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一场基于深度学习的创业,竟争夺起了传统时尚的话语权

发布时间:2016-12-31 06:49:57 所属栏目:模式 来源:钛媒体
导读:副标题#e# Illustration by Sandbox Studio, Chicago with Ana Kova 无法想象的复杂。在头脑真空地带和数据集群之间的光线。就像城市的灯光,在消退。 ——William Gibson, Neuromancer 或许连黄鼎隆自己都没有意识到,他的名字首字母(DingLong)的缩写恰

这个布料交易平台同时面向买家和卖家,一个典型的应用场景是,买家对某块面料产生兴趣的话,就会用以图搜图功能在优料宝上搜索相似相同布料的卖家。这样的用户需求一直存在,但问题是对于这些传统企业而言,要在自己的平台搭建一个涉及到人工智能甚至深度学习技术的图像搜索引擎并不是他们擅长的,更不要说后续的维护、更新和扩容上的成本投入。

另一方面,这些相关产业链上的企业之前积累了大量的图片和用户行为数据,但为这些数据标签化乃至进行数据挖掘对这些企业而言几乎是闻所未闻的天方夜谭,于是,这些数据几乎没有发挥任何作用。

ProductAI 首先在全网抓取各种图片,然后将其中没有标签的部分外包给分散在全国的数百人的团队进行标记,由此形成数据库和学习模型。

每个企业客户都有着各自不同的用户群体和需求,在这些个性化差异的前提下,对数据模型进行训练,最终将算法以 API 的形式接入客户自助搭建的平台上来实现以图搜图和图像鉴别等功能。ProductAI 本身是免费,它的主要收入来自客户对 API 的调用。

黄鼎隆的技术观以及由此产生的商业观在人看来如此激进:他认定智能手机和 App 的浪潮正在慢慢消退。这不仅是他放弃继续开发2C 端上 App 的部分原因,也成为他成为中国第五位购买 HoloLens 消费者的动因,他相信 AR/VR 和可穿戴设备在不久的将来会掀起新的浪潮。

不过,真正吊诡的地方是,黄鼎隆和码特创业以时尚为起点,而他们的终点则是革掉传统时尚的命。

“现在就是有人定义了时尚,所以大家才会流行,就是因为现在各种东西太混沌了,导致各种东西信息不对称,信息不对称过的情况下就是有几个人就能说了算。我们现在要做的事情的根本就是要消除知识的信息不对称。”大部分可以见到的宣传照片上,黄鼎隆都穿着风格和时尚绝缘的衣服,他和码特对时尚都没有什么具体的概念。

10年前,在电影《穿普拉达的女魔头》(The Devil Wears Prada)里,梅丽尔·斯特里普(Meryl Streep)扮演的时尚杂志主编米兰达对新人的时尚观弃如敝履。这是黄鼎隆最喜欢最常用来说的场景,他告诉我,码隆要做的就是抢占时尚的话语权。

按照黄鼎隆的想法, 只要有足够多的纽约东京米兰等城市的街拍图片,那么就能从中分析出这些城市最流行的颜色究竟是什么甚至可以将流行趋势用量化的方式计算出来,“比如粉色从上一周的21%提升到这一周的38%,这就是一个趋势嘛”,他这样比方。

于是,时尚就不再是设计师、评论家和时尚杂志编辑们的特权,而仅仅成为深度学习技术下一件枯燥理性没有任何神秘和审美的机械工作而已,或者说,每一个普通人都能直观地了解到最流行的颜色和时尚。

即使不能站在时尚潮流的风口浪尖,就算不能一蹴而就地去引领主导时尚,用黄鼎隆的原话来说,中国至少不会完全仅仅充当时尚的跟风者,并且还有机会“从世界的服装工厂变成一个时尚策源地”,这是中国纺织信息中心的目标,这也是当局看重了码隆技术的可能性而选择与之合作的最主要原因。

于黄鼎隆个人而言,比起审美话语权和国家宏大叙事这些因素,他所谓的“一个效率的提升和人力的解放”或许才是其有了反动时尚念头的真实动机。

别忘了黄鼎隆他们最初“视觉决策搜索”的设想以及他们对这块市场的宏愿。

图片连接的不止是图片而已,它其实和文本搜索其实并没有太大差异,我们毋宁说,搜索就是互联网上最基础、应用最广泛的 HUB,它连接的是用户的需求和内容。内容不止局限于文本、图片等,它应该而且在本质上涵盖更丰富更多样性的内容,是视频、音乐、游戏,还可以是商品、服务。

搜索的价值和意义与其说满足用户需求寻找到内容,不如说是跨越需求和内容两端的信息不透明鸿沟,不如说是打破整个商业价值链条上的冗余累赘,这是技术演进的必然目的和结果,也是互联网经济市场规律的必然方向,这也自然而然地成了搜索引擎进化的最主要趋势。

这是搜索的一个动态演化趋势,它不仅仅只是帮助用户寻找答案的工具,而是提供最符合用户需求的内容,深度学习的意义也正在于此,经过漫长的自我演化和学习,它可能做到“如何知道我们所知”,由此来帮助用户做出最理性的决策。

ProductAI 面向的是企业用户,但实际上,它最终服务的还是普通消费者。它连接的不止是图片和图片、图片和布料,它还可以通过商品包装、视频、AR 等将更多的内容连接起来。连接和内容越多,应用场景越多,用户和数据也就越多,商业上的可能性也就越多,这些反过来也会推动深度学习算法更加智能化。

从某种意义上来说,深度学习不止是视觉引擎的技术基石,它更像是一个摈除了所有非理性因素的数字化大脑,假用户自认为的选择权做出基于数据的决策。在以往,搜索是一个过程和手段,而在可以预见到的将来甚至现在,搜索本身就是目的和结果,于是,它也就具备了商业上闭环的可能性。

技术,赋予了商业前所未有的可能性。

这种可能性在过去5年里在黄鼎隆和码特的手上逐渐变得触手可及。

一个中国人,一个美国人,他们有着太多不同的地方,但,在仅有的几个相同点上,他们却有着惊人的相似。他们对一些事情极为在意,对另一些事情却无动于衷。

码特现在还用着那部已经氧化掉色的 iPhone 5,父母曾经坚决反对他和异教外国人的感情关系,在八九年的时间里,他在这个问题上始终未曾妥协,最后终于迎来皆大欢喜的结局。

在微软亚洲研究院的融资发布会上,黄鼎隆已经尽了全力让自己表现得对这样热闹的场景已然熟稔,但,在聚光灯外的角落里,他不时显出些张皇失措和些许的落寞。

之后,已经对大数字习以为常的记者问道为什么6200万元的融资那么低时,之前就和码特约定不在融资问题上作假的黄鼎隆无奈地苦笑了下,只能生硬地摆出耐心平和的架势回答这样的问题——只有他和玛特知道,这笔数字其实并不比那些创业公司的真实融资额低。

在创业这件事上,两个人并不熟练。

他们改变什么了吗?他们自己并不确定,这个世界也不确定,唯一可以确定的只有一样,黄鼎隆说创业这两年来因为缺乏锻炼和加班吃垃圾食品太多的缘故,他们都不约而同地变胖了。

(编辑:应用网_丽江站长网)

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