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圖片來源：ImageDT
近日，ImageDT（圖匠數(shù)據）宣布完成A 輪數(shù)千萬融資，由紅杉資本中國基金領投，火山石資本及真格基金跟投。這已經是過去一年里，ImageDT收獲的第三輪融資了。這次融資的跟投方——真格基金，同時也是上一輪融資的領投方。
真格基金投資副總裁尹樂曾表示，之所以投資ImageDT是因為看重了他們的團隊成員以及團隊創(chuàng)造力。
ImageDT創(chuàng)始人兼CEO郭怡適是一名成功的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。創(chuàng)立ImageDT之前他還創(chuàng)辦過一家互聯(lián)網大數(shù)據公司，后來被并購后在新三板掛牌。他們通過互聯(lián)網爬蟲抓取電商、微博、論壇等平臺上的公開數(shù)據，為品牌商提供互聯(lián)網輿情分析。
互聯(lián)網輿情分析并非一個新的行業(yè)，已經有不少年頭了。行業(yè)發(fā)展到一定階段，勢必會迎來躍遷，這個時間節(jié)點發(fā)生在2016年前后。郭怡適和過去服務的一些客戶同時注意到，消費者的行為發(fā)生了很大的變化，越來越多消費者開始習慣通過圖片或小視頻傳播信息。過去基于文本數(shù)據的互聯(lián)網輿情分析已經有些力不從心。
與此同時，人工智能技術逐漸走向成熟，算法和算力都有了大幅提升，使得對圖片中的內容進行解析成為可能。
雙重因素的推動下，郭怡適決定再次創(chuàng)業(yè)，利用人工智能技術做基于圖片的互聯(lián)網大數(shù)據挖掘，比如根據圖片中的logo分析品牌的曝光度?！盎趫D片我們可以知道消費者在什么場景下，和什么人，因為什么事情消費了某個商品。圖片數(shù)據比文本數(shù)據維度更加豐富，也更加真實?！?/p>
ImageDT于是就此成立。
在郭怡適看來，創(chuàng)立ImageDT多少有些“命運使然”的意味。他大學本科和碩士學的都是圖像處理，師從圖像處理領域的專家，做過很多相關項目。比如和公益活動“免費午餐”的發(fā)起人鄧飛一起，嘗試通過在微博上抓取人臉信息尋找失蹤兒童。他后來甚至還做過一些醫(yī)學圖像處理方面的項目。“這些經歷跟我現(xiàn)在做的事情不太一樣，但都是圖像處理方面的東西。兜了一圈還是回來了。”
郭怡適認為自己非常幸運，第二次創(chuàng)業(yè)一路走來都非常順利?！拔覀冇錾狭藘蓚€風口，一個是AI，另一個是新零售。AI技術已經發(fā)展了很久，很多公司還在尋找合適的落地場景，而我們從一出生就有了落地場景。另外，在新零售風口的刺激下，企業(yè)主動嘗試創(chuàng)新的意愿也比較強?！?/p>
機遇固然重要，但ImageDT之所以能快速成長，也少不了郭怡適第一次創(chuàng)業(yè)的積累和沉淀。這段經歷為他日后帶領ImageDT前行產生了深遠的影響。
“主要有三個方面：一是對商業(yè)和技術的認知。我們在大數(shù)據和AI方面有了一定的技術積累，對客戶需求也有了更清晰的了解，更加深刻地認知到從技術到商業(yè)的轉化過程。二是對企業(yè)經營的認知。第一次創(chuàng)業(yè)，各種各樣的坑我們都踩過一遍，包括股權架構、人員結構、融資節(jié)奏、企業(yè)文化等等。在單個點上有所突破就能創(chuàng)業(yè)，但要把一家公司經營好，就必須補齊所有短板。三是對自己的認知。創(chuàng)業(yè)過程中的種種焦慮會逼迫你去思考和決策。”
