在人工智能概念被无限追捧的2017年，码隆科技也拿下了2．2亿元的B轮融资。
码隆科技的核心产品ProductAI是一个人工智能视觉开放平台，通过开放API为电商企业提供拍照搜索商品和商品属性识别服务。
ProductAI可以根据图片识别商品并对商品进行归类、匹配，通过 学习多维度解析图像信息，提取识别商品品类、颜色、材质、价格等多重信息；还可以根据电商数据库搭建定制图像搜索引擎。
码隆科技CEO黄鼎隆对于自家的“商品识别”能力极为自信，他告诉亿邦动力网“我们的AI就像人一样可以看懂商品。”
“人工智能催生零售新物种”
不同于人脸识别的快速发展及应用，商品识别有点“慢半拍”。
黄鼎隆总结原因有两点，其一是“能用”，“技术是可以试出来的，你说得再好别人一试根本不行，所以2014年成立至今我们花了不少时间在技术的打磨与升级上。”
亿邦动力网了解到，识别的精确度主要取决于训练的数据量、算法模型设计、计算力。去年由谷歌研究院、苏黎世联邦理工学院共同举办的WebVision全球图像识别挑战赛上，基于最新的“弱监督学习”研究成果，码隆科技的的识别正确率达到了94．78％。
另一个原因是“有用”。黄鼎隆解释，作为国内第一家做商品识别企业，在人工智能快速发展的近两年才有企业找到商品识别的应用场景。码隆科技选择最早从纺织、服装相关行业切入，并拓展家居、电商、新零售领域。
对于当下最火的便利店场景，黄鼎隆告诉亿邦动力网，商家硬件投入可能仅需几个摄像头，最主要是码隆的技术可以接入各个平台各个环节中，只要将码隆的API切入平台代码即可，码隆会从中收取一定的服务费。
“以图搜图”解放电商运营？
不少人觉得AI仍处于概念化的阶段，殊不知目前在使用的种种功能皆因AI在背后的支撑。
黄鼎隆介绍，单以“以图搜图”来说，不少电商商家通过其实现了商品的有效管理。
比如通过AI进行商品去重及货源监控。
同样的商品有不同的供应商、不同的价格，商家既需要保证上传的商品为同一商品，还需要找到最低价。以前可能需要有专门的运营人员负责在后台进行抽样检查，现在通过AI就可以快速将同类产品检索出来。
这背后的逻辑是：通过码隆的技术将商品录入后，每个商品背后都会有一个卷积神经网络，不同角度的卷积神经网络会生成一个高维度的向量，这个向量代表着这个商品的各种特征。如果所有向量所有的特征都是一样，那它就是同样的商品。
这个功能对于前端消费者来说，就是淘宝“拍立淘”的功能。
黄鼎隆表示，阿里有上百人的团队在做视觉 学习，淘宝投入了巨大的人力物力才做出“拍立淘”。对于大部分的电商而言，没有精力和必要去投入这这么大去做这个事情。“通过码隆可以就一天搭建一个属于自己的以图搜图引擎。”
能这样快速搭建的原因在于码隆将AI放到云端并搭建了PaaS平台，客户登陆后只要把需要检索图片的url上传至平台，即在自有图片集上快速搭建以图搜图服务。
ProductAI平台会下载客户图片，分析图片内容，抽取图片特征，在特征基础之上完成图片索引。索引启动之后，用户可以在自己的网站，移动端，智能硬件等产品中嵌入ProductAI SDK，使用图片或者图片链接发起搜索请求，在图片索引库中发现视觉相似，视觉相同的图片或商品。
黄鼎隆分享其客户的一组数据：通过拍图片进来消费者在搜索结果页的点击率比文字搜索结果页月点击率要高50％以上。
有了AI，美工也不需要了？
黄鼎隆还介绍了另一个应用场景，“我们可以帮助电商自动生成商品的详情页。”
他描述的使用场景如下：每个淘宝店的店长会有很多新品要上，每款新品都需要做详情页去介绍。如果是服装服饰的话，还需要做很精美设计，处理很多局部的细节图，我们推出了一个工具可以帮你自动地生成这个页面
“淘宝鲁班设计师相当于帮淘宝店主做这种自动的店面海报生成。我们是基于对商品的理解，能自动判别出服装各个部位的具体特征。这背后也是基于AI对于这个商品的理解，只要你给他一些这个商品的图片，后面系统会自动判断：这是正面图，这是背面图，这是侧面，这是哪个部分的细节图，然后对属性进行识别，基于以上就可以生成自动的页面。还会进行一些简单的P图加工。”
黄鼎隆认为，在零售场景下计算机能够看懂商品，会有很多新场景出现，随之将催生出很多新物种。未来码隆会结合更具体的商业场景，让AI越来越具象。
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