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今年是創業邦延續第十年推出「30歲以下創業新貴」榜單，也是創業邦首次把「30歲以下創業新貴」的舞臺交給年輕的90後和00後們。在市場風雲驟變，競爭局面更加暗潮湧動的情況下，通過解讀這些年輕的創業新貴們，展現他們在各種前沿技術中的探索、深耕，他們的創業激情和創新意識，將如何影響並改變這個時代。
作者｜Dexter
編輯｜劉 巖
圖片設計｜李斌才
攝影｜張勇
與大部分人「潛意識」裡常見的衣著隨意、頭髮稀疏的「程序猿」不同，出生於1991年的武彬，白淨的臉上透露著斯文和書卷氣。或許是因為常年安坐於電腦前敲擊代碼，他給人一種安靜的感覺，但配合正襟危坐的姿勢，又顯示出他擁有無與倫比的耐力。
2017年，武彬於清華大學研二在讀時成立北京極睿科技（Infimind）有限責任公司。
這是一家專註於時尚領域的人工智慧技術與解決方案提供商。
武彬希望能憑借著海量的時尚領域數據、國際領先的計算機視覺算法和工程能力，構建出技術與時尚的橋梁，實現時尚產業數字化與智能化變革，讓時尚行業獲得更加良性發展。
截至目前，成立才三年的極睿科技累計已完成三輪融資。
分別是在2017年8月，完成金沙江創投500萬天使輪融資；2018年11月，完成魔量資本數千萬元Pre-A輪融資；2019年10月，完成由紅杉資本領投、圖靈創投跟投的億元級A輪融資。
而在每一輪的融資中，所有老股東全部都選擇加持跟進。
此次突然暴發的新冠肺炎疫情，服飾紡織行業面臨巨大的沖擊，極睿科技結合自身技術優勢，為服飾行業客戶提供了多元化人工智慧運營方案，幫助解決人效低、庫存管理、電商平臺上新困難等問題。
其推出自研的 AI 賦能時尚產品—— AIFashion開放平臺、電商智能化運營產品——ECPro、PIM——服裝品牌智能企劃決策系統，以及服飾檢測、屬性識別、時尚智能搭配、時尚知識圖譜、營銷文案生成等產品，已在時尚領域得到了廣泛的應用。
目前，極睿科技與韓都衣舍、以純、江南布衣、京東、小紅書、小米、衣二三等客戶建立了深度合作。
時尚行業要進行數字化變革
2010年，19歲的武彬考入清華大學計算機系，本科畢業後又進入清華大學人工智慧實驗室攻讀碩士。
在本科就讀期間，武彬和自己的輔導員徐鎮一起，研究針對服飾領域的卷積神經網路。神經網路(neual networks)是人工智慧研究領域的一部分，當前最流行的神經網路就是深度卷積神經網路。目前，卷積神經網路在很多研究領域中都取得了巨大的成功，例如: 語音識別，圖像識別，圖像分割，自然語言處理等。雖然這些領域中解決的問題並不相同，但是這些應用方法都可以被歸納為：深度神經網路通常是可以大規模自動從數據中學習特征，並把結果向同類型未知數據泛化。
武彬出身在一個從事服裝行業經營的家庭。在家庭的耳濡目染下，他很早就發現，服裝行業的商品，從設計、生產、流轉、銷售，再到消費者手中，要經歷一條很長的鏈路。人和商品間的距離很遠，生產者「閉門造車」，不知道消費者要什麼，造成庫存堆積。
上大學後，由於他在專業上專攻人工智慧方向，因此就產生了將AI技術賦能時裝行業的想法。
他發現這個行業，數字化程度很低，商品從生產到流轉都處於十分傳統的模式。而且服飾屬於非標品，在不同的場景下會有不定的影響，一件衣服折疊起來和穿在身上會展現完全不同的形態。服飾的柔性化，對計算機要求很高，識別難度很大，這讓武彬看到了機會。
2015年，武彬搭建了一個數據標註平臺，建立自己的數據壁壘。當時，為了達到更精準的定位，他們隻專註於標註大品類的服飾商品，保證包、上衣、褲子、連衣裙這些品類「做到足夠好」。
武彬和徐鎮一共付出了幾十萬元成本，用一年多時間，不僅標註了100多萬條數據，同時收獲不小。
在清華大學讀研究生時，武彬成為清華x-lab在培育團隊「超滿意」項目的發起人。這個「超滿意」是一個消費大數據智能感知及分析平臺，其宗旨是一方面幫助消費者高效地甄選商品，讓人人成為購物專家；另一方面幫助品牌和商戶準確把握市場反饋，提升核心競爭力。
2017年3月，碩士在讀的武彬與徐鎮一起將這個項目變更為北京極睿科技公司。
