用人工智慧來鑒黃？聽這位創業者談如何將AI技術快速產品化

分類＼科技
時間＼2017-04-07

人工智慧，非巨頭公司該怎麼玩？

對於人工智慧這種風口話題，

我們請過技術大牛微軟小冰的首席架構師周力，從技術的角度來看行業的發展。然而對於非大公司的選手，更為實際地是找到可行的進入路徑。這次我請到一位走在前面半步的創業者來分享他的經驗——

他所創立的圖普科技依託於圖像識別技術，提供圖片和視頻環境的人工智慧的鑒黃、識別服務，服務了包括迅雷、映客、秒拍、今日頭條、酷狗、唱吧、花椒直播、58同城在內的不少主流短視頻和直播平臺。

先後獲得北極光創投數百萬美元Pre-A輪融資和晨興資本領投、北極光跟投的千萬美元A輪融資。

人工智慧有三寶：技術、資料和場景

大量的人工智慧科學家都落入了大公司的“黑洞”，對於非巨頭公司，找准一個合適的商業場景是能否參與戰場的先決條件。關於機器學習如何切入到一個新的行業?李明強認為：

按照馬斯洛需求理論，我們去切入一個行業，

你必須從最基礎的那一層服務起來，不能直接服務高層需求。做內容審核是抓准了客戶的基礎需求，它為了生存就得審核。但是發展到一定階段，同質化產品比較嚴重，就要提高用戶體驗，走在前面。
通過基礎需求滿足，讓客戶納入生態中，高層的需求肯定也離開不了。如果說一進來創業就想做圖像識別的廣告平臺，就違反了需求理論，因為它沒有發展到那個階段。

如果你等待市場發展到那個階段，那對不起，早就被上游截流了。

以圖普自身的經歷來說，從鑒黃切入，現在圖普開拓了十來種圖像識別能力介面，包括黃暴識別、人臉識別、文字識別、自然場景識別、圖像風格化等，日均影像處理數億次，累計處理超過千億圖像。對於圖普來說，直播、視頻平臺們既是客戶，更給圖普的機器學習提供了海量資料，從而形成了正迴圈的生態。

而這次圓桌，我們希望從一個操作者的角度，去和大家討論圍繞人工智慧的三個問題：

1.技術演算法是什麼：你可以不會技術，但你要能理解它的實現邏輯，從而去判斷它能為你做什麼？

2.數據從何而來：目前有多少資料？通過什麼樣的方式去整合？業務過程中如何形成正迴圈的生態？

3.合適的應用場景：什麼是適合機器解決的問題？更本質是理解你要解決的問題，再教給機器去學習。

好的，問題拋在這裡了，就等圓桌主人和你來碰撞了。

聊什麼？

主題：人工智慧技術如何產品化落地？

如何抓住顯性剛需，進而實現規模量級的使用者積累？

人工智慧是否要完全替代人？

如何低成本的獲取大資料？

如何建立正迴圈的AI生態？

如何找到合適的商業場景？

如何規劃合理的人工智慧產品路徑？

……

強烈建議參與人群

想探索人工智慧領域的創業者or公司

想投資人工智慧領域的投資人

好奇人工智慧的你

活動資訊

時間：2017年4月15日（週六）14:00簽到

地點：深圳（具體位址搶位成功後可見）

時長：2小時左右 14:30～16:30

參與方式：

僅限虎嗅會員參與。

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＃最後，要特別感謝3W Coffee小夥伴的支持＃撒花