Deepomatic：时尚法国人的互联网机会

如果说Clarifai看重的是影像分类的前景，那么Deepomatic则更强调视觉搜索业务。这家成立于2014年的法国创业公司，能够通过视觉识别功能实现图片与数据库信息的精准匹配。创始人 Augustin Marty 表示，作为公司战略的第一步，Deepomatic 想将这项技术应用在时尚领域，给在线时尚杂志中的图片寻找相应的产品链接。从用户角度来说，在浏览杂志时看到心仪的单品，就可以点击查看相应的产品名称和购买信息了。看来时尚的法国人，还是不会放过互联网的好机会。

事实上，移动互联网风潮驱使杂志商向在线阅读转型，而杂志通过广告投放方式变现的时代已经狗带。所以时尚杂志的老板们正在寻求新的盈利模式。而Deepomatic刚好赶在了这个节骨眼上，在不破坏杂志内容和美感的同时，既为用户提供了更多的信息量，又相当于增加了一项导购功能，实现了为电商平台的引流。

Deepomatic 的 CPO Aloïs Brunel强调Deepomatic的技术优势明显，“现在许多图像搜索引擎仅仅通过图案和颜色来进行识别，这其实是很不精准的。比如用户看中的是一款包包，但图像搜索的结果可能会是同款花纹的沙发……”经常淘宝的亲们，是不是都被戳中躺枪啊？为了防止悲剧发生，Deepomatic 将图片元素同时与图案、文字等多样化的信息进行匹配，确保搜索结果的精准性。

同时，Deepomatic 正在开展与Shopstyle等各类时尚电商平台合作，建立更丰富、全面的信息库。并适度拓展业务，比如在假期照片中内置机票等商品链接。2015年9月，Deepomatic宣布获得 140 万美元融资，本轮投资方包括 Alven Capital、PierreValade 和 Jean-Charles Samuelian 等。

点评：据了解，资金将主要用于用户拓展和数据库扩充方面。投资者肯定是看好Deepomatic这种模拟了人类大脑接收视觉信息方式并理解各种概念的技术创新，这个方向正是人工智能从文字层面迈向图片识别的一个开始。当然，如果真想模拟人类，计算机必须拥有自己的视觉。不过，Deepomatic面临的挑战，大都来自巨头领衔的竞争对手。包括2015年5月份谷歌推出的Google Photos及Tensor Flow开源人工智能平台；Facebook真对Messenger的Photo Magic应用；微软基于Azure云平台的ProjectOxford项目；Pinterest仰仗伯克利视觉和学习中心推出的Visual Search功能；Cam Find的Cloud Sight视觉云公共应用平台。如何突出重围，考验智慧用心。

Affectiva：让计算机读懂人类的面部表情

总还是要谈到女性创业者，因为这种柔性的力量一直引导人类上升。像来自波士顿的Rana el Kaliouby，就是这样的天才，她是是面部识别技术领域的专家。今年36岁的Kaliouby也被称为摇滚明星。她出身于尼葛洛庞帝建立的M.I.T媒体实验室，信仰清真教，情商极高，还是两个孩子的妈妈。面对Emotient,Realeyes,和Sension等同行的激烈竞争，Kaliouby显得很坦然。因为情绪反馈正在形成趋势。早在2009 年，她就成立了这个基于云端的面部情绪识别解析服务公司Affectiva。她领导科学团队让计算机读懂人类的面部表情，最终开发出情感引擎 Affdex。它从网络视频中学习，辨识人类面部的细微动作，然后将其与情感或者认知联系起来。看过《别对我说谎》的美剧迷，相信对微表情不会陌生。后来国内的《非常了得》也借用这个概念。片子源于Paul Ekman的研究成果，而Kaliouby继承了前辈的衣钵。

Affectiva通过积攒了大数据，发现了一些有趣的现象。比如，女性的微笑更加持久，并且更加强烈，另外，性别之间的差异也随国家而变化。以微笑的多少来说，美国女性的微笑超出男性 40%，法国则是超出 25%。在英国，两性之间没有什么差别。情感与年龄似乎也有关系，50 岁以上的人更愿意表达自己的感情。

在具体实现方面，Affectiva的技术采用先进的计算机视觉算法来捕捉和识别视觉刺激所激发的情感反应。Affectiva的旗舰产品Affdex简单易用；只要一个摄像头，任何地方都可以，也不需要安装软件。另外Affdex也很简洁低调，没有凌乱的布线或电极。

2012年总统大选的时候，Affedex追踪了两百多人观看奥巴马和罗姆尼辩论时的表情，以73%的正确率预知选民投票结果。之后，Affectiva跟Skype的对手Oovoo合作，将其融入了视频通话，可以通过对话判断对方的商务意图。之后，Affectiva 将面向各个领域的第三方应用开发者推出其 SDK包，如游戏、娱乐、教育及医疗领域。

点评：2012年，Affectiva拿到了李嘉诚私人持有的知名风投公司维港投资和KPCB的1200万美元投资，此后，又融到了Kleiner Perkins和WPP的2100万美元融资。不差钱，但是对手也很强悍。目前，Affectiva的主要竞争对手Emotient——有Ekman坐阵董事会，或许还有比Affectiva更先进的算法。更为重要的是，它已经卖给了苹果，背后蕴藏着巨大的合作机会及拓展空间。当然，好的方面是，巨头关注的行业，势必会引导未来的风潮。那么，借力打力的Affectiva，也能取得相应的回报。而且，将近7年的公司，显然比起初创型企业更具竞争力。

总结：正如Gartner报告所说，先进的机器学习正在成为企业在2016年保持竞争优势的必修课。Facebook正在使用深度学习算法来为盲人描述照片。Yelp最近也通过深度学习提供勾选餐厅菜单。微软还在强化Skype翻译的准确性。IBM的沃森正为Sloan-Kettering癌症中心提供研究支持，并给出食谱和运动建议……甚至有人都开始用机器学习鉴别《红楼梦》前80回和后40回了，这样的未来，我们都还有很多需要学习和准备来迎接这样一个新时代的到来。