泛化智能让人工智能大众化

钟士玉

计算机视觉与机器学习公司泛化智能已于近期完成千万级Pre-A轮融资，由吉大校友基金领投，高达资本跟投。此前，泛化智能曾获得来自梅花创投、发现创投的数百万元天使轮投资。

泛化智能成立于2015年，所做的事情是基于计算机视觉与机器学习技术为B端和C端客户提供可快速部署、通用的人工智能产品与解决方案，目前已覆盖电网、机场、医院、无人机、能源、动物保护等多个不同场景，客户包括大型国企、小型创业公司及个人。

泛化智能创始人兼CEO王汉洋表示：“机器学习的问题在于客户不知道技术能做什么，技术不知道客户要什么，因为机器学习公司的特点是自己不用自己的产品。像做安防识别的公司自己不抓逃犯，做反欺诈的公司自己不开银行，所谓对落地的研究很多不过是去客户现场转一圈的浅尝辄止。这种外包的模式极大阻碍了机器学习技术的发展。泛化智能希望三年后让机器学习遍地开花。”

梅花创投创始合伙人吴世春表示：“泛化智能是我们非常看好的一家专注在计算机视觉与机器学习领域的初创公司，公司团队非常年轻，有想法，执行力强，技术方面也取得了非常大的突破，目前已经拿下了一些订单。我们相信，智能制造、人工智能、生物技术在中国会有大规模应用性创新，并能带动很多产业的升级，泛化智能是其中的优秀代表，梅花创投会继续支持泛化智能的发展。”

提供标准化的人工智能产品

王汉洋是1994年生人，对人工智能技术有独特的认识。在他看来，人工智能首先是“人”的智能。每个人都是自己领域的专家，一站式的行业人工智能解决方案在短时间内其实很难落地，大部分是外包商式的机器学习公司。

对机器学习更好的应用方式是让用户自己利用技术去解决自身的问题，而不是让机器学习专家去替用户解决问题。“就像是Adobe提供好用的Photoshop修图，但不会管你修的是什么图。”

也因此，泛化智能的产品模式是为各个不同行业提供标准化的人工智能应用软件，产品包含了从数据预处理到模型训练以及部署在内的全部机器学习项目流程。用户不需要具备代码以及数学知识就可以根据自身需求对数据进行标注，训练模型，然后部署在自己的实际环境中。

比如无人机应用，泛化智能将多模态机器学习、通用识别与智能控制等人工智能技术嵌入无人机和地面站之中，用户只需将无人机带往目的地，剩下的事情便可全部交由无人机完成；在自然灾害环境中进行搜救行动时，救援队员可直接设置搜索区域，无人机便会自主搜索。

相比传统人工智能项目流程的长周期，面对居高不下的人工成本和沟通成本，泛化智能采用提供基础软件的方式，在降低成本、提升灵活性和安全性方面都有优势，并能支持用户根据需要对模型进行二次开发。

团队要持续做的事情是不断通过对各行业通用需求的提炼完善产品的基础功能。

多行业延伸，快速落地

泛化智能在过去三年的时间里已经进入将近十个不同行业，特别在视频识别领域有了很深的积累，这让团队积累起了行业落地的经验，能够快速和场景沟通并切入。

通过标准化人工智能产品这种“轻”模式，泛化智能进行项目拓展的成本很低，相当于先找到适合的场景和应用方式，然后将“技术工具”提供给场景中的用户，让后者自行实现落地。

与此同时，团队也会挑选一些具有普遍性的需求场景，比如动物保护領域的图像识别，与合作伙伴共同促进项目落地，作为案例给其他客户提供启发。

如今，泛化智能有一支由跨行业专家所组成的队伍。王汉洋表示，相比机器学习博士，公司更喜欢转过行的机器学习专家，因为机器学习领域的大部分问题其实是行业问题。

人工智能技术应用前景广阔，但如何高效低成本地实现落地甚至盈利，是当前困扰很多创业者的难题。泛化智能从基础软件切入，能更快速与行业碰撞并实现产品迭代；而对产品功能的不断升级和迭代，对于泛化智能来说是挑战，也是差异化壁垒。此轮融资后，泛化智能将继续对产品进行打磨并且加速推广。