光投向了中国,而码隆科技就是他的战略桥头堡,并将在其今后的布局中发挥引领和模范作用。

码隆科技为何成为软银中国在华投资的第一家AI企业?

码隆科技是一家专注于深度学习和计算机视觉技术创新的人工智能创业公司,主打产品ProductAI。自2014年成立以来,码隆科技发展迅速,不仅在技术方面持续领先,自主研发的弱监督学习式的深度学习技术在WebVision图像识别全球挑战赛上获得世界第一,识别正确率达到94.78%,媲美人类识别能力。此前,码隆科技团队在G20全球创新企业竞赛中,从来自20个国家的25支队伍中脱颖而出,成为G20大赛优胜者荣获第一名。

                                                     码隆科技在G20全球青年企业家峰会竞赛中夺冠

当下,在核心技术不断进步的推动下,人工智能应用化和商业化趋势愈加明显。谁掌握了核心技术,并率先开发出最符合市场化要求的产品,谁就将脱颖而出并在未来始终引领风口。而码隆科技恰恰近乎完美的做到了这两点,其主打产品ProductAI,作为全球第一个商品识别人工智能平台,发布短短一年已服务十几个行业的数百家客户,其战略行业相关市场规模超过千亿元人民币。

码隆科技的底气:顶级国际化团队+市场化精准化产品

翻开码隆科技的简介,我们发现,这家总部位于深圳的AI创业公司拥有一支令人艳羡的国际化团队。

码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆是清华大学人机交互博士,师从美国工程院院士Gavriel Salvendy。另一位联合创始人兼CTO码特曾任微软亚洲研究院高级研发主管,拥有40多个中美专利技术,18个微软技术商业转化成果。团队中70%都是研发人员,主要来自微软、谷歌、腾讯、百度等公司,擅长计算机视觉、机器学习领域研发产品化。

正是拥有了顶级的国际化技术团队,码隆科技才能够研发出受市场认可的ProductAI平台,该平台是一个能为企业及开发者提供人工智能视觉技术服务的PaaS 平台(Platform-as-a-Service)。

ProductAI平台能够通过调用API实现各垂直领域的商品识别、场景识别、行为识别、图像内容理解。而依托于ProductAI平台衍生的各行业解决方案不仅助力行业用户的产品架构优化,还可支持企业用户的商业运营。目前,ProductAI已拥有中、英、日三国语言版本,支持国际客户使用。

码隆科技的愿景:让别人的产品变得更智能

在产品研发和市场化推广上,码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆早早给出了一个最基本的原则,那就是:在“AI+”时代,真正的人工智能并不是让自己变得多智能,而是能不能让别人的产品变得更智能。

众所周知,在日常的工作生活中,人类获取信息的途径80%来源于视觉,而未来检索方式也必将以视觉为主。相应的,对人工智能来说,作为目前构成计算机视觉最主要部分的图片就成了其感知周围信息的首要方式。

                                                     ProductAI人工智能商品识别平台登录界面

在服装、面料、家具、家居等码隆科技的主战场,ProductAI平台可实现精准、智能的以图搜图功能,其对未经人工标注的互联网图片识别准确率达到了94.78%。由此可以预想的是,ProductAI不仅帮客户企业大大节省了人力物力,同时更有助于传统企业实现更高效率、更高质量的现代化运营。

  • ProductAI服务案例一:时尚服装行业

时尚服装是一个时效性高的行业,但也存在诸多的问题,如时尚资讯采集和浏览时间长,形成基于数据统计的信息分析很难,缺乏一高效、定制化、且有助于流行趋势统计和分析的工具。此外,时尚服装类电商平台对于商家上传商品属性描述正确性缺少统一控制,运营成本高,错误标签影响用户购物体验。

针对以上的行业问题,目前,ProductAI平台的廓形、图案、面料等模型陆续上线,可支持多维度分析和商品属性流行度统计的实现。而通过平台色彩分析服务,可高效实现针对秀场服装和市场流通商品的时尚色彩趋势分析,产出相应的报告总结。可视化的趋势报告可辅助纺织服装企业,以及服装设计师、面料采购师进行新季度产品开发的色彩决策。

不仅如此,ProductAI平台提供为服饰打标签,通过服饰属性识别,可实现电商商品属性描述标准化,为服饰打上相应标签,并自动修正错误标签,提升电商平台的文字搜索精准度。当然通过服饰属性识别,可自动提取淘宝中热卖商品分析总结报告,实现电商销售预测,提升商家的选款决策能力。

  • ProductAI服务案例二:家具行业

ProductAI为线上家具平台提供拍照购物服务,优化线上及线下找家具的流程。客户可通过拍照上传喜欢的家具,实现线上一键查询与购买,或在线上商品中查询到线下贩售的门店进行体验。此外,ProductAI为线上家具平台提供以图搜图搜索引擎,用户上传家具家装设计图中所使用的家具,ProductAI通过检测图像中的电商商品完成搜索,提供用户优于文字搜索的精准搜索体验。

