随着读图时代的到来，人们对图片和视频的需求不断增加，对图像识别、理解和分析的要求也越来越高。各大公司纷纷投入资源发展图像识别、深度学习和人工智能技术，百度成立了深度学习研究院，阿里巴巴也邀请了知名数据专家徐子沛担任副总裁，负责数据挖掘工作。然而，对于许多普通公司而言，尽管它们面临着处理大量图片数据的需求，却缺乏相应的人工智能技术和工程能力，如何解决这一问题成为关键。

在此背景下，由微信创始团队成员之一李明强创立的“图普科技”推出了面向企业的“图像识别开放平台”。该平台旨在帮助企业构建自己的图像识别引擎，无需雇佣专业的AI工程师。用户可以在网页界面上轻松操作，进行图像识别。李明强表示：“这个图像识别云平台降低了AI应用的门槛，即使是不懂技术的人员，经过简单的培训也能熟练使用。”

图普科技利用其积累的深度学习技术和工程经验，开发了一系列工具和服务，包括标注系统、多GPU并行调度系统、统计和效果分析平台、测试平台及API接口等。具体操作流程为：企业用户申请账号后，上传图片或视频数据（通过Web或SFTP传输），对数据进行标注，训练模型，然后通过云端服务调用模型即可完成识别任务。为了确保准确率，用户可以多次上传和标注数据，不断优化模型效果。一些常见的图像分类示例包括：

• 色情/非色情
• 广告/正常内容
• 风景/人物/食物/汽车/数码产品等
• 带有水印/无水印
• 美女/丑女
• 不同风格的女性形象（如欧美、日韩、文艺、时尚等）
• 股票图形（如头肩底、圆弧底、W底等）

李明强将这个“图像识别开放平台”比喻为一个聪明的孩子，企业用户只需提供各种实际应用场景中的图片数据进行训练，孩子接触的图片越多，学习效果就越好，最终能够更加可靠地完成任务。图普科技则专注于解决硬件、软件、算法和工程方面的问题。

目前，图普科技已经与迅雷、花瓣网、又拍云等多家公司建立了合作关系。以迅雷为例，传统的黄色图片审查通常需要数十名专业人员，每人每天可以审核约两万张图片。而采用图普科技的技术后，迅雷可以节省90%的审核人力，一台自动审核机器每天可以处理五千万张图片，单个视频处理时间不到一秒，处理一百张图片的时间也少于一秒。综合来看，图普科技的自动化系统每天可以处理超过1.2亿张图片和30万个视频，准确率高达99.5%，远超人工审核98%的准确度。

图普科技提供的云端服务按照调用次数计费，调用量越大，单价越低。例如，如果企业每天调用1万次，则每次调用费用为0.01元；若日调用量达到千万级别，则每百次调用费用仅为0.01元。

李明强是原腾讯项目经理和T4级技术专家，拥有七年互联网产品管理、团队管理和产品设计经验。他还参与了腾讯广研敏捷研发流程的制定，并有三年电信行业工作经验。2005年，他加入腾讯广州研发中心，也是微信立项时的创始成员之一。

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