从直播“鉴黄”到新零售，图普科技积累了一套 AI 商业化方法论

2014年，原微信早期员工、腾讯 T4 技术专家李明强创建了一个名为“最美搜衣”的 AI 搜图应用。用户在现实或者网络中看到喜欢的衣服，拍照或保存图片上传后，即可通过该应用“以图搜图”在电商平台上找到类似的款式，最终实现导购 App 的效果。

不久后，这项业务遇到难题。除了受到天猫、京东平台对数据封闭的影响外，用户对衣服的喜好过于主观性，也让机器的推荐算法难以捕捉。

“技术上太难实现，变现情况也不好。”图普科技 CMO 李麟这样对钛媒体形容当时的状况。

一个重要的转折出现在2014年底，当年快播在因涉嫌淫秽信息被警方调查后，业内对视频内容鉴黄的需求明显加剧，而从技术上来看，原本用来判别用户喜好“以图搜衣”的 AI 视觉识别，同样可以应用在鉴别黄色图片中，甚至说，鉴黄的技术难度比之前的“最美搜衣”反倒要容易一些。

形象来说，让机器学习用户对衣服的喜好，是一个多重维度的、且没有标准答案的选择题，必须不断用数据提升算法的准确度，但鉴黄对于机器来说，就是一个选择“是或不是”的判断题，将算法调试好之后很快就会达到理想目标。

迅雷成为图普科技上线鉴黄功能后的第一个客户。通过对迅雷平台常出现的黄色信息进行汇总、标注后，图普将数据“喂”给机器进行训练，让机器逐渐掌握各种形态的黄色信息露出方式。

举个例子，除了常规的裸露等淫秽动作外，有的黄色视频内还会出现“画中画”的方式，即视频中的人物持手机等设备播放黄色信息，这种特殊手段就需要通过调整算法参数的方式，确保机器鉴黄师不会遗漏。

对于 AI 鉴黄来说，“画中画”等特殊形式的黄色信息是个挑战。

不到半年时间，图普在迅雷平台内的鉴黄准确率就由初期的80%提升至99.5%，这种明显的技术优势让图普在当时有了足够的时间窗口去争取客户，而随着2015、2016年直播的火爆，图普的鉴黄方案很快以垄断性的局面被映客、花椒、今日头条、酷狗等上百家短/长视频、直播客户采纳，2016年实现盈利，营收过千万。

图普科技2015-2016年的客户名单，现已占据“鉴黄”市场第一的份额。

不过，鉴黄的市场固然有限，在2016年9月拿下晨兴资本的千万美元 A 轮融资后，图普又进一步开始寻求新的增长点，他们把目光投向了新零售。

市场尚未解决的大量需求让图普看到了AI 视觉识别的机会。拿图普已经合作的爱回收手机站来说，通过摄像头对业务员与顾客行为轨迹的监测，可以通过顾客在店里的停留时间与后台实际的成交量，判断业务员是否存在“飞单”情况，即业务员将顾客手机通过私人渠道拿去专卖。

值得注意的是，与在鉴黄模式中的技术壁垒不同，在新零售行业，接地气的实施工程比算法的精准更加重要。

“拿人脸识别来说，有的线下摄像头会容易反光；有的遇见阴雨天光线不强就会失灵；有的店内网络信号不好，这些工程端的问题不解决，算法就连基本的数据都难以收集。”李麟告诉钛媒体。

可以说，从最美搜衣、直播鉴黄到新零售，图普已经建立了一套快速试错、及时纠正、占领市场、继续延伸的 AI 商业落地方法论。目前图普已经与 oppo、金一珠宝、美的、名创优品等线下门店达成合作，在人流统计、消费者画像方面为 B 端提供服务。