閱面科技CEO趙京雷：打造嵌入式視覺領域NO.1的戰略藍圖
作為嵌入式視覺領域的領跑者，閱面科技開始將“繁星”技術平臺開放，
深耕AI領域多年的趙京雷，夢想是什麼？“夢想很簡單，希望早一點讓電腦視覺技術給普羅大眾的生活帶來積極變革。”
他將帶領閱面科技團隊實現怎樣的目標？“AI是已知目標，而我們是路徑的探索者。通過我們的努力，讓硬體輕鬆洞悉世界，這是一份美妙的事業。”
作者｜張通
採訪、編輯丨小魚
網址｜www.xtecher.com
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“電腦視覺的入口在硬體前端，而不是在雲端”。這是閱面科技創始人兼CEO趙京雷博士眼中的創業商機。
曾在在AI領域摸爬滾打十餘年的趙京雷，目睹電腦視覺行業一步步走向深水區：人臉識別技術的發展帶來無限商機；電腦視覺的“長尾效應”開始顯現，技術應用的場景無限延展；BAT蓄勢待發，昭示行業已然趨於成熟。
雲在“賦能硬體智慧”問題上的羸弱趙京雷早已了然於胸。“價格高、延時長、無法即時計算，
趙京雷大膽篤定，計算將從雲向邊緣（設備前端）過渡，而在電腦視覺領域，攝像頭或者帶攝像頭的設備，將成為人類走向AI世界的超級入口。
那麼集成電腦視覺演算法和AI晶片的低成本、低功耗、高效率的嵌入式模組，便是讓上述硬體設備輕鬆洞悉世界的終極解決方案。
“我們所做的事情，是大勢下的必然，解決攝像頭端智慧化問題，就等於打開了AI世界的大門。”趙京雷說，這是一場始於邊緣的革命。
科技探索
“創辦一家科技驅動的公司，一直是我的夢想。”親歷互聯網產業變革，深耕AI領域多年的趙京雷的這句話，恰恰詮釋了“不想當將軍的士兵不是一個好士兵”。
趙京雷是一名典型的技術男，從學習到實踐一直堅守自己對科技夢想的堅持。
在互聯網與AI產業的交叉口，他發現神經網路、人工智慧等新鮮事物正悄然興起。在興趣的驅動下，他選擇回到上海交通大學繼續深造，迎接即將到來的AI浪潮。
碩博期間主攻人工智慧專業機器學習、自然語言處理兩個方向的研究。
人工智慧大浪初興，趙京雷一直希望學以致用。博士畢業後，他來到搜尋引擎公司WiseNut擔任演算法負責人，從事面向B端的新一代語義搜尋引擎開發。近兩年時間，他帶領團隊親歷了語義搜尋引擎從無到有的全過程，積累了充足的實戰經驗。
而此時深耕底層演算法多年的趙京雷，也開始對技術到產品落地研究產生濃厚興趣。
恰逢搜尋引擎、語音辨識等市場開始熱化，BAT紛紛佈局其中。2010年，趙京雷加入阿裡巴巴，作為北京演算法研究中心帶頭人，全面負責文本、圖像的搜索推薦及內容過濾等工作執行落地。業務端的實踐鍛煉，使得自身技術的應用能力得到昇華。
置身阿裡巴巴的幾年中，受大生態環境薰陶，趙京雷能夠觀察各行各業的發展，棄弊存優，思索不同行業的痛點，在大潮中觀望屬於自己的機會。
當O2O大潮洶湧而來，互聯網的盛世誘惑著有志之士。2013年底，趙京雷決定投身這場狂歡之中，開啟自己第一個創業項目——上街吧。
“上街吧APP主要做搭配推薦和虛擬試衣，以影像處理技術為核心，通過推薦和搜索技術，幫助女性☆禁☆學習穿衣搭配，並有前瞻性的搭載電商銷售。”
一年後，上街吧app及關聯微信公眾號擁有粉絲100余萬，移動互聯網市場表面依舊火熱，但趙京雷卻嗅到了一絲危險氣息。“C端流量愈發難以獲得，互聯網的浪潮已經到達頂點，即將衰退。”
彼時，AR、VR概念開始興起，趙京雷深刻意識到移動互聯網設備即將迎來升級反覆運算的風口，新一代智慧設備需要智慧體驗的提升和更加優質的交互。
