少人“码”路通罗马丨码特入选《快公司》2018 年度 MCP 100

2018 年 8 月,国际知名商业媒体《快公司(FastCompany)》发布了“2018 年度中国商业最具创意人物”(下称 MCP100)榜单,码隆科技联合创始人兼 CTO 码特成功入选,成为中国人工智能创意先锋的杰出代表。

下文为《快公司(FastCompany)》为码特撰写的文章《少人“码”路通罗马》。

2006 年,还在微软西雅图工作的码特(Matt Scott)决意前来中国,加入位于北京的微软研究院,从事计算机视觉、自然语言处理与机器学习等方面的研究,并且一呆就是 8 年,期间结识了同在微软研究院负责产品的好友黄鼎隆。“我俩一拍即合,就像一对黄金搭档,我负责研发,他负责商业,”码特说,“从研发到产品需要一个很长的过程,但跟鼎隆工作,产研结合的效率变得非常高,这哪怕在微软都是比较少见的。”

出生于纽约一个犹太家庭的码特从小就是一名极客,对硅谷技术人物有所了解的,对他的人生路径或许都能猜到个大概:小学获得第一部电脑,一路编程进入大学(然而没有辍学),加入科技公司,以及——你没猜错——跑出来创业。

但在创业这件事情上,用他自己的话说,却选择了一条少有人走过的路(road less traveled)。

来到 2014 年,人工智能开始崛起,各种类型的 AI 创业公司横空出世,码特和鼎隆则瞄准了“商品识别”这一并没有被其他创业者相中的切入点。定好了方向后,码特在自己的卧室里写代码,公司注册成立后,接连参加了当年的中国创新创业大赛(互联网与移动互联网行业团队组第二名)以及深圳创新创业大赛(团队组第一名)。“我们想通过比赛来验证一下我们的产品是够足够好。”码特回忆道。“记得(第一场比赛)我们在台上演示时,给主持人拍了张照,我们的技术能准确识别出她的衣服,那一刻简直不能太棒。”

这个场景似曾相识。

在美剧《硅谷》第一季,科技宅理查德(Richard)拥有扎实的技术实力,并在关键时刻转换技术路径,开发出无损压缩算法,并在创业大赛展示日上惊艳四方。

码隆科技联合创始人兼 CTO 码特

在人工智能的赛道上,前有财大气粗的谷歌、微软、亚马逊等巨头,后有找好了细分领域和应用场景的初创新秀,要实现弯道超车只能靠创新的玩法。肩负码隆科技研发重任的码特,想到了一种不算主流的机器学习算法——弱监督学习(weakly-supervised learning),采用针对含有噪声数据的训练策略,充分利用这些未经人工标注的噪声数据,训练出全新的深度学习算法模型。而这一技术突破,让码隆科技在 2017 年的世界图像识别挑战赛 WebVision 中赢得冠军。

而基于弱监督学习的 ProductAI 商品识别平台——码隆科技的核心产品——自推出以来已服务了来自服装、纺织、家具、新零售等行业的企业,甚至制造业和医疗机构也有涉足。

“弱监督学习,我称之为‘少人走的路’,而且我们已经走了好几年了,尽管现在越来越多公司也意识到它的潜力。”码特说,“此外,我们是以基于弱监督学习技术的商品识别为核心去向外延展,这也是为什么我们可以进入的领域很多,其他公司则更多是找准了一个行业或场景再往内深入。”