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【深度】阅面科技CEO赵京雷:打造嵌入式视觉领域NO.1的战略蓝图

【深度】阅面科技CEO赵京雷:打造嵌入式视觉领域NO.1的战略蓝图

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2017-11-10

张通

Xtecher特稿作者

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作为嵌入式视觉领域的领跑者,阅面科技开始将“繁星”技术平台开放,全面赋能智能设备升级,助力B端客户商业化。有何深意? 


深耕AI领域多年的赵京雷,梦想是什么?“梦想很简单,希望早一点让计算机视觉技术给普罗大众的生活带来积极变革。”


他将带领阅面科技团队实现怎样的目标?“AI是已知目标,而我们是路径的探索者。通过我们的努力,让硬件轻松洞悉世界,这是一份美妙的事业。”


作者|张通

采访、编辑丨小鱼

网址|www.xtecher.com

微信公众号ID|Xtecher


“计算机视觉的入口在硬件前端,而不是在云端”。这是阅面科技创始人兼CEO赵京雷博士眼中的创业商机。

 

曾在在AI领域摸爬滚打十余年的赵京雷,目睹计算机视觉行业一步步走向深水区:人脸识别技术的发展带来无限商机;计算机视觉的“长尾效应”开始显现,技术应用的场景无限延展;BAT蓄势待发,昭示行业已然趋于成熟。

 

云在“赋能硬件智慧”问题上的羸弱赵京雷早已了然于胸。“价格高、延时长、无法实时计算,是云在人工智能时代的硬伤。它更适合做存储备份及共享、训练,而真正要完成硬件向智能化升级,需要在前端打开局面。”

 

赵京雷大胆笃定,计算将从云向边缘(设备前端)过渡,而在计算机视觉领域,摄像头或者带摄像头的设备,将成为人类走向AI世界的超级入口。

 

那么集成计算机视觉算法和AI芯片的低成本、低功耗、高效率的嵌入式模块,便是让上述硬件设备轻松洞悉世界的终极解决方案。

 

“我们所做的事情,是大势下的必然,解决摄像头端智能化问题,就等于打开了AI世界的大门。”赵京雷说,这是一场始于边缘的革命。


科技探索


“创办一家科技驱动的公司,一直是我的梦想。”亲历互联网产业变革,深耕AI领域多年的赵京雷的这句话,恰恰诠释了“不想当将军的士兵不是一个好士兵”。

 

赵京雷是一名典型的技术男,从学习到实践一直坚守自己对科技梦想的坚持。大学毕业后 第一份工作服从分配大潮在石油物探公司担任工程师,在别人眼中专业对口、收入丰厚的工作,却不是赵京雷心中最理想的选择。

 

在互联网与AI产业的交叉口,他发现神经网络、人工智能等新鲜事物正悄然兴起。在兴趣的驱动下,他选择回到上海交通大学继续深造,迎接即将到来的AI浪潮。


硕博期间主攻人工智能专业机器学习、自然语言处理两个方向的研究。期间,为拓展自己在AI领域的纵深能力,他参与了诸如对话系统、搜索引擎的早期研发。

 

人工智能大浪初兴,赵京雷一直希望学以致用。博士毕业后,他来到搜索引擎公司WiseNut担任算法负责人,从事面向B端的新一代语义搜索引擎开发。近两年时间,他带领团队亲历了语义搜索引擎从无到有的全过程,积累了充足的实战经验。

 

而此时深耕底层算法多年的赵京雷,也开始对技术到产品落地研究产生浓厚兴趣。

 

恰逢搜索引擎、语音识别等市场开始热化,BAT纷纷布局其中。2010年,赵京雷加入阿里巴巴,作为北京算法研究中心带头人,全面负责文本、图像的搜索推荐及内容过滤等工作执行落地。业务端的实践锻炼,使得自身技术的应用能力得到升华。

 

置身阿里巴巴的几年中,受大生态环境熏陶,赵京雷能够观察各行各业的发展,弃弊存优,思索不同行业的痛点,在大潮中观望属于自己的机会。

 

