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威尼斯人网址:融资近3亿,PK谷歌微软,他利用国内海量数据,用AI杀入传统行业,前方无人,搜图时代已来!

时间:2018-4-9 10:45:55  作者:  来源:  查看:23  评论:0
内容摘要:机器一下下打着棉花,纺锤高速旋转,轰鸣的纺织工厂仿佛咆哮的巨人。中国纺织业产量占据全球的一半,是名副其实的「世界工厂」。这里也是一个被互联网忽略的世界,几十年来流通模式没有变化,面对面交流,肉眼判断面料,再接单、生产、发货。码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆却看到了不一样的机遇。源...
机器一下下打着棉花,纺锤高速旋转,轰鸣的纺织工厂仿佛咆哮的巨人。

中国纺织业产量占据全球的一半,是名副其实的「世界工厂」。

这里也是一个被互联网忽略的世界,几十年来流通模式没有变化,面对面交流,肉眼判断面料,再接单、生产、发货。

码隆科技联合创始人兼CEO黄鼎隆却看到了不一样的机遇。源源不断的产出,不就是浩浩荡荡的数据吗?数据,是人工智能最好的「粮食」。



▲码隆科技联合创始人兼CEO 黄鼎隆

基于「世界工厂」海量的数据,码隆科技想做机器视觉领域的谷歌。谷歌将关键字与网页连接起来,而他们想做商品识别,把图片和每一个商品连接起来。

01

确定方向

黄鼎隆和新经济100人聊起他看《明朝那些事儿》,讲到捕鱼儿海战役,蓝玉深入到荒漠,敌人藏起来不露面,一片荒漠空无一人,到底该往哪个方向,扑错了就全军覆没。那种迷茫,黄鼎隆心有戚戚,就像自己创业带着一群兄弟,寻找方向时承受着巨大压力。

黄鼎隆的创业伙伴、码隆科技联合创始人兼CTO Matt Scott(码特),是一位在中国工作了十多年的美国人。他们俩在微软工作时已是一对黄金搭档,一起合作开发了必应词典。



▲码隆科技联合创始人兼CTO Matt Scott

(来源GMIC,码隆科技提供)

那时候,他们就认为文本内容领域,大果子已被摘完,没什么创业机会。但是,图片、视频包含的信息比文本更丰富,却没有人做,这是一座巨大的金矿。

两人做了一些尝试,发现技术不成熟,金矿摆在眼前,没法挖。黄鼎隆把金矿放进了心里,收藏起来。

直到深度学习出现,他们意识到,时机来了。

2014年7月,五个人,挤在中关村的一间小杂物间里,开始了他们的创业。

在电影《穿普拉达的女王》中,时尚杂志主编米兰达利用自身对品牌服饰的了解,细数「天蓝色」的来由,在气势上压倒新人安迪。在黄鼎隆看来,在这里,米兰达与安迪之间的差距是可以用图片搜索来弥补的。安迪对着天蓝色的衣服拍一张照,再上传、搜索,就可以获得有关颜色、面料的信息。

这是黄鼎隆想做的。

最初,码隆从C端切入,做以图搜衣、拍照购物的App StyleAI。做了快两年,黄鼎隆发现,技术可行,对用户也有价值,但移动互联网的增长红利消失,App推广太慢了。

AI模型早期需要数据喂养,在服务C端客户方面,当时各种时尚类App都算是码隆的竞争对手。黄鼎隆琢磨,如果把他们变成合作伙伴,是不是更利于码隆AI技术的成熟?

2016年,码隆推出了ProductAI,将商品识别技术搬到云上,变成PaaS平台,厂商通过API接口调用,一次费用从几分、几角到几元不等,识别范围也从单一的服装拓展到了全品类商品。

一张图片打30到50个标签,人工成本大约是2元,通过ProductAI打标签,不仅准确率提升,可24小时不间断工作,并且每张图片成本降低到0.02元。



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