机器视觉的金矿 谁挖了“AI之眼”的这一桶金?

 环境配置     |      2018-09-08 06:08

  严治庆最近很开心,他的创业公司——扩博智能(Clobotics)完成了1100万美金A++轮融资。作为这家初创公司的创始人兼CEO,除去运营公司的发展之外,能够持续获得外部资金的投入也是严治庆责无旁贷的事情。

  在接受21世纪经济报道记者采访的当天,严治庆心情格外不错,他穿了一件粉红色衬衫,这与他平时以圆领T恤为主的IT男风格骤然一变。

  人工智能新一轮浪潮的迭起,其本质原因是深度学习技术的集中爆发,尤其是计算机视觉领域取得了巨大的进步,因此在视觉领域的AI创业者都受到了资本的青睐,扩博智能也不例外,而它的产品则主要集中在视觉巡检的AI应用行业。

  16年的微软“老兵”

  在创业之前,严治庆在微软工作了16年之久。他在美国的明尼苏达大学读了本科,后来去了哥伦比亚大学继续读了研究生。严治庆告诉21世纪经济报道记者,在毕业之后,他并没有立即选择回国就业,“在美国工作过一段时间,然后在2004年年底的时候回到了中国。”

  大概是在2000年的时候,严治庆加入微软,先后在美国和中国的Windows,Windows Server和Bing等团队担任项目经理主管和部门总经理,主要负责大型互联网系统研发工作。

  从2011年起,严治庆开始担任微软Microsoft Azure事业部中国区总经理,全面负责Microsoft Azure公有云平台落地中国的整体规划和实施。2014年,严治庆晋升为微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理,负责微软公司在大中华地区的所有商务拓展,市场营销及运营活动。

  但是两年之后,严治庆选择离职创业。“我之前在微软工作过16年的时间,从微软的研发团队,到产品团队,到市场,到运维,到销售,到整个大中华区负责这儿的运营和市场,整条路来说的话,微软给了我一个很大很广的平台,能让我站在巨人的肩膀上面,能看的更远,走的更快。”严治庆谈起在微软的工作,依旧心怀感激之情,“其实在微软这么多年,我从来没有把自己做的事情叫做打工,我觉得微软给了我一个很好的平台。因为它有一个大的平台支持你,相对来说当中有很多试错的环节,可以给我带来很多的经验和教训。所以让我出来自己独自,或者和我的合作人一块去创业的时候,让我们可以跑的更加快,去少踩很多的坑,让我们少走很多的弯路。”

  2016年11月,扩博智能Clobotics正式成立,严治庆想在无人机大数据生态基础上挖掘一下全链条的机会。

  无人机的新机会

  实际上,在离开微软之后,创立扩博智能之前,严治庆还短暂地去了一家无人机创业公司。但是,严治庆在那里发现了无人机产业链上的一个新机会,那就是企业级客户需要的一双飞在天上的AI眼睛,将视觉做数据的处理,提升生产力。这和严治庆之前在云计算和大数据平台领域的工作经验非常契合,于是他选择了在计算机视觉领域进行创业。

  严治庆告诉21世纪经济报道记者,扩博智能是一家创新型的AI公司,“我们关注与用AI的技术,特别是硬件加上软件相结合去为传统行业去副能。我们现在专注在两的大的行业,一个是零售行业,一个是风电行业,在这两个行业当中我们一定会找出它这种独特的AI的场景,而且是在全球范围当中去扩展。”

  以风电行业为例,扩博智能是国内风机叶片全自动巡检服务开创者,该服务帮助运维人员更快更安全的完成风机叶片巡检工作,同时也帮助风场节省运维成本,这些都是行业用户实实在在看的到的回报。

  “做一个产品的时候,你需要考虑到飞行的所有的环境,所有的场合,当中可能碰到一个未知的环境的问题所在,这是为什么我们在这个点上面花了20多月的时间。”严治庆坦言,无人机巡检在不同场景的情况下,对机器的要求很高,“比如说北方可能天气比较干燥,那时沙尘暴比较多,在什么情况下我们可以飞;相对来说,在湖南地区飞行的时候,那儿湿度就比较高,所以那时候会有起雾的事情,起雾的时候对我们飞行环境又是什么样的挑战,我们怎么样去优化一些参数,在那种环境下飞行?在沿海地区飞行的时候,那海上的风是超大的,在什么样的抗风的级别上面可以完整飞下来”,这些都成为扩博智能创业时期面对的现实困难。

  而在零售行业,扩博智能从实体零售出发,结合大型快速消费品牌商现有市场调研和审计流程,帮助零售品牌商升级实体零售数字化体验,打通线下数据驱动销量额的闭环管理,帮助实体零售获得与线上零售一样高效全面的数据渠道。“我们用机器学习和图象识别,可以在后端、甚至可以在手机端可以找到识别点,可以找到95%的准确度照片当中,所以大大提升了对产品的认知度,而且这个实施的点可以给客户”,同时,严治庆对零售客户有了新的支持,“我们机器人会到店里面去扫这样货架或者冰柜,会有更多的样本去支持我们这个点,这还是一个数据入口的点。”

  AI之眼的未来

  传统模式下,风机叶片巡检需要人工配合吊篮或者高倍望远镜,用肉眼识别叶片上的裂缝,这种方法耗时耗力,且识别准确率较低。