碼隆科技：用AI提升實體經濟?

李昊原

用AI挖掘深藏在圖片和視頻中的信息金礦。

這曾經是微軟的一對“黃金搭檔”，也是微軟亞洲必應搜索的打造者，千萬級的用戶數量，讓他們榮獲《華爾街日報》評選的“亞洲創新大獎”，但在成就之后，黃鼎隆與碼特（Matt Scott）仍有些遺憾，對文字的搜索只挖掘出了互聯網時代廣袤信息礦山的一部分價值，深藏在圖片和視頻之中的信息“金礦”，他們卻無從下手。

2014年，他們在聚會交流時發現，深度學習技術取得重大突破，讓以前的不可能正變為可能。于是他們在2014年的7月正式成立了碼隆科技，這家公司專注于深度學習和計算機視覺技術的創新，但又不是單純的技術公司，如何讓技術落地，是他們始終考慮的問題。CEO黃鼎隆描述碼隆科技在做的事情，就是用人工智能幫助實體經濟企業大幅度提升效率。

在AI視覺識別企業紛紛下注人臉識別之時，碼隆科技推出了全國首個人工智能商品識別平臺ProductAI，致力于零售、紡織、服裝、醫療等行業的落地。“實體經濟就是圍繞商品運行的”，黃鼎隆說。而在ProductAI背后的技術優勢，是碼隆科技的“弱監督學習算法（Weakly Supervised Learning）”，率先實現了人工智能對典型柔性物體的識別，并在2017 年 7 月的大規模視覺理解 WebVision 世界挑戰賽獲得冠軍。

“商業數據沒有絕對‘干凈的，而監督學習需要‘干凈的數據。”黃鼎隆舉例說，一個超市的智能收費臺想要識別每個商品，需要為每個商品拍幾百張照片進行學習，這顯然是不經濟的，“而弱監督式學習，能用有‘噪音的數據，達到媲美人力的效果”。

碼隆科技的商品識別能力覆蓋 20 多個垂直領域，可以在各個領域的圖像中找出圖中所包含的商品并輸出20000 個以上的標簽。標簽內容包含圖中商品類型及其屬性，以及圖像客觀內容，如風格、主題、場景、行為和主觀感受等多個維度的標簽。目前零售業是碼隆科技的最重要的應用場景，如智能貨柜的技術應用方案，通過在貨柜中加裝攝像頭可實時識別顧客拿走的物品，可以自動輸出數據結賬等，實現即拿即走的流暢購物體驗。技術的進步也推動了零售業商業模式的改變，這意味著更少的人力和更大的商品展示空間排布，在大幅提升運營效率的同時，也讓零售行為可量化。

而技術的拓展也為碼隆科技提供了更多的應用場景，除了服務實體經濟外，不久前碼隆科技應LVMH（LV的母公司）之邀，在巴黎時裝周通過大數據實時識別和分析時尚趨勢。就在今年8月，碼隆科技獲得全球最大的管理咨詢公司和技術服務供應商埃森哲的戰略投資，黃鼎隆說，通過和埃森哲的戰略合作，可以幫助碼隆科技實現國際化和與更多垂直行業進行深度結合，打造端對端的解決方案，這也是碼隆科技未來的發展方向。目前碼隆科技在美國與日本都有辦公室，并與華為成為戰略合作伙伴，共同開發歐洲市場。