微信早期員工李明強創辦“圖普科技”，只要會用Excel，就能訓練深度學習的圖像識別模型

隨著讀圖時代的到來，大量的內容產生在圖片和視頻上，對圖片的識別、理解和分析需求越來越強烈。一時間，圖像識別、深度學習、人工智能成了一線大 公司要拿下的戰略要地，百度有深度學習研究院，阿里也把《大數據》和《數據之巔》的作者徐子沛挖來任副總裁布局數據挖掘。對一般公司來說，它們往往沒有人 工智能方面的工程和技術能力，但又有處理大量圖片數據的需求，這個矛盾該怎么破？

作為微信創始團隊成員之一的李明強創辦的“ 圖普科技 ”，其2B業務“圖像識別開放平臺”便是要幫助 企業定制自己的圖像識別引擎 ，企業無需聘請人工智能識別的專家組建研發團隊，在web界面上即可操作。李明強告訴 36氪 ，“這個圖片識別云平臺的好處是降低了人工智能的使用門檻，只會用excel的非技術人員經過簡單培訓就能上手。”

圖普開放平臺基于圖普科技積累的深度學習技術和工程經驗，包含標注系統、多GPU并行調度系統、統計和效果分析平臺、測試平臺和API等。其具體操作流程是：企業用戶在申請賬號并建立了一個新的識別項目后，再 上傳數據(web或sftp)——標注數據（自己打標簽）——訓練模型——通過云服務調用模型 就可以了。為了保證效果，上傳數據和標注數據可以多循環幾次，不斷優化。關于上傳圖片數據和打標簽舉例如下：

色情/非色情
廣告、垃圾/正常
風景/人物/食物/汽車/數碼/...
有水印/無水印
美女/丑女
歐美范/日韓范/文藝范/潮女范
甚至還有股票的波形：頭肩底/圓弧底/W底/...
等等

李明強將這個“圖像識別開放平臺”比作一個聰明的孩子，企業用戶只要上傳各種應用場景下的圖片數據來“教他”（數據訓練），這個孩子看得越多就學得越好，干活也就越靠得住。圖普則負責硬件和軟件的問題，算法和工程的問題。

目前圖普科技的合作伙伴有迅雷、花瓣網和又拍云。拿迅雷的黃色圖片監控來說，如果用傳統方法，迅雷通常會用到幾十個鑒黃師，每位鑒黃師一天能審核 兩萬張圖片，而圖普科技能為迅雷節省90%的審核人力，一臺鑒黃機器每天可以審核五千萬張圖片，其單個視頻處理時間小于1秒，100張圖片處理時間小于1 秒。加總起來，圖普機器人目前每天的處理量是1.2億張圖片、30萬個視頻，且相對于人工審核98%的準確度，在這種處理速度下圖普的準確度是 99.5%。

圖普科技提供的這種云端服務模式是按照調用次數付費，調用量越大單價月底。如果企業的日調用量是1萬起，每張收費標準是1分；日調用量到了千萬級別，100張的收費是1分錢。

創始人李明強是原騰訊項目經理和T4技術專家。具有7年的互聯網產品項目管理、團隊管理、產品設計以及運營推廣的經驗；騰訊廣研敏捷研發流程的實踐者，并有3年電信行業經驗，05年加入騰訊廣州研發中心，同時也是微信立項時的創始成員。

[ 36氪 原創文章，作者: Nicholas]