图普科技李明强：“鉴别违规内容”标签不会带来副作用，是实力受认可的证明
经过去年的融资热潮，计算机视觉成为了AI行业的年度热词之一。同时，我们可以看到，在一些细分领域，有些企业已经做到了“业内第一”。譬如银行业，云从科技的市场占有率已经过半，又比如鉴别违规内容，图普科技也已经达到了业内第一。为什么创业?因为再不折腾就没有机会了在创业之前，图普科技创始人兼CEO李明强一直跟着张小龙从事微信等产品的研发，在腾讯一待就是很多年。“邮箱和微信都获得了业界的广泛认可，作为一个互联网人，我已经没有太多遗憾，已经比很多人幸福了。”李明强表示。用他的话说，再不出来进行创业、搞事情，那就没有机会再出来了。至于为什么会从计算机视觉着手，“出来做的话，我希望是做一个可以做十年，甚至更长时间的一个事情。”而一些事实让他觉得，计算机视觉就是这个事情。在微信的工作经历让李明强认识到，很多信息都是通过图像和视频来传递的，这让他觉得“理解图像和视频”是未来的趋势。同时，近两年来，直播和短视频应用在互联网上也是“风生水起”，让他更为坚信这一趋势的必然性，“当时，计算机对于图像和视频的理解还不达标，而产品提供的服务水平与市场需求之间存在一个巨大的鸿沟，这个‘鸿沟’就是我们可以创业去努力的一个方向。”李明强表示。在创立之初，李明强对于图普的定位就是“基于对图像和视频的理解，打造一个平台性质的、基础性的能够提供图像识别和视频识别等技术的公司”。从企业基础需求入手，用计算机视觉鉴别违规内容“违规内容的识别是企业的刚需。”谈及当初为何会选择这一切入口，李明强说。他以“马斯洛需求层次理论”作比，人的基础需求是生理需要，之后才是安全需求、精神需求等等，而对于美图、映客直播等基于图片、视频来提供服务的互联网企业而言，内容的整合与把控是他们在企业运营中的一条生命线，“内容审核”就是他们的基础需求。当前，在图片与视频违规内容的鉴别上，图普科技已经成为了业内第一。这时，我们就不免想到一个问题：“鉴别违规内容”是图普科技的鲜明标签，有利于其业务的推广与市场的占领，但久而久之，这一标签是否也会成为其拓展其他业务的障碍?对此，李明强表现的相当的坦然，因为在其看来，这一标签不会带给他们“副作用”，反之，这个标签的存在意味着他们的产品在强手如林的环境中经受住了市场的挑战、客户的挑剔，得到了市场与客户的认可。“我觉得一个创业公司肯定是先从一个点开始，然后做到另外的点。就像腾讯，2000年的它只是做一个通讯工具，那现在大家对腾讯的感觉应该是整个互联网无处不在了，比如微信支付、腾讯云等等。”李明强表示。“每一个公司在开始总是要找到一个切入点的，而后面随着其它产品的出来、生态和版图的形成，大家自然而然的就会认识到公司的新的业务以及之间的联系。”近几年，基于本身计算机视觉技术的发展线路和市场的需求，图普科技也开拓出了新的业务。李明强称，图普科技当前主要是三条业务线，分别是互联网商业智能、安防以及公安和政府。比如去年一度红得发紫的“新零售”。基于计算机视觉技术和背后大数据平台的部署，图普可以进一步增强人货场之间的关联，譬如基于视觉系统的识别，对店内的货架的摆布、商品的陈列等因素进行识别与分析，提高货物流转效率等等。市场在2017年走近务实，在2018年进入“洗牌”“相比于2016年，我觉得，2017年的计算机视觉市场正在慢慢走向务实。”李明强表示。而对于2018年，他也道出了自己的看法。在其看来，对于计算机视觉领域来讲，2018年就是一个洗牌年。“对于那些没法在一年内实现落地，还在讲概念、说技术的公司，它们慢慢的就会发现，市场中根本就没有什么地方可以下得了手了，因为别人已经走出很远。”