極睿科技的創始團隊均來自清華計算機系。創始人武彬是清華計算機系2010屆本科、清華計算機系自然語言處理實驗室碩士；CTO徐鎮是清華計算機系本科、清華網路科學與網路空間研究院碩士，曾就職於革命軍第56研究所，從事並行分布處理與智能計算機相幹研究工作，有多年電商大數據和人工智慧相幹工作經驗；CV負責人孫丹陽是清華智能技術與系統國家重點實驗室碩士。
很快，他們當年研究的深度學習算法的識別效果引起了投資人的關註。僅僅4個月後，極睿科技就拿到了金沙江創投500萬元的天使輪融資。
創業的第二年，極睿科技又拿到拼多多天使輪投資方魔量資本的數千萬元Pre -A輪融資。第三年，完成由紅杉資本領投、圖靈創投跟投的億元級A輪融資。
以武彬為首的三個清華計算機系的理工男，計劃用AI技術，對時尚服飾行業進行一場數字化的變革。
用AI技術解決實際問題是關鍵
家庭成長的以及求學的經歷，很早就讓武彬認識到，技術不僅能改變人們的生活，也能讓時尚行業走向可持續發展。現在，不僅可以對巨大的時尚服飾市場賦予抽象的新興技術，進而呈現出抓取眼球、打動人心的表現形式，而且，從產品的可追溯性、供應鏈的視覺化，大數據對品牌形象賦能的來看，都湧現了很多新玩家，出現了新格局。
可以看到，科技力量的變革已經成為時尚行業自我升級的新出路。
在這種思路的指導下，武彬認為，可以提升和發揮個人價值的創業時機已經到來。
武彬初創的極睿科技，定位為一家致力於用深度學習技術賦能時尚零售行業的公司，用 AI為時尚行業提供一站式人工智慧技術與數據服務。
但他也坦承，這個創業舉動，也受到商湯科技、曠視科技等人工智慧公司的啟發和鼓勵。
此前，極睿科技團隊一直在思考如何運用人臉識別等新技術賦能傳統零售行業的「人貨場」，而服飾、時尚商品，作為零售業的重要組成部分，同時也依賴於視覺特點，並且，在這個產業鏈條中，不僅前端的服裝設計到最終的生產出庫都由人力代工完成，而且服裝設計需有海量的素材與圖片，對於資源的整合與數據分析，也未得到良好的管理。因此，人工智慧技術在服裝整條供應鏈中能發揮串聯的效果，使科技代替人力，使資源得到整合。
武彬認為，與熱門的無人駕駛、醫療影像和視訊監控等領域相比，服飾零售簡直是一片藍海市場。
這不僅是因為服飾零售市場空間足夠廣闊，根據相幹統計，2017年中國服裝類零售總額高達14557億元，而且從設計師、品牌、一二三級批發、到門店和電商再流轉至消費者手中，每一個環節都需要服務商進行維護和賦能，傳統購衣體驗存在很大的提升空間。
更為重要的是，極睿科技的初始團隊在服飾識別、分析和檢索方面都擁有領先的技術，切入服飾零售領域水到渠成。
在當時的人工智慧改造零售業的賽道裡，大多競品做的是全品類商品，實際效果一般。基於此，武彬認為，只有在單一垂直領域挖得更深，做更多數據積累，才能提供更完備的產品體驗。
「如果分散積累服飾數據、汽車數據和零售數據，其實並沒有強貫通性。但當我們把設計師數據、品牌數據、生產數據、消費數據整合在一起，就可以發揮數據的最大價值。」武彬如此說。
目前，極睿科技的主要產品有AIFashion開放平臺、ECPro易店通——服飾電商一站式智能平臺、PIM——品牌智能服裝數據中心等，為服飾品牌、電商平臺、時尚媒體和線下服裝零售等提供先進的計算機視覺解決方案。
AIFashion基本覆蓋國內外時尚內容媒體數據，含數億級的服飾圖片數據，因此，AIFashion不僅在線上可以進行服飾相似檢索，通過圖片即可搜索到同款或相似服飾商品，而且還可以讓 AI 學習時尚博主的穿搭風格。
另外，AIFashion還能根據圖片完成商品的歸類整理，實現商品的快速上架與智能化運營管理。在服飾商品識別與屬性標簽識別中，分別達到了99.53% 與 97.89% 的準確率。並且，AIFashion還能根據上傳圖片生成中文、英文、法語、德語、俄語等多種語言標題。
在線下，AIFashion可以通過智能試衣鏡和個性化櫥窗，對商城進行改造升級，使線上與線下體驗相結合。
通過智能試衣鏡，在用戶拿起或穿上衣服時通過計算機視覺等技術進行感官處理，衣服的產地、材質、清洗方式等服裝附加資訊會顯示在螢幕上，並且通過線上的自動搭配功能，進行跨類別店鋪內其他商品推薦，讓用戶有更完美的購物體驗。
通過個性化櫥窗，AIFashion可以根據用戶的體貌特征與穿衣風格，智能推薦本店鋪的商品搭配或定制化顯示用戶可能喜歡的商品資訊。
「以後我們甚至能夠做到，只要你到達一個服飾店門口，系統根據你的相貌特征已經準備好了相應的搭配推薦供你選擇。」武彬說。
