在流量变现上玩出AI范 这家企业还想用图像识别做更多事情

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雷锋。搜索“雷锋”。预计将于7月中旬在深圳召开一次与人工智能相关的峰会，届时我们将发布一份年度25大人工智能项目清单。目前，我们正在拜访人工智能领域的相关运营商。最近，我们参观了几家关于图像识别的公司，图森就是其中之一。

图像识别技术并不陌生，它已经被应用于许多领域，如无人驾驶飞行器和无人驾驶飞行器。作为其中的一个分支，图像识别服务也由许多技术巨头完成，如微软、谷歌、英特尔、高通、腾讯和百度。图森科技，一个鲜为人知的企业，正试图将这项技术应用于交通实现。

根据“再处理”流量的介绍，图森技术在实现流量的整个过程中扮演着“处理器”的角色:

第一步，图森将从新浪了解某个用户加载某个信息页面的流量；

第二步是分析图像中包含的信息，识别图像所表达的信息，并对其进行标注；

第三步，如果识别出用户以前在新浪浏览过其他信息，图森会综合分析用户的在线习惯和账户已知的个人信息，并画出用户的“肖像”(即用户的在线习惯)；

第四步是将相关的流量信息和用户信息发送给广告系统中的每个广告提供商，“询问”对方是否有广告需求和报价，出价最高者将获得做广告的权利；

第五，图森从广告提供商那里获取广告资料，并将其反向加载到用户浏览的信息中，整个广告工作在这里完成。

根据Tucson Technology的描述，与传统广告相比，虽然步骤有所增加，但流量的价值可以增加4-5倍，但贴标的过程并不是所有的图像识别公司都能实现的。

“因为整个广告过程需要在毫秒内完成，所以算法的准确性和时间都非常高。标签算法和模型构建算法是我们商业化的优势。”——图森科技副总裁郝建安

当被问及图森和其他技术巨头的图像识别服务之间的技术差异时。图森说:目前，技术巨头们所做的更像是开源，这意味着我已经涉足这个领域，我不想通过这项技术来实现它。

“像imagenet这样的顶级图像识别竞赛实际上只限于学术调查，公司允许为指定的图像打印五个标签，只有一对标签通过，这在商业上是行不通的。例如，在广告中，您必须先获得一个唯一的标签，然后才能继续。”

图森表示，在这种图片流量的精细化运营中，他们的目标是海外口香糖，目前在中国还没有直接的竞争对手。在全流程实现市场中，传统的实现方式仍是中国的主要方式。虽然精细化操作可以获得更高的流量值，但是面对巨大的数据量，这些巨头都不愿意花时间去做这项精细的工作。因此，尽管图森没有竞争对手，它在这个市场的份额仍然可以说是“微不足道的”。

据介绍，今年下半年，Tucson Technology将开发一套“傻瓜样”的图像识别解决方案，让企业客户只需几个简单的操作就能从图库中过滤出他们想要的图片。

这里他们给出了一个交付过程:

首先，从图森购买解决方案，并提交您自己的库环境要求；

之后，图森将根据实际使用环境优化标签算法和模型算法并交付；

交付后，当企业客户需要搜索图片时，他们只需定义标签信息并提交几个样本即可开始筛选工作。

从上面的描述来看，它的过程非常类似于ibm的云超市服务。雷锋以前也介绍过ibm的云超市b2b服务。客观地说，这种云服务确实可以降低企业客户在使用过程中的学习成本，最终的结果取决于算法。

接下来，进入自动安全驾驶市场

除了开发图像识别解决方案，图森还想进入自动驾驶系统，他的主要业务将在未来逐渐转移。

“我们之所以做出这样的改变，是因为我们已经看到了moblieeye的解决方案，目前在这个领域中使用最多，而且硬件成本非常高。中国仅有的几家从事自主驾驶技术的公司已经用低成本的硬件解决方案解决了这个问题，但它们在算法层面仍完全依赖moblieeye。”

图森想做的是在低成本硬件的基础上完全自主，并辅以自行设计的算法。

“如果我们能够使用自己的算法和低成本硬件解决方案，我们可以将成本进一步降低到非常低的水平。”

然而，由于moblieeye已经积累了七年的算法，当被问及如何在短时间内赶上时，图森并不同意。

“深度学习神经网络的出现可以大大简化算法的研发和优化步骤。因此，可以说，事实上，moblieeye多年积累的经验优势已不再遥不可及。”

除了竞争对手的疲软，图森进入这个市场的另一个原因是对这个市场未来前景的乐观。

“中国已提出一项立法提案，要求‘在2018年强制商用车辆安装自动安全装置’。目前，中国有2000万辆商用卡车。一旦该法案获得通过，市场潜力将是巨大的。到时候，只要能保证低价高质量，就可以卖了。”

从实现交通到自主驾驶这一主要业务，我们可以看出这家公司有着远大的抱负。然而，对市场和产品的乐观不能被用户直接认可，最终的产品必须经过市场的检验。我希望图森能在人工智能领域走得更远。