GMIC：码隆科技CTO码特演讲AI商品识别完整实录
GMIC全球移动互联网大会是全球规模最大、最具影响力的移动互联网行业盛会，GMIC北京2017大会主题为“天·工·开·悟”，于4月27日至5月1日在北京国家会议中心、以及鸟巢举行。
作为全球具影响力的创新者平台，大会聚集了众多国内外顶尖的科学家，本次盛会由“全世界最聪慧的大脑”——剑桥大学物理学家史蒂夫 威廉 霍金（Stephen William Hawking）在全球领袖峰会上的视频演讲引爆。
码隆科技联合创始人兼CTO
码特（Matt Scott）
码隆科技联合创始人兼CTO码特（Matt Scott）受邀担任GMIC演讲嘉宾，于4月28日（周五）上午10：40于GMIC新技术演示SHOW上发表 《人工智能商品识别助力行业创新（AI for Product Recognition）》 演说，为大家带来AI商品识别从技术到商业落地应用的全方位解析。
｜同台重量级演讲嘉宾｜
丨如下为演讲实录丨
Hello GMIC, 大家好，我是码特Matt Scott，码隆科技公司联合创始人兼CTO，很高兴今天来到这里，为大家带来今天的演讲主题──人工智能商品识别助力行业创新。
要了解商品识别，首先，我们可以从人脸识别这个大家熟悉的例子来切入去理解它，其实两者的本质是一样的，我们要识别不同的人脸，并从中提取相关的语意信息，而这个世界上有各式各样不同的商品，就如同有各式各样的不同的人脸一样。当我们进行人脸识别时，我们会使用领域专用语言(Domain Specific Language）进行搜索引擎搭建，而非通用的图像搜索，同理，商品识别也是一样。
以人脸识别为例，我们需要透过人工智能分类技术去提取如性别、年龄、种族等信息，对商品识别来说也是一样的，我们需要去提取商品的某些特定属性，举例来说，在时尚领域，我们可以提取出服饰商品的材质、色彩、风格等特征，而人工智能商品识别正是码隆科技投入大量精力去钻研的领域。
码隆科技和其他人工智能公司不同之处在于，我们提供这样的人工智能技术给所有人。
我们不希望这样的技术仅仅是一个C端的APP，我们的信念是将这项领先世界的商品识别技术开放给其他企业，我们相信这样才能使这项技术在市场上发挥最大的影响力。
我们成立于2014年，总部在深圳，北京也有办公室，我们专注于人工智能商品识别技术服务，致力于让企业能够将世界级的商品识别API用于他们的产品中。
该项技术背后是拥有海量商品数据的支持，我们能够收集到针对特定行业的商品图像数据，并运用适用于特定行业的算法去搭建这些垂直领域的模型，借此产生针对垂直领域的商品识别结果，如：分类(Classification)、检测(Detection)、分割(Segmentation)、检索(Retrieval)等等。企业能够运用这些功能去搭建他们自己的商品识别服务，我们将上述提供的服务进行整合，搭建成一个人工智能平台，我们将这个平台产品命名为ProductAI，ProductAI是企业运用这项人工智能商品识别服务的入口。
这是ProductAI的登入界面，ProductAI为企业提供最先进的人工智能商品图像识别API。ProductAI有两大核心技术：针对垂直领域检索（Vertical AI Image Retrieval）和垂直领域标注（Vertical Auto-Tagging）服务。
