图像识别搜索商品容易,但搜索工业零部件却很难:VizSeek认为找到了出口

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我是创始人李岩:很抱歉!给自己产品做个广告,点击进来看看。  

图像识别搜索商品容易,但搜索工业零部件却很难:VizSeek认为找到了出口

基于图像识别的搜索,在电商领域的应用已较为广泛。比如在 Amazon、淘宝,输入某产品的图片,就能立刻弹出相关的产品链接,背后的技术逻辑是:基于机器学习的图像识别技术,输入图片的指令,在数据库中找到匹配的相关图片,再导出相关的商品链接。

这一需求在工业领域同样迫切,但却很难通过图片搜索得到解决。比如机器缺少某个零部件,在无法找到零部件原始编码或产品信息的情况下,线上也很难找到相应的配件供应和3D模型。原因在于: 工业零部件的数据库很难获得,工业部件的图像识别搜索技术实现,也还有一定壁垒。同时,在中国产业升级的大趋势下,这个需求对应的市场份额十分巨大。

VizSeek按图索宝 就是一款应用在工业领域的图片搜索工具,用户在输入所缺零部件的图片,就能找到相关的产品链接或3D模型。这个麻省理工团队开发出的产品,在工业图片搜索这一技术上实现了突破。

具体的做法是,在云技术的基础上,把形状、颜色等数据,转化为本地特征矢量数据,再进行搜索获得相关的产品数据。使用的方式,以为企业网站或电商网站提供搜索引擎的接口,相当于一款嵌入式的SaaS服务。这种方式带来的好处是, 除了形状搜索外,也可以通过产品的颜色,找到相关的产品 。如果说基于形状能达到75%的匹配度,那么多张图片形状+颜色的搜索,则可达到95%的精准度。 并且搜索引擎在自己的网站框架内,安全性和流量都能得到有效控制

VizSeek联合创始人兼CEO谈建民向36氪介绍,这款产品的研发在国外,已经在美国和日本的企业得到应用。“国内近年来也在谈工业4.0,或者中国制造2025,工业领域的智能化改造需求很迫切,工业配件电商在中国正在兴起,图片搜索有自己的市场。”在中国,公司服务的B端既有大型的工业集团,也有工业电商平台,比如汽车零部件采购的 慧聪网 和 中国汽车配件网 等等。

图像识别搜索商品容易,但搜索工业零部件却很难:VizSeek认为找到了出口

VizSeek有自己的产品和app,但更常规的方式,还是通过API接口,嵌入企业的网站,公司服务整体架构和维护管理。企业可以通过VizSeek搜索引擎找到部件的相关模型,如果匹配度不高,也可以找到相关的模型进行修复,这为企业开发设计新模型省去了很多成本。

这种嵌入式接口,涉及到的数据安全会是一个主要问题 。因为电商类的以图搜图不同的是,电商的产品数据可以通过爬虫获得,但工业界多数零部件的sku数据都是保密的。因此,VizSeek以提供搜索引擎API接口的方式,能够在很多情况下,满足产品对于数据公开的顾虑。对于涉及到更为高密的工业产品,比如国防军工之类,则可以通过将服务器建在公司防火墙的形式,来避免产品安全的顾虑。

VizSeek在美国的技术运用较为顺利,但在中国的国情下,未必适用。 比如国企对于类似项目的采购,就较为谨慎,相关的审批程序,也较为繁琐。VizSeek给出的解决方案是,通过跟国家基金的合作,以和企业合作基金的方式,为国家的工业企业提供产品解决方案。目标的国企,毫无疑问是中国船舶,中国航空和几大汽车制造厂商。

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盈利上,主要还是通过服务费的形式收取,特点是低频、客单价高。目前公司的研发团队在美国,规模大概在10人左右,中国市场也维持在小规模的团队运行,CEO谈建民本科毕业于复旦物理系,获得麻省理工的博士学位,公司正处于天使轮的阶段。

作为又一款以图搜图的工具,在算法过关的基础上,产品本身面临的获客成本可能也不小,包括和B端企业的谈判和演示,以及由于企业数据安全相关的技术维护成本。工业产品极大的非标准化,VizSeek要做的,可能还是要相对标准化,并在未来的产品迭代中,将搜索这一单一产品功能扩大,比如为企业提供数据库建设和大数据支持等等。

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