码隆科技深耕商品识别 角逐垂直赛道

在计算机视觉的激烈战场中,成立于2014年的码隆科技已经在服装、纺织、零售等垂直领域中崭露头角。

据了解,其主打的Product AI 视觉应用平台,主要面向B端提供自助式的商品识别服务,可以根据客户提供的图片、视频数据建立”以图搜图”引擎,也可以提供图像处理的接口,帮助企业进行图像标记、分类、定位等功能。其核心的“弱监督学习”算法,可以充分利用网络海量的噪声数据进行算法优化,以此达到更高的精准度。

算法和数据上的壁垒也让码隆科技站稳垂直领域,近两年来还先后获得达晨创投、软银中国、埃森哲等公司的投资和入股。

近日在由21世纪经济报道发起的“触摸智造——2018中国制造业价值发现之旅”交流活动中,码隆科技CEO助理刘晓芳向记者表示:“目前公司营收主要包括两部分,API的调用、以及行业的结合有方案的收入,预期明年可以盈利。”

专注商品识别

事实上,码隆科技在创业最初,推出了面向大众用户C端产品StyleAI,用户只要拍摄一张心仪的服装照片就可以联结各大电商平台,找到购买途径。当时,码隆科技就对面料、柔性材料的识别做了深入研究,随后又将技术开放给同行,于是在开放技术的过程中,码隆科技彻底从TO C的性质转向了TO B型的企业。

在纺织业内扎根后,码隆科技便自然而然地向时尚界延伸,比如在时装周上,利用其算法就可以快速分析出当季的主流布料、色彩等关键数据,减少了人工记录的时间和成本。据悉,下周码隆科技还将和浙江宁波签署正式协议,在当地开启“码隆科技智慧纺织服装全球总部基地项目”,设立针对纺织服装产业的宁波分公司。

今年以来,码隆科技的商品识别领域也拓展到了零售业态,其智能货柜就是无人零售的一个代表,消费者扫码打开货柜,取出商品关门后即可结算。据了解,这一解决方案只需要在普通的货柜中加入相应数量的摄像头,后端连接商品识别平台,便可准确识别消费者购买的商品,然后实现自动扣款结算。

刘晓芳还谈道:“零售行业是一个特别强调成本和获取率的行业,把这两个因素排开了肯定很难存活下来,我们现在做的货柜的解决方案就是把这两个痛点的问题解决了,所以可以很大规模地商业化地推广。”不过,在新零售解决方案上,码隆科技也面对着旷视、腾讯等竞争对手。

目前,在算法方面,码隆科技正在攻克的技术难题是细粒度图像研究,这也是计算机视觉领域的一大技术难点。码隆科技公关总监彭彦向记者解释道:“百事可乐和可口可乐放一起,我们已经能非常清晰地识别,但是樱桃味的可乐和香草味的可乐就是一个比较大的识别挑战。所以我们现在的研究员和科学家的力量集中在这个层面上,一方面去自己做研究,另外一方面也会跟谷歌进行学术合作,我们希望更多的科学家来关注这个领域。”

突围垂直领域

近年来计算机视觉领域的公司不断崛起、也正经历洗牌的阶段。而进入垂直行业的创业公司常常面临和巨头竞争的问题,因为它的企业客户可能只需要从谷歌、Facebook等人工智能平台中调用API接口即可。

对此,刘晓芳说道:“其实一些巨头很难像我们这么深度地去看垂直行业。比如说像服装面料这整个体系,有一个场景是做面料的纤维的识别,即面料的所有成分,包括棉、涤纶等等。其实大家难以想象,都是把衣服剪成切片,然后放到显微镜底下看单位面积内棉的纤维有多少根,麻的纤维有多少根,以这样的方式去识别出来的,全是由人工去进行的。”

这意味着公司前期的数据采集已经形成了壁垒,进入这一行业的成本门槛大幅提高。

彭彦则表示:“公司前期是通过API的调用去获取数据,现在整个发展方向就是更多地和产业结合。其实实体产业中的一些传统企业很难直接应用大厂的平台通用功能,而是需要有定制化、针对业务的服务。所以我觉得很多时候不会产生直接竞争的问题。我们现在在垂直的行业和行业头部的客户进行深度的结合,我们去做这种定制化。之后再生成可以在行业推广的一个解决方案。”

在服装领域的深耕,码隆科技近期还吸引了日本的客户。刘晓芳告诉记者:“我们识别衣服轮廓是非常精准的,比如上下宽窄然后袖子、领子等都能识别。日本电商告诉我们之前要花大量的成本去量每件衣服的尺寸,我们利用参照物,拍张照片就能知道衣服的尺寸具体是多少。”

不过在和垂直产业结合的过程中也有不少难点。据介绍,在服饰产业比较集中的地区,码隆科技会跟政府进行合作,由政府搭建一个平台帮助码隆科技把技术推给地方企业应用。虽然政府的做法起到很大的辅助作用,但是怎么去提升传统行业的观念、怎么进行磨合也是一大挑战,一些制造业会担心新技术要把原有的产业完全颠覆。

视觉公司们的商业落地正在加速推进,选择不同的商业场景基于公司的基础,在细分领域的深耕方能建立更强的护城河。

(触摸智造 -2018中国制造业价值发现之旅由上汽大通助力支持)