計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能、大數(shù)據(jù)......吳博身上的標(biāo)簽，似乎通通與美業(yè)無(wú)關(guān)。而如今，僅用了一年時(shí)間，他已和將近400家美業(yè)機(jī)構(gòu)建立了合作關(guān)系。

2017年，這位理工男經(jīng)過(guò)對(duì)行業(yè)需求分析后，集結(jié)了人工智能領(lǐng)域20多位博士和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)＜遥瑒?chuàng)立了主要服務(wù)醫(yī)療健康及美業(yè)機(jī)構(gòu)的醫(yī)療科技公司宜遠(yuǎn)智能。

創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)包括原騰訊TEG的AI專家、原天源迪科技術(shù)班底、清華精儀系的硬件專家以及CFDA器械認(rèn)證法規(guī)專家。吳博曾經(jīng)的導(dǎo)師唐遠(yuǎn)炎教授、皮膚科專家劉曉明教授、化工專家池永貴教授等也組成外部顧問(wèn)團(tuán)為其助陣。

隨著公司業(yè)務(wù)的推進(jìn)，吳博發(fā)現(xiàn)，皮膚檢測(cè)相關(guān)AI接口，成為了公司最受歡迎的服務(wù)。

“這也讓我們感覺(jué)詫異。畢竟與健康相關(guān)的圖像分析里，腦部核磁、腫瘤CT的AI分析更像‘圣杯’?！眳遣└锌?。

于是2018年，宜遠(yuǎn)智能推出了PaaS形式的AI開放平臺(tái)（api.yimei.ai)，側(cè)重對(duì)面部皮膚圖像進(jìn)行AI分析，主要服務(wù)從皮膚病到生活美容再到整形的美業(yè)機(jī)構(gòu)。

“公司的定位是醫(yī)療健康A(chǔ)I服務(wù)商，這個(gè)定位一直未變。只是打法因時(shí)因勢(shì)發(fā)生了變化?！眳遣┙榻B。

雷鋒網(wǎng)了解到，目前宜遠(yuǎn)智能AI開放平臺(tái)有大約50個(gè)接口，能對(duì)面部皮膚從近60個(gè)維度進(jìn)行分析，接入的客戶有將近400家。算上新增的細(xì)分接口，面部皮膚及整形美容級(jí)的特征維度將擴(kuò)大到100以上。

醫(yī)療行業(yè)AI診斷落地難

逐漸成熟的人工智能技術(shù)和政策紅利造就了醫(yī)療AI的火熱，在多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，AI醫(yī)療呈現(xiàn)勃勃的的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

“從西醫(yī)體系來(lái)看，檢測(cè)已經(jīng)成為醫(yī)療服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)入口了?？床∏皺z查、拍片、化驗(yàn)等占到醫(yī)療環(huán)節(jié)收費(fèi)大概百分之二十到三十。AI影像其實(shí)就是想為醫(yī)生分擔(dān)這部分工作?！眳遣┱f(shuō)道。

醫(yī)療天然的行業(yè)屬性，決定了它是“人命關(guān)天”的事兒。同時(shí)，醫(yī)療行業(yè)門檻高、監(jiān)管嚴(yán)格、產(chǎn)品落地周期長(zhǎng)，也變成了AI醫(yī)療企業(yè)面臨的普遍問(wèn)題。

“AI醫(yī)療影像市場(chǎng)前景確實(shí)很大，但是規(guī)管嚴(yán)、周期長(zhǎng)。單就CFDA認(rèn)證這塊，不說(shuō)三類，就二類認(rèn)證一般也要花上一年時(shí)間，而且這才是萬(wàn)里長(zhǎng)征第一步。”

吳博表示，宜遠(yuǎn)智能團(tuán)隊(duì)偏互聯(lián)網(wǎng)背景。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，產(chǎn)品上線周期通常是七天到半個(gè)月。而在醫(yī)療領(lǐng)域，產(chǎn)品動(dòng)輒就是幾年的審批周期，這讓團(tuán)隊(duì)感到落地推進(jìn)不易。

