伊珊

一場人機大戰(zhàn)點燃了公眾對于人工智能領(lǐng)域的熱情，AI大時代已經(jīng)來臨，在可以預(yù)見的未來，人工智能將滲透到日常生活的方方面面。一家位于深圳的科技公司瞄準了時尚領(lǐng)域，他們想從商品切入，用人工智能技術(shù)訓(xùn)練一位擁有時尚品位的AI老師。如何把科技商業(yè)化一直是業(yè)界的難題，而商品識別天然具有“交易”的屬性，這會不會成為下一個爆發(fā)的人工智能垂直領(lǐng)域呢？

曾主導(dǎo)“Bing”項目

在高新科技的江湖中，微軟系一直是備受資本方青睞的“門派”，碼隆科技的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO黃鼎隆，聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO Matt Scott就是“微軟創(chuàng)業(yè)邦”中的一員。

黃鼎隆是清華大學(xué)2008級的人機交互專業(yè)博士，畢業(yè)后曾在微軟工作了四年。在微軟期間，黃鼎隆就職于MSN部門，致力于搜索引擎方向的探索。2009年，微軟發(fā)布了新的品牌Bing Search，這是一款被微軟寄予厚望的搜索引擎，中文名稱被定為“必應(yīng)”，有“有求必應(yīng)”的寓意。產(chǎn)品推出后卻遇到一個問題：百度、谷歌都有類似的產(chǎn)品，“Bing”需要找到一些亮點。黃鼎隆聯(lián)系到在研究部門工作的工程師Matt Scott，讓市場端和研究端直接對接，開發(fā)了必應(yīng)詞典項目。

微軟內(nèi)部項目眾多，能夠脫穎而出最終推出市場的比例非常少。談到那段經(jīng)歷，黃鼎隆說：“那段經(jīng)歷和創(chuàng)業(yè)很像，要組織團隊、要說服上級給予資源支持，只是不用考慮發(fā)工資的問題。”

在黃鼎隆團隊的努力下，最終必應(yīng)詞典在詞典市場上占據(jù)了很大的流量，產(chǎn)品本身也實現(xiàn)了商業(yè)變現(xiàn)，內(nèi)部創(chuàng)業(yè)圓滿成功。

這個過程使黃鼎隆對商業(yè)與市場有了更多的感悟，更重要的是，他認識了一幫互相信賴的兄弟，如今，碼隆科技的核心研發(fā)團隊基本都是在微軟的老戰(zhàn)友。

在微軟工作了四年后，黃鼎隆又先后在騰訊、TripAdvisor工作。他一直關(guān)注著人工智能學(xué)界的動態(tài)，“人工智能領(lǐng)域最權(quán)威的ImageNet比賽，很多年來，一直是每年只有百分之零點幾的提高，忽然有一年提高了百分之十?！敝蒙砣斯ぶ悄茴I(lǐng)域多年，他對這個變化十分敏感，他知道：AI的時機到了。

2014年，他辭去了TripAdvisor中國區(qū)產(chǎn)品副總裁的職務(wù)，創(chuàng)辦了碼隆科技。

如何培養(yǎng)一位合格的AI時尚顧問

人工智能有若干應(yīng)用領(lǐng)域，選擇哪個垂直領(lǐng)域進行創(chuàng)業(yè)呢？黃鼎隆的回答是：離商業(yè)更近的?！昂芏嘧鋈斯ぶ悄芄镜膱F隊都偏研究，我們團隊的核心定位在產(chǎn)品。我覺得一個能實現(xiàn)商業(yè)價值、能賺到錢的產(chǎn)品才是有價值的產(chǎn)品?！?img src="https://cimg.fx361.com/images/2017/03/14/cjjr201605cjjr20160506-1-l.jpg" style="">

基于這樣的考慮，他沒有選擇技術(shù)相對成熟的人臉識別、車輛識別領(lǐng)域，而是選擇了相對冷門的商品識別領(lǐng)域。在商品識別這個垂直領(lǐng)域中，他又選擇從技術(shù)門檻最高的服裝識別切入?！吧唐贩譃閮深?，一種是剛性的東西，比如桌子、書，這類商品的結(jié)構(gòu)是相對固定的；另一種是柔性的物體，最典型的就是衣服，衣服會有扭曲、折疊和遮擋。我們的技術(shù)研發(fā)重點就是，讓計算機能夠準確識別出各種形態(tài)的柔性商品?！秉S鼎隆說道。

計算機的學(xué)習過程與人類的學(xué)習過程有很多相似之處，人類平時80%左右的信息獲取方式是通過視覺。當一件衣服擺到面前，人眼能夠迅速判斷它的顏色與材質(zhì)，經(jīng)驗豐富的時尚編輯甚至能夠說出品牌。這種判斷的基礎(chǔ)在于，我們見過的衣服數(shù)量和種類足夠多。

讓計算機像人類一樣做出判斷，也是同樣的道理。首先，要讓計算機看懂商品，看懂以后，就要用海量的數(shù)據(jù)來“喂養(yǎng)”它，不斷提升它的時尚品味。計算機一旦能看懂服裝，它的識別能力將遠超過任何一位時尚編輯。即使最資深的時尚人士，一輩子所能見到的服裝也是有限的，然而計算機卻可以在很短的時間內(nèi)看一億張、十億張包的圖片，成為一個巨大的時裝庫。

