在人工智能概念被无限欢迎的2017年，码隆科技也夺下了2．2亿元的B轮融资。码隆科技的核心产品ProductAI是一个人工智能视觉开放平台，通过对外开放API为电商企业获取照片搜寻商品和商品属性辨识服务。

ProductAI可以根据图片辨识商品并对商品展开归类、给定，通过深度自学多维度解析图像信息，萃取辨识商品品类、颜色、材质、价格等多重信息；还可以根据电商数据库搭起自定义图像搜索引擎。码隆科技CEO黄鼎隆对于自家的“商品辨识”能力十分热情，他告诉他亿邦动力网“我们的AI就像人一样可以看懂商品。

”“人工智能促成零售新物种”不同于人脸识别的较慢发展及应用于，商品辨识有点“慢半拍”。黄鼎隆总结原因有两点，其一是“能用”，“技术是可以试出来的，你说道得再行好别人一中举显然敢，所以2014年正式成立至今我们花上了不少时间在技术的抛光与升级上。”亿邦动力网了解到，辨识的精确度主要各不相同训练的数据量、算法模型设计、计算力。

去年由谷歌研究院、苏黎世联邦理工学院联合举行的WebVision全球图像识别挑战赛上，基于近期的“很弱监督自学”研究成果，码隆科技的的辨识正确率超过了94．78％。另一个原因是“简单”。黄鼎隆说明，作为国内第一家做到商品辨识企业，在人工智能较慢发展的近两年才有企业寻找商品辨识的应用于场景。

码隆科技自由选择最先从纺织、服装涉及行业紧贴，并扩展家居、电商、新零售领域。对于当下最火的便利店场景，黄鼎隆告诉他亿邦动力网，商家硬件投放有可能仅有须要几个摄像头，最主要是字节隆的技术可以终端各个平台各个环节中，只要将字节隆的API紧贴平台代码才可，码隆会借此缴纳一定的服务费。

“意欲搜图”和平电商运营？不少人实在AI仍正处于概念化的阶段，殊不知目前在用于的种种功能均因AI在背后的承托。黄鼎隆讲解，单以“意欲搜图”来说，不少电商商家通过其构建了商品的有效地管理。比如通过AI展开商品去重及货源监控。

某种程度的商品有有所不同的供应商、有所不同的价格，商家既必须确保上载的商品为同一商品，还必须寻找最低价。以前有可能必须有专门的运营人员负责管理在后台展开抽样检查，现在通过AI就可以较慢将同类产品检索出来。

这背后的逻辑是：通过码隆的技术将商品载入后，每个商品背后都会有一个卷积神经网络，有所不同角度的卷积神经网络不会分解一个低维度的向量，这个向量代表着这个商品的各种特征。如果所有向量所有的特征都是一样，那它就是某种程度的商品。

这个功能对于前端消费者来说，就是淘宝“拍立快活”的功能。黄鼎隆回应，阿里有上百人的团队在做到视觉深度自学，淘宝投放了极大的人力物力才作出“拍立快活”。对于大部分的电商而言，没精力和适当去投放这这么大去做到这个事情。“通过码隆可以就一天搭起一个属于自己的意欲搜图引擎。

”能这样较慢搭起的原因在于码隆将AI放在云端并搭起了PaaS平台，客户登岸后只要把必须检索图片的url上载至平台，即在自有图片集上较慢搭起意欲搜图服务。ProductAI平台不会iTunes客户图片，分析图片内容，提取图片特征，在特征基础之上已完成图片索引。索引启动之后，用户可以在自己的网站，移动末端，智能硬件等产品中映射ProductAISDK，用于图片或者图片链接发动搜寻催促，在图片索引库中找到视觉相近，视觉完全相同的图片或商品。

黄鼎隆共享其客户的一组数据：通过拍电影图片进去消费者在搜寻结果页的点击率比文字搜寻结果页月点击率要低50％以上。有了AI，美工也不必须了？黄鼎隆还讲解了另一个应用于场景，“我们可以协助电商自动分解商品的详情页。

”他叙述的用于场景如下：每个淘宝店的店长不会有很多新品要上，每款新品都必须做到详情页去讲解。如果是服装服饰的话，还必须做到很精致设计，处置很多局部的细节图，我们发售了一个工具可以老大你自动地分解这个页面“淘宝鲁班设计师相等于老大淘宝店主做到这种自动的店面海报分解。

我们是基于对商品的解读，能自动判断出有服装各个部位的明确特征。这背后也是基于AI对于这个商品的解读，只要你给他一些这个商品的图片，后面系统不会自动辨别：这是正面图，这是背面图，这是侧面，这是哪个部分的细节图，然后对属性展开辨识，基于以上就可以分解自动的页面。还不会展开一些非常简单的P图加工。

”黄鼎隆指出，在零售场景下计算机需要看懂商品，不会有很多新的场景经常出现，随之将费伊很多新物种。未来码隆会融合更加明确的商业场景，让AI更加抽象。

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