今天，圖森互聯(lián)的識車神器demo宣布正式上線并已在官網(wǎng)開放入口供大眾試玩，只要隨手上傳汽車圖片，即可識別2016年3月前發(fā)布的主流乘用車品牌、車型。據(jù)悉，圖森互聯(lián)識車神器已覆蓋國內市面2000多種車型。

　　作為一家計算機視覺算法技術提供商，圖森互聯(lián)利用在計算機視覺和深度學習領域的技術優(yōu)勢，針對客戶需求定制圖片分類標簽系統(tǒng)，識車神器即專為新浪汽車頻道研發(fā)，以幫助其進行汽車品牌識別和圖片歸類。

　　據(jù)了解，北京圖森互聯(lián)科技有限公司成立于2015年，是一家專注于計算機視覺算法研發(fā)的創(chuàng)新公司，在圖像識別、人臉識別、智能駕駛、SLAM技術等領域擁有顯著的技術優(yōu)勢，并根據(jù)企業(yè)級用戶的需求定制算法和解決方案。目前圖森互聯(lián)已獲得來自新浪的5000萬元人民幣A輪融資。圖森互聯(lián)網(wǎng)羅了一批在計算機視覺和機器學習領域的世界頂尖人才。目前圖森互聯(lián)在美國圣地亞哥和北京設立兩處研發(fā)中心，核心團隊超過80人，由來自加州理工學院、香港科技大學、卡耐基梅隆大學、南洋理工大學等國外知名高校和清華、北大、上交、復旦等國內知名學府的頂尖人才組成，其中不乏該領域的學術帶頭人。

　　目前市場上做圖像識別的廠商很多，但在汽車檢測和識別上能精確到品牌車型的屈指可數(shù)，而像圖森互聯(lián)一樣能夠做到沒有車標、不看內飾也能迅速識別品牌車型的更是鮮見。

　　在過去，這被視為不可想象的任務。但深度學習的發(fā)展讓物體識別的準確率、速度和數(shù)量均獲得大幅度提升，圖像識別任務變得相對容易了。“深度學習出現(xiàn)之前，機器僅能做到普通分類，即僅能分出桌子、椅子、汽車這些大類，而無法進行精確分類。深度學習時代來臨后，這個問題得到了部分的解決，通過卷積神經網(wǎng)絡實現(xiàn)了物體的細粒度分類，即捕捉不同類別間的細微差異，從而得到精確的識別結果。“對此，圖森互聯(lián)首席科學家王乃巖表示。

　　圖森互聯(lián)工程技術VP郝佳男表示：“圖森所提供的深度學習算法可以針對特定垂直領域進行深度定制以滿足實際的商業(yè)需求。經過深度定制的算法在識別準確度、速度和標簽數(shù)量上都是一般通用識別引擎無法比擬的。目前，圖森已利用該技術在門戶網(wǎng)站和社交媒體數(shù)字化精準營銷上實現(xiàn)了商業(yè)化應用。”

　　郝佳男介紹，圖森互聯(lián)為新浪定制標簽組，并通過深度學習算法對新浪用戶瀏覽界面所包含的圖像信息進行分析識別，形成結構化標簽，描述用戶瀏覽意圖。DSP/廣告主可以通過這些信息實行競價，完成精準投放。最符合用戶瀏覽場景的廣告素材由此呈現(xiàn)給用戶。

　　眾所周知，定制化服務周期長、成本高，為何圖森互聯(lián)還要提供深度定制而不是提供通用型解決方案？王乃巖表示：“從算法的角度講，我們可以做到在某一個小問題上通用，比如原來識別人和車要用不同算法，現(xiàn)在都可以統(tǒng)一，但如果期望一個算法能像人一樣什么都干，這很難實現(xiàn)。那么，在算法落地時，不同行業(yè)不同企業(yè)需求千變萬化，一個細小的需求變化都會對算法的速度和準確性造成很大的影響，所以必須針對實際需求來設計模型，而不是一套模型放之于四海。”

　　一般來說，通用與定制之爭背后也是市場定位的不同。提供通用型企業(yè)級服務的主要定位低端市場，以中小企業(yè)客戶為主；提供定制化企業(yè)級服務的則主要定位中高端市場，以大中型企業(yè)客戶為主。針對大中型企業(yè)提供的定制化服務，雖然成本高，實施周期長，技術要求高，但也更能滿足企業(yè)用戶的個性化需求，而且不容易被復制和模仿，能夠形成企業(yè)競爭護城河和壁壘，有助于企業(yè)長遠發(fā)展。