相信大多数人都有过这样的体验：在追剧时，感叹某某明星的衣服好看，于是便在各大购物网站里翻个底朝天，最后却无功而返。在人工智能快速发展的今天，衣+创始人张默就希望用计算机视觉引擎解决人们这一痛点。
张默曾在华为、微软、IBM从事研发工作，并于2014年从新加坡回国，创立了衣+，致力于研发人工智能视觉搜索引擎在商业中的应用。衣+主打柔性物体（如衣服等）识别，张默表示其准确度约90%。据介绍，在图像识别中，柔性物体相比刚性物体更容易变形，变量的维度也更大，所以技术壁垒也更高。在技术上，她们采用的是从上往下的打法。
而目前，衣+主要面向的是B端市场，在业务层面上主营边看边买搜索引擎系统、精准场景化营销以及提供技术服务三大块。张默认为，视频网站需要广告，而广告主需要流量，图像识别恰好可以连接两端，将视频流量导流至电商和广告主中。
而这些业务主要是通过边看边买引擎、图像识别智能分析引擎和人脸识别分析引擎来实现的，利用计算机视觉技术来识别和分析视频或图像中的物体，以标注、打点、搜索同款等方式投放广告。盈利则主要通过提供软件技术许可和广告分账两大渠道实现。
简单来说，边看边买就是在视频中出现可购买的产品时，系统能自动检测到物品，进行追踪，识别该产品和类似匹配产品，在视频相应位置打点，用户只要点击目标商品，就能给出相应购买位置。并且在衣+App上，用户也可通过手机拍照上传，搜索到服装同款信息。
而在精准场景化营销方面，其主要是通过检测物体推断画面场景，投放广告，建立品牌和场景之间的联系。比如面包主要会出现在早餐和面包店场景中，系统就会自动识别出此类场景，以AR特效或者动漫贴图等方式出现面包的广告。在问及这与内容植入广告有什么差异的时候，张默告诉动点科技，首先它的交互形式可以多样，其次也不用改变版权内容，轻易上架、下架。
当然，在计算机视觉识别技术中算法是引擎，数据是燃料，两者缺一不可。值得一提的是，在今年五月，衣+团队提出了三值神经网络，这项技术将模型压缩了16倍，精度几乎保持不变。识别系统可放到本地设备中运行，对内存、计算能力和耗电的要求大幅降低，运算速度快5倍。
而在大数据积累这块，据张默介绍，目前衣+的合作伙伴有有30多家，包括优酷、360、新浪微博、阿里云、华为等，已接入淘宝、天猫的2亿SKU(库存量单位)，并获得优土等平台的内容和流量导入。系统能识别10000类物品、400种场景，单物体识别一项的精度甚至超过人眼。在于这些用户合作的同时，也是一种数据的反馈。我们想做的是IoT时代里的Google，在完成商业闭环的时候，形成数据反馈的量的积累。
另外，衣+未来在逐步拓宽识别的应用物品和场景的同时，也会慢慢与VR、 AR、无人机、机器人和直播等入口结合。据悉，衣+的团队主要来自于CMU、新加坡国大、清华、北大、中科院、上海交大等国内外名校，成员在BAT、谷歌、360、Intel、微软等公司从业多年。该公司于去年9月份完成了A轮融资，具体金额未做透露。
