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在年度股东大会上，“通才”团队在白板上写下了“遍地开花”，并在末尾加了一个感叹号。

"这是我们公司发展人工智能的目标."看似年轻的口号，它表明这家专注于机器学习和计算机视觉人工智能的公司正在玩一个不同的游戏。

他们避开大公司的尖锐边缘，试图应对基础设施行业的“异常”需求。面对行业内的主要客户，他们提供集成软件和硬件的定制人工智能解决方案，而面对细分领域的客户，团队提供标准化产品。普通人用他们的软件标记100个视频的简单运动轨迹，软件可以进行独立的机器学习，“就像Photoshop被简化成一幅秀秀的美丽画面”。

"人工智能不应该是一个被搁置的实验室项目，而是一个对所有人都可用的基础设施."自成立2年多以来，该团队已服务于医疗、电力、能源、机场等10个项目。，单价为一百万元。

公司的天使轮于2016年6月完成。投资者是梅天使和探索风险投资。去年5月，他们又收到了来自帕果丹投资公司的360万元天使+轮融资。

大二学生辍学创业

1994年出生的180厘米高的男孩王寒阳，在加拿大滑铁卢大学读大二时，就决定辍学。

那时，他已经知道大学是什么样的，但他对日常事务不感兴趣，所以他有了辍学创业的想法。因为他经常帮亲戚朋友代购，王寒阳最初希望把淘淘作为自己创业的首选。如何切入？王寒阳和两个年轻人想出了一个图像搜索引擎。

由于语言障碍，许多人发现很难在海外购物网站上找到各种分类标签和名称下的正确产品。如果图像识别被用于根据诸如颜色和类型的标签来归档商品图片，那么人们可以通过将他们想要购买的商品图片拖到搜索引擎中来定位正确的商品购买页面。

关键技术是机器视觉和深度学习。在此之前，从初中开始就接触编程的王寒阳一直觉得深度学习和神经网络之类的东西不可靠，但一段解释深度学习实际应用的在线视频改变了他的想法。这段视频让他感觉“日本人看到了美国的黑船”深度学习就像炮艇，比我们传统的机器学习强大得多。

2013年，王寒阳计算机系没有开设本科相关课程，该校更注重数学理论的基础教学，而不是计算机的实际应用。“与其等待硕士或博士学位来接触研究，不如主动学习。”

这样，他们走上了机器视觉和深度学习的道路。在短时间内，其数据库累计海外商品超过220万SKU，准确率达到98.7%。该团队想将高端客户行为数据卖给时尚公司以获取利润，但联系了数十家国内客户，却发现他们在这一领域的需求并不强劲。此外，在融资方面没有进展，因此他们需要改变方向。

尽管AlphaGo给人工智能带来了希望，但企业家不知道如何将人工智能与客户业务相结合，客户也不知道他们需要什么。当人工智能产品的最终形式无法确定时，“综合智能”团队认为，只要问题存在，任何行业都可以尝试解决问题。

结合团队在计算机视觉和深度学习方面的经验，并参照“十三五”规划，他们确定了电力行业的需求。以此为切入点，我们开始在各个行业进行深度学习和人工智能的实验。"我们给自己设定了一年做6个不同领域的目标."与此同时，在风险投资总监万的引荐下，他们于2016年年中与梅花天使的创始合伙人会面。第一次会议就完成了天使融资。

成为一家人工智能外包公司

目前，电力设备线路巡检正逐渐被无人机所取代，但仍需要人工检查无人机拍摄的视频和图片。在任务繁重、人员短缺、形象不稳定的情况下，很难保证工作的质量和效率。

“综合智能”对电网照片和视频进行分类、检测和归档，直接捕捉感兴趣分类中的高清图片，并能自动识别建筑车辆和土堆等外力破坏。同时，其技术还支持铁塔缺陷的检测、识别和归档，如铆钉生锈、网格结构损坏等。，并生成报告。

这些要求不是由团队凭空创造的，而是通过与行业人员的持续沟通以及对他们日常工作和活动的深入观察而形成的。根据这一“惯例”，团队开始与其他行业接触，并遵循可复制性和明显的客户需求的标准。凭借图像和视频识别技术，该团队先后进入医疗、无人机、能源和机场能源行业，提供图像识别、人工操作规范识别和无人机自主搜索目标物体等功能，每个项目平均运行时间为两个月。“避开大公司的尖锐边缘，尽可能满足基础设施行业的“门外”需求。”

“目前，人工智能创业是外包。只有快速完成项目，快速赚钱，我们才能快速了解不同的行业。当我们深入不同的行业，了解人工智能的发展背景，我们就可以摆脱外包。”正是在这样的“外包”事务中，王寒阳有一个明确的想法:每个人都应该有权利和能力使用人工智能。

团队开发的产品界面图

在“综合智能”团队看来，其视频图像智能识别与分析技术不仅适用于科技、金融、工业等领域，也适用于畜牧、宠物饲养等各个领域。例如，人们可以使用视频分析技术来分析监控小猫活动的视频，根据打喷嚏的次数来判断它是否感冒，或者根据日常活动的频率来判断它是否抑郁。

经过标记和训练，系统可以自动识别感兴趣的目标。

为了实现“人人都可以使用”的目标，该团队不断将其机器学习和计算机视觉分析产品标准化，“就像将Photoshop简化为一个秀秀一样”。用户只需导入同一场景的100个视频，然后标记他想要识别的对象或运动路径，机器就可以自动学习，准确率基本在95%以上。例如，在安全领域，只需要标记100场比赛，在机器学习之后，其他视频中的比赛可以自动判断，而不必将数据交给第三方人工智能公司。

目前，该团队以100万元的单价为10位客户提供服务。"让人工智能遍地开花是我们未来业务发展的方向."

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