图普科技日均处理图片亿张

　　单张图片响应时间小于0.2秒，为视频网站节省90%审核人力成本。
　　李明强曾是微信创始团队成员之一，2014年创办了图普科技。这是一家为企业用户提供图像识别云服务的人工智能公司，可以让用户选择或者定制自己需要的图像识别服务，完成内容审核、场景识别等操作。
　　图普最初做鉴黄业务较多，现在平台已开放几十个图像识别接口，包括内容审核、人脸识别、人脸检测、文字识别、物体识别、场景识别，甚至还可以识别车辆、衣服、宠物等等，可以服务于直播、短视频、图片及其他各类社区，也可为传统企业提供如布匹搜索这样的服务。
　　据李明强介绍，现在接口每天的调用量有几亿次，累计处理超千亿张图片。图普的客户很多都是垂直行业内的领军企业，比如直播里面的映客、花椒、优酷来疯，迅雷，做短视频的秒拍，还有美图秀秀的美拍等等。图普每天平均处理9亿张图片，视频则按照截图来审核。其鉴黄机器人对单张图片响应时间小于0.2秒，为视频网站节省了90%的审核人力成本。
　　＂我们提供的不单是内容审核，还有对人物、场景、颜值等的分析，比如用人脸识别技术迅速发现并置顶明星直播。有一次刘涛在映客直播就是这么被发现的。＂李明强说。
　　找准风口，分析用户需求
　　也许是因为有多年的产品经理经验，李明强对产品与市场的结合非常敏感。
　　图普最初做的产品是＂最美搜衣＂，是一款购物工具，可以为消费者提供商品搜索和比价服务。李明强告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），选择这个方向是受当年的明星创业产品蘑菇街、美丽说的影响。但他很快发现，女性对衣服的判断有太多主观因素影响，不是可以单靠技术解决的事情，于是做了方向调整。
　　＂2014年年中的时候，我们在思考技术还能做什么事情，快播的事情就启发到我们，内容审核应该是市场刚需，每一个互联网企业都需要。核心需求满足以后，后续的拓展能力还能打出一个平台。＂李明强说。
　　接下来两年，直播和视频创业风起云涌，而大部分公司的内容审核工作还是人工在做，效率低，成本高，对鉴定者的身心还有不良影响。这是一件完全可以交给机器来做的事情，图普撞上了这个风口。
　　风口要找准，用户需求也要分析透。对此，李明强举出用马斯洛需求理论分析产品核心需求的方法——从满足底层需求开始，不断升级和完善需求层级。
　　这就是互联网很讲究的＂精益创业＂和＂敏捷式迭代＂。
　　在1.0的时候就去想1.0的核心需求，不要想太多2.0、3.0的事情，要把当下的核心追求做到极致。
　　李明强认为，一件事情要成功，在它很小的时候就能看出来，而不是今天做了一个产品，五年后见成效——这样的概率应该是大公司用网去撒，于创业公司而言，则相当于让导弹去打几千公里以外的飞碟，这是几率很低的事情。
　　图普收费的依据是看为客户省掉多少人力，比如接入图普的云服务平台能替代10个人力，图普会收5个人的钱。
　　人工智能应用到商业领域总会存在误判，所以图普在定价时要区分机器能够做好的部分和机器做不好的部分，前者收取替代人工的价钱，后者收取低价甚至不收费用。比如审核一张图片，如果机器审核后还需人工再次确认，这张图片鉴定就不收钱或者收很低的钱;如果不需要人工再次确认，图普对这张图片的鉴定结果就是负责的。
　　在迭代的初始阶段把人的因素加进去，这就是图普一直秉持的收费原则。
　　波峰过后，如何立足？
　　人工智能和图像识别越来越火热，图普赶上了风口，可是波峰过去后，图象识别云服务如何立足？
　　图普在去年12月份完成了A轮千万级美金融资，由晨興资本领投，北极光创投跟投。李明强告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），新一轮融资后，图普将会用大量成本提高产品稳定性，铺设和存储数据管理仓库，把服务架设到更多的地方，以便就近接入客户，让服务越来越成熟。
　　＂我们花了大量时间和精力去降低边际成本，如果哪一天要打价格战，我们一定要是奉陪到最后的那个。＂
　　李明强认为，做人工智能很重要的一点就是建立一个正向循环生态：生态起点是用数据培养出能力，做出案例;案例反哺自身能力，案例总汇扩展客户边界;新客户带来新数据和新需求，催生出新的能力;凭借新的能力继续扩展获取数据的渠道和商业案例。如此循环往复，形成正向循环生态。
　　有客户源源不断地提供大量数据给图普做内容审核，平台就可积累海量数据，形成数据壁垒，进而构建高性能的计算和数据管理平台，不断优化相关算法和技术。团队也会随之逐渐扩展，推动项目不断迭代，围绕用户的需求向前滚动。
　　图普的愿景，就是通过正向循环不断扩展能力边界，为视频时代、为人工智能时代提供水和电式的技术服务。