微信早期员工李明强创办“图普科技”，只要会用Excel，就能训练深度学习的图像识别模型

随着读图时代的到来，大量的内容产生在图片和视频上，对图片的识别、理解和分析需求越来越强烈。一时间，图像识别、深度学习、人工智能成了一线大公司要拿下的战略要地，百度有深度学习研究院，阿里也把《大数据》和《数据之巅》的作者涂子沛挖来任副总裁布局数据挖掘。对一般公司来说，它们往往没有人工智能方面的工程和技术能力，但又有处理大量图片数据的需求，这个矛盾该怎么破？

作为微信创始团队成员之一的李明强创办的“图普科技”，其2B业务“图像识别开放平台”便是要帮助企业定制自己的图像识别引擎，企业无需聘请人工智能识别的专家组建研发团队，在web界面上即可操作。李明强告诉36氪，“这个图片识别云平台的好处是降低了人工智能的使用门槛，只会用excel的非技术人员经过简单培训就能上手。”

图普开放平台基于图普科技积累的深度学习技术和工程经验，包含标注系统、多GPU并行调度系统、统计和效果分析平台、测试平台和API等。其具体操作流程是：企业用户在申请账号并建立了一个新的识别项目后，再上传数据(web或sftp)——标注数据（自己打标签）——训练模型——通过云服务调用模型就可以了。为了保证效果，上传数据和标注数据可以多循环几次，不断优化。关于上传图片数据和打标签举例如下：

色情/非色情
广告、垃圾/正常
风景/人物/食物/汽车/数码/...
有水印/无水印
美女/丑女
欧美范/日韩范/文艺范/潮女范
甚至还有股票的波形：头肩底/圆弧底/W底/...
等等

李明强将这个“图像识别开放平台”比作一个聪明的孩子，企业用户只要上传各种应用场景下的图片数据来“教他”（数据训练），这个孩子看得越多就学得越好，干活也就越靠得住。图普则负责硬件和软件的问题，算法和工程的问题。

目前图普科技的合作伙伴有迅雷、花瓣网和又拍云。拿迅雷的黄色图片监控来说，如果用传统方法，迅雷通常会用到几十个鉴黄师，每位鉴黄师一天能审核两万张图片，而图普科技能为迅雷节省90%的审核人力，一台鉴黄机器每天可以审核五千万张图片，其单个视频处理时间小于1秒，100张图片处理时间小于1秒。加总起来，图普机器人目前每天的处理量是1.2亿张图片、30万个视频，且相对于人工审核98%的准确度，在这种处理速度下图普的准确度是99.5%。

图普科技提供的这种云端服务模式是按照调用次数付费，调用量越大单价月底。如果企业的日调用量是1万起，每张收费标准是1分；日调用量到了千万级别，100张的收费是1分钱。

创始人李明强是原腾讯项目经理和T4技术专家。具有7年的互联网产品项目管理、团队管理、产品设计以及运营推广的经验；腾讯广研敏捷研发流程的实践者，并有3年电信行业经验，05年加入腾讯广州研发中心，同时也是微信立项时的创始成员。

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