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    圖麟科技CEO魏京京:從CV技術到商業變現的干貨分享 | CCF-GAIR 2017

    本文作者: 汪思穎 2017-07-09 16:55 專題:GAIR 2017
    導語:CV技術應用到實際商業場景中的經驗分享。

    7月9日,由中國計算機學會(CCF)主辦,雷鋒網與香港中文大學(深圳)承辦的CCF-GAIR 2017全球人工智能與機器人峰會進入了第三天。在CV+專場,圖麟科技CEO魏京京為大會帶來了題為《計算機視覺的產業化路徑》的分享。

    圖麟科技CEO魏京京:從CV技術到商業變現的干貨分享 | CCF-GAIR 2017

    魏京京表示,他們考慮較多的是CV技術怎么到實際商業場景中變現,經過不斷的實踐和試錯,他們也在不斷的積累經驗。以下是他主要帶來的內容。

    圖麟的技術涵蓋四方面:人臉識別、圖像識別、圖像/視頻搜索、工業機器視覺。在安防、互聯網金融、銀行、證券、營銷、工業制造、互聯網教育、電商等等都有場景落地的產品。

    真正要做視覺產業化,需要圍繞這四個要素:算法、數據、場景落地、解決行業的痛點。

    對于很小的創業公司,最直接的就是解決客戶的問題,計算機視覺是高技術壁壘的行業,對客戶來講是好處也是壞處。應用到場景里面的過程是復雜的事情,跟客戶講技術能解決什么問題意義不太大,最主要是形成一系列解決方案,為客戶解決痛點問題,他才會買單,才會做這件事。

    行業痛點如下:

    第一是要么提高效率,通過設計在已有業務流程上把效率提高;

    第二是替代人力,比如說把安防中很多需要人做的事情從視覺解決它;

    第三是復雜問題簡單化,一開始的點到最后解決問題時變得非常復雜,這時候要能夠簡單的解決;

    第四是要可標準化,比如人臉是非常標準化的東西,在圖像識別或者工業領域,這個產品怎么在全行業里面可標準化,對于做產品設計和產品定位是非常關鍵的;

    第五是空間夠大,創業公司不是解決單一用戶痛點或者某一類用戶痛點,一定要有一類產品來支撐產品后續的發展。

    對于算法的探索

    算法本身,我們一開始的點在圖像和視頻搜索,其實計算機視覺包含了算法的綜合性的東西,不是單一算法解決的,把視頻里面的某些算法綜合在一起才能真正把視頻的痛點解決。這里面包含圖像檢索,包括光學的東西,還有物體檢測、運動跟蹤、嵌入式等等。

    這些基本功修煉到位以后,在客戶痛點切入進行產品設計的時候才能完美的解決問題。我們就是非常直接的例子,從單點技術慢慢積累到希望能往更大、更多的方向,朝為客戶提供一整套解決方案的路上來走。

    需要不斷跟客戶討論,試錯

    傳統的客戶不知道視覺能解決什么問題,我們需要跟客戶討論、試錯,才能把這個整合出來。

    第一,做視覺技術一定要主動和客戶去討論。你要了解客戶目前的業務邏輯是什么樣子,大概知道自己能幫客戶做到什么,引導客戶往更深層次痛點去走。

    第二,主動挖掘完,跟客戶討論完以后,我們才能真正確定這個真實痛點在哪里。

    第三,實際技術的研究。痛點確定了技術是什么樣子,能不能做出解決問題的東西,這就是算法的整合和產品的設計,以及已有業務流程的梳理。

    第四,產品形態。這個產品定位要相對比較好,客戶愿意接受。

    第五,商業模式,即怎么從客戶那里收到錢。產品提供給客戶之后,可以穩定的收到錢。

    我們在保險、營銷方面都有一些經驗的積累,一開始只是切入客戶的一個點,把這個點落地以后,客戶愿意跟你討論其他業務的點,可以很好的獲取他的信任。

    如何進行數據積累

    對于大部分創業公司來說,沒有很好的數據積累,只是有技術的儲備。怎么拿到數據,并且達到想要的效果?這個過程分好幾個階段。

    第一個階段,你需要跟客戶慢慢接觸,讓客戶隱約感覺到你的技術對他有用,這時候客戶才愿意把數據拿出來,這是贏取客戶的初步信任。

    第二階段是他愿意提供這個領域的數據,這些數據拿過來后,可以把商業的東西整合,達到商業出售的目的。這時候你可以主動積累你的數據。這是商業落地、數據在過程中良性循環積累的過程。

    第三階段,這個時候數據和商業模式形成完美的閉環,這時候你的壁壘會非常大。

    最后一個壁壘一定不只是產品的壁壘或者商業模式的壁壘,是商業+數據+技術,這三點結合才能形成很好的技術壁壘。

    更多詳細的演講內容參見雷鋒網后續的深度報道。雷鋒網原創。

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