人工智能

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借力AI,字节跳动再啃教育这块硬骨头

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客客智能名片,员工离职一键交接,防止客户流失造成企业严重损失

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听说客客智能名片应用广泛,已经延伸到了汽车销售行业

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游戏、AI两开花,猎豹移动却陷新困局?

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主营收入靠搜索,搜狗市值今年为何缩水一半?

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条新动态, 点击查看
目前的人工智能领域是基于深度学习算法,而深度学习算法主要应用于图像和语音识别。

自12年深度学习崛起开始后的两年间,国内也陆续涌现了许多做CV的创业公司。14年算是计算机视觉元年,硬件、算法都比较成熟,而15年则成为了人工智能突破年,不仅是技术的突破,在商业... 显示全部 »
目前的人工智能领域是基于深度学习算法,而深度学习算法主要应用于图像和语音识别。

自12年深度学习崛起开始后的两年间,国内也陆续涌现了许多做CV的创业公司。14年算是计算机视觉元年,硬件、算法都比较成熟,而15年则成为了人工智能突破年,不仅是技术的突破,在商业应用方面,计算机视觉同样开始大放异彩。

本人根据不同应用领域将国内的CV创业公司分类型总结了下(信息主要来源于官网与相关媒体报道),也欢迎大家进行补充。
1、平台型:

TUPU 图普科技
图普科技—专注于图像识别和视觉检测的人工智能企业


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-0db7ca5b4b231d30efbbd634fb1923fb


成立于2014年4月,同年8月获北极光创投数百万美元天使轮融资。图普科技作为提供图像识别技术的云服务平台,提供包括智能审核、图像增值、图像搜索、深度定制等产品,以云API的形式为用户提供在线服务。云平台提供了丰富的图像识别开放接口,包括违规内容识别、人脸识别、颜值识别、场景识别、车牌车标识别、服装识别、物体识别等,并可根据不同行业要求进行图像识别模型的深度定制。
图普科技主要以互联网智能审核产品打开市场,可准确识别色情、暴恐、时政敏感图像,被业内专家评为图像识别技术与互联网结合的创新商业案例。截至2015年底,迅雷、酷狗、唱吧、58同城、秒拍等国内知名公司已正式接入图普图像识别云平台,此外,通过与七牛云,融云,UCloud的战略合作,间接服务云存储平台上的众多客户,每日处理数亿的图片及视频内容,现已发展为国内最大的图像识别云服务平台,是国内最优秀的图像识别服务供应商之一。


小结:人工智能的发展除了算法和硬件,更主要的是依托于平台本身积累的用户和数据,就像深度学习专家吴恩达提出的人工智能的正循环——拥有深度学习算法之后,将不再惧怕海量数据,反而会因为数据的增长而取得更好的效果,而这些效果将直接体现在图像搜索、语音识别等具体的互联网服务中,从而为用户提供更好服务并吸引更多用户,这又会产生更多数据。
所以数据量的积累以及深度学习计算法的优化可以说是成为平台型人工智能创业公司的发展的关键性因素。
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2、人脸识别:

Face++ 旷视科技
Face++ 最好的免费人脸识别云服务


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-9c5eba89c001a575fd4c8566839dff00


成立于2012年11月,当时获得了联想之星的一笔天使融资;2013年 获得创新工场百万美元 A 轮投资;2015年5月完成 B 轮融资2200万美元。公司专注于人脸识别技术和相关产品应用研究,面向开发者提供服务,能提供一整套人脸检测、人脸识别、人脸分析以及人脸3D技术的视觉技术服务,主要通过提供云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式,将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中。
Face++ 表示他们目前已经是世界上使用量最大的人脸识别引擎,通过和众多互联网公司合作,他们通过“脱敏”技术掌握到了500万张人脸图片数据库,在互联网图片人脸识别LFW的准确率达到99.6%,合作伙伴包括了阿里、360、微博、陌陌、美图等一批大型的图片、社交、设备类企业,并且阿里巴巴已经开始采用其面部识别技术,用在了支付宝的“笑脸支付”服务中。


SenseTime 商汤科技
SenseTime: Dedicated to Invention of Computer Vision and Deep Learning Technologies


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-0a98f3b31e6430a573aca8f04ca4975c


