一年斩获三轮融资，这家零售 AI 企业是如何野蛮生长的？

雷锋网 • 6年前扫码分享

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。

图片来源：ImageDT

近日，ImageDT（图匠数据）宣布完成A 轮数千万融资，由红杉资本中国基金领投，火山石资本及真格基金跟投。这已经是过去一年里，ImageDT收获的第三轮融资了。这次融资的跟投方——真格基金，同时也是上一轮融资的领投方。

真格基金投资副总裁尹乐曾表示，之所以投资ImageDT是因为看重后者的团队成员以及团队创造力。

二次创业

ImageDT创始人兼CEO郭怡适是一名成功的连续创业者。创立ImageDT之前他还创办过一家互联网大数据公司，后来被并购后在新三板挂牌。他们通过互联网爬虫抓取电商、微博、论坛等平台上的公开数据，为品牌商提供互联网舆情分析。

互联网舆情分析并非一个新的行业，已经有不少年头了。行业发展到一定阶段，势必会迎来跃迁，这个时间节点发生在2016年前后。郭怡适和过去服务的一些客户同时注意到，消费者的行为发生了很大的变化，越来越多消费者开始习惯通过图片或小视频传播信息。过去基于文本数据的互联网舆情分析已经有些力不从心。

与此同时，人工智能技术逐渐走向成熟，算法和算力都有了大幅提升，使得对图片中的内容进行解析成为可能。

双重因素的推动下，郭怡适决定再次创业，利用人工智能技术做基于图片的互联网大数据挖掘，比如根据图片中的logo分析品牌的曝光度。“基于图片我们可以知道消费者在什么场景下，和什么人，因为什么事情消费了某个商品。图片数据比文本数据维度更加丰富，也更加真实。”

ImageDT于是就此成立。

在郭怡适看来，创立ImageDT多少有些“命运使然”的意味。他大学本科和硕士学的都是图像处理，师从图像处理领域的专家，做过很多相关项目。比如和公益活动“免费午餐”的发起人邓飞一起，尝试通过在微博上抓取人脸信息寻找失踪儿童。他后来甚至还做过一些医学图像处理方面的项目。“这些经历跟我现在做的事情不太一样，但都是图像处理方面的东西。兜了一圈还是回来了。”

郭怡适认为自己非常幸运，第二次创业一路走来都非常顺利。“我们遇上了两个风口，一个是AI，另一个是新零售。AI技术已经发展了很久，很多公司还在寻找合适的落地场景，而我们从一出生就有了落地场景。另外，在新零售风口的刺激下，企业主动尝试创新的意愿也比较强。”

机遇固然重要，但ImageDT之所以能快速成长，也少不了郭怡适第一次创业的积累和沉淀。这段经历为他日后带领ImageDT前行产生了深远的影响。

“主要有三个方面：一是对商业和技术的认知。我们在大数据和AI方面有了一定的技术积累，对客户需求也有了更清晰的了解，更加深刻地认知到从技术到商业的转化过程。二是对企业经营的认知。第一次创业，各种各样的坑我们都踩过一遍，包括股权架构、人员结构、融资节奏、企业文化等等。在单个点上有所突破就能创业，但要把一家公司经营好，就必须补齐所有短板。三是对自己的认知。创业过程中的种种焦虑会逼迫你去思考和决策。”

三人成众

创业之路艰辛，郭怡适的幸运之处在于，背后始终站着一位得力的伙伴——ImageDT现任CTO黄耀鸿。

黄耀鸿是郭怡适在中山大学攻读硕士时的学弟，毕业前又在同一家公司实习。郭怡适任产品经理，黄耀鸿担当主程序员，两人合作了不少优秀的大数据产品。校友兼同事的经历在两人之间建立起了深厚的信任与默契。

于是，第一次创业时两人就成为了搭档，这种关系一直持续至今。公司的每个重大决策郭怡适都会和黄耀鸿反复讨论，然后由他具体执行。“耀鸿是个执行力特别强的人，在他的带领下，整支团队都非常高效，需求发过去很快就能解决。”

郭怡适的另一位得力搭档是CMO王芹。王芹拥有十余年的快消行业渠道管理经验和AI领域的市场经验，她曾经就职于联合利华、箭牌、美赞臣等跨国快消品公司，并在2016 年便涉足了国际化图像识别领域的市场开拓。