众所周知，人工智能在2017年被写进政府报告，并拥有了自己的“国字号文件”。眼下，人工智能俨然已经上升到国家战略。与此同时，“中外AI实力大比拼”也就成为了大家常常讨论的话题。相比于技术实力的PK，我国在“应用”方面的优势尤为突出。用李明强的话来说，在应用方面，我国是处于世界前列的。“比起世界，我国在互联网层面是比较领先的。在这方面，相比于我国，互联网在国外的渗透率和普及率未必有那么多。”李明强表示。据相关数据显示，国内从事计算机视觉的企业已经达到了110多家，而凭借安防领域的爆发性增长，预期2020年将增长至725亿元。而在应用层面，人脸识别、文字识别、图像/视频编辑、医 疗影像诊断以及辅助驾驶等应用已然成为了计算机视觉的典型应用方向。比如视频产业，国内比之国外更为丰富与成熟。在这一市场，除了图普科技的“违规内容识别”，我们还能见到计算机视觉与营销的结合，譬如识别某产品并插入广告等等。结语基于对图片和视频的违规内容的识别，再加上移动直播的热潮，图普科技在技术的商业化上是相当成功的。而我们也可以看到，在这一成功之后，随着A轮融资的完成，其也开始了新业务的拓展。据李明强透露，他们将在今年开启新一轮的融资。当然，鉴于其可观的现金流，再加上新业务开拓的需要，相比于资金支持，资源和渠道是他们更为喜闻乐见的。
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TA的最新文章图普科技李明强：AI图像识别咋撬动连锁商业
作者: 亿邦动力网来源: 亿邦动力网 18:01:22
【亿邦动力网讯】12月20日消息，在2017亿邦未来大会上，图普科技创始人兼CEO李明强发表了题为《智能视觉看懂商业连锁零售》的演讲。李明强指出，以前的零售是以成本和供应链为中心，以效率为中心，而现在明确以消费者体验为中心，因为老的模式转不动了，企业必须向互联网和电商学习。据其介绍，图普科技是最大的图象识别云服务，也应该是独立的图象识别云服务，每天处理的交易量差不多10亿次，累积处理量超过千亿次。据悉，2017亿邦未来零售大会由亿邦动力网主办，于12月20日-22日在广州香格里拉酒店举行。本届大会以“智·商”为主题，包括两天的主论坛，5场主题分论坛，马蹄社等活动，国内外电商领域知名企业高管、专家学者、媒体代表共计4000人次出席。值得关注的是，在本届大会上，数字化、智能化、场景化已成为主旋律，大数据算法、内容、社交正在和产业紧密融合。反映了，商业正处在迭代进化的边缘，这是一个低维向高维迈进的历史性时刻。图普科技创始人兼CEO 李明强温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。以下是演讲实录：李明强：这个题目好像跟主持人介绍的不太一样，有点失望吧？鉴黄可以说我们是打的一个标签，其实我们也是一个图象识别的公司，当然鉴黄这个热点我们也不怕去蹭，因为去年直播了一年，大家知道直播上面有很多色情低俗的内容，我们一开始说我们是做人工智能的，是做图象识别的，最后只要我们鉴黄这个服务一出来，基本上下去大家都值得我是一个鉴黄师。我在游戏里面的名称也是叫首席鉴黄师，其实我们真不是做内容审核，用于鉴黄的公司，我们在互联网上有几十个图象识别接口，在互联网上我们是最大的图象识别云服务。自我介绍一下我是从出来的，公司就在广州，我之前也是腾讯的一个技术专家，我是2012年离开的，这张照片说明我跟大家已经神交已久的，这是2011年刚出来的时候，微信创始团队拍的一张照片，我是其中的一个人，左下角那个，中间的那个就是龙哥，我的联合创始人也是浙大的一个教授，他是人工智能方面的专家，也是滴滴研究院首任院长。