商汤科技成立于2014年,同年获得了IDG的A轮注资千万美元。这家公司的学术背景非常强,早在公司成立之前,SenseTime 的初创成员就开始专注于计算机视觉和深度学习原创技术的研究,涉足了人脸识别、图像处理、智能监控领域,其人脸识别技术在2014 年获得重磅突破,在公开标准测试集LFW 上的准确率达到了99.15% ,超过了Facebook 和Google以及人眼自身的识别能力。今年七月,SenseTime与东方网力达成合作,开始向安防领域布局。


linkface 脸云科技
Linkface - 全球领先的人脸识别技术服务


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-e21ac06966a1a9672047b79056becf68


成立于2014年,开创了基于深度学习的人脸检测创新算法,搭建了一套高效稳定的人脸分析系统,囊括了人脸检测、人脸关键点检出、人脸识别、人脸属性分析、活体检测等全套身份认证所需技术。
Linkface在2015年的FDDB人脸检测及300-W Benchmark准确率第一,LFW人脸识别准确率达99.5%以上的成绩引起了金融商圈的注意,并与中国银联以及京东钱包达成初步合作,即将推出“刷脸支付”方式。


依图科技
依图:与您一起构建计算机视觉的未来


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-590c95e3b475abd3169b445e4f9f52e4


成立于2012年9月,并获得了真格基金创始人徐小平100万美元天使投资,在2015年1月获得了高榕资本的数百万美元A轮融资。目前致力于计算机视觉、图像视频智能理解和分布式系统及大数据应用的研究,为用户提供基于图像视频理解的计算机视觉产品。
依图在成立之初是做车辆识别的,主要与江苏、福建和成都等公安系统合作,之后开始在人脸识别应用上,开发了静态人像对比系统,并将产品的重点之一转向金融,与车辆物体识别相比,人脸识别的应用范围和场景更加广泛,当然难度也会高很多,今年上海金融展上,依图与招商银行推出刷脸取款支付功能。



小结:随着人脸识别技术的发展,越来越多的银行纷纷与这些人工智能公司建立合作,在今后的金融应用中无疑会掀起刷脸支付的浪潮,并且据说从下一个版本的支付宝开始,也许就可以直接刷脸支付了,但技术是否真的能够达到如此高水平呢,毕竟对比简单刚性物体识别的技术,人脸识别的门槛要高许多,因为人脸比物体多了许多不同角度和不同状态的形状扭曲,所以在未来的实际应用过程,单靠刷脸支付是否完全能够实现0误差,还得静观。
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3、AR 增强现实:

亮风台
HiScene 亮风台图像识别


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-905ff91ef002cb480a45b598f3bab7af


成立于2012年,于2013年获初创投资数百万RMB天使投资,截至2015年底分别获得美图和纪源资本数千万RMB的A轮融资。亮风台是一个图像识别解决方案应用平台,可运用在新媒体、电子商务、广电视讯等领域,而后重点做AR领域,目前主要产品有HiAR增强现实AR智能眼镜、应用拍拍、图答应。



小结:增强现实技术目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这项技术从1990年提出至今已经30多年,虽然目前还未普及和规模化发展,但其应用范围已经越来越广,从工业领域逐渐延伸到了医疗、娱乐、互动和游戏等诸多方面,随着硬件设备的完善,再加上云计算和云存储作为辅助,亮风台设想的通过图像识别和视觉交互技术让人机交互变得像人人交互一样自然,也许真的能够成为现实。
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4、安防:

格灵深瞳
DeepGlint-格灵深瞳


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-615a4c483c1233c1d7692c0f3ec51380


成立于2013年3月,成立不久就获得真格基金和联创策源的天使投资,并于2014年6月获得红杉资本数千万美元A轮投资。其主要将人工智能及模式识别技术应用于安防监控、交通及零售领域,以自主研发的深瞳™技术为基础推出了安防监控产品-皓目行为分析仪和新一代车辆识别引擎-威目车辆特征分析系列。



小结:安防监控系统每天产出的海量图像、视频信息,如果人工处理这些将会耗费大量的人力物力,所以计算机视觉技术在安防领域的应用也成为近年来业内普遍看好的智能视频分析应用。图像识别在实际应用过程中,最难在于当遮挡发生时,识别就变得困难。就像格灵深瞳 CEO曾表示,在理想的环境下,我们可以用一部 PC 来对场景进行分析,但在安防领域就不一样了,必须把这样一个高性能高功耗的东西塞进摄像头里,所以还需要针对嵌入式进行研发。因此,能否突破阻碍,将技术打磨成熟,还是需要很长一段时间考究的。
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5、广告:

tu Simple图

图森


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-1b9eff49ff7a09e3011e1d9bf1b8d77b