“未來屬於人工智慧”，趙京雷毅然決定回歸到最初的興趣上去，希望在AI的風口來臨之際，實現自己“創辦科技驅動公司”的夢想。
趙京雷將方向瞄準電腦視覺，他認為相較需要推理的自然語言處理，電腦視覺的演算法模型更加適合用深度學習的方法來搭建，同時視覺也正是智慧硬體升級必不可少的一環。
趙京雷帶頭組建團隊，他找到了前卡耐基梅隆機器人研究所研究員，東南大學電腦視覺博士丁小羽擔任演算法負責人，主攻創新技術研發；此外，另外三位元主攻演算法、技術應用、市場的合夥人也陸續到位。
2015年4月，閱面科技成立，7月正式投入運營。至此，一家以前沿科技驅動的公司正式誕生。
趙京雷的夢想繼續不斷向前推進。
打造演算法IP
“成為嵌入式視覺領域的NO.1”，這是創業之初埋藏在趙京雷心中的目標。但彼時市場混沌，技術也未成熟，一切都需要從頭開拓。
作為一名已在AI領域耕耘十餘年且有過創業經歷的“老炮兒”，趙京雷已蛻變得十分務實。“在真正做事之前，一定要想清楚公司的定位和發力方向。”
源於雲在“賦能硬體智慧”問題上的羸弱，趙京雷將閱面科技定位為用電腦視覺技術在前端賦予硬體智慧的公司，即嵌入式視覺公司。
閱面科技將朝著哪些方向發力？趙京雷認為，電腦視覺在三個方面對人類最有價值。
Face ID。無論是在手機解鎖、支付還是門禁、安防、社區進入、學校打卡等場景，以人臉識別技術構建的Face ID體系都有廣泛的應用，它更加安全、便捷，並且還可以延伸至無限多的場景，對人類意義重大。
採集資料。“隨著技術的發展，應用電腦視覺技術的攝像頭會成為最重要的資料感測器”，無數圖像資料將不斷被收集，並通過訓練、分析發揮更大的價值。
人機交互。電腦視覺將在未來成為機器的眼睛，帶來人機交互。包括手勢操控，機器對人體的追蹤以及識別人類的表情等。到了這一步，電腦視覺將給人類帶來顛覆性的變革。
任重道遠，趙京雷決定先強大自身的核心技術能力，打造自己的演算法IP。
2015年7月到2016年7月，閱面科技將全部的精力投入到演算法研發上，從基礎的人臉識別到表情識別，再到人體的檢測、追蹤，再到手勢交互技術的構建，閱面科技不斷夯實自身的核心演算法能力，並不斷提升技術精度。
“電腦視覺的底層技術非常難成熟，倘若此前沒有積累，要把演算法模型構建至工業級水準，無異于天方夜譚。”好在，閱面科技擁有趙京雷、童志軍、丁小羽等在電腦視覺技術上的頂級人才，技術人員大多來源於BAT一線。就這樣，從最初的5位合夥人到2016年中的20餘名員工，閱面科技將最難跨越的坑一一走過。
商業化演進
演算法已然成熟，但這距離商業化落地還需要時間。而一場始於邊緣的革命，就此在閱面科技內部浩浩蕩蕩地展開。
趙京雷意識到，降低電腦視覺技術應用門檻的最佳途徑，就是將演算法與AI晶片的集成在袖珍的模組中，隨插即用，使用便捷、功能強大，易於市場接受。
為此，閱面科技硬體團隊成立，打造模組，落地產品成為了公司的又一大目標。為了更好地打入市場，除了研發以模組為代表的“技術產品”之外，閱面科技還會打造一些如智慧攝像頭的軟硬體一體化的視覺識別及分析終端產品。
就這樣，以邊緣計算為核心，以Face ID、採集資料及人機交互三大方向為著力點，閱面科技踏上了落地產品的征程。
2017年上半年，閱面科技的模組產品和終端產品全面落地，針對三大垂直應用方向，各有獨立的標準化產品推出，適配Android、Windows、Linus及iOS多種平臺。