事实上，我们所提供的技术可支持各行各业的海量商品检索。 针对特定垂直行业，我们提供了专业的垂直行业商品识别技术，以时尚行业为例，我们投入了大量的时间与精力在柔性商品识别这个领域。此外，在家具行业、面料纺织行业、酒类行业、版权图片行业等等我们都投入了大量的时间。你或许曾经体验过不少已上线的图像检索服务，但他们大多只是通用的图像检索服务（Generic Image RetrievalServices），而我们专注于打造针对垂直领域的检索服务，我们能了解到特定垂直行业中商品与场景的语意，及该行业最直接的问题痛点，接着我们深入到该特定垂直行业中，打造出该垂直行业最好的图像检索服务，提供给他们。这就是垂直领域人工智能（Vertical AI）。由于我们是针对特定垂直领域打造的检索服务，这样的服务所呈现的搜索结果，将会大大优于其他通用服务所提供的解决方案。
另一个部分是垂直领域自动标注 ，现在我们能达到毫秒级的标注速度，并以非常低的成本应用到垂直行业中，并获得特定物体的描述性的属性(Descriptive attributes)标签。
而现阶段我们面临的技术挑战是：如何能搭建一个横跨多个领域的智能识别平台系统。举例来说，时尚服装、面料行业与酒类行业有很大差别，服装面料属于柔性物体，我们可以穿戴它、可以折叠它，而酒就属于刚性物体。同时如何维护一个高速运作、性价比高的系统，让它实时处理上亿数据，同时又满足不同行业客户，和不同类别的调用请求？我们又是如何打磨一个高质量的API，让开发者切身体会到提高了他们的工作效率，并且乐于继续使用呢？
接下来与大家分享我们是如何突破这些技术难点，有如下三个主要方法：
第一点是算法，在每个垂直行业的基础上，我们使用多任务的深度度量学习来训练端到端的图像检索模型，以符合该垂直行业的图像数据检索需求。此外，我们拥有大量特定垂直行业的图像数据来训练我们的深度学习模型。
第二点是我们首次提出“场景选择”(Scenario Selection)的概念，用户可在我们提供的图像检索服务中，选择自己所属行业的场景服务，用户可将其运用到自己的产品中，以获得最好的性能。
最后一点是速度，我们花了非常多时间与研发精力在二值神经网络和分布计算，将其运用在我们深度学习网络当中，如此一来便能实现大规模且高效率的查询检索。
这是我们ProductAI登入界面的样子，在这里，你能够在几分钟内就搭建一个自己专属的图像检索引擎，现在我为大家演示一下如何轻松搭建一个时尚搜索引擎：给这个服务创建一个名字，这看着很像与一般服饰搜索引擎很像，但其实不同的是，这个搜索引擎是你专属的，你能够用自己的商品图片是去搭建一个自己专属的图像搜索引擎。我命名服务以后，接着上传一个CSV文件，里面有着图像的URL，现在我有一个数据集，接着我要选择一个场景，在此我选择了时尚领域场景，这样的场景选择功能，能够使得最合适的模型被运用到这个数据集上。我们稍微等个几秒钟，这个数据集的索引就搭建完毕，API也就绪了，接着我们可以去测试这个衬衫的图片，这些是高圆圆的穿搭照片，大家可以看到这个搜索结果的精度是很好的。
上述这些功能都涉及到代码，我们为大家提供了这些代码，在ProductAI平台上和GitHub上我们都提供了SDK开发包，用户可根据需求选择自己喜欢的开发语言。
除了图像检索之外， ProductAI 还有另一项主要功能：针对垂直行业的商品图像自动标注。 我现在在ProductAI平台上为大家演示一下为时尚服饰打标签的功能，前期我们透过许多分类和标注系统来训练这个时尚标注模型，现在我们上传了这张图片，系统反馈告诉我们，这是日式穿搭风格的照片。总结一下，上述这些服务都能过透过代码与接口在ProductAI一站式的获得，并整合到你自己的产品系统中。
刚刚我介绍了ProductAI平台是什么，接下来我们一起看看我们的企业客户基于这个平台，有了哪些实际商业应用。接下来展示的视频，虽然看起来比较简单粗暴，但都是我们在实际使用中进行实拍的，非常具有代表性。