創(chuàng)業(yè)之路艱辛，郭怡適的幸運之處在于，背后始終站著一位得力的伙伴——ImageDT現(xiàn)任CTO黃耀鴻。
黃耀鴻是郭怡適在中山大學攻讀碩士時的學弟，畢業(yè)前又在同一家公司實習。郭怡適任產品經理，黃耀鴻擔當主程序員，兩人合作了不少優(yōu)秀的大數(shù)據產品。校友兼同事的經歷在兩人之間建立起了深厚的信任與默契。
于是，第一次創(chuàng)業(yè)時兩人就成為了搭檔，這種關系一直持續(xù)至今。公司的每個重大決策郭怡適都會和黃耀鴻反復討論，然后由他具體執(zhí)行?！耙櫴莻€執(zhí)行力特別強的人，在他的帶領下，整支團隊都非常高效，需求發(fā)過去很快就能解決。”
郭怡適的另一位得力搭檔是CMO王芹。王芹擁有十余年的快消行業(yè)渠道管理經驗和AI領域的市場經驗，她曾經就職于聯(lián)合利華、箭牌、美贊臣等跨國快消品公司，并在2016 年便涉足了國際化圖像識別領域的市場開拓。
郭怡適和黃耀鴻都是技術出身，缺少市場和行業(yè)方面的基因，王芹的加入恰好補齊了短板，讓團隊更加全面。
王芹的加入源于一次在上海的咖啡之約。郭怡適形容這是一種奇妙的緣分，兩人在咖啡桌上就AI技術如何落地進行深入的探討，產生了大量火花和共識。那時候兩個人相識一年，彼此有些了解，郭怡適非常認可王芹的經驗和能力，當場邀請王芹加入ImageDT，而那天剛好是王芹從老東家離職的第一天。兩人經常用“天時地利人和”來形容彼此的合作。
“她有很強的使命感，我們在很短時間內就建立了信任。合伙人團隊最重要的就是信任和互補。”回憶起團隊的組建過程，郭怡適仍然十分興奮。
伴隨著CMO王芹的加入，ImageDT的業(yè)務重心也開始變得豐滿，由單一基于圖片的互聯(lián)網大數(shù)據挖掘加入了線下貨架的智能洞察。
消費品企業(yè)需要了解線下渠道的店內貨架表現(xiàn)，包括商品的鋪貨率、在貨架的排面數(shù)和占有率等，以優(yōu)化店內執(zhí)行，獲得對購買現(xiàn)場的洞察。這項工作以往都是通過人眼和手工完成的，進店和記錄需要花費大量的人力，效率很低，質量難以把控，而且局限于成本往往只能抽樣調查，無法獲取完整數(shù)據。
基于深度學習的圖像識別智能技術，只需要銷售代表用手機App快速拍攝店內照片，上傳至云端圖像分析引擎，就能實時地獲得一份店內情況分析報告， 并同步到企業(yè)的管理后臺。
郭怡適認為，互聯(lián)網圖片大數(shù)據一定是未來行業(yè)的標配，但如果把它單獨拎出來作為一個業(yè)務是不成立的。它還必須結合文本數(shù)據，形成完整的解決方案。
但是，這個行業(yè)的問題在于，它的市場價值不夠完整。輿情分析和圖片分析在業(yè)務端很難形成完整的價值閉環(huán)。“互聯(lián)網大數(shù)據可以做很多事情，但往往做不透。數(shù)據可以產生洞察，但從洞察到落地執(zhí)行，中間還隔著一道鴻溝?！?/p>
于是，ImageDT開始做一些新的嘗試和轉變。之所以選擇從線下貨架智能洞察切入，主要有三方面的考量：
一是技術的相通性。無論識別線上圖片還是線下貨架，其技術本質是相同的，而且ImageDT已經積累了全網的商品圖片數(shù)據庫，擁有天然的技術和數(shù)據積累。
二是強烈的市場需求。ImageDT從過往的一些客戶中了解到，貨架表現(xiàn)會直接影響企業(yè)的銷售業(yè)績，需求非常強烈。
