【亿邦原创】“东南亚是‘勤奋企业家模式’，关注的重点科技，而是企业能否存活。我们专注于一个项目能不能赚钱。”李广达说。
ViSenze算当下时髦的计算机视觉（CV）公司，也是新加坡本土的明星创企。公司成立于2012年，上一次融资是在2016年9月的1050万美元B轮。与国内的人工智能在资本推波助澜下如火如荼，甚至趋于泡沫不同，东南亚尚在发轫期，这个身处城市国家、仅60人的团队（约40名工程师）展示出了对在产品化和商业化的紧迫感和坚定性。
（融资资料，来自techcrunch）
创始团队在计算机视觉里切到了一个细分领域——图像识别，可用于电商、专利机构等场景。在电商圈，ViSenze可以为平台或品牌搭建以图搜图功能以及衍生的相关推荐等，服务对象遍布全球，优衣库等。
在电商平台上，输入一张街拍照片，找到对应以及相近的服装，这是一个简单的应用场景，技术难点在于准确性。
从2012年摸索到现在，ViSenze可以做到，在大类上，下装、上装、裙子、外套，准确率95%以上；子类别，像衬衫、短上衣等等，准确度90%。
这背后的技术原理不复杂：待搜的图被机器换算为图片特征向量，在图片库中进行比对，计算最近邻距离，距离最小的相近图片排在搜索结果的前面。
搜索的核心是相似度定义：用户想在数据库中搜某个东西，搜索结果按照一定标准逐层返回：一模一样的产品，同一款式不同颜色，同类别产品，近似类别，标签属性同样的产品……
值得注意的是，以摄像头作为信息的交互模式还是处在用户习惯培育期。淘宝的拍立淘从2014年首次上线之后，从最初每天几百UV达到超过千万UV，最新公开数据是2017年7月有3.6亿次的搜索。李广达指出，从API呼叫次数来看，随着用户的认知程度越来越高，以图搜图使用频次在上升。
能否被用户接受与搜索效果息息相关，而识别是其中的技术关键，它由深度学习训练出来，包括主体识别、特征提取等，涉及到物体监测、视觉嵌入和压缩模型等技术。
计算机视觉从上个世纪五十年代已在学术界冒头，来自天津的ViSenze CTO李广达在新加坡国立大学求学和日后创业的时光，只占演进史中很小的区间，但刚好卡位获得突破性进步的上升曲线。2014年，ViSenze成立后的第二年，谷歌大脑在Image Net竞赛中图像识别算法首次超越人类肉眼识别准确率，如今国内熟知的旷视、云从等人脸识别企业都在这之后快速发展。
“现在大家享受的还是学术界的红利，深度学习把机器视觉的效果提升得非常高，但还是有上升空间。”
李广达认为，CV分为两种场景：mission critical（关键任务）和非mission critical，区别在于效果的可信度。
“摄像头解决方案可以一定程度上提升效率，但是有些场景还不能完全信任。这么多年的研发就是不断缩小中间的差距。”
电商环境的以图搜图是典型的非mission critical场景。尽管当涉及到一些细节属性，比如颜色、领子类型、袖子长短等等，准确度会打折扣，但这可以慢慢打磨。
在李广达看来，这也是创业公司在科技巨头摧枯拉朽之势下能为自己建立的护城河。他认为，每个领域的技巧都不同，新兴公司一定要选择垂直行业，培养对各个场景的个性化应变和渗透能力。
虽然是一家人工智能公司，ViSenze一直对产品和商业化有着极深的紧迫感。“对于创业公司来说，光做算法是没有意义的，必须要有场景和对于场景的深度理解。”
确实，巨头们在朝着开放平台的方向努力，创业公司刚刚建起的山头随时可能被大平台的压路机推倒。比如百度去年4月推出了Apollo开放计划，李彦宏明确表示,“百度做了四年的技术可以拿出来，大家都来用”。今年1月，谷歌的AutoML Vision面世，开发者只需要上传一组图片并导入标签，谷歌系统自动生成一个定制化的机器学习模型。
“（图像识别）并不是一个简单的算法问题，需要每一个环节的把控。”他告诉亿邦动力网，人工智能的算法其实是整个环节当中非常少的一部分，数据管理、模型管理、时间管理等大量因素会影响最终结果。这也是ViSenze的方向，目前它能做到周迭代，背后有“大量的、精巧的工程设计”。
“大家好像觉得AI反正门槛很低，实际上，低在原型上，高在持续的改进上。看看可以，投入到生产还需要专业知识和软件实现手段，拼的是后期的能力。”
“新加坡本土创业公司，ViSenze是个明星企业。”如今居住在新加坡的资深IT人士曹政这样评价ViSenze。
现在，ViSenze有一张颇为国际化的客户名单，不乏各地的头部电商玩家：欧美的ASOS、H&M，日韩的乐天、优衣库，东南亚本土Zalora，印度的Myntra，国内的寺库等等。
“新加坡to B企业不做国际市场等于去死。”李广达半开玩笑说道。被视为科技中心的新加坡又不过弹丸之地，市场狭小，而整个东南亚区域又气候不足。
“印尼公路上还在用交警举牌来指挥交通，何谈AI。” 当亿邦动力网向当地早期投资人询问行业发展阶段，对方如是回复。印尼是公认的东南亚地区最大市场，有接近3亿人口，乃世界第四人口大国，且GDP连续五年保持5%的增长。
海外电商市场相对分散，能够覆盖产业链条的大平台不多，也给中小型的人工智能创业公司留下了生存空间，但是全球步伐也不是所有人都走得来。
“中国出海企业成功得不多，关键在于用本地化的模式去做事。对我们来说，美国要雇美国人，在欧洲要雇欧洲人。”李广达是创始团队中唯一的中国人，其他三个是新加坡“土著”。
今年，ViSenze把更多精力投向中国，这也是一个竞争异常激烈的战场。
“说2018年会死很多AI公司，因为光做技术干不过平台和大公司，做行业方案个性化又太强，占用创业公司资源。是赚短期快钱，还是投资于产品开发，这是一个问题。”
他认为，长期的生存之道在于向垂直领域提供技术平台。“很多公司需求不一样，你光卖一个解决方案的话，等于是授人以鱼。而授人以渔，我认为这也是很多做AI算法的公司在看的角度，比如，向电商、传统行业赋能。”
文章来源：亿邦动力网
