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图麟科技CEO魏京京:CV技术商业变现的四大要素 | CCF-GAIR 2017

本文作者:刘伟 2017-07-11 08:53 专题:GAIR 2017
导语:只有商业、数据、技术相结合的壁垒才是牢不可破的。

雷锋网消息 2017年7月7日~9日,由 CCF 中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)承办的第二届 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会在深圳隆重举行。大会最后一天的CV+专场中,图麟科技CEO魏京京结合图麟科技的发展历程,向与会嘉宾分享了关于如何让CV(Computer Vision)技术在实际商业场景中变现的心得。

图麟科技CEO魏京京:CV技术商业变现的四大要素 | CCF-GAIR 2017

魏京京认为,初创企业应该主动挖掘客户需求,在不断沟通和试错中找准客户的真实痛点,打磨基本功——算法。首先从单一痛点切入,将产品商业化落地,并在此基础上挖掘新的需求,同时积累数据,打造全套的行业解决方案,建立起商业+数据+技术的坚固壁垒。

以下是魏京京的演讲全文,雷锋网做了不改变原意的整理和编辑:

图麟科技创立于2014年,创立三年来我们每天都在思考同一件事情,那就是如何让CV技术在实际商业场景中变现。我们做过一些尝试,也积累了一些经验。图麟科技代表了CV创业公司的典型特征——既没有商汤科技般高举高打的资源,也不具备梅博士(雷锋网(公众号:雷锋网)注:微软亚洲研究院资深研究员梅涛)那样的强力技术支持,只能在实际场景中不断实践和积累经验。

图麟科技的业务范围

图麟科技的技术涵盖了四个方面:

人脸识别。

我们根据用户的不同需求,将服务分成了云服务、人脸授权、安防社区等几大块。目前,互联网金融、银行、安防领域的产品正在实施落地当中。

图像识别。

图像识别必须与实际应用场景深度结合,因此这个领域相对缺少标准化的产品。我们接触的商业机会不下十几个,但基于产业标准,最终选择了在营销和保险两大领域落地。

图像/视频搜索。

视频结构化实际上是将图像识别、视频分析和视频检索技术整合在一起的产品,可以对视频里的人、车和物进行细致化分析并实时处理。

图麟科技CEO魏京京:CV技术商业变现的四大要素 | CCF-GAIR 2017

上图是我们在特定场景中,对车和人的行为——比如是不是骑着摩托车,进行的结构化分析,利于后期信息检索。

机器视觉。

在工业机器视觉领域,我们把视觉算法和客户的实际痛点相结合,为他们提供一整套解决方案。目前我们已经落地的方案有玻璃外观瑕疵监测。如今,每个人手上都有一部手机,传统的手机玻璃检测需要人眼逐个排查,这些玻璃的误差往往只有几毫米、十几毫米,检查起来十分枯燥和痛苦。我们看到产品线上的工人拿着屏幕一点一点检查,于是想到将机器视觉技术和玻璃检测的痛点相结合,做一款检测设备。这款设备现在已经落地,可以检测玻璃上的白点、黑点等各种瑕疵问题。

图麟科技CEO魏京京:CV技术商业变现的四大要素 | CCF-GAIR 2017

目前,我们地技术已经落地的实际场景包括安防、互联网金融、银行、证券、营销、工业制造、互联网教育,以及电商等等。

计算机视觉产业化的四大要素

计算机视觉产业化需要围绕四个要素:算法、数据、场景落地、解决行业痛点。对于小型创业公司而言,打开市场最直接有效的办法就是解决客户的问题。计算机视觉是高技术壁垒的行业,这既有好处也有坏处,坏处是将技术应用到场景中是个很复杂的过程。所以,如果你一味跟客户说你的技术能解决什么问题,客户很难理解,意义并不大。你只有做出一系列解决方案,为他解决了痛点问题,他才会买单。

图麟科技CEO魏京京:CV技术商业变现的四大要素 | CCF-GAIR 2017


挖掘行业痛点

行业内的痛点主要有以下几点:

一、通过优化已有业务流程提升效率;

二、替代人力,比如在安防领域,用计算机视觉完成以往需要人力来解决的问题;

三、将复杂问题简单化;

四、可标准化,这对于产品设计和定位是非常关键的;

五、市场空间要足够大,创业公司不能只解决单一客户或某一类客户的痛点,一定要有一类产品来支撑产品的后续发展。

钻研算法

关于算法,图麟科技最初的切入点是图像和视频搜索。但计算机视觉是多种算法的综合,包括图像检索、光学、物体检测、运动追踪、嵌入式等等。只有将多种算法整合到一起,才能真正解决行业痛点。这些是过去三年间我们一直在修炼的基本功,基本功修炼到位后才能完美满足客户的需求。创业公司只有从单点技术切入,慢慢积累,才能朝着更大、更多的方向发展,形成一整套的解决方案。

图麟科技CEO魏京京:CV技术商业变现的四大要素 | CCF-GAIR 2017

讨论试错

传统客户通常不了解计算机视觉能解决哪些问题,因此我们需要跟他讨论试错。这是一个循环往复的过程。首先,你需要主动跟客户讨论。直接上门告诉客户你可以为他提供怎样的技术,他并不一定会感兴趣。因此,你需要了解客户的业务逻辑,知道你的技术到底能帮他做些什么,引导他去发掘更深层次的痛点。这个过程很痛苦,但只有走的扎实,后面的路才能走得更好。确定客户的真实痛点所在之后,还需要进行实际技术的研究,将算法与产品设计相整合,梳理已有的业务流程,确保每一个环节都没有问题。

确定产品形态

现有的产品形态包括云、SDK等等。你是要做一个实实在在的产品,还是搭建一个平台,这是需要重点考虑的。产品定位本身要好,同时也要考虑到商业问题,比如客户是否愿意接受等。

完善商业模式

向客户提供可靠的产品之后,如何才能获取稳定的收入呢?一个行业在发展过程中将不断衍生出新的需求,你需要将这些需求添加到行业解决方案当中。以图麟科技在保险和营销领域的经验为例,一开始只是切入客户的一个痛点,待商业化落地之后,客户便会跟你讨论其他业务的痛点,于是我们就可以将它加入到已有的体系当中。

图麟科技CEO魏京京:CV技术商业变现的四大要素 | CCF-GAIR 2017

树立商业壁垒

大部分创业公司,尤其是计算机视觉公司,最大的问题在于缺少数据积累。如何才能拿到数据,并达到预期的效果呢?这个过程可以分几步走:首先,你需要跟客户慢慢接触,让他感觉到你的技术对他有用,赢得客户的信任,这样他才会愿意把数据拿出来。拿到客户的数据后,需要将其与商业部分整合完善,形成产品对外出售,并借此主动积累数据。产品商业化落地之后,运行过程中数据将形成良性循环积累。只有当数据和商业模式形成完美闭环的时候,才会形成坚固的壁垒。最牢固的壁垒不是产品或商业模式的壁垒,而是商业+数据+技术相结合的壁垒。

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