从直播“鉴黄”到新零售,图普科技积累了一套 AI 商业化方法论

苏建勋

苏建勋

· 2018.06.07

三次延伸新业务后,图普科技为 AI 行业提供了这样一种参照:当 AI 落地难以变现,或者在既有业务到达天花板时,AI 创业公司应该如何开辟新的战场?

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从直播“鉴黄”到新零售,图普科技积累了一套 AI 商业化方法论

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2014年,原微信早期员工、腾讯 T4 技术专家李明强创建了一个名为“最美搜衣”的 AI 搜图应用。用户在现实或者网络中看到喜欢的衣服,拍照或保存图片上传后,即可通过该应用“以图搜图”在电商平台上找到类似的款式,最终实现导购 App 的效果。

不久后,这项业务遇到难题。除了受到天猫、京东平台对数据封闭的影响外,用户对衣服的喜好过于主观性,也让机器的推荐算法难以捕捉。

“技术上太难实现,变现情况也不好。”图普科技 CMO 李麟这样对钛媒体形容当时的状况。

一个重要的转折出现在2014年底,当年快播在因涉嫌淫秽信息被警方调查后,业内对视频内容鉴黄的需求明显加剧,而从技术上来看,原本用来判别用户喜好“以图搜衣”的 AI 视觉识别,同样可以应用在鉴别黄色图片中,甚至说,鉴黄的技术难度比之前的“最美搜衣”反倒要容易一些。

形象来说,让机器学习用户对衣服的喜好,是一个多重维度的、且没有标准答案的选择题,必须不断用数据提升算法的准确度,但鉴黄对于机器来说,就是一个选择“是或不是”的判断题,将算法调试好之后很快就会达到理想目标。

迅雷成为图普科技上线鉴黄功能后的第一个客户。通过对迅雷平台常出现的黄色信息进行汇总、标注后,图普将数据“喂”给机器进行训练,让机器逐渐掌握各种形态的黄色信息露出方式。

举个例子,除了常规的裸露等淫秽动作外,有的黄色视频内还会出现“画中画”的方式,即视频中的人物持手机等设备播放黄色信息,这种特殊手段就需要通过调整算法参数的方式,确保机器鉴黄师不会遗漏。

为了鉴别“画中画”式的黄色信息,AI 需要数据进行持续训练。

对于 AI 鉴黄来说,“画中画”等特殊形式的黄色信息是个挑战。

不到半年时间,图普在迅雷平台内的鉴黄准确率就由初期的80%提升至99.5%,这种明显的技术优势让图普在当时有了足够的时间窗口去争取客户,而随着2015、2016年直播的火爆,图普的鉴黄方案很快以垄断性的局面被映客、花椒、今日头条、酷狗等上百家短/长视频、直播客户采纳,2016年实现盈利,营收过千万。

图普在2016年的客户名单

图普科技2015-2016年的客户名单,现已占据“鉴黄”市场第一的份额。

不过,鉴黄的市场固然有限,在2016年9月拿下晨兴资本的千万美元 A 轮融资后,图普又进一步开始寻求新的增长点,他们把目光投向了新零售。

市场尚未解决的大量需求让图普看到了AI 视觉识别的机会。拿图普已经合作的爱回收手机站来说,通过摄像头对业务员与顾客行为轨迹的监测,可以通过顾客在店里的停留时间与后台实际的成交量,判断业务员是否存在“飞单”情况,即业务员将顾客手机通过私人渠道拿去专卖。

值得注意的是,在鉴黄模式中的技术壁垒不同,在新零售行业,接地气的实施工程比算法的精准更加重要。

“拿人脸识别来说,有的线下摄像头会容易反光;有的遇见阴雨天光线不强就会失灵;有的店内网络信号不好,这些工程端的问题不解决,算法就连基本的数据都难以收集。”李麟告诉钛媒体。

可以说,从最美搜衣、直播鉴黄到新零售,图普已经建立了一套快速试错、及时纠正、占领市场、继续延伸的 AI 商业落地方法论。目前图普已经与 oppo、金一珠宝、美的、名创优品等线下门店达成合作,在人流统计、消费者画像方面为 B 端提供服务。(本文首发钛媒体,作者/苏建勋)

本文系作者苏建勋授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 席何文 席何文
    回复
    3

    二大爷的,我说迅雷怎么不好使了,就是你搞得

    2018-09-18 16:49 via android
  • 北地之风 北地之风
    回复
    0

    谢谢 确实好用

    2018-06-07 17:47 via pc
  • 测试12 测试12
    回复
    0

    我想呀给个

    2018-06-07 14:13 via android

Oh! no

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