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创业必备三板斧2019iyiou

2019-05-14 18:51:22 | 来源: 娱乐

2017年2月22日,亿欧《视也》专访了好买衣联合创始人柴金祥,带你走进神奇的AI虚拟试衣。以下为采访内容文字整理版本:

我在微软研究院的方向是做机器学习人工智能芯片,比如生物学实际上就是机器学习的一种方法。当时我对动画比较感兴趣,想做机器学习、计算机动画、人体动画。这也是我当时去CMU(卡内基梅隆大学)的想法,所以后面就一直做机器学习在运动上的应用、人体运动感知、人体建模这一块。

一个人说我在上买衣服到底应该选择什么尺码,选择什么样的衣服比较合适。其实国内外的公司做这个方向的很多,包括国内的淘宝、阿里、京东,国外的eBay。但是大家做了很多年,“怎么买衣服”这个痛点却一直没有很好解决。在我看来,衣食住行的话,衣是首要的。虚拟试衣解决的就是衣服行业的问题,所以我们觉得这个市场还是蛮大的,就开始做了这个公司。

创业必备三板斧:passion、skill、resource

我为什么要去做这个创业,说到底还是因为有passion(热情)。虽然做一件事情的时候你可能会非常苦、非常累,但是你就是对于这种事情有激情,做这个事情就是会让你愉悦,你会愿意去做。因此我选择所有的方向都是基于热爱。

第二个是skill的问题。以前除了我们自己评审我们的工作,还会由同行来评审我们的工作,或者由reviewer专门来审稿。但做产品的,能够评审你产品的那就只是用户。这个skill还是比较大,所以这里面考虑问题也比较多。

第三个是resource(资源)。比如说要做一个项目,要真正落地,需要更多的高质量数据,而如果没有一定的资源是很难获得的。

我一直在说我们算是全球家把虚拟试衣真正做落地的,主要用几个标准来衡量:,个性化,一件衣服穿在不同的人身上你能看到效果。第二,真实感和美观性;第三,落地的规模化。

现在用户已经不会去质疑虚拟试衣好还是不好,而是开始关注更细节的问题。比如他会说现在分辨率不够高,能不能做分辨率更高一些;或者现在显示的是正面,能不能看到背面或多角度。

根据我们的测算,用户在虚拟试衣间里面呆的时间有10分钟左右,已经是蛮长的了。如果从用户试衣效果体验打分的话,有50%以上的用户是给了满分,也就说这个体验不差。另外,我们现在体验过的用户也有几百万,所以从这一点来说也是蛮大的市场。现在我们已经签约了包括韩都衣舍、Lily等20多家客户,希望年底有几百家合作品牌。

跳出舒适区,避开创业的两个大坑

我原来是做研究的,创业对我来说是跳出了原有的舒适区,但我觉得这件事带给我很多自信。

我发现做研究的人创业容易遇到两个大坑。

是不了解市场。很多时候你是从研究角度出发想问题,但是技术和产品之间会有gap,产品到市场又是一个gap。很多时候你会觉得这个技术做出来以后很酷,你也发觉它达到了你当时想做的东西,但是你在做市场的时候你会发觉这个东西不行。就像很多的科学家去创业,也许在很多问题上你的技术已经够了,而更多的是说你对这个垂直领域问题的理解,你产品在市场上的问题。我自己去做BD的过程其实就不断地调整思维。我们一定要从产品、用户、市场三个角度全面来看待这件事,这是我在过去三年多学到的多的一个点。

第二是团队的管理问题。以前做研究的时候,很多事情都不用去想。但你做公司的时候就不一样了,很多东西的确要去看每一个人的需求,怎么去调动大家,跟大家沟通,做一个往前的推力。这个过程中要团结整个团队,大家一起做一件自己觉得是了不起的事情。

虚拟试衣只是开始,人工智能的个性化推荐才是未来

如果重新让我创业,我还是觉得找准市场切入点是重要的。找到一个痛点,然后用今天的技术去解决它。而不是像有的人说人工智能很牛,我去试试这个,去试试那个。

对我们来说,虚拟试衣是我们个解决的问题,但它不是我们想解决的所有问题。实际上我们真正想的解决的是衣服发现的过程。今天上的衣服可能有上百万套,但是这里面肯定有上千件的衣服,你穿着特别合适的。但今天你是没有办法去找到这几千件衣服的,这就涉及到人和衣服之间的匹配,就是我们所谓的个性化推荐。

衣服的个性化推荐是特别难的,需要考虑每个用户的特性,包括身材、脸部特征等。我们的测试版是按照身材进行个性化推荐。每个人的身材都有优点和缺点,穿衣服在一定程度上就是扬长避短,然后给你找出特别适合你的衣服。

我们希望未来某一天,不管这个人在一线城市还是二、三线城市,都有一个智能的时装导购为他服务,甚至会有一个设计师或者一个裁缝为他量身定制衣服。我们希望通过虚拟试衣的方式,未来能够帮助每一个人享受到今天可能只有少数人享受到的服务。

很多人担心人工智能会取代人类,我的理解是:一些简单的,重复性的、非创造性的工作会被取代,比如某些保安看视频的会被取代;比如翻译;垂直领域的客服;专门读影像资料的医生;简单的法律顾问等等。但是在一些非常复杂的重复性的简单工作上,人工智能目前还是无法替代人类,比如拧螺丝钉。

技术的发展实际上不是一步步渐进式的发展,而是到某个阶段会有大的台阶和突破,想要准确预测未来还是挺难的。

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