我们也是一个在人工智能企业里面获得了很多荣誉的人工智能企业，比如说在中国计算机协会、雷锋网评选TOP25的人工智能企业，在机器之心评选全球值得关注的Top100人工智能企业，这个榜单里面有很多大家知道的人工智能企业，这是全球人工智能100，商汤也在里面，我们也是其中之一。在互联网上面我们是最大的图象识别云服务，我们应该是独立的图象识别云服务，每天处理的交易量差不多10亿次，累积处理量超过千亿次，我们服务的客户都是大家耳熟能详的互联网企业，其实大家看的直播内容都是先经过我们的，比如在直播里面最大的映客、花椒、美拍、秒拍等等，这些都是我们的客户，虽然说广州不一定是互联网的中心，但是微信是互联网的中心，但机房不在广州，我们在广州的机房可以说是中国很多视频流量的中心，因为很多视频都要流到中国来，至少图片流到广州来，再分布出去，至少是一个旁路，在这个意义上来说，广州虽然不是中国的一个创业中心或者互联网中心，但是我们这个机房做到了广州的一个骄傲。我们在想图象识别还能用在什么地方，这跟前面商汤说的东西有点像，但是我们是一个专门做产品的公司，我们本身的团队很多成员也是从微信里面出来的，我们是专门做产品和工程的公司，我们考虑的是大家怎么样用起来，就是这个产品是什么，你不是在用一个技术，而是在用一个产品，而是跟你有价值的、好体验的一个产品。今年阿里提出了的概念，新零售可能每个人都有很多理解，但阿里自己的定义，我觉得还是有一定的沉淀的，它自己的定义是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态，这句话有一些闪光点，一个是以消费者体验为中心，以体验为中心一般是互联网企业讲的，阿里也是一个互联网企业，一般互联网企业才讲用户体验。我们之前看到的零售是以成本和供应链为中心，以效率为中心，我们现在明确以消费者体验为中心，因为老的模式转不动了，我们必须向互联网和电商学习。还有就是数据驱动的泛零售形态，前面主持人一直讲我们怎么样能够像电商一样有这么多数据来驱动，所以我觉得这个定义还是挺好的，所有的模式，不管谁归纳的各种各样的模式，都离不开基本的要素，比如说人、场、货、进销存，不管咱什么名词，都离不开这些概念。我们从我们的角度上在考虑怎么样帮助到新零售的企业呢？一是我们可以在人这个角度上去帮助到零售企业来引流，把店外的引到店内。二是我们可以提供一种新的营销模式，这种新的营销模式在人工智能没有出现之前，这个模式是不存在的。三是场地模式，因为连锁门店有很多连锁的企业，在不同的企业里面之前是缺少一个电商的漏斗模型的，这个漏斗模型在电商里面是很常见的，我们每点一个页面，到了详情页面，再到购物车，他买了没有，然后再到下次有没有复购，这是顺理成章的，但是在门店里面我们只有一个销售数据，只有一个货品数据。四是从货的角度，我们可以通过用户属性的大数据分析来预测或者自己来把握说你到底要进多少什么样的货，不同的区域是不一样的。五是热区分析，你的货物摆放是不是合理的。在人的角度我们可以提供什么东西呢？模式是怎样的？首先就是人脸识别识别你到店了以后，可以两方面推消息，一方面是往导购这边去推，导购告诉你一个老客户或者一个会员过来了，跟你的会员ID绑定起来，再就是可以往顾客那边去推，顾客那边推相当于是一个自动营销的机器人，因为它知道你之前的消费习惯，知道你的用户属性，它推的东西和这些话术是自动生成出来的，它可能这个话术是最懂你的情况下用最适当的方式推送出来，比如说是一个优惠券，我举一个例子，比如你去买水果，你到了店里面，像我这样，一直都是去买橡胶的，我到店里面他知道我一直买橡胶，如果是夏天，他推送给我一条消息说夏天到了，他看到我是一个爱运动的人，还比较瘦的话，应该补维B、维C可能效果更好一点，你本来不买水蜜桃的，可能在这种情况下你会买一点水蜜桃，这是帮你自动导购的机器人。