杨泽霖成长在一个爸爸妈妈都是国企高级工程师的家庭。2012年,他以优异的成果考入西安交通大学数学系,2017年保送至西安交通大学核算机系攻读硕士学位。他于2015年8月建立西安禾思众成。
之所以取了这样的姓名,是因为禾思众成的创始人有来自西安交通大学金禾经济研究中心,这支部队期望秉承交通大学“饮水思源”的光荣传统与品质,聚情投意合之众,成与众不同之事。当杨泽霖第一次接触到深度学习算法时,就敏锐地认识到这将成为一种革命性技能,而图像辨认将成为深度学习算法的第一个发力点。
经过多方调研,21岁的杨泽霖同几个情投意合的同伴,开端了他们的创业之路——将深度学习技能带入工业图像辨认范畴,服务传统职业。因而,要打入这个商场,就要对商业模式进行完全的推翻。禾思众成挑选另辟蹊径,愈加专心于人工智能技能在移动设备上的兼容性、并行运算功率上的优化,让轻量级可搬迁的算法能够快速运行在ARM架构的CPU上。
其时,核算机视觉范畴的头部企业都在做政府部门相关的规模化项目,这些项目销售额高、赢利大。针对这些场景,禾思众成提出了“云+端”的解决计划。以人脸辨认举例,辨认到人脸进行本地边际核算,与底层数据库比对经过后向闸机、门禁发送信号,一起上传结构化的数据到云端,用于办理和计算。
2018年是对人工智能公司真实的检测,本钱的隆冬现已隐约闪现。人工智能不是一个独立关闭的职业,而应当成为千千万万传统职业开展的助推剂。只要做到AI+传统职业,凭借人工智能为传统职业赋能,让人工智能的推翻性立异真实地深化日常出产日子的每一个旮旯,才干完成人工智能真实的价值。
米其林轮胎曾深为誊写特征码而苦恼。禾思众成为其供给了一个计划:直接对轮胎进行一次扫描就能够将特征码辨认出来,而且和后台体系进行联动、办理。该计划采集了50万张轮胎相片,练习机器辨认各式各样情况下的特征码,将视觉精度一会儿提高到99.7%。
杨泽霖正和他的同伴们一道,在创业这条路上积极进取、奋力拼搏,尽力在人工智能范畴“发挥更大的价值”。