原知图科技,成立于2014年,于2015年初获得了新浪的1000万美元A轮融资,通过深度学习引擎,自主研发了图像识别技术、语义分析技术和原生广告展示技术,根据互联网媒体上的图片和文字内容信息及用户行为,自动将合适的广告以原生的方式植入图片内,实现一种消费级人工智能的广告投放平台。



小结:2014年,中国的互联网广告市场已经达到了千亿规模,并仍在以指数级速度增长。如何让营销的推送更加贴近消费者时刻变化的需求,以更加精准与合理的方式进行营销活动,是每个CMO都在思考的问题。而知图创始人认为消费级人工智能就能够解决这一营销难题,但未来这样的营销推广是否真的变得更易为消费者所接受,人工智能推送是否能够精确击中消费者复杂的心理还是得不断摸索测试的。

6、电商:

码隆科技
码隆科技 | Malong Tech


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-51385c296a600d411051872189939d70


成立于2014年,并获达晨创投和中国远镜连锁成长基金的1200万人民币种子天使轮投资。码隆专注于时尚领域的精深智能搜索,利用深度学习技术,让计算机理解颜色,花纹及材质,将时尚表面的颜色及款式变的可分析化。主要产品StyleAI,是一款通过服饰照片,是全球第一个具备时尚品味的人工智能产品——从路人美服到自然风景,用户只需随手拍张照片,人工智能便能即刻进行精准解析,随即获取相关时尚穿搭信息。


衣+
Dress+


http://static.shenjianshou.cn/images/9542-82dc06b3e98526472212da773f1c330c


成立于2014年,同年获乐博资本数百万人民币的种子天使投资,2015年11月获衣+获得优酷土豆领投的千万美元A轮融资,乐搏资本跟投。
衣+是一个基于图片搜索、可以找寻衣物、进行导购的网站。主要产品有衣+边看边买搜索引擎,衣+图像、视频标签分析引擎及衣+人脸属性分析引擎。它革新了时尚商品搜索及交易渠道,结合最新的计算机视觉识别、搜索和人工智能技术和时尚的社交网络,及时创造人和中意商品的连接,收录了海内外100多家主流时尚电商商品。



小结:深度学习是高门槛的高科技,时尚也是高门槛的实践,两者结合的门槛就更高了。但是近年来,深度学习在图像识别方面发展迅速,码隆想要用人工智能玩转时尚还是很值得期待的,就像他们之前推出的How-Fashion一样,挖掘出更多图像识别技术适用的领域,能创造出更多实用或者好玩的应用。与码隆不同的是,衣+不仅提供衣物搜索,还可以提供交易渠道,直接进行购物,在衣+未成立之前,衣物搜索这样的工作是由“时尚导购员”完成,是否随着人工智能发展越发成熟,不仅是时尚衣物导购员可以下岗,家居、食品等导购员也会下岗呢?
虽然人工智能创业相比于互联网创业仍处于早期阶段,但人工智能却以爆发性的速度不断发展,各个创业公司也开始从学术派一步步探索到了合适的商业化道路。相信用不了多久,「互联网+」将进化为「人工智能+」,市场上也会出现更多优秀的CV创业公司,让我们共同拭目以待吧!

整理不易,还请顺手点个赞~
谢邀,fresh PhD还在等实验结果的间隙来回答一下这个问题。。。受限于见识和视野,很多地方肯定考虑得浅薄,各位轻喷,欢迎交流。

首先楼主给出这个list还很不全面,了解到国内一些比较大的团队还有亮风台,依图,minieye等等。


[b]从resea... 显示全部 »
谢邀,fresh PhD还在等实验结果的间隙来回答一下这个问题。。。受限于见识和视野,很多地方肯定考虑得浅薄,各位轻喷,欢迎交流。

首先楼主给出这个list还很不全面,了解到国内一些比较大的团队还有亮风台,依图,minieye等等。


从research的角度来看,这是vision最好的一个时代,也是最坏的一个时代。
作为我们这批10年11年入学的phd,有幸见证了vision这十年甚至更久一段时间内的最大变革,deep learning。说是最好的时代,我们见证了一些经典的high level vision问题在
controlled environment 下基本被解决,比如人脸相关以及通用物体的分类与检测。这在四五年前我们phd刚刚入学的时候简直是不可想象的。看上去一切触手可及对不对?可是我们离真正的人工智能还有多远呢?至少还需要有两三个这样的变革吧。当deep learning以迅雷不及掩耳之势席卷了整个vision圈提升了各种state of the art之后,很多人都发现原本的很多research问题直接就变成了engineering的问题,就是train个CNN就好了嘛。当然我是不赞成这种悲观情绪和deep learning一统论的。就像工业革命中,新的技术出现必然解放了大量低级劳动力,短期内会导致工人的下岗潮。但是我们应该做的是及时应对这种变化,调整生产结构。而不是归罪于"新技术抢了我们的饭碗"。同理在research这个道理亦同。只不过现在大家都还在摸索期,所以感觉都比较痛苦。

