依图--专注计算机视觉，迈出人工智能第一步
2013年，苏州发生一起盗抢案件，涉案的是一辆奇瑞风云。以往处理类似案件时，大多是依靠人的肉眼来观察车辆的图片和视频，通常需要花费多位刑侦人员连续好几天的时间才能够甄别出违法车辆。利用计算机视觉系统在短短的10分钟的时间，快速地在海量图片和视频数据中，帮助交通警察及公安干警识别出套牌、假牌的车辆，极大地提高了管理效率。
2013年，苏州发生一起盗抢案件，涉案的是一辆奇瑞风云。刑侦部门掌握了一张涉案车辆当天在案发现场的照片，该车辆当天使用的是杭州牌照，经查实为假牌照，则无法通过该车牌获得涉案车辆的真实信息。在公安人员的独立操作下，系统调取了自数十日前至案发日的经过现场附近几个路口的车辆图片，在这些近百万的图片中自动筛选出了数千辆的奇瑞风云的图片，通过海量图片识别和视频智能解析平台成功获取了涉案车辆的信息，发现该车在几日前曾于踩点时使用真实的苏州牌照到过案发地点，整个过程不过短短的10分钟的时间。成功定位该车辆后，刑侦人员顺藤摸瓜，确定了车主和嫌疑人。以往处理类似案件时，大多是依靠人的肉眼来观察车辆的图片和视频，通常需要花费多位刑侦人员连续好几天的时间才能够甄别出违法车辆，主要是因为违法车辆在使用假牌或者套牌的同时，驾驶员的面部也有遮挡，只能通过年检标志的位置以及车内装饰等细节特征来判断。
这套计算机视觉技术是由上海依图网络科技有限公司开发的，可以快速地在大量视频数据中，帮助交通警察及公安干警识别出套牌、假牌的车辆，极大地提高了管理效率。
依图成立于2012年，两位主要创始人最早从2006年合作了关于计算机视觉的论文起，就一直关注着这一方面的技术发展。2010年，他们在计算机视觉在技术理论上达到了可以转化为工业界的应用的程度这一点上达成了共识，基于智能分析技术的相对成熟，开始进行PA系统的开发。到2012年PA系统性已经稳定，技术准备已然充分，依图就在良好的团队合作氛围中诞生了。
注重技术的创业团队，发展潜力无限的计算机视觉技术，吸引了天使投资人的目光，也使得依图顺利完成了天使轮投资和A轮融资。在有力的资金支持下，依图规划了两条产品线，一条是车辆相关的计算机视觉运用，一条是与人相关的计算机视觉运用。两条产品线都需要依托于分布式云计算。这是因为在海量的数据中，占云存储空间最大的是图像的数据。1000路摄像头一天会记录一千万的车流，这会产生图片储存为每天3TB，一年就是1PB；视频流每天产生的存储量就达到了80TB。这意味着调取和分析对比图像需要大量的计算。不管是一直热度不减的Youtube，还是近两年来大火的 Instagram，都离不开互联网上的大量图像内容。而要利用计算机解析这些视频动态数据，帮助我们解决现实的问题，就需要更高效稳定的运算能力。这也是云栖小镇联盟甫一成立，同样抱着希望为中国云计算的发展贡献自己力量的依图就成为首批入驻成员的原因。
依图联合创始人之一的林晨曦在2008年时，参与了阿里云飞天平台搭建的核心技术研发工作，对于云计算有着深刻的理解。关于云计算，林晨曦的比喻十分精彩：没有诸如电冰箱之类的电器的话，电的作用不见得会被人们感受到；同样地，云计算和大数据就像是一个发电厂，如果没有各种各样的应用，其价值也就不会被体现出来。除了关注大数据和云计算的底层技术和基础设施建设之外，也应该关注到新的应用方面，即在云计算时代之前，一些很难完成的任务。计算机视觉就是这样的拥有广阔发展前景的应用，是实现人工智能的重要一环。
