新经济浪潮\AI借给服装业一双慧眼

2019-06-03 16:51:13大公网作者:大公报记者何花
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新经济浪潮\AI借给服装业一双慧眼

      “AI(人工智能)的落地是一个难题,即便最初我们选定了服装领域,这个仍然是一个非常庞大的範围。要如何下手?我们也经过了多方摸索。”深圳人工智能技术企业码隆科技创始人、CEO黄鼎隆透露,最初公司进入的是电商领域,所创立的模式是“以图搜图”,区别於以往的文字搜索,成为一个视觉界的搜索引擎。当时的客户主要是一些从事服装面料类的电商企业,以服务年费的形式为对方进行面料的搭配与库存的智能化管理。在互联网2B(对企业的业务)领域小有名气之后,黄鼎隆将眼光放眼到了整个服装行业。  
 
  从最初的面料生产、面料鉴定、服装设计、生产到最终的零售环节,黄鼎隆都在思考如何将AI技术嵌入进去。
 
  在码隆科技的技术体验区,记者将一件服装与参照标记共同平铺,一键拍照上传,即可获取包括肩宽、袖长、下摆宽度、衣长等在内的服装所有尺码,準确率接近100%。黄鼎隆告诉记者,人工智能视觉识别方案中,服装厂此前繁琐且错误率高的服装测量环节,由此可在三秒内精确完成,準确率高达95%以上,可节省约75%的人工成本。目前这一技术已经在浙江省宁波市镇海区与当地纺织服装行业结合应用,码隆科技也在当地成立了智慧纺织服装全球总部。同时,此项技术在日本及其他精密製造国家有广泛应用空间。
 
助力服装业省时悭钱
 
  作为一家提供机器视觉的公司,码隆科技第一选择是服装领域。“人的第一感官是视觉。现在传统行业内有多少事是人用的眼睛在做的,未来就应该是视觉人工智能的应用空间。”黄鼎隆介绍,判断流行色彩、流行趋势、服装测量、判断布料构成成分等,公司都逐一进行过探索。
 
  在以往服装行业的上游,纺织面料的鉴定需大量人力。纺织行业培训一个合格的鉴定师需花费大量的成本。鉴定师在鉴定布料的过程,需要将样本放到显微镜下拍照,再辨别并数出单位面积内纤维条数,流程非常耗时、耗力。在AI上线之后,鉴定环节仅仅需要将拍照结果输入系统就可以自动生成鉴定报告。计算机视觉的準确率与熟练的鉴定师无异,同时将时间由半个小时压缩至数秒。
 
  “以服装设计环节为例,时尚和视觉信息紧密相关。衣服卖得好不好,主要在於好不好看。以往设计师要判断流行趋势,要看大量的时装秀。但人的判断是一种感性经验,AI却可以给出準确的数字。”服装设计好后需要打样,模特试穿,设计师才能最终决定一件衣服是否要批量生产。在传统服装生产过程中,“打样+试穿”环节大约要两天以上,在码隆科技的操作系统中,使用者点击需要试穿的服装样式,系统随即会自动生成模特穿上之后的效果。设计师实时参考修改,效率大增。
 
  凭藉新算法获软银投资
 
  “智能+”在全国两会总理政府工作报告提出后,成为了近年来的热词。黄鼎隆解释为,“智能+”价值在於让其他产业更智能。业内人士普遍预测,今年将是人工智能技术与传统製造业结合的高潮时期。但人工智能技术目前与服装行业的结合,黄鼎隆坦言,还尚在初期。人工智能的基础是大数据,数据收集需要时间,传统行业接受新技术也需要时间。在码隆科技最初与宁波的服装厂合作时,许多服装厂没有规範意义的数字化运作,收集上来的数据都带有“杂音”,并不是规範数据,机器无法识别。对此,黄鼎隆和研发团队曾派驻专门的工程师在当地辅导如何收集规範化的数据。但当地的服装厂参差林立,水平良莠不齐,推进困难。
 
  对此,黄鼎隆和研发团队又回头聚焦於AI本身,试图从技术层面解决处理带有“杂音”的数据。因此,研发团队推出了弱监督学习算法,使得机器能够自动识别,并更智能化的处理这些不规範数据,以推进AI的应用。这一解决方案让码隆科技声誉鹊起,软银中国创始合夥人宋安澜谈及这一创新技术正是其决定投资码隆科技的关键。“弱监督学习算法在世界範围内领先,可以很好的解决传统行业大数据搜集过程中的数据不规範问题,加快AI技术在传统行业的落地,这让人看到了其发展潜力。”
 
  作为从公司初期加入的员工,码隆科技公关总监彭彦一直伴随着公司成长。她认为,公司短期优势在弱监督学习算法技术;中期在垂直行业数据积累,尤其是在各个实际应用场景中收集到大量商品数据,未来则将成为先发优势;长期在场景,AI与垂直行业深度结合,公司将有越来越多针对垂直行业端到端的解决方案,直达痛点。
责任编辑:赵逸

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