当垂直场景落地成为计算机视觉领域新的竞争点，「视语科技」要在交通和纺织场景上发力

2018年是中国人工智能落地的元年，在AI技术最成熟的计算机视觉领域，商汤、旷世、依图、云从均已跻身独角兽行列，它们极强的融资能力与其在安防和金融等领域的落地应用有密切关系。

可见，算法和数据已经不足以构成竞争壁垒，只有在垂直领域找到与技术深度结合的应用场景，才能获得更大的生存空间—— 这一点对于 新晋的AI创业公司来说尤其重要。

36氪近日接触到的「视语科技」就是一家在 智能交通和智慧纺织 等应用场景有布局经验的AI公司， 其核心技术是细粒度图像识别 ，包括车纹识别、人脸识别、商品识别和瑕疵识别等。

视语科技成立于2018年4月，同年6月获得金沙江创投的天使轮融资， 其核心团队成员来自中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室， 有20多年的技术积累， 过往合作客户包括京东、联想、华为、中国建设银行、北京市公安局等上百家公司和政府机关。

创始人王金桥告诉36氪，人工智能时代的到来，使得整个科技创新的中心慢慢从科研院所转移到企业，因为企业掌握了大量的数据资源、机器资源和应用场景，但企业往往把精力集中在产品落地，而不是技术研发，但AI技术更新速度又很快。因此，产学研的结合是必然的。这也是他们从中科院出来创业的原因之一：既能利用原来的技术优势，又能扎入应用场景，完成 数据、算法和行业的融合。

在智能交通方面，视语科技发布了车纹识别一体机、重型货车禁行监控系统、无人值守智慧停车、高速公路智能收费、公路交通量分析等五类产品体系。

具体来说，该公司研发的边缘计算智能盒可用于公交和宾馆里的人脸抓拍、分析广场和车站等公共场所的人群态势、监测和预警司机的异常驾驶行为。

他们的“重型货车禁行智能识别系统”也已经在北京投入使用，可以监控货车的核定载重。王金桥说，根据交通部的数据，中国大概有1500万辆重型货车，占中国重大交通事故率的25%。因此，识别超重和疲劳驾驶等异常情况，对预防交通事故很有必要。

视语科技还在国内五个省推出了车纹识别一体机，可以精细识别5000多种车型车款，检索假牌和套牌车，以协助公安部门快速查找嫌疑车辆、帮助交通部门做 违章车限行、大货车收费等管理。 王金桥告诉36氪， 这款产品已经帮助有关部门抓拍到1万多起违章行为， 包括不系安全带的2800起、开车玩手机的980起、抽烟220起。这款车纹识别系统也已经在安哥拉和委内瑞拉投入使用。

图源： 视语科技

此外，该公司曾获得“吴文俊科技进步奖”，并在2018 AI Challenger 全球挑战赛中获得“无人驾驶视觉感知”赛道冠军。

王金桥说，今后他们会继续在智能交通上发力，因为5G的到来和边缘计算的成熟，使得交通的数字化成为可能，而数字化的基础是大数据。整个城市所有红绿灯的规划、城际干线的路面规划和建设都需要大规模的实时数据，这是以往的线下调查公司无法获得的，却是视语科技的优势所在。

在智慧纺织领域，视语科技发布了智能视觉验布与评级管理平台，可以精细识别70种布匹瑕疵，验布速度是人工验布的5倍，识别精度在90%以上。与之相比，熟练验布工的准确度只有60%-70%，验布还会对工人视力造成损害，目前很多工厂都面临招人难、发薪压力等问题。

王金桥说，他们现在一套验布机大概卖几十万，全国有5万家纺织厂， 验布机的市场规模能达到600亿-700亿人民币。

图源： 视语科技

除了在以上两个应用场景上发力，视语科技还推出了一个基于主动强化学习的半自动化标注平台，能替代95%的人力标注成本。“你只要给我们一个商品，第二天我们就能支持识别这个商品。” 王金桥说。

这个平台之所以重要，是因为 深度学习算法是依赖于大规模精确标注的训练数据，而大多数公司都得依靠外包公司来做这些 数据的采集、筛选和标注，这是一笔很大的成本。

此外，视语科技还研发了全平台神经网络前向推理引擎框架--MNIE，它的自动化训练、剪裁、量化和压缩 工具 能针对特定平台进行神经网络的优化和加速，提升模型适配能力。而针对前端不同平台的特征，该推理引擎会在底层进行大量simd指令集、网络稀疏化等特定优化，能实现神经网络面向arm、fpga、x86 cpu或特定神经网络加速芯片（hisi3559a）等前端计算设备的一键式部署。

视语科技的商业模式是给政府部门和垂直领域的企业客户提供全方位视觉AI解决方案、智能化产品和大数据平台。王金桥预计， 2020年后，他们可以实现盈亏平衡。

王金桥曾是中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员、智能媒体计算联合实验室主任、视频大数据云识别联合实验室主任、视频深度识别联合实验室主任。主要从事视频分析与检索、大规模目标识别、目标检测与跟踪、图像分类与识别方面的研究。

目前，视语科技已开放Pre-A轮融资窗口，预计融资5000万-6000万人民币，用于技术研发和计算中心建设。

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