同時，閱面科技也持續在底層的視覺識別技術方面深耕，並在多個國際評測中證明自己。2017 年5月，人臉檢測平臺 FDDB 的資料顯示，閱面科技的技術已處於行業領先水準；6月，閱面科技人臉識別技術以99.82%的識別精度獲得了LFW 冠軍。
有力的技術和產品支援下，閱面科技的商業化進程開始加快。根據閱面科技產品面向的三大方向，趙京雷把主要的落地場景瞄準消費電子安全、新零售資料獲取及分析、人機交互三大場景。
截至目前，閱面科技在各個領域都積累了相當數量的合作夥伴及客戶，如蘇寧、創維、漢邦高科、中國資訊、新松機器人等等。趙京雷統計，閱面科技的客戶已達上百家，今年收入快速增長，明年可以實現盈利。
一切都在趙京雷的計畫之中。從最早洞悉“計算將從雲向硬體前端過渡”，到當機立斷放手O2O轉投嵌入式視覺領域，再到運用積累十餘年的演算法經驗迅速構建演算法IP及打造產品，閱面科技從一而終都保持著快准狠的果敢，而趙京雷也一步步接近了自己創業之初的目標。
繁星落地
歷經創使人團隊十餘年的積累，兩年的奔跑，閱面科技用一場與全球巨頭的重磅合作，宣告自己成為國內乃至全球在嵌入式視覺領域跑在最前端的公司。
11月1日，閱面科技攜手英特爾共同發佈的“繁星”系列產品。包括擁有跨模態與遷移學習能力的人臉識別引擎UniFace，其支援同一張註冊照片在可見光、紅外、3D三種不同的Sensor中進行識別，做到以FaceID為連通的人臉識別體系，並可延伸至無限的場景中。
同時，繁星AI晶片視覺模組也一同發佈，包括人臉識別模組、資料獲取模組、人機交互模組；基於繁星AI晶片視覺模組的智慧客群分析攝像機——閱客也一同亮相，其可以利用繁星的本地計算能力，進行即時客流計數、會員/熟客管理、軌跡管理等功能，商家能即時掌握顧客屬性和行為。
“之所以命名為繁星，我們希望產品未來能夠賦能的硬體數量像繁星一樣多，閃耀智慧生活。” 閱面科技希望繁星在未來能夠支撐海量視覺硬體產品，為行業賦能。
閱面科技打破了傳統、守舊的思想，將頂尖技術開放給行業合作夥伴，共同研發出更加優秀、智慧的產品，這也是繁星系列推出的初衷。
強強聯手，各取所需。英特爾具備全球領先的AI晶片能力，閱面科技具備全球領先的電腦視覺演算法能力和落地產品的能力。戰略合作將加快雙方開拓市場的進程，讓AI視覺技術以更低門檻普及大眾。
事實上，不僅是英特爾，全球領先的AI晶片公司，大都是閱面科技的合作夥伴。“AI晶片計算能力強大，但沒有高精度的演算法模型就難以發揮實際作用，而AI晶片公司選擇與我們共同開拓市場，足以證明我們在核心演算法和集成模組上的強大實力。”
打造資料金礦
與英特爾共同合作發佈新產品，是閱面科技發展歷程中的歷史性節點。晶片巨頭們紛紛入局，也再一次印證了兩年前趙京雷押注邊緣計算的正確性。
“本次發佈的AI晶片模組及終端產品，代表了整個行業未來三至五年的發展趨勢，將雲端模型部署到AI晶片端，將是AI賦能智慧生活的關鍵。”
資本市場上，圍繞AI晶片的投資熱潮也正迅速湧起。英偉達市值迅速超過1,000億美元、神秘晶片創業公司Cerebras Systems短時間內獲得1.12億美元融資、寒武紀獲得1億美元A輪融資、地平線獲得英特爾領投近億美元A+輪融資……行業發展趨勢如趙京雷兩年前所料，邊緣計算的革命全面爆發。
而此時，已率先奔跑兩年多的閱面科技做出了一個果敢的決定：率先將自己平臺技術能力開放，為硬體公司或行業客戶提供技術模組及終端產品，全面賦能智慧硬體升級及智慧商業。