言归正传,其实现在大多数vision的创业企业技术上来讲都是借着deep learning这波东风起来了。这也是这些企业技术上能做到一个基本可用程度的保证。所以,大部分公司的技术业务核心也就是会在这些在学术界觉得基本已经没有太大研究价值,基本已经成熟了的问题上。(当然,这个只针对这些以high level vision为卖点的公司,现在仍然存在一些point不在这里的startup,但是一只手应该就能数的过来吧)基本上来说,我觉得这些公司可以大概分为两类:
1.
以技术为导向 : 以提供技术服务为目标的企业。这类的代表就是Face++, Sensetime。这类企业基本不会去做到市场端的产品,更多地是提供一些已经成熟可以deliver的技术。其实不得不说现在大部分所谓的vision startup都在扎堆这类里。个人觉得,这类服务性质的需求会一直存在,而且就算vision这个泡沫爆掉了,这样的需求也会一直存在,区别只是量的大小。在市场进一步成熟之后,这个市场应该会出现两三家巨无霸,吃掉其他公司的份额。所以,大部分公司的下场就是一个好价钱被收购(其实这也是很不错的结果了。Google和FB在国外这两年已经吃掉了无数家这种startup)或者直接被挤倒。

2.
以产品为导向 :这类公司的卖点不像前一类公司,卖点在于技术多么多么nb,又刷爆了几个benchmark。这个公司更在意的是把技术落地到一个产品。但是,前面提到,我们离真正所谓的人工智能还隔着一个银河系的距离,现阶段这种"伪智能"能产生出什么刚性应用场景呢?刷脸支付?拍图搜衣?无人车?无人机?
就目前的情况而言,vision在一个完整的产品中,大多是一个锦上添花的角色,而不是非你莫属的刚需。 当然,在当前技术条件下,如果谁能回答好这样一个问题,我觉得毫无疑问会成功。


出这两者之外,还有一些很有意思的方向,我个人觉得比较有前途的是做vision和AI相关的硬件芯片。据说百度IDL余凯老师离职之后就会去开创相关的一家startup。这个方向刚刚才起步,玩家不多,我们拭目以待吧。

综上,
Vision创业现在还在一个上升期,同时也是一个泡沫期,一切看上去很美,似乎可以做很多事情,但好像又什么都做不了,(允许我狠狠地黑一把Siri)。迟迟没有出现一个杀手级别的场景和应用。 如果这种态势持续太久,我觉得对于整个生态圈来讲都不是一件好事情。不排除某一天投资人们厌倦了,热钱变少了,这一场大戏说不定就会落下帷幕。当然,这种情况谁都不愿意看到,不过有空多爬出vision的圈子看看外面大家在做啥也总是好的。更何况,vision这东西和ml, dm, nlp这些都不分家,甚至往广泛了说跟big data和data analysis这些关系都很大。如果vision的寒冬降临,也还有个保命的看家技能不是 :-)

利益相关:我在Cogtu,女朋友在Linkface
我就过来呵呵一下
我就过来呵呵一下

有没有谁知道“性冷淡老尼姑”的底细?貌似对AI创业圈非常了解

今天刷朋友圈看到了篇文章

原创内容 回复了问题 • 0 人关注 • 6 个回复 • 2766 次浏览 • 2016-06-29 20:57

如何看待 2014 年以来计算机视觉(Computer Vision)界创业潮?

2014 年开始 CV 工业界变得非常热闹。先后出现了大量高品质的创业公司。比较有名气的如下 SenseTime 商汤集团

原创内容李济深 回复了问题 • 0 人关注 • 10 个回复 • 2235 次浏览 • 2015-06-19 20:29

国内有哪些人工智能领域的创业团队或创业公司?

原创内容崔英杰 回复了问题 • 0 人关注 • 10 个回复 • 2292 次浏览 • 2015-05-07 00:14

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