用AI挖掘深藏在图片和视频中的信息金矿。
这曾经是微软的一对“黄金搭档”，也是微软亚洲必应搜索的打造者，千万级的用户数量，让他们荣获《华尔街日报》评选的“亚洲创新大奖”，但在成就之后，黄鼎隆与码特（Matt Scott）仍有些遗憾，对文字的搜索只挖掘出了互联网时代广袤信息矿山的一部分价值，深藏在图片和视频之中的信息“金矿”，他们却无从下手。
2014年，他们在聚会交流时发现，深度学习技术取得重大突破，让以前的不可能正变为可能。于是他们在2014年的7月正式成立了码隆科技，这家公司专注于深度学习和计算机视觉技术的创新，但又不是单纯的技术公司，如何让技术落地，是他们始终考虑的问题。CEO黄鼎隆描述码隆科技在做的事情，就是用人工智能帮助实体经济企业大幅度提升效率。
在AI视觉识别企业纷纷下注人脸识别之时，码隆科技推出了全国首个人工智能商品识别平台ProductAI，致力于零售、纺织、服装、医疗等行业的落地。“实体经济就是围绕商品运行的”，黄鼎隆说。而在ProductAI背后的技术优势，是码隆科技的“弱监督学习算法（Weakly Supervised Learning）”，率先实现了人工智能对典型柔性物体的识别，并在2017年7月的大规模视觉理解 WebVision 世界挑战赛获得冠军。
“商业数据没有绝对‘干净’的，而监督学习需要‘干净’的数据。”黄鼎隆举例说，一个超市的智能收费台想要识别每个商品，需要为每个商品拍几百张照片进行学习，这显然是不经济的，“而弱监督式学习，能用有‘噪音’的数据，达到媲美人力的效果”。
码隆科技的商品识别能力覆盖 20 多个垂直领域，可以在各个领域的图像中找出图中所包含的商品并输出20000 个以上的标签。标签内容包含图中商品类型及其属性，以及图像客观内容，如风格、主题、场景、行为和主观感受等多个维度的标签。目前零售业是码隆科技的最重要的应用场景，如智能货柜的技术应用方案，通过在货柜中加装摄像头可实时识别顾客拿走的物品，可以自动输出数据结账等，实现即拿即走的流畅购物体验。技术的进步也推动了零售业商业模式的改变，这意味着更少的人力和更大的商品展示空间排布，在大幅提升运营效率的同时，也让零售行为可量化。
而技术的拓展也为码隆科技提供了更多的应用场景，除了服务实体经济外，不久前码隆科技应LVMH（LV的母公司）之邀，在巴黎时装周通过大数据实时识别和分析时尚趋势。就在今年8月，码隆科技获得全球最大的管理咨询公司和技术服务供应商埃森哲的战略投资，黄鼎隆说，通过和埃森哲的战略合作，可以帮助码隆科技实现国际化和与更多垂直行业进行深度结合，打造端对端的解决方案，这也是码隆科技未来的发展方向。目前码隆科技在美国与日本都有办公室，并与华为成为战略合作伙伴，共同开发欧洲市场。
文/李昊原
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