新加坡明星創(chuàng)企60人拿下優(yōu)衣庫和樂天

• 2018年1月31日 zengpingping來源：億邦動力網(wǎng) 531 29
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  2018-2023年中國嬰兒睡袋行業(yè)市場前瞻與未來投資戰(zhàn)略分析報告

  在現(xiàn)代市場經(jīng)濟活動中，信息已經(jīng)是一種重要的經(jīng)濟資源，信息資源的優(yōu)先占有者勝，反之則處于劣勢。中國每年有近百萬家企業(yè)倒閉，對于企業(yè)經(jīng)營而言，因為失誤而出局，極有可能意味著從此退出歷史...

“東南亞是‘勤奮企業(yè)家模式’，關注的重點科技，而是企業(yè)能否存活。我們專注于一個項目能不能賺錢。”

“東南亞是‘勤奮企業(yè)家模式’，關注的重點科技，而是企業(yè)能否存活。我們專注于一個項目能不能賺錢?！崩顝V達說。ViSenze算當下時髦的計算機視覺(CV)公司，也是新加坡本土的明星創(chuàng)企。

公司成立于2012年，上一次融資是在2016年9月的1050萬美元B輪。與國內(nèi)的人工智能在資本推波助瀾下如火如荼，甚至趨于泡沫不同，東南亞尚在發(fā)軔期，這個身處城市國家、僅60人的團隊(約40名工程師)展示出了對在產(chǎn)品化和商業(yè)化的緊迫感和堅定性。

創(chuàng)始團隊在計算機視覺里切到了一個細分領域——圖像識別，可用于電商、專利機構等場景。在電商圈，ViSenze可以為平臺或品牌搭建以圖搜圖功能以及衍生的相關推薦等，服務對象遍布全球，優(yōu)衣庫等。在電商平臺上，輸入一張街拍照片，找到對應以及相近的服裝，這是一個簡單的應用場景，技術難點在于準確性。從2012年摸索到現(xiàn)在，ViSenze可以做到，在大類上，下裝、上裝、裙子、外套，準確率95%以上;子類別，像襯衫、短上衣等等，準確度90%。

這背后的技術原理不復雜：待搜的圖被機器換算為圖片特征向量，在圖片庫中進行比對，計算最近鄰距離，距離最小的相近圖片排在搜索結果的前面。搜索的核心是相似度定義：用戶想在數(shù)據(jù)庫中搜某個東西，搜索結果按照一定標準逐層返回：一模一樣的產(chǎn)品，同一款式不同顏色，同類別產(chǎn)品，近似類別，標簽屬性同樣的產(chǎn)品……

值得注意的是，以攝像頭作為信息的交互模式還是處在用戶習慣培育期。淘寶的拍立淘從2014年首次上線之后，從最初每天幾百UV達到超過千萬UV，最新公開數(shù)據(jù)是2017年7月有3.6億次的搜索。李廣達指出，從API呼叫次數(shù)來看，隨著用戶的認知程度越來越高，以圖搜圖使用頻次在上升。能否被用戶接受與搜索效果息息相關，而識別是其中的技術關鍵，它由深度學習訓練出來，包括主體識別、特征提取等，涉及到物體監(jiān)測、視覺嵌入和壓縮模型等技術。

計算機視覺從上個世紀五十年代已在學術界冒頭，來自天津的ViSenze CTO李廣達在新加坡國立大學求學和日后創(chuàng)業(yè)的時光，只占演進史中很小的區(qū)間，但剛好卡位獲得突破性進步的上升曲線。2014年，ViSenze成立后的第二年，谷歌大腦在Image Net競賽中圖像識別算法首次超越人類肉眼識別準確率，如今國內(nèi)熟知的曠視、云從等人臉識別企業(yè)都在這之后快速發(fā)展。“現(xiàn)在大家享受的還是學術界的紅利，深度學習把機器視覺的效果提升得非常高，但還是有上升空間。”李廣達認為，CV分為兩種場景：mission critical(關鍵任務)和非mission critical，區(qū)別在于效果的可信度?！皵z像頭解決方案可以一定程度上提升效率，但是有些場景還不能完全信任。這么多年的研發(fā)就是不斷縮小中間的差距?！彪娚汰h(huán)境的以圖搜圖是典型的非mission critical場景。