再就是客户的引流，在很多的连锁门店、品牌门店，它都会很注重选址，店外走过很多人，就跟社交一样，缺乏一个破冰的过程，如果一个机器人在外面，你跟他猜拳，如果你赢了，可以送一张优惠券，你是卖水果的，你猜中了以后它报的是一个水果，就完成了与这个品牌破冰的过程，你用这个优惠券去里面购物一下，好歹你有一个理由进去一下，你进去了一下从此可能就有机会成为这个品牌长期的用户这就是一个破冰的过程，之前没有这个破冰的过程，不管他在门口走过多少次，很多品牌他都耳熟能详，但是很多品牌他都没有进去过，就像社交里面破冰一样，陌生人之间很重要的就是怎么样去破冰。在场这个地方，场最重要的，而且对商家很重要的是一个漏斗模型，特别是对连锁企业，如果你有几百家、上千家，甚至上万家企业，你需要一个漏斗模型，第一是店外客流，二是进店客流，三是购买客流，四是复购客流，通过这些你才知道各个城市不同商圈的店的客流是怎样的，有些店开的就是比较好，有的店员、店长就是命好，去了这样的店，可能他躺着就能完成这样的营业额，有些店主、店员水平比较高，但是命不怎么好，他很努力，取得了同样的销售额，如果没有这样的漏斗模型，你不知道调整的方向是怎样的。躺着赚钱的这个人觉得自己一直做的很好的，很苦逼的那个人怎么努力，你也看不出他的价值，最后剩下来的就是做简单重复的这些人了。我们可以通过轨迹和动线来做设计，怎么样看出有什么样的不合理的摆放，会造成什么样的效果。我们在货这个地方可以用到热力图这个工具，通过热力图可以看到哪些商品被关注的人多，但是买的人少，哪些商品关注的人少，但是买的人多，这对你的铺货和进店的属性，如果你店里面有些SKU更适合男性、更适合女性和不同年龄段，每个地方的进货和存货的排布都不一样，方便你对货的管理。上面说的方法，我们现在有很多商业案例来进行使用，我们是一个做产品的公司，我们卖的不是技术，而是你能用的一个场景。这些截图都来自于真实的用户，比如说某一个大型的餐饮连锁，他每天晚上都会搞一个活动，每天晚上都会搞摇一摇或者是分享到朋友圈的营销活动，他每天晚上原先是在8点半搞的，后来店长觉得8点半是一个人来人往还算热闹的时间，我们通过数据分析出来8点半跟8点45差了10%的人流，跟9点差了15%的人流，你从人去估计，来来往往一直都很热闹，但是通过异常段来分析，他就是最有概率出现最多人的时间点，比如在8点45分抽奖花同样的成本比在8点半少10%的人坐在那里的时候，长此以往他的ROI就差10%，这是很大的累积下来的差别。这是某一个珠宝上市的连锁公司，它不是买一个口香糖和矿泉水拿着就走了，而是货比三家，对比一圈以后再回来你这个店，你就应该针对性地服务，这是一个有诚意的老客户，并且这些也是比较高端的人群，如果说没有这样的贴身服务，还是像以前的话，像照片里面这位对穿着比较考究的女士可能就会流失，就会变成别人的会员。去晃一圈，你都把握不住她的心理的话，她可能就成为别人的会员。通过热力图的分析，比如这是某一个服装连锁，右边这张图可以看到人行走的轨迹是这样的，我们就可以看到这半边其实是没什么人的，为什么呢？