在车辆相关的计算机视觉运用方面，依图基于视频图像的电子警察系统，已经申报专利，并且在不少省份和公安局开始建设和广泛使用。传统的车辆识别主要是车辆号牌的识别；依图的软件系统不仅可以进行车辆号牌的识别，还可以进行车辆品牌的识别，具体到某车辆品牌的车型车系。通过视频智能解析技术，交警部门可以获取卡口系统的图片或者视频流的数据源，结构化地记录下来所有路过车辆的相关信息，包括车牌号码、车辆品牌以及经过时间等；一旦出现了非克隆的套牌车辆，系统会自动发出警报。
依图的发展也并非一帆风顺，不可避免地会遇到一些问题。依图推出的卡口视频智能解析技术主要是运用于公安或者政府相关行业，这项技术推向应用实施的过程是相当复杂的。最大的问题是公安领域对数据安全的特殊要求，建设必须在公安的内网里完成，很难使用公网上的云计算服务。同时，面对大规模的大数据量的应用建设，公安等部门关于大数据和云计算的观念和思路需要逐步确立。即便选择自行建设一个整体的大数据中心，如何建设千台服务器的机群以管理几万个摄像头、机房的规划又如何配套、如何跨越公安系统市级、省级的采购划分等等也绝对不是易事。在这个过程中，依图做出了不小的努力，并取得了一定的突破。依图作为应用提供方，将参与由阿里云牵头在贵州省贵阳市实施的公安领域云计算应用，并从5月份开始进行了实际落地的合作。目前，该项目处在实施申报的过程当中。以此为契机，依图有机会打破公安内网的限制，更加广泛地和阿里云展开合作，大面积地使用云计算。
依图在与公安体系合作之后，一直积极地向这些部门普及云计算相关的知识，宣传互联网的理念，引导他们思考云计算如何在体制内运用，而这正契合了依图加入云栖小镇联盟的初衷。在云栖联盟成立之初，自愿加入联盟的企业不论大小，都是致力于中国的云计算的发展的。在大数据环境下，整个软件工程，从数据中心的管理到机群的管理，再到应用层的开发，工作量是相当大的。而云生态在技术上，是根据技术的每个环节进行横向的分工，通过分工来加快整个的社会效率。在林晨曦看来，目前中国的云生态系统还在逐步形成的过程当中，云栖小镇是一个很好的联盟，这种良好的开端有利于各行各业的人不仅仅是从字面上去理解云计算和大数据，更要深刻地理解其背后的商业价值及经济上的规律，指引他们转化成各自行业里的工作体制以及更加合理使用云的方法；云栖小镇联盟是迈出的第一步，只有依靠联盟影响越来越多的企业，加强企业间的密切交流与合作，才能够彻底形成真正的云生态，对在云生态里生存的企业和用户带来更多的益处。
除了高速卡口视频智能解析技术，依图也在积极开发人脸卡口智能技术，对于安防领域也有着积极的意义。涉嫌违法犯罪人群一旦被摄像头捕获到面部，就会被锁定。我们曾在犯罪谍战之类的影视剧中看到的技术就这样逐步变为现实。回归到根本，依图的技术定位在计算机视觉和图像理解，终极的理想是机器可以看懂人所看到的世界，最终的目标并不仅仅局限于安防领域，而是面对有不同需求的终端消费者；对大数据和云计算的依赖也会随之逐渐加深。这就意味，作为普通的消费者，在未来的某一天，也会看到依图基于图像理解的人工智能出现在自己的生活中。
谷歌将文本数据的挖掘做到了极致，收获了巨大的成功，而随着全球图像视频数据正在呈现爆炸式增长，海量图片、图像数据的价值有待更多创新应用的挖掘。专注计算机视觉的依图正逐步面向更多的个人客户，利用图像数据识别技术打造出多元的应用产品，例如或许有一天，你出门购物不带钱包的原因，不是你可以用手机二维码支付，而是手机也不用带，商家的“刷卡机”识别的是你的脸。