当O2O大潮汹涌而来,互联网的盛世诱惑着有志之士。2013年底,赵京雷决定投身这场狂欢之中,开启自己第一个创业项目——上街吧。

 

“上街吧APP主要做搭配推荐和虚拟试衣,以图像处理技术为核心,通过推荐和搜索技术,帮助女性学习穿衣搭配,并有前瞻性的搭载电商销售。”

 

一年后,上街吧app及关联微信公众号拥有粉丝100余万,移动互联网市场表面依旧火热,但赵京雷却嗅到了一丝危险气息。“C端流量愈发难以获得,互联网的浪潮已经到达顶点,即将衰退。”

 

彼时,AR、VR概念开始兴起,赵京雷深刻意识到移动互联网设备即将迎来升级迭代的风口,新一代智能设备需要智能体验的提升和更加优质的交互。

 

“未来属于人工智能”,赵京雷毅然决定回归到最初的兴趣上去,希望在AI的风口来临之际,实现自己“创办科技驱动公司”的梦想。

 

赵京雷将方向瞄准计算机视觉,他认为相较需要推理的自然语言处理,计算机视觉的算法模型更加适合用深度学习的方法来搭建,同时视觉也正是智能硬件升级必不可少的一环。

 

赵京雷带头组建团队,他找到了前卡耐基梅隆机器人研究所研究员,东南大学计算机视觉博士丁小羽担任算法负责人,主攻创新技术研发;此外,另外三位主攻算法、技术应用、市场的合伙人也陆续到位。

 

2015年4月,阅面科技成立,7月正式投入运营。至此,一家以前沿科技驱动的公司正式诞生。


赵京雷的梦想继续不断向前推进。


打造算法IP


“成为嵌入式视觉领域的NO.1”,这是创业之初埋藏在赵京雷心中的目标。但彼时市场混沌,技术也未成熟,一切都需要从头开拓。

 

作为一名已在AI领域耕耘十余年且有过创业经历的“老炮儿”,赵京雷已蜕变得十分务实。“在真正做事之前,一定要想清楚公司的定位和发力方向。”

 

源于云在“赋能硬件智慧”问题上的羸弱,赵京雷将阅面科技定位为用计算机视觉技术在前端赋予硬件智能的公司,即嵌入式视觉公司。

 

阅面科技将朝着哪些方向发力?赵京雷认为,计算机视觉在三个方面对人类最有价值。

 

Face ID。无论是在手机解锁、支付还是门禁、安防、社区进入、学校打卡等场景,以人脸识别技术构建的Face ID体系都有广泛的应用,它更加安全、便捷,并且还可以延伸至无限多的场景,对人类意义重大。

 

采集数据。“随着技术的发展,应用计算机视觉技术的摄像头会成为最重要的数据传感器”,无数图像数据将不断被收集,并通过训练、分析发挥更大的价值。

 

人机交互。计算机视觉将在未来成为机器的眼睛,带来人机交互。包括手势操控,机器对人体的追踪以及识别人类的表情等。到了这一步,计算机视觉将给人类带来颠覆性的变革。

 

任重道远,赵京雷决定先强大自身的核心技术能力,打造自己的算法IP。

 

2015年7月到2016年7月,阅面科技将全部的精力投入到算法研发上,从基础的人脸识别到表情识别,再到人体的检测、追踪,再到手势交互技术的构建,阅面科技不断夯实自身的核心算法能力,并不断提升技术精度。

 

“计算机视觉的底层技术非常难成熟,倘若此前没有积累,要把算法模型构建至工业级水平,无异于天方夜谭。”好在,阅面科技拥有赵京雷、童志军、丁小羽等在计算机视觉技术上的顶级人才,技术人员大多来源于BAT一线。就这样,从最初的5位合伙人到2016年中的20余名员工,阅面科技将最难跨越的坑一一走过。


商业化演进


算法已然成熟,但这距离商业化落地还需要时间。而一场始于边缘的革命,就此在阅面科技内部浩浩荡荡地展开。

 

赵京雷意识到,降低计算机视觉技术应用门槛的最佳途径,就是将算法与AI芯片的集成在袖珍的模块中,即插即用,使用便捷、功能强大,易于市场接受。

 