这就是一个比较错误的摆布，这个地方画成了一个直角，这个直角把人堵在这里，就像都江堰，都江堰把水往这边，估计这边只有挂个什么特殊图画的人流才会往这边走，这是不正常的摆布，如果不是通过人工智能、大数据、从上往下的分析，然后给你一个结果，可能你不太会感觉出来，我相信大家到这个店可能也不会感觉出来，可能现实中你都进过这样的店，这样的摆布，你都感觉不出来，这需要人工智能叠加一段时间的分析才能有这样的数据，如果看到这样的数据，再差的店长应该知道我是不是把它竖起来或者撤掉，如果客人到这边是背身去看，至少这边的商品他可以再返身去看一下，这样傻子都会得出一个更好的摆布，至少不会比现在更差。这是某手机回收企业，它的需求跟其他企业又不太一样，它的这样里面有用户的飞单行为，就是店员会把回收上来的手机并不交给总部，而是自己吞了，因为手机是一个硬通货，类似之类的，他去赚差价，干了一段时间的员工都很容易这样去干，因为没有监管，你只能靠人去巡，很难去抓到，我们通过人脸识别，看到一个客人如果在这个地方待了五分钟之上，他很有可能是一个成单的过程，因为整个验收的过程是要超过五分钟的客人，如果这是一个没有成交的数据，他可能是一个飞单的数据，即使这个机器宕了，只要抓出这个人，店员也不会干那个事了，它就像一个天眼一样看着店员。好的员工、努力的员工，因为你没有一个好的办法能够评价他的努力，评价他的工作，他也会变成一个偷工减料的或者飞单的员工，这些就是人工智能的技术帮助新零售、泛新零售赋能的过程。这是一个无人超市，大家知道无人超市一般是扫码进门，扫码的会有尾随的，进店的几个人和扫码的人不一样，我们的人脸识别和店里面的实际人数对出来，什么时间点，在里面的人数是不一样的，如果丢失的话，他知道这个人长什么样，再去找到这个人，这个人可能也就没法抵赖了。这是国内一个手机连锁品牌，这是它花的很多钱的旗舰店，所有都要翻新成像苹果这样子，它打的是高科技的旗舰店，很有未来感，这是其中一个角落，它的需求是想看到客户进店以后关注哪些场景，虽然摆了很多手机，但是某些手机在众多的待选的手机里面就是被关注最多的，旁边这个手机可能就是一个昨日黄花，又还是有一点点的人流在这个地方，这个数据也许店长或者这个品牌的运营人员来看这个数据会更有感觉一点，他会知道这个数据是一个什么样的数据，也许和他的感觉不太一样，通过一段时间的对比之后可能验证了他的感觉等等，这都是等有意义的东西。前面说了很多例子，我们希望能够用AI赋能新零售的一个公司，希望我们的科技能够帮助到大家见人见智见未来。谢谢大家！
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图普科技是一家怎样的公司？
yanlup的答复：
（说这话，我是面临着明天被领导请喝茶的风险的）我不是说针对谁，我是指公司急需实习生干活，对于一初创公司来说，这是不可避免的。&br/&&br/& 背倚北京大数据研究院，冲在大数据学科建设的第一线，普林大数据学院呈迅猛之势不断发展，先后与北京大学和南方科技大学达成课程共建合作，以高校为支点，站好大数据教育的根基，争取早日成为大数据人才的强健孵化中心。&br/&&br/& 但是这种强行向社会输送数据库管理员、ETL开发人员、数据工程师、数据架构师的方式，显得非常的粗暴，如果大数据社培全是培训这些职业的人员，那我想以后大数据就只会是分布式数据库、集群以及云计算的代名词。Softbank本身是一家控股公司。&br/&&br/& 而Softbank集团内部有大大小小好多的公司，而且这些公司的数量每天都在发生变化。估计答案也很少被人看到 前老员工说一名 公司人数不太多，大约100号人，研发主要在中国这边，美国10个左右打酱油的，日本，印度主要是销售。&br/&&br/& 只要是后者赚钱，前者基本不怎么卖。&br/&&br/& 公司最大的短板就是ceo基本无任何野心，多年来一直吃老本，可以认为没有pm，产品多年无改进，也无多样化。图普科技A轮融资，“鉴黄”之后要憋大招？_网易科技
