有没有人看到我这个文章买入博云视觉的，真的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-08 00:18 标签： 搜博云
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博云视觉：专注视觉搜索技术，重点布局新零售和安防领域
时间：07-06 19:50
阅读：16035次
来源：Xtecher
你什么时候会用图片搜索呢？当你想买和某个明星同款衣服时、当朋友送你一瓶红酒，你却叫不出名字无法确认信息时，你可能会想，能不能拍张图片来搜索？
目前，淘宝、京东等电商巨头都已经使用拍照购物、图像搜索功能。消费者在选购海外商品、明星同款、线下体验线上购等场景下购物，都能用图片进行查询。
那么，现在拍照购物、图像搜索都应用了哪些技术？有哪些公司做这方面技术呢？近日，Xtecher对提供电商拍照购物技术服务商——科技有限公司（以下简称“”）进行了采访，与创始人陈杰就视觉搜索技术及产品进行了交流。
专注视觉搜索分析技术研究
2015年成立的，是一家专注视觉搜索分析技术研究与应用的科技公司。公司利用人工智能、视觉搜索算法、深度学习、大数据等技术，研发视觉搜索与分析相关产品，为B端企业提供产品技术及解决方案。
创始人兼CEO陈杰是北大博士，2009年加入北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室，开始从事移动视觉搜索方向的研究。2010年，陈杰与团队参与了MPEG CDVS国际标准的制定，通过与美国斯坦福大学、华为和三星等多家公司长达7年的竞争，最终技术被采纳为CDVS国际标准。
MPEG（Moving Picture Experts Group动态图像专家组）
CDVS（Compact Descriptor for Visual Search基于紧凑特征的视觉搜索）
近年来，国际上商业巨头纷纷在移动视觉搜索领域布局，面对巨大的风口，陈杰便萌生了创业的想法。于是，2015年初陈杰创立了。
目前，已完成天使轮融资，投资方包括博看新经济创投、泛海创投、创客总部与个人投资。这笔资金主要用于产品研发和迭代，以及扩充算法团队和市场团队人员。
“此轮融资不仅为公司带来资金储备，更重要的是为公司发展带来行业资源支持。资方分别在市场渠道、智慧城市应用等多领域有众多资源支撑，这其实是公司此轮融资的核心诉求。”陈杰表示。
作为一家技术导向型公司，拥有视觉特征紧凑表示和高性能视觉搜索技术等20余项专利，并获得了2016年度教育部科学技术发明一等奖。公司先后推出了图片搜索引擎、视频搜索引擎、拍照购、智能货架等产品，应用在垂直行业中。
布局新零售和安防两大领域
据陈杰介绍，现阶段，主要将图像搜索技术运用于新零售和安防两个领域。
在新零售方面，为线上电商和线下实体店分别提供服务。在线上，推出了“拍照购”、商品图像信息管理与分析等产品，用户无法用语言精准描述某个产品时，可以通过 “以图搜图”提升购物体验。2016年6月，公司成为阿里云新零售专项解决方案技术提供商。
在线下，公司正在推动“智能货架”这款产品，为零售商提供智能转型解决方案。通过在智能货架中植入视觉技术，为线下实体零售店提供商品识别、货物补充、管理等服务，节省人力成本。
除了电商和实体店之外，在新零售领域还扩展到布料纺织品等垂直细分市场和应用场景。
以布料纺织品领域为例，博云视觉为B2B营销平台蕾丝小姐提供视觉搜索及图像识别技术。蕾丝小姐对接蕾丝供应商和采购商，在对接的过程中，发现一个问题，即蕾丝花纹复杂且特别，很难用语言来形容和区分，导致买家和卖家沟通困难。
蕾丝小姐利用博云视觉的技术恰好解决了上述问题。用户对蕾丝样品进行拍照、上传图片就能在众多面料库中找到相似或相同的材料，并可以在线与商家联系，有效缩短蕾丝供应商和采购商的沟通成本。此外，这项技术促进了整个纺织服装行业的发展，一定程度上通过技术驱动产业，促进产业升级。
除了立足于新零售领域之后，公司的业务触角已经延伸至安防领域。安防领域有大量的视频，如何高效地利用视频找到目标线索，例如指定的车和人，是公安刑警侦查时遇到最大的问题。传统上，警务工作人员为了找到指定的目标线索汽车或人，需要在电脑前看上一两个月监控视频。现在，利用博云视觉的图像搜索和图像分析技术，公安部门可以实现快速拦截嫌疑车辆。
打造万物视觉搜索引擎
博云视觉主要向B端企业提供视觉技术及解决方案。零售领域面向的客户主要是垂直电商平台、线下实体超市等。在相对垂直的安防领域，公司的策略是为安防行业集成商提供视觉搜索分析技术及解决方案，包括海康威视、大华等集成商。陈杰表示，公司在盈利方面能够维持收支平衡。
采访中，陈杰告诉Xtecher记者，博云视觉将依托于自己的技术沉淀和渠道积累，将在2017年下半年着重发力智慧城市方面的建设。
如何规划公司未来三五年内的发展呢？ “博云视觉计划在未来打造万物视觉搜索引擎，形成一个视觉交互流量入口。但这绝非易事，垂直行业数据多维但数字化部署程度不够成熟，综合门类的数据大而全但不精致，所以我们从似乎不起眼的长尾客户做起，沉淀数据，优化算法的同时，还要兼顾市场、使用者的接受度。最终形成以视觉信息为入口的大数据智能分析平台，我保守估计这个时间在2019年左右。”陈杰如此表示。
在视觉搜索行业的发展中还遇到很多难题。例如，行业数据不健全、技术上的难题、光照等自然环境因素对视觉分析的影响等。
“对于公司来说最大的挑战在产品方面，技术可以来自实验室，但产品一定不是来自实验室的。在技术先进的基础上，实现产品落地的这个过程其实非常冗长，成立初期，我们除了拜访行业前辈，还调查了大量潜在客户。有深刻的了解，才能定义出产品，找准自己有优势的细分市场，避免同质化服务，力求构建竞争壁垒。一旦产品定义出来了，公司商业模式就会变得清晰。这其实和科研的路径是一致的，只有根基扎实，才有长远的发展。我常对我的同事们说，我们卖的不是一件商品，我们是想跟客户一起拥有未来。”采访最后陈杰表示。
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