近年來，以圖搜圖已經(jīng)逐步得到應用，百度識圖、微信掃一掃、淘寶拍立淘、京東拍照購等已經(jīng)教育了用戶和市場，但鑒于技術(shù)門檻高、周期長，相對還是大公司的專屬。

而不久前，36氪曾報道過的提供 ＂以圖搜圖＂ 完整解決方案的博云視覺也已完成千萬級的天使輪投資，投資方包括新經(jīng)濟創(chuàng)投、泛海創(chuàng)投、創(chuàng)客總部等。據(jù)悉，此輪投資額將主要用于加速公司產(chǎn)品的研發(fā)迭代以及算法、市場團隊的擴充方面。

博云視覺，成立于2015年底，是一家專注于視覺搜索分析技術(shù)與應用的AI視覺公司。事實上，在公司成立之前，團隊的圖片搜索技術(shù)就曾被用于手機百度、百度識圖、騰訊微信掃一掃等地方。創(chuàng)始人陳杰也表示，在經(jīng)過一年多的市場探索與驗證，現(xiàn)階段公司將主要側(cè)重把圖像搜索技術(shù)運用于新零售和智能安防兩個領域。其中：

新零售方面，博云視覺推出了“拍照購”、商品圖像信息管理與分析等產(chǎn)品，以滿足用戶在各種場景下“以圖搜圖”。據(jù)悉，目前博云視覺通過在阿里云平臺上部署，已經(jīng)在紅酒、面料紡織品等垂直電商領域服務數(shù)十家客戶。前期公司根據(jù)數(shù)據(jù)庫規(guī)模差異按年收取相應的服務費，后期則將逐漸向以API數(shù)據(jù)調(diào)用量方式為主。

關于準確率，陳杰則表示，基于特征提取的搜索準確率隨物體類別差異也會有所不同，其中平面物體，如雜志、海報等，準確率可以達到95％以上；三維剛性物體，如建筑、車輛、化妝品等，準確率在80％以上；而對于柔性或紋理單一物體，如衣服等，識別相對困難，一般在70％左右；整體百萬規(guī)模搜索平均準確率可達90％。而從目前在電商領域的實際應用來看，在某些垂直領域已經(jīng)可以成熟應用，綜合電商鑒于品類太過繁雜則仍有較大的提升空間。

圖像理解

智能安防方面，陳杰則表示，目前安防視頻監(jiān)控領域雖然存在海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)較為臨散且質(zhì)量不一。傳統(tǒng)通過結(jié)構(gòu)化成文本搜索的方式很難真正解決問題。為此，博云視覺圍繞對海量圖像視頻數(shù)據(jù)的理解需求，基于緊湊視覺特征技術(shù)的構(gòu)建出高性能的索引，以實現(xiàn)對車輛、高危人員的識別和篩查，協(xié)助公安系統(tǒng)破案。據(jù)悉，目前公司主要采用B2B2G的方式，面向集成商提供搜索模塊或是整體系統(tǒng)解決方案。

事實上，基于圖像搜索的應用，目前在電商以及安防兩大領域都有不少公司在布局涉足。其中電商領域，包括基于以圖搜圖打造了電商導購平臺的＂衣＋＂，碼隆科技則推出ProductAI平臺開放給各種B端用戶，此外，VizSeek按圖索寶主要聚焦工業(yè)零部件領域， Wonderland 主要基于AR硬件產(chǎn)品；而在安防領域，國內(nèi)除了海康威視、大華等行業(yè)巨頭在參與，云從科技、商湯科技、曠視科技等科技創(chuàng)新型公司也在該領域做相應的布局。相比之下，陳杰表示，博云視覺的核心優(yōu)勢在于公司的圖像搜索技術(shù)能夠做到 “快、準、小”，通過把特征做小，索引做快兩點的結(jié)合，對客戶端圖像緊湊視覺特征提取和云端大規(guī)模圖像特征快速檢索，能比傳統(tǒng)快到10倍。

團隊方面，核心成員由來自中國工程院、中科院、北京大學、清華大學、南安普頓大學的成員組成。創(chuàng)始人陳杰，畢業(yè)于北大博士，2009年便加入北京大學數(shù)字視頻編解碼技術(shù)國家工程實驗室，從事計算機識別方向的研究；聯(lián)合創(chuàng)始人高峰與陳杰同門，是智能畫庫、藝術(shù)品智能鑒賞等學術(shù)發(fā)起人。