图普科技A轮融资，“鉴黄”之后要憋大招？
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雷锋网近日获得消息，图普科技已经于今年9月完成了新一轮融资，金额为千万美元。图普科技位于广州，面向企业级客户，提供基于深度学习的图像识别技术服务。其中，“鉴黄云识别”智能审核是他们做的最好的部分。因为“鉴黄”自带的热点话题属性，图普虽然行事低调不太做宣传，却也被外界所熟知。其实图普在初期已经实现了营收。在图普科技的官网上，列出了迅雷、今日头条、酷狗音乐、秒拍、小咖秀、Bilibili、58同城等61家企业客户。而除此之外，由于一些比较敏感的企业客户名称不便列出，图普的市占率要比我们想象的更多。其图像识别云服务提供API接口，用户接入之后，可自行选择调用的服务，并按照实际调用量付费。基本收费标准为25元／万张图片，调用越多，图片单价递减。而今年5月份，图普接受采访时曾表示，其日订单量已经达到9亿张，可见其营收是非常可观的。那么事隔两年的新一轮融资，图普是要憋什么大招了吗？对此，雷锋网(公众号：雷锋网)第一时间对图普科技CEO李明强进行了专访，询问相关细节。（图普科技CEO李明强）“我们是A轮，第二轮”，李明强一开始澄清道，此前图普在2014年所进行的其实是Pre-A，而不是外界媒体所常常报道的A轮。李明强表示，新阶段里，图普的目标正在发生改变，他们想满足的“已经不仅仅是鉴黄、暴恐识别等内容审核的互联网企业基础需求，更还有客户日益丰富的增值需求”。图像增值服务包括：人脸识别、物体识别 、文字识别、艺术滤镜等，其实这些服务图普一直都有提供，不过市场表现良好的，依然还只是智能审核中的“鉴黄识别”。所以李明强认为，除了技术上要更加精进之外，新融到的资金将还会投入到提升商务运作能力。“我们会按客户和市场去发力，而不是按技术去发力，接下来我们在商务、市场、技术这几个板块都会进行定量投入。而其中非常重要的一点就是人才的招募，所以我希望更多深度学习、计算机视觉等方面的人才能够加入我们。”但是在图像增值服务领域，已经有很多强劲玩家，如Face++、中科视拓、商汤、云从、依图等等，图普要在里面冲出一条道路来，有什么大杀器吗？李明强表示图普最大的优势在于“数据”。“人工智能在具体行业商业化和工程化的切入，除了算法外，往往拼的是对垂直行业大数据的获取和管理问题。不仅需要为某个行业提供解决方案，并且在任何情况下都能保持技术应用的迭代和稳定性。图普通过之前的服务已经积累了大数据经验，接下来，我们通过对数据经验更充分的管理、利用，来为各行业提供一站式的整体解决方案。”
这轮融资中，除了“一直都在”的北极光创投外，新加入了晨兴资本。对于新引进的投资方，李明强表示：“晨兴资本也是我们很多客户或潜在客户的早期投资人，比如小米、迅雷、秒拍、YY、快手等。他们会直接到自己所投企业里，询问对我们服务的反馈，得到的都是正面的评价。这也是我们双方能够快速相互认同，达成合作的原因。”最后，李明强希望外界能逐渐改变对图普的固有印象，“虽然我们鉴黄很牛，请大家不要仅仅认为图普是鉴黄公司”。图普科技的崛起始立于对“鉴黄识别”领域巧妙的切入，和以此积累的数据优势，但很显然他们要在这之外了崭露头角了。
本文来源：雷锋网
责任编辑：张洁_NT5630
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