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第一章:悲剧的天才

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能”不再是天空飘来的四个字

不是所有的人都能给出这种毫无保留的信任。

在2012年,“人工智能能做什么”这个问题,还很难跟人解释清楚。一群海归留学生的聚会上,闲聊起来,有人做金融,有人做O2O,问到朱珑的项目是什么,他回答人工智能。

问的人“哦”一声,聊了一会儿又转向他,“刚刚说你是做什么的?”

“因为那时候人工智能还是飘在半空的一个概念,跟实体没法关联。”朱珑面对的市场,不仅投资人不知道怎么定义人工智能,就连用户都不知道如何定位自己的需求。

朱珑和林晨曦,在这样的市场环境下开始招兵买马。

蹬着凉拖鞋,外加一副“很知道自己想要什么”的样子,两个人纯靠“聊天”,把一群上海交大ACM班的学生招入麾下,甚至有不少人为了加入依图,提前中断学业。

张至先回忆,他就这样像被“洗脑”一般,来到了朱珑在交大旁边租用办公的居民楼,电梯坏了,他一口气爬上了13层。

后来,父母从老家追到楼下,想见见这个“拐走”他们儿子的CEO。

公司年会上,朱珑请来了员工的父母,告诉他们,公司在做着改变世界的事情。

“不少人都听哭了。”他说。

办公室的一面墙上,贴着几平米的不透明玻璃板,上面密密麻麻地写着各种时间、地名、公式和关键词。

朱珑给来访者讲解计算机如何识别人脸。计算机识别的图像,和人眼看到的大不相同。

这是不少智慧的诞生之地——创业之初,他们一群人坐在办公室讨论,把所有的人脉资源都列出来,找出每个人之间的关联。

苏州市公安局副局长陈斌华就是这样被找到的。即便那时候,朱珑对基层警务还一无所知。

当时苏州公安局车辆自动识别系统的准确率不到30%,客户希望提升到70%。

他们用三个月完成调研和产品定位:走上街,一张一张地抓拍街上的车辆;一天见5拨警察,了解他们的工作流程和瓶颈,发现需求点。

传统的车牌识别系统准确率很低,套牌和恶劣天气等很多因素都能影响识别精确度。

在朱珑看来,对于计算机而言,识别一张车牌的难度和识别整个“车脸”的难度不相上下。

那就直接改成“看车脸”!

两个月的时间过去,依图第一套车辆识别系统诞生,号牌识别


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