搜索引擎对文本数据的挖掘成就了百度、谷歌等巨头，但光是采用文本进行信息搜索的人机交互方式是存在缺陷的。所以码隆科技自己也在期待，通过挖掘图像信息实现革新。具体关于技术和未来的规划，让我们一起看看码隆科技CEO黄鼎隆的说法。

人工智能团队需要三大特质

电脑报：技术对于人工智能企业来说尤为重要，我了解到码隆科技有70%左右的员工都是技术型人才，那么你认为人工智能企业需要的是怎样的团队？

黄鼎隆：打造人工智能团队实际上是很困难的，主要的特质我认为有三个。第一，人工智能团队必须要有很强的技术能力，同时又要有能够落地的商业化能力。因为人工智能的创新，首先是技术的创新。但如果不能落地那就没有价值，所以这两点的结合尤为重要。

第二，团队既要有很强的本土化能力，又要有很强的国际化能力。因为每一个产业的问题都发生在本土市场，掌握了本土市场才能获得实实在在的数据。而国际化能力又能给予技术和产品更广阔的市场，将解决方案推向全球。

第三，需要有严谨的科学精神，同时也需要非常开放和乐观。人工智能技术创新本身需要严谨、专注、持之以恒、精益求精。在技术的商业化过程中，非常艰难，可能遇到各种各样难以预料的问题，这就要求团队必须乐观、积极、开放地区沟通交流，解决问题，使得大家能以一种比较愉悦的高效率的状态去进行创新。

电脑报：目前的主营业务有哪些？

黄鼎隆：码隆科技一直专注于人工智能商品识别领域，在许多企业集中于研究人脸识别技术的时候，我们选择了较为冷门的商品识别领域。而我们的想法其实是用人工智能技术去帮助实体经济产业大幅度提高效率。

目前我们的产品有两种类型，一种是基于在线的PaaS平台ProductAI，企业可以通过这个平台将人工智能商品识别技术植入到传统产业产品中去。另一种是我们提供的软硬一体整体解决方案，直接服务于垂直行业的具体企业。

一纵一横的落地方式各有千秋

电脑报：请简单介绍一下码隆科技的弱监督学习算法。

黄鼎隆：深度学习的算法需要大量经过人工标注的干净数据，但实际上在实际应用当中，由于成本和应用场景的局限，没有办法获得大量无噪音的标注后的数据。考虑到这些实际因素，我们开发出了能够通过少量未经人工标注的数据进行分析的弱监督学习算法。

电脑报：在实施场景落地的过程中，您认为全面布局与细化深耕，哪种方式更好？

黄鼎隆：其实这两种方式各有优势，我认为这就是一纵一横。全面布局是横向策略，这样方法可以广泛地接触到各个行业，去收集和了解各行各业的信息。同时还能得到发挥深度学习的迁移学习能力，这就相当于一个人接触的领域多了，就能够将各种各样的知识融会贯通，变得越来越聪明，人工智能也是如此。

细化深耕就是纵向策略，这需要深入到具体的行业中去。这种策略必须通过与行业头部企业的合作完成，站在同一战壕中战斗，打造能够尽快落地的终端解决方案。

电脑报：在场景落地方面，与线下企业的合作方式是怎样的？

黄鼎隆：一种是让企业调用我们的API，按调用次数进行收费。另一种是我们提供整体解决方案，对方给予相应授权费。以人工智能纯视觉智能货柜的解决方案来说，我们的收费方式是根据每个摄像头每个月的使用来收取授权费。

竞争不可避免 会加快推进国际化

电脑报：在人工智能不断应用化和商业化的当下，码隆目前的发展已经趋于稳定，那么会不会担心同行间的竞争呢？

黄鼎隆：巨头在人工智能领域有着非常大的优势，所以竞争肯定是不可避免的。在研发过程中，我们遇到了各种各样的问题。但这些问题在全球都没有解决方案，我们会把他装在脑袋里，上班想、下班想、吃饭想、睡觉想甚至上厕所都在想，不断琢磨，突然哪天灵光一现，问题就解决了。所以相对而言，我们的创造力和效率可能会更强。

与此同时，我们更加聚焦于解决垂直领域的问题，和行业中的企业一起发掘痛点，找到解决方案，因地制宜地促进人工智能技术落地。我不担心来自巨头的竞争，也不担心其他人工智能公司突然颠覆行业。因为这个行业的门槛非常高，需要数据、算法、资金、人才还有非常贵的GPU等资源和经验积累，这些都抬高了准入门槛。

电脑报：作为人工智能独角兽企业，码隆科技接下来得规划是怎样的？

黄鼎隆：码隆科技刚刚完成了新一轮的融资，引入了埃森哲资本，也是其在中国投资的第一家企业。接下来我们会加大促进人工智能与实体经济的结合，另外会加快国际化进程的推动。