近日，2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
会议第二天，CCF-GAIR计算机视觉专场也如期盛大开幕。本专场邀请到了多位业内专家盛装出席，包括ICCV 2011与CVPR 2022大会主席权龙教授，微软亚洲研究院副院长张益肇，旷视科技首席科学家孙剑，飞利浦中国CTO王熙，MICCAI 2019联合主席沈定刚教授，中科院分子影像重点实验室主任田捷，云从科技联合创始人姚志强，臻识科技CEO任鹏，云天励飞首席科学家王孝宇、商汤科技联合创始人林达华等。
作为计算机视觉专场圆桌嘉宾，图普科技CEO李明强在参加圆桌论坛前也发表了精彩演讲。
图普科技是国内最早将计算机视觉技术应用在互联网内容审核上的AI公司。今年5月，根据政策的调整，图普科技随即上线了内容审核产品2.0，增加了对低俗内容的审核、视频理解等新功能，进一步完善内容审核服务。作为一家商业落地较早的AI公司，图普科技积极布局新零售领域，通过基于人脸识别技术的商业智能产品来帮助零售企业完成智能化升级。
以下为全文内容，雷锋网作了不改变原意的编辑及整理：
大家好，我是图普科技的创始人李明强。图普科技成立于2014年，是一家做AI识别的云服务公司。图普科技在互联网领域有很多客户，我们在这几年也获得了很多来自同行、政府、媒体的认可。我今天分享的主题是，图普科技如何用图像云识别服务建立商业闭环。我们已经在互联网领域做好了一个初始的商业闭环，未来我们希望在更多领域应用AI打造可用的商业闭环。
图普科技在互联网领域的图像识别量十分庞大，我们现在每天的处理量超过10亿次。我们在云端也有几百个图像识别接口，会通过相关的算法落地到不同的行业里。我们的目标和宗旨是“仰望天空、脚踏实地”，也就是说，一方面要注重算法和技术能力的储备，不断追求科研生产力上的突破，同时，我们这群从互联网公司出来的架构师和产品经理，要做的事情是把AI落地到不同的行业和场景中。
图普科技做的事情，跟一般做AI的公司可能会不一样。有很多AI公司主要做安防，是在安防里面做一个项目的交付。但是我们除了做好AI的算法之外，还要更加注重商业服务的架构，因为我们是跟客户要做长久连接的。客户每一分钟、每一秒钟都有大量的请求过来，我们现在每天处理十亿级别以上的图片，这里面就要用互联网的架构。以我们互联网服务的宗旨来看，算法和复杂的工程能力同样重要，所以这里面有很多在互联网海量服务工程里面才会注意到的很多的问题，比如说这么多数据应该怎么管理，这么大的调用量应该怎么负载均衡。
图普科技的图像识别云服务提供几百个图像识别的定制或者开放出来的接口，包括各种人脸识别、物体识别、人的行为分析、文字OCR到图像搜索等等。我们是最大的独立图像识别云服务商。
图普科技是最早在互联网领域提供内容审核的AI公司。前面很多老师讲的是AI在医学上的应用，图普科技的应用点有点不太一样，我们首先应用于互联网。在互联网领域比较知名的直播、短视频平台，比如美图、映客、花椒等等，都是我们的客户。我们是最早用AI替代审核员的公司，我们建立了这个行业内容审核的标准以及定价标准。
我们在这条路上也一直是行业领先的。我们就像是在一个高速奔跑的大货车上换轮子，载重量比较大，还要不断地更新它的引擎和轮子，使得它可以在不停车的情况下拼命地奔跑。因为内容审核本身是跟垃圾制造者做对抗的事情，所以我们要不断地更新，不断地维护，而且每次更新都要保证比之前的效果更好。今年我们发布了2.0的系统，它会适应很多新的需求，比如说反低俗。这里面就有很多很细致的需求，比如说有纹身是不可以的，出现奇奇怪怪的发型也是不可以的，有很多大家意想不到的问题。互联网领域的内容是大家创造的，创造性也是千奇百怪，因此我们要处理的数据量，还有应用的场景具备多样性，这可能是其它行业都没有遇到过的挑战。
在服务好互联网行业以外，我们也把图普科技的图像识别云服务延伸到其它行业。我们现在在做新零售业务，这是我们从去年就开始探索的。今天是专门为医疗做的一个专场活动，我觉得也许明年或者下半年AI的一些会议会为新零售做一个专场，我们认为新零售是一个很大的市场。我们希望将AI技术应用在零售的每一个环节，根据这个图可以看到，我们对店外客流、进店客流、购买客流和复买客流都有相对应的功能，帮助企业去吸引客流、分析客流、提升购买转化率等等。
