贝思科:提供简便的人工智能场景实现工具,助力企业实现“积木式”个性化场景落地

王志臣 2020-02-13 14:52

随着人工智能进入场景应用时代,开源精神降低了算法技术门槛,通过github可以获取大量开源基础算法,并在应用中得到不断普及,单一依靠算法已经不能满足各行业的细分化、个性化场景智能应用。应用需求者和技术提供者之间由于缺乏标准化的技术匹配,加上很多需求方属于窄众行业,需求独立且发散,这些实际情况均干扰到应用需求者直接从市场上寻找并购买到可直接匹配应用人工智能系统。同时,据了解,现在大于90%的人工智能技术都是在科研非应用领域沉积而无法直接被应用,海量的算法也都沉积在各个研发端,无法直接为应用需求方的个性需求进行配置。正是瞄准这个商机,北京贝思科技术有限公司于2015年底成立,潜心研发打造了专业应用于细分行业需求场景落地的人工智能应用系统产品,致力于助力各行业客户实现人工智能应用的“积木式”个性化定制。

 随着人工智能市场基础条件的不断具备,客户的自我培育与被培育也在不断完成,人工智能的场景应用普及化是不可逆转的趋势。贝思科创始人兼CEO王家万表示,“人工智能市场未来会不断地下沉化、民用化。这种应用型的下沉,会为这个市场带来巨大远景。贝思科致力于为用户方提供简便的、高效的、可快速部署的人工智能场景实现工具和产品,帮助用户针对个性化业务场景实现智能化应用。让我们的用户方便地上人工智能,就是贝思科的愿景。”

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本文文章插图来源于贝思科

贝思科现已研发完成并推广应用了自主知识产权体系的人工智能场景应用”AIOS”系统产品,该系统由三款即可联合部署,又可单独装配的产品组成。基本可以满足不同客户个性化的应用场景需求,场景规则配置、建立场景模型等。可根据企业自身行业以及工作需求,用户实现自定义设置人工智能系统。

在创业之初,人工智能市场可谓“供不应求”,王家万告诉创业邦,市场爆发的前期人工智能领域的需求多为人脸识别、车辆识别等方向的应用,由于业务需求单一,相对的技术与算法也较为简单,导致市场上涌现出大量人工智能公司集中于人脸、车辆识别的单一应用市场内进行竞争。同时,因为算法多基于数据训练处理,这些企业之间技术差异较小,多数企业反复在算法精确度的小数点后两位进行较量,整体市场前景较小。与之相反的,在很多民用、工业及生产领域,存在大量实际的人工智能场景应用需求,这些用户对算法精确度的敏感并不非常高,他们更多的核心诉求集中在对实际细分场景的应用。这些行业的应用需求是如此的清晰且强烈,在很长一段时间里,贝思科都是被“找过来”的需求导向型用户,“推着”做开发。这也越发的坚定了企业要做好这种“积木式”用户自定义应用场景产品的信心。

 近年来人工智能市场开始有更加深入的多样化应用场景需求,市场已经明确地反馈单一的技术点不能满足需求;越来越多的行业提出人工智能应用需求,也使得原先集中的类似的场景模式变得领域更宽,场景更细分化、私人化。人工智能应用的演进中遇到的最大问题凸显为:如何解决算法的应用化开发。目前,各行业的算法应用化开发都需要单独设计应用系统:这一模式本身是昂贵和低效的。市场上各类人工智能产品的技术单一、开发设计响应慢、产品成形慢、个性需求难满足等痛点使得挣扎在过窄行业竞争的人工智能企业和没有对应产品使用的需求企业都非常痛苦。王家万介绍,贝思科与市场多数人工智能公司最大的区别就在于贝思科产品的兼容性广、复合性高和对应用场景的实现速度快,这也是贝思科的三大优势。

谈及市场竞争层面,王家万表示,贝思科与其他人工智能企业目前和未来都并非竞争关系,而是合作关系。对于算法企业,贝思科可帮其将所训练的算法应用到更多的实际场景中进行验证并获得收益。对于系统商、集成商、工程商来说,贝思科产品也是他们既有系统产品的有效补充,贝思科为他们做增值,帮助他们以合适的成本和非常合适的效率更好地满足既有客户的应用需求。 

目前贝思科正与各大企业用户进行深度合作,收费模式采用分成模式,并接受各行业/产业客户的细分场景产品定制开发。虽然贝思科目前很多业务是TO B的,但贝思科的最终靶向是TO C群体。王家万介绍说,“我们相信人工智能应用最终是要沉下去给TO C使用的,并且一定会作为一种常态化的应用工具被使用”。

 贝思科至今已成立4年,团队已达40余人,其中研发团队占据60%,项目人员占据30%,贝思科创始人兼CEO王家万是一位持续创业者,拥有近20年安防领域创业经验和安防项目经验,在多年的安防从业中,曾完成过密云军区后勤部、平谷区路政、山西交通卡口识别等诸多安防知名案例。

目前,贝思科已于2015年完成600万元天使轮融资,未来计划启动A轮融资1500万元,资金将用于产品的升级迭代以及市场投放使用。

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贝思科潜心研发打造了专业应用于细分行业需求场景落地的人工智能应用系统产品,致力于助力各行业客户实现人工智能应用的“积木式”个性化定制。
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