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      一年斬獲三輪融資,這家零售 AI 企業是如何野蠻生長的?

      本文作者: 劉偉 2018-07-25 16:45
      導語:過去一年里,圖匠數據斬獲了三輪融資。

      一年斬獲三輪融資,這家零售 AI 企業是如何野蠻生長的?

      圖片來源:ImageDT

      近日,ImageDT(圖匠數據)宣布完成A 輪數千萬融資,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造力。

      二次創業

      ImageDT創始人兼CEO郭怡適是一名成功的連續創業者。創立ImageDT之前他還創辦過一家互聯網大數據公司,后來被并購后在新三板掛牌。他們通過互聯網爬蟲抓取電商、微博、論壇等平臺上的公開數據,為品牌商提供互聯網輿情分析。

      互聯網輿情分析并非一個新的行業,已經有不少年頭了。行業發展到一定階段,勢必會迎來躍遷,這個時間節點發生在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。過去基于文本數據的互聯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,郭怡適決定再次創業,利用人工智能技術做基于圖片的互聯網大數據挖掘,比如根據圖片中的logo分析品牌的曝光度。“基于圖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。圖片數據比文本數據維度更加豐富,也更加真實。”

      ImageDT于是就此成立。

      在郭怡適看來,創立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學圖像處理方面的項目。“這些經歷跟我現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,第二次創業一路走來都非常順利。“我們遇上了兩個風口,一個是AI,另一個是新零售。AI技術已經發展了很久,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,企業主動嘗試創新的意愿也比較強。”

      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業的積累和沉淀。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:一是對商業和技術的認知。我們在大數據和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的轉化過程。二是對企業經營的認知。第一次創業,各種各樣的坑我們都踩過一遍,包括股權架構、人員結構、融資節奏、企業文化等等。在單個點上有所突破就能創業,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。創業過程中的種種焦慮會逼迫你去思考和決策。”

      三人成眾

      創業之路艱辛,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,兩人合作了不少優秀的大數據產品。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,第一次創業時兩人就成為了搭檔,這種關系一直持續至今。公司的每個重大決策郭怡適都會和黃耀鴻反復討論,然后由他具體執行。“耀鴻是個執行力特別強的人,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渠道管理經驗和AI領域的市場經驗,她曾經就職于聯合利華、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。

      調整航向

      伴隨著CMO王芹的加入,ImageDT的業務重心也開始變得豐滿,由單一基于圖片的互聯網大數據挖掘加入了線下貨架的智能洞察。

      消費品企業需要了解線下渠道的店內貨架表現,包括商品的鋪貨率、在貨架的排面數和占有率等,以優化店內執行,獲得對購買現場的洞察。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, 并同步到企業的管理后臺。

      郭怡適認為,互聯網圖片大數據一定是未來行業的標配,但如果把它單獨拎出來作為一個業務是不成立的。它還必須結合文本數據,形成完整的解決方案。

      但是,這個行業的問題在于,它的市場價值不夠完整。輿情分析和圖片分析在業務端很難形成完整的價值閉環。“互聯網大數據可以做很多事情,但往往做不透。數據可以產生洞察,但從洞察到落地執行,中間還隔著一道鴻溝。”

      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據庫,擁有天然的技術和數據積累。

      二是強烈的市場需求。ImageDT從過往的一些客戶中了解到,貨架表現會直接影響企業的銷售業績,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,對商品數據進行采集、識別、分析和洞察。除了線下門店,互聯網電商也有一些終端數據分析的需求,所以我們會把線上、線下的數據打包成一個整體。這樣品牌商就知道商品從貨架到消費者手中的過程中發生了什么,價值鏈就比較完整了。”

      野蠻生長

      線上與線下的圖片識別技術雖說本質相通,但線下的環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將研發團隊分為了四個組,產品組、建模組、數據組和研究組。前三個組,負責實現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,對每天數千萬的圖片數據進行識別和分析。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節,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。但市場環境非常好,客戶需求很旺盛,我們的團隊成長狀態也很好,所以才加速了融資節奏。創業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。”

      以點及面

      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,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,未來零售行業的數據化程度一定會越來越高,從消費進店到離店,人、貨、場都是數據化的。ImageDT的第一步目標是積累商品數據的采集、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據。

      ImageDT也在嘗試將人和貨的數據進行打通。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。雷鋒網

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