更为智能的是,ProductAI为客户提供家具装修参考方案,如家具色彩及装修搭配建议,ProductAI为客户提供家居设计图中的最优配色方案,通过颜色寻找喜欢的装修风格。同时,客户可通过单品家具在设计图中的应用搜索,从而得到家具搭配建议。

  • ProductAI服务案例三:新零售行业

在时下火热的“新零售”时代,ProductAI有很大拓展空间。比如在无人仓库中清点库存、通过用户浏览数据识别用户喜好等等。尤其在最近很火的“无人便利店”中,ProductAI可以做到快捷简便的商品识别辅助结算,实现结算监控助力无人购物最后一步——解决无人便利店货架混乱、结账不方便两大试运行期间发现的痛点。

传统搜索时代,人们在搜图之前之前是需要去人为手动地去定义一些特征。而ProductAI是完全用深度学习和大数据的方法驱动,不需要去定义特征了。我们可以通过服装面料的例子来看一下ProductAI是怎样做到精准的图搜图。

码隆科技CEO黄鼎隆介绍说:“比如像衣服,衣服是典型的柔性的物体,当你挂在衣架上或者你穿在身上它有一种特征。可是当你把这个衣服叠起来甚至揉成一团,它原来的这个特征就会被破坏掉了,所以传统的这种定义特征的方式是对于这一类的场景是不适用的。现在由于有了深度学习的技术和海量商品图片的数据,所以我们可以很好地去解决这个问题,使得这件柔性的衣服不管怎么扭曲折叠,我们还是可以识别出它是什么、它的面料、做工等等特征。“

“同样的,ProductAI在其他商品领域的应用也是基于这个原理,商品即使有各种各样的形态变化,依旧可以精准识别。”

码隆科技的商品识别布局

商品的供应链可以拆分成几个部分:首先是商品的设计环节,然后是寻找原材料,随后进入制造环节;再然后制造,接着是批发,最后通过零售到达终端消费者手中。但是目前,在这所有的一系列环节中,只有在“智能制造”和“新零售”中能看到人工智能的作用,其他环节似乎并未有多大渗透。

黄鼎隆说,在码隆科技的战略规划中,“把AI全面植入到商品的供应链”将是今后的重点目标。因此,ProductAI正在弥补这个缺憾。码隆科技已经在商品供应链的所有的环节中都已经植入了AI,已经产生了大量的成功商业案例。

以面料纺织行业为例,码隆科技已经和中国纺织信息中心达成了战略合作伙伴关系,一起发布用人工智能预测服装色彩的流行趋势等;同时还在为许多服装、面料电商平台做技术支持,提供前端和后端的柔性商品识别服务;为各大服装设计师平台提供灵感搜索引擎,提供更多海量的素材和产品设计思路;还在跟行业质检机构进行实验性项目,在检测方面做进一步探索。

最后,在谈到本轮融资后的战略规划上,黄鼎隆说:“码隆科技预备将此次融资用于人工智能人才储备,增加研发投入,并进军拓展海外市场。码隆科技会继续专注人工智能商品识别领域技术落地,持续深挖人工智能与传统行业的深度结合点,并进一步加快国际化步伐。”

“AI+视觉”将成为人工智能第一潜力场

今年年中,镁客网曾联合采访了16位国内人工智能学术及产业界专家学者,对未来AI的市场爆发点做了前瞻解读(「深度」跨越一甲子的AI已在何处迎来爆发?16位顶级专家给出了答案)。其中,计算机视觉技术在各大行业里的支撑作用尤为凸显。

据 American Imaging Association 提供的数据显示,2015年全球计算机视觉市场达到42亿美元,2016年达到45.36亿美元,2017年预计达到49亿美元,而2018年市场将达50亿美元左右。

2015 年中国市场规模达22 亿元(约 3.5 亿美元),占全球 8.3%,增速达 22.2%,位居全球首位,成为计算机视觉第三大市场。2016年市场规模为26.4亿元,2017年预计将达32亿元。

此外据预测,2016-2020 年中国计算机视觉市场将维持 20%的增长率,远高于全球的 8.4%平均水平。

在最值得期待的六大行业中,包括金融服务(身份识别/支付/风控)、智能制造、自动驾驶、成像技术、安防等都对计算机视觉有极大的依赖。除此之外,计算机视觉技术也正在越来越多的行业中发挥重要作用,“AI+视觉”也正在成为人工智能最具发展潜力的市场。

由此可见,那些像码隆科技一样专注于计算机视觉的AI科技公司将会拥有极大的发展空间,成为AI领域内最引人注目的群体。

AI技术热潮方兴未艾,应用化和商业化浪潮已汹涌而来,我们期待码隆科技今后能有更好的表现,更期待中国真正的AI时代早日来临。

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