三是CMO王芹的加入。王芹在快消品渠道管理方面擁有十多年的經驗。有了她的加盟，ImageDT也就更加得心應手。
“我們圍繞的是快消品零售行業(yè)，對商品數(shù)據進行采集、識別、分析和洞察。除了線下門店，互聯(lián)網電商也有一些終端數(shù)據分析的需求，所以我們會把線上、線下的數(shù)據打包成一個整體。這樣品牌商就知道商品從貨架到消費者手中的過程中發(fā)生了什么，價值鏈就比較完整了?！?/p>
線上與線下的圖片識別技術雖說本質相通，但線下的環(huán)境畢竟更加錯綜復雜。比如容易產生褶皺的軟包裝、商品側面和背面的識別、遮擋和反光環(huán)境下的識別等難題都亟待解決。
為了提高技術團隊的攻關效率，今年年初，ImageDT將研發(fā)團隊分為了四個組，產品組、建模組、數(shù)據組和研究組。前三個組，負責實現(xiàn)流水線的搭建和經營，使得每天都能井井有條地建立大量新的商品識別模型，并快速上線，對每天數(shù)千萬的圖片數(shù)據進行識別和分析。研究組，則負責攻克各種疑難雜癥。
一個非常有意思的細節(jié)是，每一位新入職的圖匠員工，不管是工程師，還是前臺，都要接受一次半小時的建模培訓。
郭怡適對雷鋒網解釋道，AI公司雖然看起來很酷，但算法只是其中一個環(huán)節(jié)，此外還有很多臟活、累活要干。之所以設置這個培訓，就是希望所有人都明白深度學習是怎樣一個過程，從而產生共鳴。
隨著公司發(fā)展，如今ImageDT的團隊又壯大了不少，增加到了一百三十多人。公司的組織架構也做了相應的調整，分成了算法部門、項目部門和產品部門三大塊。
郭怡適表示，公司成立以來的發(fā)展遠超預期，因此圖匠才在過去一年密集進行了三輪融資。“我們原本規(guī)劃的融資周期是18個月，因為是2B的項目，周期比較長。但市場環(huán)境非常好，客戶需求很旺盛，我們的團隊成長狀態(tài)也很好，所以才加速了融資節(jié)奏。創(chuàng)業(yè)需要快速學習快速迭代。ImageDT每一輪的投資方都是比較頂級的投資機構，除了資金，他們在經驗、資源和品牌方面也提供了很多幫助，進一步加速了圖匠的成長。”
目前，ImageDT的產品已經在食品、飲料、洗護品、乳制品、母嬰用品和藥品等多個細分領域落地應用。
其中合作最久的是一家奶粉廠商，產品已經上線應用了半年時間。當時產品上線時間非常緊張，從簽約到最終上線只用了不到一個月的時間。中間客戶的需求還不斷細化，給項目落地造成了極大的挑戰(zhàn)，所幸最終效果非常理想。
郭怡適對雷鋒網表示，未來ImageDT會繼續(xù)以客戶需求為導向。AI只是一種工具，是用來幫助客戶解決問題的。
他認為，未來零售行業(yè)的數(shù)據化程度一定會越來越高，從消費進店到離店，人、貨、場都是數(shù)據化的。ImageDT的第一步目標是積累商品數(shù)據的采集、識別和洞察能力，做最厲害的商品識別。
同時ImageDT也在探索智慧門店相關的解決方案，包括智能貨架、巡店機器人等，以捕捉店內的各種數(shù)據。
ImageDT也在嘗試將人和貨的數(shù)據進行打通。電商領域有一個很著名的漏斗模型：哪些消費者瀏覽了頁面，停留了多長時間，將哪些商品加入了購物車，最終又購買了哪些，這些數(shù)據全部一目了然。郭怡適認為，未來這一切在線下也能夠實現(xiàn)。雷鋒網
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