为此,阅面科技硬件团队成立,打造模块,落地产品成为了公司的又一大目标。为了更好地打入市场,除了研发以模块为代表的“技术产品”之外,阅面科技还会打造一些如智能摄像头的软硬件一体化的视觉识别及分析终端产品。

 

就这样,以边缘计算为核心,以Face ID、采集数据及人机交互三大方向为着力点,阅面科技踏上了落地产品的征程。

 

2017年上半年,阅面科技的模块产品和终端产品全面落地,针对三大垂直应用方向,各有独立的标准化产品推出,适配Android、Windows、Linus及iOS多种平台。

 

同时,阅面科技也持续在底层的视觉识别技术方面深耕,并在多个国际评测中证明自己。2017 年5月,人脸检测平台 FDDB 的数据显示,阅面科技的技术已处于行业领先水平;6月,阅面科技人脸识别技术以99.82%的识别精度获得了LFW 冠军。

 

有力的技术和产品支持下,阅面科技的商业化进程开始加快。根据阅面科技产品面向的三大方向,赵京雷把主要的落地场景瞄准消费电子安全、新零售数据采集及分析、人机交互三大场景。

 

截至目前,阅面科技在各个领域都积累了相当数量的合作伙伴及客户,如苏宁、创维、汉邦高科、中国信息、新松机器人等等。赵京雷统计,阅面科技的客户已达上百家,今年收入快速增长,明年可以实现盈利。

 

一切都在赵京雷的计划之中。从最早洞悉“计算将从云向硬件前端过渡”,到当机立断放手O2O转投嵌入式视觉领域,再到运用积累十余年的算法经验迅速构建算法IP及打造产品,阅面科技从一而终都保持着快准狠的果敢,而赵京雷也一步步接近了自己创业之初的目标。


繁星落地


历经创使人团队十余年的积累,两年的奔跑,阅面科技用一场与全球巨头的重磅合作,宣告自己成为国内乃至全球在嵌入式视觉领域跑在最前端的公司。

 

11月1日,阅面科技携手英特尔共同发布的“繁星”系列产品。包括拥有跨模态与迁移学习能力的人脸识别引擎UniFace,其支持同一张注册照片在可见光、红外、3D三种不同的Sensor中进行识别,做到以FaceID为连通的人脸识别体系,并可延伸至无限的场景中。

 

同时,繁星AI芯片视觉模块也一同发布,包括人脸识别模块、数据采集模块、人机交互模块;基于繁星AI芯片视觉模块的智能客群分析摄像机——阅客也一同亮相,其可以利用繁星的本地计算能力,进行实时客流计数、会员/熟客管理、轨迹管理等功能,商家能实时掌握顾客属性和行为。

 

 “之所以命名为繁星,我们希望产品未来能够赋能的硬件数量像繁星一样多,闪耀智慧生活。” 阅面科技希望繁星在未来能够支撑海量视觉硬件产品,为行业赋能。

 

阅面科技打破了传统、守旧的思想,将顶尖技术开放给行业合作伙伴,共同研发出更加优秀、智能的产品,这也是繁星系列推出的初衷。

 

强强联手,各取所需。英特尔具备全球领先的AI芯片能力,阅面科技具备全球领先的计算机视觉算法能力和落地产品的能力。战略合作将加快双方开拓市场的进程,让AI视觉技术以更低门槛普及大众。

 

事实上,不仅是英特尔,全球领先的AI芯片公司,大都是阅面科技的合作伙伴。“AI芯片计算能力强大,但没有高精度的算法模型就难以发挥实际作用,而AI芯片公司选择与我们共同开拓市场,足以证明我们在核心算法和集成模块上的强大实力。”


打造数据金矿


与英特尔共同合作发布新产品,是阅面科技发展历程中的历史性节点。芯片巨头们纷纷入局,也再一次印证了两年前赵京雷押注边缘计算的正确性。

 

“本次发布的AI芯片模块及终端产品,代表了整个行业未来三至五年的发展趋势,将云端模型部署到AI芯片端,将是AI赋能智慧生活的关键。”

