赵京雷：阅面科技更注重商业化落地，研究型AI公司烧钱无底洞

中国不是一个慢热的国家，国人足够的勤奋， 大部分投资机构都追求风口热浪以及企业快速成长，尽快退出，人工智能领域也不例外 。

在2016年上半年，VR呼声最高，下半年VR就被投资人盈利审问，另一件事件发生在下半年是基于深度学习的大数据、 视觉识别 、语音识别等人工智能公司被热炒，毋庸置疑，投资人和媒体的耐心不会超过1年，所以在2017年春节回来，所有人都将画风一转，“ 你们产品盈利吗？ ”

所以，尽管所关注的语音识别公司及视觉公司闭门造车，也没有公布营收数据，但是要判断一个企业的健康度， 营收支出报表是最直观的 。

上海交通大学人工智能博士出身的 赵京雷 是科班出身，他是一个注重商业化，而抵制过度“深度学习”的CEO，他曾经表达过。

“基于1万样本去训练了一个模式识别模型，当有了100万样本， 识别算法是不是会更准 ？这个回答是否定的，因为浅层网络参数量是较少的，所以会出现当数据量爆炸后模型的精度可能不增反降, 也就是过拟合问题。”赵京雷认为， 研究型的AI公司烧钱是无底洞的 。

基于高效管理、基于消费升级，视觉识别跟语音识别会成为一种 基础设施 嵌入到生活和工作中的每个细节。这个是顺应发展大潮的，举个例子，摄像头在体型上、成本上、功能上、像素上都不断得到优化，那么摄像头还有成长空间吗？肯定是有的，无论从软硬件上都会有迭代更新，视觉识别模块的加入，可能会在短时间内让具备功能的摄像头价格提升，但是随着技术的成熟，价格能够回到合理的、每人都能消费的时候。

赵京雷认为 随着智能化时代的到来，人们对人工智能的要求也更高了 。

以前计算机视觉在工业界的突破主要是集中在云端算法上，云端场景下计算资源是不受限的，可以用大规模的集群去跑非常复杂的模型。前段时间Alphago战胜了李世石，在计算能力上其实是几百台机器战胜了一个人类， 不到一年，这种技术已经不值得炫耀了 。

对于新一代智能机器，比如机器人、VR/AR各种设备，视觉信息的处理具备两个典型特点， 一个是实时化，一个是本地化 。智能机器的眼睛要解决的问题就是让深度学习算法在前端、在嵌入式环境下非常实时、低耗能的跑起来。 阅面科技 主要就是要解决上述问题，给智能机器装上一个智能的眼睛，帮智能机器解决好人机交互和环境感知的问题。

“阅面科技”定位是一家专注于深度学习和计算机视觉，提供消费型和服务型智能机器视觉认知方案的公司。

阅面科技提供“软”、“硬”、“芯”一体化的视觉算法解决方案。“软”指的是帮助智能机器进行视觉认知的一系列算法SDK；“硬”指的是为特定行业进行优化的硬件方案，比如认知摄像头； “芯”是指的芯片级别的深度学习加速能力，比如FPGA、ASIC。所以， 阅面的商业化道路也是“商品+服务”两块 。

具体的产品形态有：

A.核心视觉算法：包括面部识别，手部识别，人体识别，场景识别，物体识别，视觉避障；

B.硬件模组：嵌入式软硬件一体视觉算法模组。

赵京雷将机器对环境的感知分为三个层面，第一是 本能层 、第二是 习得层 、第三是 专业层 ，阅面科技的产品核心能力是解决前面两个层次的需求，例如眼睛对外界的感知是本能层，ReadFace系统能够针对性解决，第二层是习得层，例如通过简单学习知道这是一堵墙，不能撞上去，而要绕开，通过ReadHand、ReadBody、ReadWay系统能够实现。而专业层是个性化需求的满足，阅面科技会将系统开源给合作公司。

赵京雷对产品的要求是 即插即用、规划化、 一站式 ，这意味着产品体积会越做越轻便，系统兼容性越高，而一站式能够对能源的优化，实现低功耗。同时，阅面科技还是一个很专注的企业，目前产品面向仍然是消费型和服务型机器人，而没有一揽子把所有应用场景都做。

在产品商业化角度，赵京雷认为按照市场来分，可以分为 存量市场和增量市场 ，以传统具备摄像头的产品都能够加载视觉识别模块， 实现功能的提升 ，例如原有的车牌拍照摄像头可以升级为具备车牌号码提取捕捉的摄像头，原有的小区的摄像头可以升级为人脸识别捕捉的摄像头，这种成为存量市场的升级。

另外一块商业化，是增量市场 ，所有与人相处的消费型机器人和服务型机器人都需要这种一站式的视觉识别插件，目前而言，赵京雷小小统计了一下，存量市场在目前的单量占比更多，呈现的客户形态是智能家电、摄像头大型企业和机器人小型企业更愿意尝鲜。他认为，未来肯定是增量市场的需求会更大。

这并不是赵京雷的第一次 创业 ，在移动互联网创业时期，他还做过APP，显然是非常爱折腾和创业的人，现在的阅面虽然已经完成了A轮 融资 ，但他做CEO多年，在新时代打拼，仍然有不擅长的地方，阅面总部在上海，在销售协同方面，已经在深圳设立分部了，目前的他还会烦恼着人才引进的事情。

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