“一方面，是為了迅速打開市場，加快整個行業發展；另一方面，我們更看重技術模組落地線下商業後所產生的資料價值。”
對於以電腦視覺演算法為核心能力的閱面科技，資料的價值很容易理解，唯有底層資料足夠豐富才能夠使得演算法達到盡可能精確的程度，實現持續領跑。
“閱面科技起步時利用來源於前期的合作夥伴以及趙京雷此前創業積累的資料進行演算法訓練。目前，閱面科技的資料量已達到數千萬級別，能夠支援UniFace人臉識別引擎的開發，以此實現多場景的遷移學習能力。”
資料本身就是一種財富。當閱面科技積累的底層資料達到一定量級，其便可利用資料切入一切與視覺相關的行業提供服務。資料將伴隨服務的升級不斷累積，潛力不可估量。
目前，已經有數十家B端客戶採用了閱面科技的模組產品及終端產品，資料每天都在源源不斷地滾動積累。按閱面科技的規劃，接下來針對商場、品牌連鎖店、藥店、醫院、展館、無人售貨店等C端人群頻繁消費的場景，將自身的技術能力開放給上述領域的B端客戶，與其一起開拓市場，並持續積累資料。
閱面科技正逐漸打造出一座資料金礦，並將在未來受益無窮。
變革生活的願景
趙京雷說，“作為一名受互聯網思潮影響的創業者，我一直希望能用科技給普羅大眾的生活帶來積極變革。”
基於此，閱面科技與商湯科技、曠視科技等電腦視覺公司發力點不同，相較於後者把主要業務集中在金融、安防等領域，閱面科技更希望將產品落地在生活圈，深度影響人們的生活。
圍繞生活圈層，閱面科技正逐漸在演算法層面切入不同的行業場景做更加精確的相容匹配，以滲透更多的垂直行業，將硬體模組與行業深度整合，構建行業的“邊緣雲”，提供解決方案。這也是其除了出售模組和終端產品以及提供資料服務之外，重要的商業管道。
閱面科技面對的市場很龐大。單就硬體而言，全球幾十億台智慧設備都面臨反覆運算升級，例如手機、攝像頭已經率先應用了電腦視覺技術，而在未來，機器人硬體也需要嵌入式視覺技術來賦能。
如今，閱面科技已到了全面發力的階段。而加速商業佈局，不斷強化資料能力和夯實影響力成為其新一輪的挑戰。
對此，趙京雷很有信心。“我們不懼怕競爭者，從一開始我們就把握行業的趨勢並追求產品的技術高度。同時我們的優勢不僅在演算法上，還在於將演算法和硬體整合的能力上，這需要經驗的積累。而當我們把技術能力開放後，也將拓展更多管道，以迅速擴張市場及提高品牌聲量。”
面對未來，趙京雷給閱面科技定下了一個“小目標”：明年可以實現可觀的盈利，並希望成為第一家上市的視覺公司。
而就自己而言，趙京雷的夢想變得更加簡單：早一點讓電腦視覺技術給普羅大眾的生活帶來積極變革。
趙京雷預測，AI晶片和電腦視覺演算法結合，實現前端的設備的智慧化，是馬上要到來的一波浪潮，電腦視覺技術將以前所未有的速度落地于萬億級消費市場。
那麼，趙京雷和閱面科技將如何迎接這波浪潮？趙京雷說：“AI是已知目標，而我們是路徑的探索者。通過我們的努力，讓硬體輕鬆洞悉世界，這是一份美妙的事業。”
也開始對技術到產品落地研究產生濃厚興趣。恰逢搜尋引擎、語音辨識等市場開始熱化，BAT紛紛佈局其中。2010年，趙京雷加入阿裡巴巴，作為北京演算法研究中心帶頭人，全面負責文本、圖像的搜索推薦及內容過濾等工作執行落地。業務端的實踐鍛煉，使得自身技術的應用能力得到昇華。
置身阿裡巴巴的幾年中，受大生態環境薰陶，趙京雷能夠觀察各行各業的發展，棄弊存優，思索不同行業的痛點，在大潮中觀望屬於自己的機會。