在武彬看來，AIFashion基於美學原理作為結構化先驗知識，使用深度學習的方法從數十萬網紅達人的穿衣搭配中抽取美學特征，構建出精準的時尚語義空間，為服裝搭配、服飾命名等功能提供了有力保障。
自 2018 年 8 月AIFashion上線以來，已與京東、小紅書、ABox、Plum等企業建立深度合作關係。
而易店通ECPro智能上貨系統，則是針對服裝電商企業和個人提供快速生成詳情頁和上貨服務的SAAS 系統。基於這個系統的圖像識別技術能更多更準地識別商品屬性、以及更加精確地識別商品類別。同時，智能化切圖與排版技術讓詳情頁文案更豐富更人性化、更加突出服裝的特色和賣點，主要是為了解決小賣家美工、文案水平一般，無法精細化設計與運營；大店鋪人力成本高的問題。
「以前產品上線需要五到十個人，花費五個小時，需要編輯、運營、美工設計等合作完成，而ECPro的識別能力、分析能力、自動生成能力能在一分鐘之內完成，極大地提升了上架效率。」武彬說。
目前，這個系統支持淘寶、天貓、京東、拼多多等多家主流電商平臺的男裝、女裝、童裝等服裝類目。
極睿科技目前的第三個重要產品，就是品牌數據中臺PIM系統，這是一款專註於服飾品牌產品開發需求的行業SAAS。PIM通過捕捉全網動態的最新流行趨勢圖片並結構化，結合電商數據輔助競品分析，並打通品牌內部企劃、設計、生產與銷售環節的商品數據，幫助品牌進行智能化企劃決策。
武彬相信，通過這三個紮實的產品，應該能更加高效地做好商品的調度。從一個商品最源頭的企劃，到終端的用戶手裡，商品和人的距離將逐漸拉近。那時，企業會更多的知道用戶的需求，對於庫存降低，對於人效的提高，都會有很大的改變。
要迅速建立起技術壁壘
目前，極睿科技服務的對象主要包括服裝品牌商、電商、電視、內容媒體。極睿科技可為電商用戶，如京東、拼多多等完成一鍵商品上架與一鍵店鋪裝修服務；可為服裝品牌商，如韓都衣舍、以純等自動完成服飾商品識別，準確分析出商品材質、版型以及標簽；除了服裝品牌，近年來國內出現的新模式，比如租賃平臺、二手電商、訂閱平臺等，也有部分是極睿科技的客戶。
「新模式最重要的是做人和商品的打通，我們則為新的模式提供商品標簽，做管理和後臺數據服務。」 武彬稱。
其實，不管是新消費體驗，或是新消費模式，都很依賴於底層技術的發展。「技術是帶來新體驗的必經之路。極睿科技就是以賦能激活數據，以數據驅動行業變化。」
但一件衣服穿在身上和疊起來是完全不同的形態，而且還受到光照、角度、遮擋等因素的影響，針對這些特點對模型進行優化，識別上就會更加精準。正是因為這些原因，服飾類商品的識別和分析相比硬質類商品和人臉更加龐雜，也更容易建立起技術壁壘。
武彬深信任何成功都不是偶然的，他希望能夠迅速建立起自己的技術壁壘，從2017創業開始，在武彬的帶領下，極睿科技每年都參與清華大學大數據能力提升項目。
這個項目旨在促進大數據人才培養，服務國家大數據發展戰略，具體由清華大學研究生院、數據科學研究院及相幹院系共同設計組織實施，主要面向在學研究生，包括碩士和博士，培養具有大數據思維和創新能力的「π」型（高級復合型）人才。
去年，雙方共同合作的項目課程是《時尚趨勢預測分析》。
在這個課程中，項目成員需要基於能「讀懂服裝」的圖像識別算法，來獲取時尚圖片中的各式服裝資訊，再通過數據清洗得到有效搭配數據，進而採用機器學習算法，深入挖掘上衣和下衣搭配的規律，從而實現給出一件上衣（下衣），就馬上能推薦符合審美的下衣（上衣）的功能。
而在這個項目中的圖片數據，主要就來源於極睿科技已有的時尚網站圖片數據。通過極睿科技提供的圖像識別API對已有圖片進行識別，進而讓機器學習。
這個項目完成的搭配推薦模型，取得了良好的效果，可用於指導用戶的日常穿搭以及電商平臺服裝商品推薦。
這是武彬創業以來，極睿科技與清華大學大數據能力提升項目第三次合作。他說，「我們希望未來達成更多的項目合作，為學弟學妹提供這樣的實踐機會，同時也幫助極睿獲得新的大數據應用創新項目，幫助極睿更快成長。」
在校期間，武彬多次參與973、863重點項目。也入選”北京U30 30歲以下傑出青年”、”工信部中小企業領軍人才計劃”等各項評獎，還曾獲得英偉達最佳應用案例等獎項。
他認為，數智時代是服飾產業未來的一個標準的方向。「我的想法推進整個行業的數字化和智能化，能更好地調配資源，更好地感知用戶，從而更好地設計生產，讓這個行業更加良性發展。」