郭怡适和黄耀鸿都是技术出身，缺少市场和行业方面的基因，王芹的加入恰好补齐了短板，让团队更加全面。

郭怡适将王芹的加入形容为一种奇妙的缘分，“在对的时间遇见对的人”。两人偶然结识后经常在微信上交流各自对行业的看法。王芹从老东家离职时，郭怡适正好在上海见投资人，当时刚刚敲定天使轮。于是相约一起喝咖啡，一番长谈后，王芹第二天便决定了加入ImageDT。

“我们在很短时间内就彼此建立了信任。合伙人团队最重要的就是信任和互补。”回忆起团队的组建过程，郭怡适仍然十分兴奋。

调整航向

伴随着CMO王芹的加入，ImageDT的业务重心也发生了一次转移，从基于图片的互联网大数据挖掘转向了线下货架的智能洞察。

消费品企业需要了解线下渠道的店内货架表现，包括商品的铺货率、在货架的排面数和占有率等，以优化店内执行，获得对购买现场的洞察。这项工作以往都是通过人眼和手工完成的，进店和记录需要花费大量的人力，效率很低，质量难以把控，而且局限于成本往往只能抽样调查，无法获取完整数据。

基于深度学习的图像识别智能技术，只需要销售代表用手机App快速拍摄店内照片，上传至云端图像分析引擎，就能实时地获得一份店内情况分析报告，并同步到企业的管理后台。

郭怡适认为，互联网图片大数据一定是未来行业的标配，但如果把它单独拎出来作为一个业务是不成立的。它还必须结合文本数据，形成完整的解决方案，但也只是上家公司业务的延伸。

这个行业的问题在于，它的市场价值不够完整。舆情分析和图片分析在业务端很难形成完整的价值闭环。“互联网大数据可以做很多事情，但往往做不透。数据可以产生洞察，但从洞察到落地执行，中间还隔着一道鸿沟。”

于是，ImageDT开始做一些新的尝试和转变。之所以选择从线下货架智能洞察切入，主要有三方面的考量：

一是技术的相通性。无论识别线上图片还是线下货架，其技术本质是相同的，而且ImageDT已经积累了全网的商品图片数据库，拥有天然的技术和数据积累。

二是强烈的市场需求。ImageDT从过往的一些客户中了解到，货架表现会直接影响企业的销售业绩，需求非常强烈。

三是CMO王芹的加入。王芹在快消品渠道管理方面拥有十多年的经验。有了她的加盟，ImageDT也就更加得心应手。

“我们围绕的是快消品零售行业，对商品数据进行采集、识别、分析和洞察。除了线下门店，互联网电商也有一些终端数据分析的需求，所以我们会把线上、线下的数据打包成一个整体。这样品牌商就知道商品从货架到消费者手中的过程中发生了什么，价值链就比较完整了。”

野蛮生长

线上与线下的图片识别技术虽说本质相通，但线下的环境毕竟更加错综复杂。比如容易产生褶皱的软包装、商品侧面和背面的识别、遮挡和反光环境下的识别等难题都亟待解决。

为了提高技术团队的攻关效率，今年年初，ImageDT将研发团队分为了四个组，产品组、建模组、数据组和研究组。前三个组，负责实现流水线的搭建和经营，使得每天都能井井有条地建立大量新的商品识别模型，并快速上线，对每天数千万的图片数据进行识别和分析。研究组，则负责攻克各种疑难杂症。

一个非常有意思的细节是，每一位新入职的图匠员工，不管是工程师，还是前台，都要接受一次半小时的建模培训。

郭怡适对雷锋网解释道，AI公司虽然看起来很酷，但算法只是其中一个环节，此外还有很多脏活、累活要干。之所以设置这个培训，就是希望所有人都明白深度学习是怎样一个过程，从而产生共鸣。

随着公司发展，如今ImageDT的团队又壮大了不少，增加到了一百三十多人。公司的组织架构也做了相应的调整，分成了算法部门、项目部门和产品部门三大块。

郭怡适表示，公司成立以来的发展远超预期，因此图匠才在过去一年密集进行了三轮融资。“我们原本规划的融资周期是18个月，因为是2B的项目，周期比较长。但市场环境非常好，客户需求很旺盛，我们的团队成长状态也很好，所以才加速了融资节奏。ImageDT每一轮的投资方都是比较顶级的投资机构，除了资金，他们在经验、资源和品牌方面也提供了很多帮助，进一步加速了图匠的成长。”