當O2O大潮洶湧而來，互聯網的盛世誘惑著有志之士。2013年底，趙京雷決定投身這場狂歡之中，開啟自己第一個創業項目——上街吧。
“上街吧APP主要做搭配推薦和虛擬試衣，以影像處理技術為核心，通過推薦和搜索技術，幫助女性☆禁☆學習穿衣搭配，並有前瞻性的搭載電商銷售。”
一年後，上街吧app及關聯微信公眾號擁有粉絲100余萬，移動互聯網市場表面依舊火熱，但趙京雷卻嗅到了一絲危險氣息。“C端流量愈發難以獲得，互聯網的浪潮已經到達頂點，即將衰退。”
彼時，AR、VR概念開始興起，趙京雷深刻意識到移動互聯網設備即將迎來升級反覆運算的風口，新一代智慧設備需要智慧體驗的提升和更加優質的交互。
“未來屬於人工智慧”，趙京雷毅然決定回歸到最初的興趣上去，希望在AI的風口來臨之際，實現自己“創辦科技驅動公司”的夢想。
趙京雷將方向瞄準電腦視覺，他認為相較需要推理的自然語言處理，電腦視覺的演算法模型更加適合用深度學習的方法來搭建，同時視覺也正是智慧硬體升級必不可少的一環。
趙京雷帶頭組建團隊，他找到了前卡耐基梅隆機器人研究所研究員，東南大學電腦視覺博士丁小羽擔任演算法負責人，主攻創新技術研發；此外，另外三位元主攻演算法、技術應用、市場的合夥人也陸續到位。
2015年4月，閱面科技成立，7月正式投入運營。至此，一家以前沿科技驅動的公司正式誕生。
趙京雷的夢想繼續不斷向前推進。
打造演算法IP
“成為嵌入式視覺領域的NO.1”，這是創業之初埋藏在趙京雷心中的目標。但彼時市場混沌，技術也未成熟，一切都需要從頭開拓。
作為一名已在AI領域耕耘十餘年且有過創業經歷的“老炮兒”，趙京雷已蛻變得十分務實。“在真正做事之前，一定要想清楚公司的定位和發力方向。”
源於雲在“賦能硬體智慧”問題上的羸弱，趙京雷將閱面科技定位為用電腦視覺技術在前端賦予硬體智慧的公司，即嵌入式視覺公司。
閱面科技將朝著哪些方向發力？趙京雷認為，電腦視覺在三個方面對人類最有價值。
Face ID。無論是在手機解鎖、支付還是門禁、安防、社區進入、學校打卡等場景，以人臉識別技術構建的Face ID體系都有廣泛的應用，它更加安全、便捷，並且還可以延伸至無限多的場景，對人類意義重大。
採集資料。“隨著技術的發展，應用電腦視覺技術的攝像頭會成為最重要的資料感測器”，無數圖像資料將不斷被收集，並通過訓練、分析發揮更大的價值。
人機交互。電腦視覺將在未來成為機器的眼睛，帶來人機交互。包括手勢操控，機器對人體的追蹤以及識別人類的表情等。到了這一步，電腦視覺將給人類帶來顛覆性的變革。
任重道遠，趙京雷決定先強大自身的核心技術能力，打造自己的演算法IP。
2015年7月到2016年7月，閱面科技將全部的精力投入到演算法研發上，從基礎的人臉識別到表情識別，再到人體的檢測、追蹤，再到手勢交互技術的構建，閱面科技不斷夯實自身的核心演算法能力，並不斷提升技術精度。
“電腦視覺的底層技術非常難成熟，倘若此前沒有積累，要把演算法模型構建至工業級水準，無異于天方夜譚。”好在，閱面科技擁有趙京雷、童志軍、丁小羽等在電腦視覺技術上的頂級人才，技術人員大多來源於BAT一線。就這樣，從最初的5位合夥人到2016年中的20餘名員工，閱面科技將最難跨越的坑一一走過。
商業化演進
演算法已然成熟，但這距離商業化落地還需要時間。而一場始於邊緣的革命，就此在閱面科技內部浩浩蕩蕩地展開。
趙京雷意識到，降低電腦視覺技術應用門檻的最佳途徑，就是將演算法與AI晶片的集成在袖珍的模組中，隨插即用，使用便捷、功能強大，易於市場接受。