盡管當涉及到一些細節(jié)屬性，比如顏色、領子類型、袖子長短等等，準確度會打折扣，但這可以慢慢打磨。在李廣達看來，這也是創(chuàng)業(yè)公司在科技巨頭摧枯拉朽之勢下能為自己建立的護城河。他認為，每個領域的技巧都不同，新興公司一定要選擇垂直行業(yè)，培養(yǎng)對各個場景的個性化應變和滲透能力。雖然是一家人工智能公司，ViSenze一直對產(chǎn)品和商業(yè)化有著極深的緊迫感?！皩τ趧?chuàng)業(yè)公司來說，光做算法是沒有意義的，必須要有場景和對于場景的深度理解?！贝_實，巨頭們在朝著開放平臺的方向努力，創(chuàng)業(yè)公司剛剛建起的山頭隨時可能被大平臺的壓路機推倒。比如百度去年4月推出了Apollo開放計劃，李彥宏明確表示,“百度做了四年的技術可以拿出來，大家都來用”。

今年1月，谷歌的AutoML Vision面世，開發(fā)者只需要上傳一組圖片并導入標簽，谷歌系統(tǒng)自動生成一個定制化的機器學習模型?！?圖像識別)并不是一個簡單的算法問題，需要每一個環(huán)節(jié)的把控?！彼嬖V億邦動力網(wǎng)，人工智能的算法其實是整個環(huán)節(jié)當中非常少的一部分，數(shù)據(jù)管理、模型管理、時間管理等大量因素會影響最終結果。這也是ViSenze的方向，目前它能做到周迭代，背后有“大量的、精巧的工程設計”?！按蠹液孟裼X得AI反正門檻很低，實際上，低在原型上，高在持續(xù)的改進上?？纯纯梢?，投入到生產(chǎn)還需要專業(yè)知識和軟件實現(xiàn)手段，拼的是后期的能力。”“新加坡本土創(chuàng)業(yè)公司，ViSenze是個明星企業(yè)?！比缃窬幼≡谛录悠碌馁Y深IT人士曹政這樣評價ViSenze。

現(xiàn)在，ViSenze有一張頗為國際化的客戶名單，不乏各地的頭部電商玩家：歐美的ASOS、H&M，日韓的樂天、優(yōu)衣庫，東南亞本土Zalora，印度的Myntra，國內(nèi)的寺庫等等。

“新加坡to B企業(yè)不做國際市場等于去死。”李廣達半開玩笑說道。被視為科技中心的新加坡又不過彈丸之地，市場狹小，而整個東南亞區(qū)域又氣候不足?！坝∧峁飞线€在用交警舉牌來指揮交通，何談AI。” 當億邦動力網(wǎng)向當?shù)卦缙谕顿Y人詢問行業(yè)發(fā)展階段，對方如是回復。印尼是公認的東南亞地區(qū)最大市場，有接近3億人口，乃世界第四人口大國，且GDP連續(xù)五年保持5%的增長。海外電商市場相對分散，能夠覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈條的大平臺不多，也給中小型的人工智能創(chuàng)業(yè)公司留下了生存空間，但是全球步伐也不是所有人都走得來。

“中國出海企業(yè)成功得不多，關鍵在于用本地化的模式去做事。對我們來說，美國要雇美國人，在歐洲要雇歐洲人。”李廣達是創(chuàng)始團隊中唯一的中國人，其他三個是新加坡“土著”。今年，ViSenze把更多精力投向中國，這也是一個競爭異常激烈的戰(zhàn)場。“說2018年會死很多AI公司，因為光做技術干不過平臺和大公司，做行業(yè)方案個性化又太強，占用創(chuàng)業(yè)公司資源。是賺短期快錢，還是投資于產(chǎn)品開發(fā)，這是一個問題?！彼J為，長期的生存之道在于向垂直領域提供技術平臺?！昂芏喙拘枨蟛灰粯樱愎赓u一個解決方案的話，等于是授人以魚。而授人以漁，我認為這也是很多做AI算法的公司在看的角度，比如，向電商、傳統(tǒng)行業(yè)賦能?！?/p>

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