近年來随着移動電商的興起，以圖搜圖技術也開始逐步得到應用，如百度識圖、微信掃一掃、淘寶拍立淘和京東拍照購等，“衣 ” 也基于以圖搜圖打造了電商導購平台，然而以圖搜圖技術門檻高，周期長，還沒有大範圍普及。創始團隊來自北大數字視頻編解碼國家工程實驗室的博雲視覺，就把他們的積累的基于緊湊視覺特征的圖像搜索技術開放成 API，為電商及各行業提供完整解決方案。

博雲視覺為企業客戶提供視覺搜索服務，企業客戶可以通過公有雲或私有雲，把圖像搜索功能集成到其産品和服務中，實現 “以圖搜圖”。在公有雲方面，博雲視覺在阿裡雲平台上，部署了一套圖像搜索整體解決方案。針對電商行業，博雲視覺的圖像搜索方案入駐了阿裡雲電商解決方案市場。在私有雲服務方面，博雲視覺則針對特定用戶的需求提供定制化解決方案。

博雲視覺圖像搜索的核心技術，主要是客戶端圖像緊湊視覺特征提取，和雲端大規模圖像特征快速檢索。企業的客戶端軟件通過攝像頭拍攝畫面，提取 4K 字節大小的緊湊視覺特征，發送到雲端；雲端通過大規模特征檢索，找到與拍攝畫面包含相同物體或場景的圖像，并将相關信息返回給客戶端。這項技術主要特點是前端提取的緊湊視覺特征隻有 4K 字節大小，客戶端數據傳輸的流量小，帶寬占用低使服務器端能夠支持超高并發，适合移動應用場景。

關于該技術與深度學習圖像特征提取技術的區别，博雲視覺 CEO 陳傑博士告訴 36 氪，兩者是兩種不同的技術路線。特征匹配技術很早就有，但是之前準确率不高，博雲視覺的算法現在把識别準确率提升到了可用的程度。兩種技術有各自的使用場景，并不存在誰優誰劣的問題。

具體應用時，深度學習準确率高，需要大量素材庫進行訓練，并上傳圖片到服務器進行搜索，網絡占用高。而特征識别不依賴素材庫，壓縮後的特征也隻有 4K，新産品上線，圖片還很少的時候依然可以用，在超高并發的情況下，對服務器的存儲和傳輸壓力都小的多。陳傑表示，面向具體視覺搜索場景應用時，博雲視覺也會将兩種技術結合，以産生更好的體驗。

關于搜索準确率，陳傑告訴 36 氪，基于特征提取的搜索準确率随物體類别有所不同，可劃分為三個檔：（1）平面物體，如雜志、海報等，準确率可以達到 95%以上；（2）三維剛性物體，如建築、車輛、化妝品等，準确率在 80%以上；（3）對于柔性或紋理單一物體，如衣服等，識别相對困難。圖像搜索在某些垂直領域已經可以成熟應用；然而面向 “萬物搜索”，仍有較大的提升空間。

實際應用上，最典型的場景就是移動電商。圖像搜索可以用于文字搜索無法精确描述的場景，如海淘搜索商品時語種不對稱、實時場景中看到心儀商品但信息不對稱的情況等，這時以圖搜商品就是更合适的方式。淘寶和京東都已經組建了團隊開發此功能，博雲視覺就希望面向其它電商，為他們提供以圖搜圖整體解決方案。博雲視覺已經和一紅酒電商進行了合作，拍攝酒标可以搜索對應的紅酒。

除了電商，該技術還可以用在很多其它領域。例如博雲視覺已經和中國美協合作，提供了畫作查重解決方案，陳傑表示該技術還可以用于安防行業中的車輛搜索、廣電行業媒資搜索等，同時也是 AR/VR、三維重建、對象跟蹤、輔助駕駛等熱門應用的基礎支撐技術之一。博雲視覺的特征提取算法目前在 PC 和服務器上運行較快，每幅圖在手機上執行速度在幾百毫秒，博雲視覺表示還在對算法的性能進行優化。

博雲視覺 15年12月 成立，團隊主要來自北大數字視頻編解碼國家工程實驗室，目前有 16 人。團隊成員早期參與了百度以圖搜圖的項目、騰訊的項目。陳傑表示未來博雲視覺将在圖像視頻大數據分析處理平台的基礎上，推廣标準化的圖像搜索技術。