然而在此之前，差不多2012年的时候，风口还在别处，投资人或者科技圈儿的人谁都讲不明白AI的商业模式具体是什么，甚至不理解这项技术驱动的创业公司应该是什么形态。那时候，大家对AI并不热衷，对AI创业更是极谨慎和保守，行业内几乎听不到任何融资消息。
图像识别领域的佼佼者——依图科技就是在这样的大环境下诞生于2012年。
五年之后，依图完成了由高瓴资本集团领投，云锋基金、红杉资本、高榕资本、真格基金跟投的3.8亿元C轮融资，至此依图背后有包括真格基金、红杉资本、高榕资本等多家重量级投资机构的支持。
发展五年间，依图从最初只有十几名员工挤在一间两室一厅的住宅楼内办公，发展到现在入驻上海长宁区商圈写字楼，拥有几百名员工；在企业规模快速增长的同时，业务模式也从安防，延伸到金融、医疗等多领域，将图像识别技术落地到各行业生活场景。
仅拿依图新的办公场所来说，就已经成为一个最简单的智能化的体验空间：
在上海金虹桥国际中心大厦一层入口，钛媒体编辑亲自体验了依图的人脸识别技术，即整个办公大楼依图专属的刷脸门禁闸机；进入依图办公区，处处可见的也是依图的产品展示，记者进入依图办公区后的所有行为轨迹都清晰地展示在电子屏上，而这正是依图为平安城市提供的人脸识别解决方案中最为简单的一种。
在展示区域，还可以看到依图为医院做的肺部CT智能辅助诊断、儿童骨龄智能辅助诊断等众多产品。
依图科技联合创始人林晨曦告诉钛媒体，人工智能领域创业最大的困难在于两方面：一是要有世界级AI算法；二是要寻找合适的商业场景，让技术实现商业落地。
对于前者，不得不提依图科技两位创始人的背景。
林晨曦毕业于上海交通大学，大三时就曾获得ACM国际大学生程序大赛冠军，他的团队是首个在这项比赛中夺冠的亚洲团队。毕业后，他分别就职于微软研究院和阿里云，带队搭建了国内最大的拥有自主知识产权“飞天”分布式云计算操作系统。而他的搭档，另一位创始人朱珑，师从艾伦·尤尔教授——美国计算机视觉学科的奠基人之一、霍金的学生。朱珑在美国随导师艾伦·尤尔接触到了全球最顶尖的计算机视觉技术。两人从系统应用到业务判断的完美配合都使得依图从国内其他同类公司中脱颖而出。
为了能够证明依图世界级算法能力，2017年，依图参加美国国家标准技术局（NIST）主办的人脸识别供应商测试（FRVT），这是全世界最权威的人脸识别比赛，被称为全球工业界实际应用的黄金标准。这次比赛中，依图在四项主要测试场景中获得第一名。
据FRVT官方报告显示， 中国公司依图科技在千万分之一误报下（采样百亿对样本）的准确率为 95.5%，比第二名俄罗斯公司Vocord 93.5%的准确率高出 2%。这是目前为止全球公开的、最大规模测试集、最权威测试指标下的最好成绩，也是中国企业在该领域首次夺冠。
当然，只有算法能力的企业是无法长久的，企业必须跟行业深入结合，去改变各行业基本的成本结构或生产效率。在商业落地的方向选择上，依图在创业之初就认定AI要专注做to B的产品线和行业线；而在垂直场景的选择上，依图最早选择了安防。
早期做安防，“市场成熟，潜力巨大”
林晨曦告诉钛媒体，安防是非常成熟的市场，具有明确清晰的商业模式。
首先，国家公共安全系统每年都会在安防基础设施建设上投入大量资金，政府招投标项目明确、采购流程规范，只要第三方企业技术做得好、产品具有前瞻性、能解决实际问题，项目就可以很快落地。事实上，像依图这样的第三方技术企业对于政府部门而言，是在做设备或者产品的升级改造，从信息化到智能化的升级改造，人工智能算法是作为新技术产品在适应安防领域固有的模式。
其次，安防市场垂直性强，其市场客户并不能统称为所谓政府部门或者公安部门，实际上是分布在不同省份涉及不同的警种、不同的科室。换句话说，安防市场整个行业存在大体量的刚需客户。
另一方面，由于摄像头所记录的视频基本只有公安等系统才有权调取查看，安防+AI绝对是toB的销售模式。在这种市场行为中，各类视觉识别类企业要竞争的关键不仅包括技术、产品，还涉及当地政府的政策以及商务关系等。这也是近年来在安防领域出现众多视觉识别类AI企业的重要原因，因为很难说浙江的某公安系统会在宁夏寻求一家技术企业合作。所以说存在着巨大的市场需求，大家其实可以各自为营。