比哈佛還難進的孵化器，他們拿了冠軍

鎖定了時尚服飾識別這個領(lǐng)域后，黃鼎隆開始著手設(shè)計原型產(chǎn)品。2015年2月，碼隆科技完成天使輪融資，投資方為達晨創(chuàng)投和遠鏡投資，融資金額1200萬人民幣。

公司成立了不到一周，黃鼎隆接到了“中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽”的邀請。這是一項由科技部主辦的科技創(chuàng)新賽事，當時共有一萬多個企業(yè)報名競賽。當時碼隆科技僅有三個人，還沒設(shè)計出原型產(chǎn)品。在一輪接一輪的比賽過程中，一款名為“StyleAI”的APP逐漸成型。最終，碼隆科技拿到了大賽總冠軍，與此同時，產(chǎn)品原型也打磨完畢。

黃鼎隆并沒有對StyleAI進行大規(guī)模的C端推廣，他說：“這款A(yù)pp只是一個show case展示，在開發(fā)App的過程中，可以把我們的系統(tǒng)打磨得非常好，尤其是對柔性物體的定位和識別能力都到達了一個新高度?！?/p>

創(chuàng)業(yè)半年后，2015年1月，碼隆科技又傳來了好消息：他們?nèi)脒x了微軟創(chuàng)業(yè)加速器。這個在創(chuàng)投圈大名鼎鼎的機構(gòu)，每年只有百分之二的入選率，比哈佛還難進。在加速器的畢業(yè)展示——Demo Day當天， 碼隆科技通過現(xiàn)場投票獲得了最佳人氣獎，以第一名的成績畢業(yè)。

“大數(shù)據(jù)”不等于“大數(shù)據(jù)量”

人工智能與大數(shù)據(jù)一直是密切相關(guān)的概念。黃鼎隆說：“好比汽車要燒油，大數(shù)據(jù)就是油，推動人工智能向前走。另一方面，人工智能又能釋放大數(shù)據(jù)的價值?！贝髷?shù)據(jù)的核心在于數(shù)據(jù)處理能力，黃鼎隆舉了一個例子：“比如說我們想知道今天北京街頭最受歡迎的衣著款式，你無法做一個實時的統(tǒng)計。我們只能通過社交網(wǎng)絡(luò)、街頭攝像頭等渠道獲取大量街拍的圖片。但是所有的信息都在圖片里，我們的技術(shù)可以把圖片里的信息提取出來，匯集起來就成為一個數(shù)字信息。”如今，碼隆科技已經(jīng)累積了很多經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)。

談到大數(shù)據(jù)，國內(nèi)BAT（百度、阿里、騰訊的合稱）三家公司擁有的優(yōu)勢毋庸置疑，黃鼎隆認為，BAT的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢也并非不可超越?！八麄兌际菃我黄脚_的數(shù)據(jù)，而我們的數(shù)據(jù)是跨平臺的。對于數(shù)據(jù)來講，重要的不僅僅是數(shù)據(jù)的體量，還有數(shù)據(jù)的多樣性。此外，有大的數(shù)據(jù)和有大數(shù)據(jù)是有區(qū)別的。所謂的大數(shù)據(jù)需要數(shù)據(jù)之間被解析、被關(guān)聯(lián)、被處理，數(shù)據(jù)之間可以產(chǎn)生互動；如果只是擁有一些未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)，并不能產(chǎn)生價值，因此還要看數(shù)據(jù)的處理能力。

保持團隊的克制，才能在機會出現(xiàn)后迅速登頂

雖然人工智能的商業(yè)化方向尚未清晰，卻并不影響資本方和創(chuàng)業(yè)者進入這個領(lǐng)域的熱情。關(guān)于碼隆科技的商業(yè)模式，黃鼎隆認為，現(xiàn)在還不用考慮得非常清晰?！吧唐愤@個東西離錢太近了，比如商品識別出來之后會產(chǎn)生購買，購買就可以和電商結(jié)合起來，變現(xiàn)的渠道有很多種?！蹦壳?，碼隆科技要集中精力把技術(shù)做好，盈利是一件水到渠成的事情。

黃鼎隆認為，可以預(yù)見的將來，人工智能將以一種革命性的方式進入到生活中。要與C端用戶產(chǎn)生聯(lián)系有兩個方法：或是直接做一個C端公司，或是通過與B端合作，通過B端來影響C端。目前，碼隆科技更傾向于后者。他認為，未來C端的呈現(xiàn)形態(tài)可能是多樣的，不一定是App，或許是通過機器人或者AR、VR等很多方式去呈現(xiàn)。

優(yōu)秀的技術(shù)、大數(shù)據(jù)的積累，再加上先發(fā)優(yōu)勢，黃鼎隆和他的團隊已經(jīng)做好決戰(zhàn)人工智能戰(zhàn)場的準備。雖然公司資金充足，團隊的擴張卻比較克制。黃鼎隆認為要保持團隊的高靈活性。“在真正的機會還沒有到來之前，保持一支小而精干的團隊是很重要的。創(chuàng)業(yè)就像登山，O2O就像香山，比較平緩，你組織一支大團隊往上沖，也許能很快沖到山頂。而人工智能這座山好像珠穆朗瑪峰，它很高很險，沒有一條明確的路，你帶著一個500人的大團隊反而更難登頂。我們始終保持一個小而精干的團隊，我認為這是一個優(yōu)勢。一旦機會出現(xiàn)，就能迅速登頂?！?