為此，閱面科技硬體團隊成立，打造模組，落地產品成為了公司的又一大目標。為了更好地打入市場，除了研發以模組為代表的“技術產品”之外，閱面科技還會打造一些如智慧攝像頭的軟硬體一體化的視覺識別及分析終端產品。
就這樣，以邊緣計算為核心，以Face ID、採集資料及人機交互三大方向為著力點，閱面科技踏上了落地產品的征程。
2017年上半年，閱面科技的模組產品和終端產品全面落地，針對三大垂直應用方向，各有獨立的標準化產品推出，適配Android、Windows、Linus及iOS多種平臺。
同時，閱面科技也持續在底層的視覺識別技術方面深耕，並在多個國際評測中證明自己。2017 年5月，人臉檢測平臺 FDDB 的資料顯示，閱面科技的技術已處於行業領先水準；6月，閱面科技人臉識別技術以99.82%的識別精度獲得了LFW 冠軍。
有力的技術和產品支援下，閱面科技的商業化進程開始加快。根據閱面科技產品面向的三大方向，趙京雷把主要的落地場景瞄準消費電子安全、新零售資料獲取及分析、人機交互三大場景。
截至目前，閱面科技在各個領域都積累了相當數量的合作夥伴及客戶，如蘇寧、創維、漢邦高科、中國資訊、新松機器人等等。趙京雷統計，閱面科技的客戶已達上百家，今年收入快速增長，明年可以實現盈利。
一切都在趙京雷的計畫之中。從最早洞悉“計算將從雲向硬體前端過渡”，到當機立斷放手O2O轉投嵌入式視覺領域，再到運用積累十餘年的演算法經驗迅速構建演算法IP及打造產品，閱面科技從一而終都保持著快准狠的果敢，而趙京雷也一步步接近了自己創業之初的目標。
繁星落地
歷經創使人團隊十餘年的積累，兩年的奔跑，閱面科技用一場與全球巨頭的重磅合作，宣告自己成為國內乃至全球在嵌入式視覺領域跑在最前端的公司。
11月1日，閱面科技攜手英特爾共同發佈的“繁星”系列產品。包括擁有跨模態與遷移學習能力的人臉識別引擎UniFace，其支援同一張註冊照片在可見光、紅外、3D三種不同的Sensor中進行識別，做到以FaceID為連通的人臉識別體系，並可延伸至無限的場景中。
同時，繁星AI晶片視覺模組也一同發佈，包括人臉識別模組、資料獲取模組、人機交互模組；基於繁星AI晶片視覺模組的智慧客群分析攝像機——閱客也一同亮相，其可以利用繁星的本地計算能力，進行即時客流計數、會員/熟客管理、軌跡管理等功能，商家能即時掌握顧客屬性和行為。
“之所以命名為繁星，我們希望產品未來能夠賦能的硬體數量像繁星一樣多，閃耀智慧生活。” 閱面科技希望繁星在未來能夠支撐海量視覺硬體產品，為行業賦能。
閱面科技打破了傳統、守舊的思想，將頂尖技術開放給行業合作夥伴，共同研發出更加優秀、智慧的產品，這也是繁星系列推出的初衷。
強強聯手，各取所需。英特爾具備全球領先的AI晶片能力，閱面科技具備全球領先的電腦視覺演算法能力和落地產品的能力。戰略合作將加快雙方開拓市場的進程，讓AI視覺技術以更低門檻普及大眾。
事實上，不僅是英特爾，全球領先的AI晶片公司，大都是閱面科技的合作夥伴。“AI晶片計算能力強大，但沒有高精度的演算法模型就難以發揮實際作用，而AI晶片公司選擇與我們共同開拓市場，足以證明我們在核心演算法和集成模組上的強大實力。”
打造資料金礦
與英特爾共同合作發佈新產品，是閱面科技發展歷程中的歷史性節點。晶片巨頭們紛紛入局，也再一次印證了兩年前趙京雷押注邊緣計算的正確性。
“本次發佈的AI晶片模組及終端產品，代表了整個行業未來三至五年的發展趨勢，將雲端模型部署到AI晶片端，將是AI賦能智慧生活的關鍵。”