就依图而言，依图凭借标杆案例的辐射作用，让客户口口相传，绝佳的好口碑在市场推广和市场占有率上发挥了很大优势。比如，2017年国庆期间，依图人像大平台为天安门广场的安保提供技术支持，有效减轻了民警执勤的工作量，保障了往来游客的安全；8月，山东青岛啤酒节开幕两周，依图的人脸识别技术帮助警方抓获网上在逃人员22名、吸毒人员11名；还有在厦门金砖五国会议上提供的安防技术保障等。
目前，依图已经为全国34个省级行政区域中的20多家省级公安系统提供技术支持。
另外，林晨曦告诉记者，他们当年决定深耕安防也是受到一则社会新闻影响。
当年，长春市发生一起社会影响重大的案件，据称是一对父母去便利店买东西，将孩子遗忘在汽车后座，车门也没上锁，旁边一人临时起意将车开走。等到警方找到车辆时，孩子已经被掐死在车后座。而那一年，该市已经投入上亿元部署“天网”系统，按照常理通过摄像头影像追踪应该可以很快找到车辆和嫌犯，但警方在全城搜索中对于车辆行踪并没有什么有效收获，最后是嫌疑人因全城追击的心理压力难以承受而自首。
这个案件暴露出的严重问题是：虽然我国天网工程已经在城市道路布控，但交通卡口摄像头拍摄的大量图像数据并没有被有效利用。
自2011年开始，我国开始投入建设“中国天网”工程，其核心架构包括终端监控设备、网络连接、存储系统、图像及信息处理系统，全国范围内的设备均通过互联网进行连接。但一方面由于海量图像的甄别需要巨大人力，一方面是警方人员在长时间的图像检测中可能出现识别准确率降低的情况，影响案件判断。智能化识别技术成为公共安全部门亟待解决的问题。
2015年，我国国家发布《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》称，到2020年，全国将基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用。可以说，安防市场对视频识别的智能化刚需不容小觑。
从车辆品牌识别敲开市场大门
依图是最早将AI技术运用在安防领域的图像识别类企业之一，在林晨曦看来，他们最初做的更多的是让客户理解AI产品或者AI技术已经足够成熟，能够在安防领域的具体场景中解决什么样的具体问题。
据林晨曦回忆，依图拿到的第一份政府订单来自苏州市公安局。当时朱珑透过各个渠道找到苏州公安局主管技术的副局长，副局长只在休息期间给了朱珑三分钟见面机会，而且率先向他们提出要求——做车辆品牌识别。
由于很多涉案车辆常常采用套牌或者假牌照，公安部门在案件的侦破当中很大程度上需要通过对汽车品牌或外观特征识别进一步确定车辆信息。朱珑他们快速反应，建立了车辆品牌的数据库，更新调试算法模型，三个月后，成功拿下第一单。
在做车辆品牌识别之后，依图开始进一步做假套牌车识别。套牌车的背后涉及很多问题，可能是涉嫌某盗窃案件的车辆，也可能是存在安全隐患的非法运营车辆。当时苏州公安局的套牌车识别率不到30%，通过依图的技术，识别率达到90%，公安系统可自动对比找到嫌疑车辆。除此之外，依图的图像识别技术还应用在高架上的大货车识别。这也是交通安全领域极为重要的环节。
在第一套智能识别系统成功布在苏州公安系统应用之后，通过全国公安系统内部交流学习，便实现了示范和辐射作用。2015年，依图科技“蜻蜓眼”车辆大平台系统荣获公安部科学技术进步奖，该系统拥有品牌识别、假套牌分析以及基于视觉特征的“以图搜车”等智能识别能力。
依图车辆大平台系统介绍
除了车辆识别外，依图人脸识别技术在2013年也开始实现商业化。
通过依图的“蜻蜓眼”人像大平台智能系统，可进行基于图片的静态人脸比对，以及基于视频流的动态人像识别及比对。其中，依图的动态人像系统，广泛支持业界主流的视频流标准，整合了人脸跟踪捕获和识别、实时布控、过往路人轨迹查询等功能，被广泛应用于居民区、商业区、火车站、地铁站、快速公交站、机场、海关、商场出入口等人流密集区域；静态人像比对支持十亿级别的大规模人像库比对，快速精准确认被查询人员身份，被广泛应用于公安等领域。
此外，在安防领域，依图也在探索更多行业痛点，将枝叶伸展到更多应用场景。
在金融领域：2015年，招行全行1500家网点正式使用依图“刷脸”技术开户。客户进入到招行营业厅，无论是在柜台还是使用VTM机自助办理开户、挂失等业务，只要涉及到需要联网可查的身份识别业务，招行可在一秒钟内作出判断，协助VTM座席工作人员完成身份认证。
在商业应用方面：依图与万达广场合作，通过机器视觉对人脸的特征识别和归纳能力，将客户的性别、年龄、心情等作商业需求的对应特征，自动识别VIP客户进行定制化服务，针对性的实时推送客户感兴趣的内容，为商家实现目标客户引流以及精准营销。