萬(wàn)億市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品定位

隨著近年來(lái)皮膚疾病數(shù)量不斷增加，消費(fèi)者對(duì)外貌要求提高，不論是出于日常護(hù)理皮膚的需求，還是針對(duì)皮膚疾病進(jìn)行早期干預(yù)，皮膚精確檢測(cè)已經(jīng)變成了人類追求美麗、維護(hù)健康的重要環(huán)節(jié)。

據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017—2018年，美業(yè)消費(fèi)總量達(dá)8500億，美業(yè)就業(yè)人員總數(shù)為2700萬(wàn)，機(jī)構(gòu)總數(shù)突破250萬(wàn)，美業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1.3萬(wàn)億，年增速達(dá)到15.1%。

但吳博認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)美業(yè)軟硬件AI程度還比較低。此前美圖曾預(yù)告將要推出測(cè)膚API平臺(tái)，但吳博認(rèn)為其僅具備手機(jī)端面部皮膚分析接口，不能對(duì)接專業(yè)級(jí)分析儀，同時(shí)缺少皮膚病、整形美容科的專業(yè)接口。

聚焦萬(wàn)億級(jí)美業(yè)市場(chǎng)中龐大的商用客戶，宜遠(yuǎn)智能構(gòu)建了ToB的AI開放平臺(tái)，主打皮膚病、生活美容、醫(yī)美整形三大相關(guān)領(lǐng)域。通過(guò)運(yùn)用AI能力去服務(wù)軟硬件合作方，提供云端AI支持。

”通過(guò)AI開放平臺(tái)賦能給其他合作方。有任何想做測(cè)膚APP、小程序業(yè)務(wù)的，不用操心AI這攤子事，他放心去做營(yíng)銷，做市場(chǎng)?！?br/>

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，宜遠(yuǎn)智能AI平臺(tái)擁有膚質(zhì)檢測(cè)、面部微特征、畫像管理系統(tǒng)、精準(zhǔn)推薦等AI接口，針對(duì)皮膚多維度健康狀況，可以給出精準(zhǔn)量化的科學(xué)建議。盈利模式主要分為兩種，一是對(duì)外API平臺(tái)調(diào)用的營(yíng)收；二是幫助合作方完成除了開放平臺(tái)以外的其他增值服務(wù)。

“目前平臺(tái)接入的客戶大概有四百個(gè)。我們今年的目標(biāo)是擴(kuò)大被使用量，爭(zhēng)取做到盈利。”

吳博介紹，目前宜遠(yuǎn)智能合作方主要有四類：第一類是醫(yī)學(xué)背景比較強(qiáng)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺(tái)，依托平臺(tái)自有流量導(dǎo)流；第二類是化妝品行業(yè)的生產(chǎn)商、銷售商，會(huì)在品牌旗艦店增加AI分析入口；第三類是硬件合作方；第四是諸如美容院一類的美業(yè)管理系統(tǒng)供應(yīng)商。

AI算法訓(xùn)練需要大量臨床數(shù)據(jù)做支撐。據(jù)吳博介紹，宜遠(yuǎn)智能算法數(shù)據(jù)有多種來(lái)源，算法訓(xùn)練可分為兩個(gè)階段。

在冷啟動(dòng)階段，宜遠(yuǎn)智能和皮膚管理中心、皮膚?？漆t(yī)院等形成合作，基于數(shù)十萬(wàn)高清及精標(biāo)數(shù)據(jù)建模。到第二階段，平臺(tái)已經(jīng)形成千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)、模型增強(qiáng)的良性自循環(huán)。

吳博表示，面部皮膚、放射影像分析，都有多目標(biāo)（多病種）的特點(diǎn)。平臺(tái)算法訓(xùn)練除了遵循機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典步驟以外，在訓(xùn)練面部皮膚多達(dá)上百種學(xué)習(xí)目標(biāo)時(shí)，“分而治之”為核心任務(wù)特制模型的做法尤為必要。

另外，由于AI模型要對(duì)外提供API，面臨模型需要盡可能優(yōu)化、精簡(jiǎn)，還要能處理公眾服務(wù)數(shù)據(jù)源更多變異特例的情形。為此宜遠(yuǎn)智能還研發(fā)了一套自有的目標(biāo)檢測(cè)框架，并在《人工智能》雜志上發(fā)表。

