2018年是中國(guó)人工智能落地的元年，在AI技術(shù)最成熟的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，商湯、曠世、依圖、云從均已躋身獨(dú)角獸行列，它們極強(qiáng)的融資能力與其在安防和金融等領(lǐng)域的落地應(yīng)用有密切關(guān)系。

　　可見，算法和數(shù)據(jù)已經(jīng)不足以構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)壁壘，只有在垂直領(lǐng)域找到與技術(shù)深度結(jié)合的應(yīng)用場(chǎng)景，才能獲得更大的生存空間——這一點(diǎn)對(duì)于新晉的AI創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)尤其重要。

　　36氪近日接觸到的“視語(yǔ)科技”就是一家在智能交通和智慧紡織等應(yīng)用場(chǎng)景有布局經(jīng)驗(yàn)的AI公司，其核心技術(shù)是細(xì)粒度圖像識(shí)別，包括車紋識(shí)別、人臉識(shí)別、商品識(shí)別和瑕疵識(shí)別等。

　　視語(yǔ)科技成立于2018年4月，同年6月獲得金沙江創(chuàng)投的天使輪融資，其核心團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，有20多年的技術(shù)積累，過(guò)往合作客戶包括京東、聯(lián)想、華為、中國(guó)建設(shè)銀行、北京市公安局等上百家公司和政府機(jī)關(guān)。

　　創(chuàng)始人王金橋告訴36氪，人工智能時(shí)代的到來(lái)，使得整個(gè)科技創(chuàng)新的中心慢慢從科研院所轉(zhuǎn)移到企業(yè)，因?yàn)槠髽I(yè)掌握了大量的數(shù)據(jù)資源、機(jī)器資源和應(yīng)用場(chǎng)景，但企業(yè)往往把精力集中在產(chǎn)品落地，而不是技術(shù)研發(fā)，但AI技術(shù)更新速度又很快。因此，產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合是必然的。這也是他們從中科院出來(lái)創(chuàng)業(yè)的原因之一：既能利用原來(lái)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，又能扎入應(yīng)用場(chǎng)景，完成數(shù)據(jù)、算法和行業(yè)的融合。

　　在智能交通方面，視語(yǔ)科技發(fā)布了車紋識(shí)別一體機(jī)、重型貨車禁行監(jiān)控系統(tǒng)、無(wú)人值守智慧停車、高速公路智能收費(fèi)、公路交通量分析等五類產(chǎn)品體系。

　　具體來(lái)說(shuō)，該公司研發(fā)的邊緣計(jì)算智能盒可用于公交和賓館里的人臉抓拍、分析廣場(chǎng)和車站等公共場(chǎng)所的人群態(tài)勢(shì)、監(jiān)測(cè)和預(yù)警司機(jī)的異常駕駛行為。

　　他們的“重型貨車禁行智能識(shí)別系統(tǒng)”也已經(jīng)在北京投入使用，可以監(jiān)控貨車的核定載重。王金橋說(shuō)，根據(jù)交通部的數(shù)據(jù)，中國(guó)大概有1500萬(wàn)輛重型貨車，占中國(guó)重大交通事故率的25%。因此，識(shí)別超重和疲勞駕駛等異常情況，對(duì)預(yù)防交通事故很有必要。

　　視語(yǔ)科技還在國(guó)內(nèi)五個(gè)省推出了車紋識(shí)別一體機(jī)，可以精細(xì)識(shí)別5000多種車型車款，檢索假牌和套牌車，以協(xié)助公安部門快速查找嫌疑車輛、幫助交通部門做違章車限行、大貨車收費(fèi)等管理。王金橋告訴36氪，這款產(chǎn)品已經(jīng)幫助有關(guān)部門抓拍到1萬(wàn)多起違章行為，包括不系安全帶的2800起、開車玩手機(jī)的980起、抽煙220起。這款車紋識(shí)別系統(tǒng)也已經(jīng)在安哥拉和委內(nèi)瑞拉投入使用。

　　此外，該公司曾獲得“吳文俊科技進(jìn)步獎(jiǎng)”，并在2018 AI Challenger全球挑戰(zhàn)賽中獲得“無(wú)人駕駛視覺感知”賽道冠軍。

　　王金橋說(shuō)，今后他們會(huì)繼續(xù)在智能交通上發(fā)力，因?yàn)?G的到來(lái)和邊緣計(jì)算的成熟，使得交通的數(shù)字化成為可能，而數(shù)字化的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)。整個(gè)城市所有紅綠燈的規(guī)劃、城際干線的路面規(guī)劃和建設(shè)都需要大規(guī)模的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這是以往的線下調(diào)查公司無(wú)法獲得的，卻是視語(yǔ)科技的優(yōu)勢(shì)所在。

　　在智慧紡織領(lǐng)域，視語(yǔ)科技發(fā)布了智能視覺驗(yàn)布與評(píng)級(jí)管理平臺(tái)，可以精細(xì)識(shí)別70種布匹瑕疵，驗(yàn)布速度是人工驗(yàn)布的5倍，識(shí)別精度在90%以上。與之相比，熟練驗(yàn)布工的準(zhǔn)確度只有60%-70%，驗(yàn)布還會(huì)對(duì)工人視力造成損害，目前很多工廠都面臨招人難、發(fā)薪壓力等問(wèn)題。

　　王金橋說(shuō)，他們現(xiàn)在一套驗(yàn)布機(jī)大概賣幾十萬(wàn)，全國(guó)有5萬(wàn)家紡織廠，驗(yàn)布機(jī)的市場(chǎng)規(guī)模能達(dá)到600億-700億人民幣。

　　除了在以上兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景上發(fā)力，視語(yǔ)科技還推出了一個(gè)基于主動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的半自動(dòng)化標(biāo)注平臺(tái)，能替代95%的人力標(biāo)注成本。“你只要給我們一個(gè)商品，第二天我們就能支持識(shí)別這個(gè)商品?！蓖踅饦蛘f(shuō)。

　　這個(gè)平臺(tái)之所以重要，是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法是依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而大多數(shù)公司都得依靠外包公司來(lái)做這些數(shù)據(jù)的采集、篩選和標(biāo)注，這是一筆很大的成本。

　　此外，視語(yǔ)科技還研發(fā)了全平臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理引擎框架--MNIE，它的自動(dòng)化訓(xùn)練、剪裁、量化和壓縮工具能針對(duì)特定平臺(tái)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和加速，提升模型適配能力。而針對(duì)前端不同平臺(tái)的特征，該推理引擎會(huì)在底層進(jìn)行大量simd指令集、網(wǎng)絡(luò)稀疏化等特定優(yōu)化，能實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面向arm、fpga、x86 cpu或特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片(hisi3559a)等前端計(jì)算設(shè)備的一鍵式部署。

　　視語(yǔ)科技的商業(yè)模式是給政府部門和垂直領(lǐng)域的企業(yè)客戶提供全方位視覺AI解決方案、智能化產(chǎn)品和大數(shù)據(jù)平臺(tái)。王金橋預(yù)計(jì)，2020年后，他們可以實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。

　　王金橋曾是中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員、智能媒體計(jì)算聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任、視頻大數(shù)據(jù)云識(shí)別聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任、視頻深度識(shí)別聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任。主要從事視頻分析與檢索、大規(guī)模目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、圖像分類與識(shí)別方面的研究。

　　目前，視語(yǔ)科技已開放Pre-A輪融資窗口，預(yù)計(jì)融資5000萬(wàn)-6000萬(wàn)人民幣，用于技術(shù)研發(fā)和計(jì)算中心建設(shè)。