进军医疗，“图谱+影像识别”的双路线打法
安防是依图业务中占比最重的部分无容置疑。不过，自2016年7月，依图开始拓展AI在医疗行业的发展。
林晨曦告诉钛媒体：“从本质上讲，人工智能对每一个基础行业都会产生深刻的改造过程，无非是企业今天选的到底是教育行业还是医疗行业。选择医疗，一方面确实是因为医疗领域存在着巨大的行业痛点，另一方面，也是因为依图技术负责人对于将AI技术应用在医疗行业，进一步改善医疗存有巨大热情。”
目前，依图医疗人工智能系列产品主要包括放射影像辅助诊断系统、超声影像辅助诊断系统、儿科临床辅助诊断系统、医疗科研大数据平台、病理图像辅助诊断系统、药学部处方智能复核系统等。
从产品功能来看，这些系统可以划分为医疗影像识别和医疗知识图谱两大类。
在医学影像领域，其场景痛点与安防相似。医院经常面对大量医疗影像需要鉴定，医生精力有限，如果能运用图像识别技术帮助医生鉴定并给出一定的辅助诊断，不仅能有效节约人力提高诊断速度，也可以减少因医生过度疲劳而造成误诊。
依图的超声智能辅助诊断系统，依托深度学习技术及医生临床诊断经验，能够实现从多种超声影像中自动勾划多种器官中疑似病变的结节或肿块，对结节和肿块的影像特征在形态学、钙化程度、结构异常化、血管丰富程度等维度上进行精细描述，并对其良恶性进行分级判断，辅助医生确定诊断结果。其中，胸部CT影像辅助诊断系统已部署进浙江省人民医院、浙江大学医学院附属第二医院、复旦大学附属肿瘤医院等国内数十家三甲医院，进入临床工作流。
依图儿童骨龄智能辅助诊断系统
儿童骨龄智能诊断系统将海量临床影像和权威医学知识结合，智能阅片自动计算儿童骨龄。在现代社会，儿童生长发育过程中，为了判断是否发育正常，医生一般提取儿童左手骨的X光片，根据骨头发育情况来计分，对标图谱，计算骨龄。如果骨龄和生理年龄的误差在一岁以内，就认为这个儿童发育是正常的，如果超过一岁，就需要预警或临床干预。
从依图系统的检测结果来看，可精确到0.1岁，与医生计算的骨龄值相比，误差在半年内比重占98%，而人工智能也将这项诊断时间从人工的10-15分钟缩短到了5秒。
目前这些人工智能辅助诊断系统已在国内30多家三甲医院进入临床工作状态。值得强调的是，相比市场上常见的媒体报道提到医疗影像识别类产品的准确率，依图强调的是临床医生对其系统诊断结果的采纳率。目前医生对依图智能辅助诊断系统的采纳率已超过92%。
在医疗知识图谱构建中，依图的布局路线也十分清晰，可以说层层递进：
首先，数据平台。过去十几年，中国医疗行业信息化做得非常好，积累了大量历史数据，但都散落是各系统或机构，存在着严重的数据孤岛现象。依图的临床智能科研平台覆盖临床科研数据制备、数据处理以及数据分析全链路，可构建信息提取模型，自动从临床病历数据中提取数千个特征信息，取代手工信息提取、数据录入等工作。
其次，智能搜索引擎。依图的算法模型自动学习医学文献中的知识，包括医学领域权威文献如医学指南（心内科诊断指南、白血病治疗指南、肺癌治疗指南等），以及在顶级杂志上发表的重要文献，通过机器学习自动提取自由文本中的关键数据，准确理解医学概念及其层级关系，精准识别搜索词条和病历中的医学术语。在疾病搜索、症状搜索、病情演变特征搜索等临床场景下，大大提升了病历搜索的效率。
最后，场景化产品。2016年8月，广州妇女儿童医疗中心与依图医疗合作，共同推出了“咪姆熊”智能诊断平台，以人工智能技术为患者和医生提供小儿常见病的辅助诊断，系统支持诊断的疾病覆盖门诊总量90%以上。
其实从依图医疗领域的布局来看，重点在做医疗图谱建设很大程度上应该是为影像识别产品做基础保障，因为图像识别的精准度背后必然是足够多的有效医疗数据做支撑。而知识图谱对于人工智能的重要价值本身就在于让机器建立认知，能够理解世界和行业应用。
在全球化方面，可以说这已经成为中国本土企业的必经之路，当然也在依图科技的未来规划当中。林晨曦向钛媒体透露，依图目前正在加速全球化布局，接下来的发展重点是将产品和技术做全球化市场推广，包括非洲、美洲及东南亚等地区。
“中国的人工智能技术已经达到世界级前列水平，依图会把中国企业的人工智能技术开放给全球，成为服务世界的人工智能公司，探索与各国合作及行业应用的新可能。”林晨曦表示。（本文首发钛媒体，作者/张叶）