“API平臺(tái)數(shù)據(jù)、算法打磨好，做好樣板，才有利于我們口碑傳播。目前我們已經(jīng)有接近四百家客戶，后續(xù)會(huì)互聯(lián)網(wǎng)方式推廣。”吳博說(shuō)道。

技術(shù)挑戰(zhàn)與未來(lái)軟硬件聯(lián)動(dòng)

利用AI進(jìn)行皮膚分析，不少人認(rèn)為人臉識(shí)別四小龍可以分分鐘解決。吳博不以為然，他認(rèn)為這些獨(dú)角獸們并不能滿足美業(yè)客戶的需求。原因在于，皮膚檢測(cè)處在一個(gè)非常細(xì)分的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

吳博介紹，安防、零售、金融領(lǐng)域的人臉識(shí)別技術(shù)更像是單目標(biāo)任務(wù)，聚焦于回答A是不是A（1:1)或者能不能找到A（1:N）。

而面部皮膚分析是多目標(biāo)組合任務(wù)，用戶會(huì)關(guān)心面部皮膚有無(wú)疾恙、黑眼圈屬于哪種類型、斑點(diǎn)的種類及大小變化、面部畸形的程度等上百種問(wèn)題。

加上皮膚病的譜系廣，有大概兩千多種。每一種分析要做好，都需要AI建模，而單個(gè)需求的難度就和人臉識(shí)別不相上下。

“為什么這么說(shuō)呢？舉個(gè)例子，即使沒(méi)有專業(yè)訓(xùn)練，靠人眼分辨做人臉識(shí)別的水平也有95%，但識(shí)別黑眼圈的四種分類，或者對(duì)鮑曼醫(yī)生皮膚16分型的判別，平常人遠(yuǎn)沒(méi)有95%的水平?！眳遣┱f(shuō)。

對(duì)于AI賦能美業(yè)，除了AI皮膚分析技術(shù)難度較高以外，吳博表示目前行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)還未統(tǒng)一。

“現(xiàn)在全國(guó)大概百萬(wàn)家美容院，檢測(cè)儀器持有量也就二三十萬(wàn)臺(tái)，被我們AI改造的皮膚檢測(cè)儀的出貨量也只在兩三萬(wàn)臺(tái)水平，普及率還不夠。另外這個(gè)行業(yè)它沒(méi)有醫(yī)療領(lǐng)域的強(qiáng)制性，也沒(méi)有醫(yī)療領(lǐng)域足夠的權(quán)威性，從業(yè)者水平參差不齊的情況比較嚴(yán)重。所以行業(yè)空白和天花板都還是挺大挺高的。”

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，對(duì)于宜遠(yuǎn)智能下一步計(jì)劃，吳博介紹目前在研的產(chǎn)品包括更自助、更傻瓜式的一鍵生成系統(tǒng)。

“我們將推出一鍵生成測(cè)膚小程序的模塊，將API的使用門檻降低，使得AI平民化、產(chǎn)品上線快速化。目前我們?cè)谘械漠a(chǎn)品有類似谷歌的AutoML模塊，可使醫(yī)療健康及美業(yè)有興趣對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)自助體驗(yàn)，完成數(shù)據(jù)整理、標(biāo)注、自動(dòng)建模、迭代的全AI流程。

對(duì)于人工智能在美業(yè)領(lǐng)域的落地，吳博認(rèn)為，AI皮膚檢測(cè)已經(jīng)到了需要技術(shù)、硬件、消費(fèi)者意識(shí)等齊頭并進(jìn)的階段。單單AI技術(shù)做得再好，也沒(méi)有辦法很好地識(shí)別圖像，落地服務(wù)機(jī)構(gòu)。

“零零星星能看到一些國(guó)際大品牌在做類似這個(gè)事情，但目前開放式平臺(tái)都還在路上。像我們這樣比較專注于提供基礎(chǔ)AI服務(wù)的還很少。未來(lái)AI皮膚檢測(cè)普及，還是需要軟硬件廠商以及消費(fèi)者的共同努力?！眳遣┱f(shuō)道。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。