94年海归休学创业获吴世春投资：要让AI像美图一样普及 2年落地10个项目

文| 铅笔道 记者 吴泽骞

在股东年会上，“泛化智能”团队在白板上写下了“遍地开花”四个字，末尾还加了一个惊叹号。

“这就是我们公司接下来人工智能发展的目标。”看似年轻气盛的口号，却显示着这家专注于机器学习与计算机视觉人工智能公司不一样的打法。

他们避开大公司锋芒，尽可能和基础设施行业的‘偏门’需求打交道。面对行业大客户，他们提供软硬件一体的定制化人工智能解决方案，面对细分领域客户，团队提供标准化产品。普通人使用其软件对100段视频进行简单动作路径标注，软件便可进行自主机器学习，“就像把Photoshop简化为美图秀秀一样” 。

“人工智能不应是束之高阁的实验室项目，而应是人人可用的基础设施。”成立2年多以来，团队已经服务于医疗、电力、能源、机场等10个项目，客单价在百万元级别。

公司天使轮完成于2016年6月，投资方为梅花天使和发现创投。去年5月，他们又获得了360万元天使+轮融资，投资方为Pagoda Investment。

注：王汉洋承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音。

大二休学创业

王汉洋，1994年出生的180cm高个小伙，在加拿大滑铁卢大学就读大二时，做出了一个决定——休学。

当时他已经知道大学是什么样子，而自己对按部就班的事情兴趣不大，因此产生了休学创业的念头。由于经常帮亲朋好友代购，因此最初王汉洋希望以海淘作为创业首选方向。如何切入？王汉洋和两位发小想到了图像搜索引擎。

由于语言障碍，很多人难以在海外购物网站各式各样的分类标签和名称下面找到正确商品。如果利用图像识别，将商品图片按照颜色、类型等标签归档后，人们只需将想要购买的商品图片拖入搜索引擎，便可定位至正确的商品购买页面。

这其中的关键技术是机器视觉和深度学习。在此之前，从初中开始就接触编程的王汉洋一直觉得深度学习、神经网络之类的东西不靠谱，但网上一段讲解深度学习实际应用的视频却改变了他的想法。这段视频让他有了“日本人看见美国黑船”的感觉，“深度学习就像坚船利炮，比我们传统机器学习强太多了”。

在2013年的时候，王汉洋所在的计算机系并未开设本科相关课程，并且学校更侧重于数学理论基础教学而非计算机的实际应用。“与其等到硕士博士才能接触研究，不如自己主动学习”。

就这样他们走上了机器视觉和深度学习的道路。短时间内其数据库便积累了220多万个海外商品SKU，图像搜索准确率为98.7%。团队本想将C端户行为数据卖给时尚公司以此获得收益，但是接触了几十家国内客户，却发现他们这方面的需求并不强烈。加之融资方面也毫无进展，他们需要转变方向。

虽然Alpha Go带火了人工智能，但是创业者并不知道如何将AI与客户业务结合，客户也不知道自己需要什么。在无法确定AI产品最终形态的情况下，“泛化智能”团队认为任何行业只要存在问题，就可以去尝试解决。

结合团队在计算机视觉和深度学习方面的经验，同时参考“十三五”规划，他们确定了电力行业的需求。并以此为突破口，开始把深度学习和AI在各个行业进行试验，“我们给自己的定的目标是一年做6个不同的领域”。同时在发现创投万总的介绍下，他们在2016年年中认识了梅花天使创始合伙人吴世春，第一次见面便完成了天使轮融资。

做人工智能外包公司

当前电力设备线路检查正逐步由无人机替代人，但是依然需要人工对无人机拍摄的视频和图片进行检查。在任务繁重、人员短缺、图像不稳定的情况下，工作质量和效率都难以保证。

“泛化智能”对电网照片与视频进行分类检测和归档，直接抓取兴趣分类中的高清图片，可以自动识别施工车辆、堆土等外力破坏。同时，其技术还支持对铁塔上的缺陷进行检测识别、归档，比如铆钉生锈缺失、电网组建损毁等，并生成报告。

这些需求都不是团队凭空想出来的，而是与行业人士不断沟通、深入企业观察他们的日常工作、活动行为等总结形成的。按照这样的“套路”，团队开始接触其他行业，遵循可复制、客户需求明显等标准，团队带着他们的图像视频识别技术，连续进入了医疗、无人机、能源、机场能行业，提供了造影识别、人工操作规范识别、无人机对目标物自主搜索等功能，平均每个项目的运作周期为两个月。“避大公司锋芒，尽可能和基础设施行业的‘偏门’需求打交道”。

“当前人工智能创业就是做外包，只有快速做项目、快速赚钱，才能快速了解不同行业。当深入到不同产业，了解人工智能发展脉络，才可能脱离外包。”就是在这样“外包”事务中，王汉洋有了一个明确的想法：要让人人都有权利和能力使用人工智能。

在“泛化智能”团队看来，其视频图像智能识别和分析技术不是仅能用于科技、金融、工业等领域，畜牧养殖、宠物饲养等各个领域都可以运用。比如，人们可以利用视频分析技术，对监控小猫活动的视频进行分析，看它打喷嚏的次数判断其是否感冒，或者日常活动频率分析其是否情绪低落等。

为了实现“人人可用”的目标，团队将其机器学习与计算机视觉分析产品不断标准化，“就像把Photoshop简化为美图秀秀一样”。用户只需导入100段相同场景的视频，然后标出他想识别的物体或者动作路径等，机器就能自动学习，准确率基本可在95%以上。比如在安防领域，只需标注100段打架的行为动作，机器学习之后就自主对其他视频的打架行为进行判断，无需把数据交给第三方人工智能公司来做。

目前，团队已服务了10家客户，客单价百万元级别。“让人工智能遍地开花就是我们未来业务发展的方向。”

/The End/

编辑   孙   娇     校对  玛依热

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