資本市場上，圍繞AI晶片的投資熱潮也正迅速湧起。英偉達市值迅速超過1,000億美元、神秘晶片創業公司Cerebras Systems短時間內獲得1.12億美元融資、寒武紀獲得1億美元A輪融資、地平線獲得英特爾領投近億美元A+輪融資……行業發展趨勢如趙京雷兩年前所料，邊緣計算的革命全面爆發。
而此時，已率先奔跑兩年多的閱面科技做出了一個果敢的決定：率先將自己平臺技術能力開放，為硬體公司或行業客戶提供技術模組及終端產品，全面賦能智慧硬體升級及智慧商業。
“一方面，是為了迅速打開市場，加快整個行業發展；另一方面，我們更看重技術模組落地線下商業後所產生的資料價值。”
對於以電腦視覺演算法為核心能力的閱面科技，資料的價值很容易理解，唯有底層資料足夠豐富才能夠使得演算法達到盡可能精確的程度，實現持續領跑。
“閱面科技起步時利用來源於前期的合作夥伴以及趙京雷此前創業積累的資料進行演算法訓練。目前，閱面科技的資料量已達到數千萬級別，能夠支援UniFace人臉識別引擎的開發，以此實現多場景的遷移學習能力。”
資料本身就是一種財富。當閱面科技積累的底層資料達到一定量級，其便可利用資料切入一切與視覺相關的行業提供服務。資料將伴隨服務的升級不斷累積，潛力不可估量。
目前，已經有數十家B端客戶採用了閱面科技的模組產品及終端產品，資料每天都在源源不斷地滾動積累。按閱面科技的規劃，接下來針對商場、品牌連鎖店、藥店、醫院、展館、無人售貨店等C端人群頻繁消費的場景，將自身的技術能力開放給上述領域的B端客戶，與其一起開拓市場，並持續積累資料。
閱面科技正逐漸打造出一座資料金礦，並將在未來受益無窮。
變革生活的願景
趙京雷說，“作為一名受互聯網思潮影響的創業者，我一直希望能用科技給普羅大眾的生活帶來積極變革。”
基於此，閱面科技與商湯科技、曠視科技等電腦視覺公司發力點不同，相較於後者把主要業務集中在金融、安防等領域，閱面科技更希望將產品落地在生活圈，深度影響人們的生活。
圍繞生活圈層，閱面科技正逐漸在演算法層面切入不同的行業場景做更加精確的相容匹配，以滲透更多的垂直行業，將硬體模組與行業深度整合，構建行業的“邊緣雲”，提供解決方案。這也是其除了出售模組和終端產品以及提供資料服務之外，重要的商業管道。
閱面科技面對的市場很龐大。單就硬體而言，全球幾十億台智慧設備都面臨反覆運算升級，例如手機、攝像頭已經率先應用了電腦視覺技術，而在未來，機器人硬體也需要嵌入式視覺技術來賦能。
如今，閱面科技已到了全面發力的階段。而加速商業佈局，不斷強化資料能力和夯實影響力成為其新一輪的挑戰。
對此，趙京雷很有信心。“我們不懼怕競爭者，從一開始我們就把握行業的趨勢並追求產品的技術高度。同時我們的優勢不僅在演算法上，還在於將演算法和硬體整合的能力上，這需要經驗的積累。而當我們把技術能力開放後，也將拓展更多管道，以迅速擴張市場及提高品牌聲量。”
面對未來，趙京雷給閱面科技定下了一個“小目標”：明年可以實現可觀的盈利，並希望成為第一家上市的視覺公司。
而就自己而言，趙京雷的夢想變得更加簡單：早一點讓電腦視覺技術給普羅大眾的生活帶來積極變革。
趙京雷預測，AI晶片和電腦視覺演算法結合，實現前端的設備的智慧化，是馬上要到來的一波浪潮，電腦視覺技術將以前所未有的速度落地于萬億級消費市場。
那麼，趙京雷和閱面科技將如何迎接這波浪潮？趙京雷說：“AI是已知目標，而我們是路徑的探索者。通過我們的努力，讓硬體輕鬆洞悉世界，這是一份美妙的事業。”