现在市面上的摄像头有一半是在公共安防上面，有一半是在店铺里面，我们去年就开始做新零售这一块市场了。正因为我们是云服务起家的AI公司，所以在新零售市场，我们想做的不仅仅是一个一个项目的交付，更想提供一个服务平台。几千万家线下门店，各个行业不同的需求和挑战，非常适合我们这种AI识别的云服务公司来提供服务。这是非常复杂的，需要非常灵活、通用，还要稳定的产品，从前到后所有的问题都亟需解决。
在零售的环节里面要关注的事情是如何帮他更好地卖东西。卖东西不是要骚扰用户，而是更好地把合适的商品匹配给合适的人。所以我们会在这里面帮他看到很多效率方面的数据。比如说进店率、停留率、购买率、复购率，还有坪效、货效、场效、钱效等等各种各样的数据。前面很多老师都快变成了医疗专家，而我也快变成了一个零售专家。
我们也在用很多AI技术在店门口做智能引流。我们见过很多门店的牌子，可能都没进去过。如果有一个智能推荐机放在门口，可以根据性别、年龄、穿着、打扮给你推荐商品，这是一个非常省时间的事情，也非常吸引人。我们曾经在很多展会、门店部署了智能推荐机用来引流，效果很好。很多人感兴趣就会来玩，一来二去也会想进店去看一下，这就将店外客流转化成了进店客流。
另外我们还会根据客流的影像分析来给零售的商家、品牌做客流分析的画像，进行老客到来的识别。这是我们在珠宝行业的应用。因为珠宝、汽车、房产行业都不可能是你过去就直接刷单购买的，除非你是土豪，如果是你要看几次再过去的话，老客户的识别对销售来说是非常重要的事情。当然隐私的问题也的确是整个行业需要考虑的事情，我们提供这个技术，我们也非常注意隐私问题。我们从一个良好的出发点去出发。会员管理在零售领域是一个常见的方式，用AI技术赋能只是可以收集更多的数据，这些数据原来是用店员的眼睛记住的，现在变成了摄像头看。用户的隐私非常重要，因此，我们提供给珠宝行业的人脸识别技术首先肯定是要得到会员同意的。
另外我们还会通过人群识别的技术，帮助客户分析门店的场效。比如在超市里面分析哪些地方是热区，哪些地方是被客户关注的，但是他没有发生购买，或者没有发生等比例的购买。因为在线下每一个平方都是算钱的，这个租金最好是要换成很好的收益回来，如果说他想要换成好收益的地方没有换成一个很好收益的话，可能这个地方就要调整。这个调整也是新零售市场营销里面一个很重要的问题。这是为了减少用户在里面购买或者迷茫的时间，因为85%的商业发生在线下，所以在线下哪怕省大家一点点的时间，提高一点点商品周转的效率，可能对整个行业从前到后，传导到制造、科研，这里面都是很大的效率提高。包括门店的选址问题，同样能通过这些功能来解决，通过技术手段去分析的选址结果，相比依靠人的经验来说，会更有数据支撑，而且可以节约成本，提高效率。
给大家放两个Demo，实际看一下我们在门店里面解决的技术难点。这是在OPPO的门店里面应用的，这是用一个非常低廉的硬件，用它店里面已有的摄像头分析出来的。这里面可以跟踪店员，追踪每个人的行为，看他是在做什么事情，还有平面图的投射。我们还能分析哪些是店员，哪些是顾客。通过动线分析就能帮它分析到哪些地方是热区，客户在里面是怎么走的。
下一个视频的难度更大一些，这是在一个卖场里面，这里面会涉及到人物有遮挡，而且这个图像非常模糊。特别是在遮挡的情况下，仍然能把他认出来，而且要分析到哪些是店员，哪些是顾客，这样的分析才比较有作用。我们后面还会分析顾客是什么年龄的，在卖场里怎么走，男性怎么走，女性怎么走，新客户怎么走，老客户怎么走。这样的事情放到使用的环节里面，要考虑到成本，要考虑到稳定性、可用性，这是非常难以实现的东西。
我们在不同的领域用云+端的模式，在每个行业里面扩展，夯实一个行业的服务，然后再扩展到其它的行业。我们后面也会仰望星空、脚踏实地，帮助到每个行业，这是图普科技希望做的事情。雷锋网雷锋网
发表评论 取消回复