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新加坡明星创企做AI:60人拿下优衣库和乐天

ViSenze算当下时髦的计算机视觉(CV)公司,也是新加坡本土的明星创企。公司成立于2012年,上一次融资是在2016年9月的1050万美元B轮。

  “东南亚是‘勤奋企业家模式’,关注的重点科技,而是企业能否存活。我们专注于一个项目能不能赚钱。”李广达说。ViSenze算当下时髦的计算机视觉(CV)公司,也是新加坡本土的明星创企。

  公司成立于2012年,上一次融资是在2016年9月的1050万美元B轮。与国内的人工智能在资本推波助澜下如火如荼,甚至趋于泡沫不同,东南亚尚在发轫期,这个身处城市国家、仅60人的团队(约40名工程师)展示出了对在产品化和商业化的紧迫感和坚定性。

(融资资料,来自techcrunch)

  创始团队在计算机视觉里切到了一个细分领域——图像识别,可用于电商、专利机构等场景。在电商圈,ViSenze可以为平台或品牌搭建以图搜图功能以及衍生的相关推荐等,服务对象遍布全球,优衣库等。在电商平台上,输入一张街拍照片,找到对应以及相近的服装,这是一个简单的应用场景,技术难点在于准确性。从2012年摸索到现在,ViSenze可以做到,在大类上,下装、上装、裙子、外套,准确率95%以上;子类别,像衬衫、短上衣等等,准确度90%。

  这背后的技术原理不复杂:待搜的图被机器换算为图片特征向量,在图片库中进行比对,计算最近邻距离,距离最小的相近图片排在搜索结果的前面。搜索的核心是相似度定义:用户想在数据库中搜某个东西,搜索结果按照一定标准逐层返回:一模一样的产品,同一款式不同颜色,同类别产品,近似类别,标签属性同样的产品……

  值得注意的是,以摄像头作为信息的交互模式还是处在用户习惯培育期。淘宝的拍立淘从2014年首次上线之后,从最初每天几百UV达到超过千万UV,最新公开数据是2017年7月有3.6亿次的搜索。李广达指出,从API呼叫次数来看,随着用户的认知程度越来越高,以图搜图使用频次在上升。能否被用户接受与搜索效果息息相关,而识别是其中的技术关键,它由深度学习训练出来,包括主体识别、特征提取等,涉及到物体监测、视觉嵌入和压缩模型等技术。

  计算机视觉从上个世纪五十年代已在学术界冒头,来自天津的ViSenze CTO李广达在新加坡国立大学求学和日后创业的时光,只占演进史中很小的区间,但刚好卡位获得突破性进步的上升曲线。2014年,ViSenze成立后的第二年,谷歌大脑在Image Net竞赛中图像识别算法首次超越人类肉眼识别准确率,如今国内熟知的旷视、云从等人脸识别企业都在这之后快速发展。“现在大家享受的还是学术界的红利,深度学习把机器视觉的效果提升得非常高,但还是有上升空间。”李广达认为,CV分为两种场景:mission critical(关键任务)和非mission critical,区别在于效果的可信度。“摄像头解决方案可以一定程度上提升效率,但是有些场景还不能完全信任。这么多年的研发就是不断缩小中间的差距。”电商环境的以图搜图是典型的非mission critical场景。

  尽管当涉及到一些细节属性,比如颜色、领子类型、袖子长短等等,准确度会打折扣,但这可以慢慢打磨。在李广达看来,这也是创业公司在科技巨头摧枯拉朽之势下能为自己建立的护城河。他认为,每个领域的技巧都不同,新兴公司一定要选择垂直行业,培养对各个场景的个性化应变和渗透能力。虽然是一家人工智能公司,ViSenze一直对产品和商业化有着极深的紧迫感。“对于创业公司来说,光做算法是没有意义的,必须要有场景和对于场景的深度理解。”确实,巨头们在朝着开放平台的方向努力,创业公司刚刚建起的山头随时可能被大平台的压路机推倒。比如百度去年4月推出了Apollo开放计划,李彦宏明确表示,“百度做了四年的技术可以拿出来,大家都来用”。

  今年1月,谷歌的AutoML Vision面世,开发者只需要上传一组图片并导入标签,谷歌系统自动生成一个定制化的机器学习模型。“(图像识别)并不是一个简单的算法问题,需要每一个环节的把控。”他告诉亿邦动力网,人工智能的算法其实是整个环节当中非常少的一部分,数据管理、模型管理、时间管理等大量因素会影响最终结果。这也是ViSenze的方向,目前它能做到周迭代,背后有“大量的、精巧的工程设计”。“大家好像觉得AI反正门槛很低,实际上,低在原型上,高在持续的改进上。看看可以,投入到生产还需要专业知识和软件实现手段,拼的是后期的能力。”“新加坡本土创业公司,ViSenze是个明星企业。”如今居住在新加坡的资深IT人士曹政这样评价ViSenze。

  现在,ViSenze有一张颇为国际化的客户名单,不乏各地的头部电商玩家:欧美的ASOS、H&M,日韩的乐天、优衣库,东南亚本土Zalora,印度的Myntra,国内的寺库等等。

  “新加坡to B企业不做国际市场等于去死。”李广达半开玩笑说道。被视为科技中心的新加坡又不过弹丸之地,市场狭小,而整个东南亚区域又气候不足。“印尼公路上还在用交警举牌来指挥交通,何谈AI。” 当亿邦动力网向当地早期投资人询问行业发展阶段,对方如是回复。印尼是公认的东南亚地区最大市场,有接近3亿人口,乃世界第四人口大国,且GDP连续五年保持5%的增长。海外电商市场相对分散,能够覆盖产业链条的大平台不多,也给中小型的人工智能创业公司留下了生存空间,但是全球步伐也不是所有人都走得来。

  “中国出海企业成功得不多,关键在于用本地化的模式去做事。对我们来说,美国要雇美国人,在欧洲要雇欧洲人。”李广达是创始团队中唯一的中国人,其他三个是新加坡“土著”。今年,ViSenze把更多精力投向中国,这也是一个竞争异常激烈的战场。“说2018年会死很多AI公司,因为光做技术干不过平台和大公司,做行业方案个性化又太强,占用创业公司资源。是赚短期快钱,还是投资于产品开发,这是一个问题。”他认为,长期的生存之道在于向垂直领域提供技术平台。“很多公司需求不一样,你光卖一个解决方案的话,等于是授人以鱼。而授人以渔,我认为这也是很多做AI算法的公司在看的角度,比如,向电商、传统行业赋能。”

来源:亿邦动力网  

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