上个世纪70年代，计算机视觉起源于对“积木世界”的理解，如今已经通过图像识别、人脸识别、文字识别等细分条线服务于各类商业场景。作为一条核心技术分支，计算机视觉是AI行业实现商业化落地的关键。 这其中，广告行业首屈一指。在广告行业，计算机视觉正以很多种方式尝试改变数字化营销的游戏规则。比如Google AdWords可以通过分析网页内容，自动匹配图片广告;比如Envision公司通过分析社交媒体海量的图片与视频来预测用户的喜好;再比如，Mamp;C Saatchi公司利用人脸监测来收集人群对于电子屏广告的反应等等。 如今，随着全球范围内容产业的崛起，有了计算机视觉等AI产品加持的广告技术，正在成为最有力的平台变现工具之一。计算机视觉，正通过广告技术，尝试缩短内容与商品的距离，为行业提供新一代的效果广告产品。 思科公司曾预测，到2019年将有80的流量来自于网络视频。而基于视频分析的广告技术，也正得到来自资本端的持续加码。在这条赛道中，Mai小麦是最具代表性的创业公司之一 。 成立于2016年，Mai小麦专注于时尚产品的视频识别与分析，陆续推出了Lens API、Moment API等AI产品，为行业提供了独特的内容变现解决方案。简单来说，这家公司一直在致力于解决这样一个问题：构建内容平台与电商平台之间的效果广告通道 。 由于内容平台普遍追求基于CPM的广告计费模式，而电商平台对于流量端更希望采用CPS或CPA方式，因而在两方之间存在一种商业模式的错位。Mai小麦试图通过AI技术赋能广告行业，去纠正这样的错位。 其解决方案，便是基于Mai小麦对于视频内容的全自动化分析搜索，识别并匹配来自电商平台的SKU，通过同款搜索按钮或贴片广告的形式推荐给用户。这种广告形式扭转了用户对于广告的抗拒心理，提高了广告展示的效果。这项技术的核心壁垒，在于对视频画面中同款商品的高速、有效识别。 当前，Mai小麦专注在时尚领域，围绕服饰、鞋包等时尚产品的识别进行针对性的研发和优化。经过多年的技术攻关，Mai小麦在时尚领域已经形成了十分全面且富有经验的柔性多物体深度学习视觉AI系统。 之所以选择时尚产品切入，是因为这个类目在电商平台的销量占比相对较高，且比较适合在线转化，对消费者能产生冲动引导。但是，时尚类产品千变万化，技术实现难度较高。 为此，Mai小麦针对服饰等产品柔性多变的特质，进行多角度变形识别，并使用专门的数据集训练神经网络，最终实现了非常出色的同款搜索效果。为了提高智能匹配的吻合度，技术团队整合了市面上主流电商产品库，在以图搜图的基础上实现以图搜商品，并对各个电商平台的相似商品进行了排序。 
视频同款搜索示例 与常见的图片识别不同，Mai小麦的AI技术能模拟人眼效果，在消除视频中模糊帧以及场景切换的影响下对连续变化的视频画面中的商品进行追踪。这与基于图片识别的视觉广告技术存在本质的区别。 另外，Mai小麦在对接内容和电商平台的过程中，实现了跨平台的内容购物数据联通，整合了内容及电商平台数据并实现了生态闭环。同时，运用大数据算法勾勒详细的用户消费图谱，让内容与电商之间的互动有了数据指导。 事实上，用户在观看视频时获得的各类愉悦体验中，注意力的检索通常是无意识的行为。而Mai小麦基于AI的同款搜索插件的植入，放大这种注意力的同时提供了消费转化通道。 比如，当一位用户在观看一部剧集时，虽然沉浸在剧情中，但却不由自主对剧中人物的穿戴产生兴趣。此时，普通贴片广告往往会因为不请自来的闯入引起反感。而同款推荐类的广告，却能让用户主动点击。 在笔者看来，Mai小麦提供的解决方案虽然不具有唯一性，但由于深耕在时尚领域，且针对性地进行了技术层面的优化，因此在细分领域中依然存在很强的竞争力。作为AI创业公司，Mai小麦没有钻技术牛角尖，而是首先聚焦于电商效果广告这样一个细分场景，并实现了快速的商业价值搭建，这在当下的AI创投领域都是难能可贵的。 目前，Mai小麦已经累计融资近900万美元，投资方包括美国FoundersX、日本软银早期基金、猎豹移动、日本电通、华尔街女子基金Plum Alley等知名VC。2018年正式进入中国市场后，Mai小麦开展了与微博、爱奇艺等头部内容平台的合作，商业模式验证成功，目前正在快速拓展市场。 |
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