 

资本市场上,围绕AI芯片的投资热潮也正迅速涌起。英伟达市值迅速超过1,000亿美元、神秘芯片创业公司Cerebras Systems短时间内获得1.12亿美元融资、寒武纪获得1亿美元A轮融资、地平线获得英特尔领投近亿美元A+轮融资……行业发展趋势如赵京雷两年前所料,边缘计算的革命全面爆发。

 

而此时,已率先奔跑两年多的阅面科技做出了一个果敢的决定:率先将自己平台技术能力开放,为硬件公司或行业客户提供技术模块及终端产品,全面赋能智能硬件升级及智慧商业。

 

“一方面,是为了迅速打开市场,加快整个行业发展;另一方面,我们更看重技术模块落地线下商业后所产生的数据价值。”

 

对于以计算机视觉算法为核心能力的阅面科技,数据的价值很容易理解,唯有底层数据足够丰富才能够使得算法达到尽可能精确的程度,实现持续领跑。

 

“阅面科技起步时利用来源于前期的合作伙伴以及赵京雷此前创业积累的数据进行算法训练。目前,阅面科技的数据量已达到数千万级别,能够支持UniFace人脸识别引擎的开发,以此实现多场景的迁移学习能力。”

 

数据本身就是一种财富。当阅面科技积累的底层数据达到一定量级,其便可利用数据切入一切与视觉相关的行业提供服务。数据将伴随服务的升级不断累积,潜力不可估量。

 

目前,已经有数十家B端客户采用了阅面科技的模块产品及终端产品,数据每天都在源源不断地滚动积累。按阅面科技的规划,接下来针对商场、品牌连锁店、药店、医院、展馆、无人售货店等C端人群频繁消费的场景,将自身的技术能力开放给上述领域的B端客户,与其一起开拓市场,并持续积累数据。

 

阅面科技正逐渐打造出一座数据金矿,并将在未来受益无穷。


变革生活的愿景


赵京雷说,“作为一名受互联网思潮影响的创业者,我一直希望能用科技给普罗大众的生活带来积极变革。”

 

基于此,阅面科技与商汤科技、旷视科技等计算机视觉公司发力点不同,相较于后者把主要业务集中在金融、安防等领域,阅面科技更希望将产品落地在生活圈,深度影响人们的生活。

 

围绕生活圈层,阅面科技正逐渐在算法层面切入不同的行业场景做更加精确的兼容匹配,以渗透更多的垂直行业,将硬件模块与行业深度整合,构建行业的“边缘云”,提供解决方案。这也是其除了出售模块和终端产品以及提供数据服务之外,重要的商业渠道。

 

阅面科技面对的市场很庞大。单就硬件而言,全球几十亿台智能设备都面临迭代升级,例如手机、摄像头已经率先应用了计算机视觉技术,而在未来,机器人硬件也需要嵌入式视觉技术来赋能。

 

如今,阅面科技已到了全面发力的阶段。而加速商业布局,不断强化数据能力和夯实影响力成为其新一轮的挑战。

 

对此,赵京雷很有信心。“我们不惧怕竞争者,从一开始我们就把握行业的趋势并追求产品的技术高度。同时我们的优势不仅在算法上,还在于将算法和硬件整合的能力上,这需要经验的积累。而当我们把技术能力开放后,也将拓展更多渠道,以迅速扩张市场及提高品牌声量。”

 

面对未来,赵京雷给阅面科技定下了一个“小目标”:明年可以实现可观的盈利,并希望成为第一家上市的视觉公司。

 

而就自己而言,赵京雷的梦想变得更加简单:早一点让计算机视觉技术给普罗大众的生活带来积极变革。

 

赵京雷预测,AI芯片和计算机视觉算法结合,实现前端的设备的智能化,是马上要到来的一波浪潮,计算机视觉技术将以前所未有的速度落地于万亿级消费市场。

 

那么,赵京雷和阅面科技将如何迎接这波浪潮?赵京雷说:“AI是已知目标,而我们是路径的探索者。通过我们的努力,让硬件轻松洞悉世界,这是一份美妙的事业。”


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