第一个客户应用案例是在ProductAI平台上建立的“以图搜布”搜索引擎，全中国前10大纺织面料企业，有七家都在用我们的“以图搜布”服务，包含中国最大的面料电商平台优料宝。有了面料商品图像搜索引擎，顾客只需要对着想要购买的面料拍摄一张照片，就可以得到相应的购买链接，十分便捷。其实不仅仅是面料商品，图像搜索引擎有非常广阔的行业应用空间，尤其一些难以用语言描述的场景，比如布料的花纹和质地，用视觉方式检索就会很直接。
接下来介绍的是搜款网，中国最大的B2B服装交易平台之一。只要将服装网站上的喜欢的款式截图，复制粘贴到基于ProductAI的图像搜索引擎上，便可以迅速得到服装的批发购买链接。即使服装商品图片经过PS、翻转、变形，即使有些相同衣服的模特不同，也能够精准而完美地搜索出来。同时，同样款式的衣服可以一起被搜索出来，进行比价挑选，找到最优选择。可以说视觉搜索是批发B2B平台非常有价值的组成部分。
名师联是一个非常大的室内设计师平台，它的愿景便是给设计师们提供无限的设计灵感。有了ProductAI平台商品识别技术助力，名师联支持对室内设计进行任意部分地单独框选，并搜索。比如视频中，随意框选设计图中的家具，就可以在数据库中找到完全一样或类似家具的设计推荐，让设计具有无限可能性。
《光明日报》是中国最权威、有名的报纸之一，ProductAI为其提供出版物识别技术。《光明日报》嵌入人工智能识别技术后，只要对着报纸拍一张照片，便可实时识别出与之相关联的全媒体信息，如视频等，搭建起了虚拟与现实的桥梁。
中国纺织信息中心是中国最权威的面料纺织行业机构之一，通过ProductAI平台的技术，可以实现用人工智能分析时尚流行趋势。作为权威行业机构，中国纺织信息中心需要预测流行色等未来的流行趋势，再把预测信息和整个产业进行分享，起到引领风潮的作用。而ProductAI能够自动抽取海量T台图像信息中的主体色彩，并在非常短的时间内完成颜色分析，总结出整体趋势，大大减少了人力观测成本。POP是另一家行业领先的2C2B时尚平台，他们则是把这种技术直接植入他们的网站中，用理性数据诠释每一张感性的时尚图片。
穿衣助手是国内最受欢迎的时尚穿搭app之一。只要对着单品服饰拍摄一张照片，ProductAI便会自动系统扫描，立刻识别出单品颜色及类型，并推荐相应的穿搭方式。
各种各样的商品识别客户案例还有很多，那码隆科技的核心竞争力在哪里呢？ 首先，第三方盲测数据表明，我们拥有业界最为精准和快速的商品识技术，这是我们ProductAI平台的立命之本；第二，几百家企业客户已在ProductAI平台创造了过亿的调用量，数据安全一直是我们关注的重中之重，并以实际效果取得了企业客户们的信任；第三，从API调用的角度来说，整个体验非常优雅、简洁，接入门槛非常低，开发者们可以非常便捷地使用人工智能服务。
为了实现这些核心竞争力，码隆科技成立两年半以来，在技术积累、数据处理和人才引进方面都付出了巨大的努力。在技术方面，我们已经拥有了有显着优势的深度学习算法研发成果；在数据方面，为了实现垂直行业商品识别技术提升，我们的模型训练数据已经超过1个亿；在人才方面，我们吸引了来自世界顶级人工智能实验室，如微软亚洲研究院、牛津大学VGG实验室、谷歌实验室、百度深度学习实验室等高级人才加入。
接下来，我们要做什么？
我们想为更多垂直行业解决问题。
比如我们为AR行业完成了一个解决方案，是市场营销的好帮手。如视频所示，对着“加多宝”的罐子不论从哪个角度拍摄一张照片，ProductAI可以进行360°立体识别，然后在此基础上生成一个AR大炮，点击便可以互动进行射击，非常有代入感和趣味性。
当大家刚刚从新闻中看到可以开始预定HoloLens的时候，我们已经完成了HoloLens的应用开发。通过ProductAI技术的接入，售货员能够在零售场景中对顾客的信息进行迅速识别，并收到智能购物建议，是一种销售的新体验。
我的演讲到此结束，谢谢大家！
GMIC四楼主会场码隆科技巨幅海报
编辑： 罗予岐