讓視頻的每一秒都是人工智能，「周同科技」想利用AI優化廣告行業
CV（ComputerVison）行業在中國發展至今，在商業化落地方面最成熟的方向有三個，分別是人臉識別引擎、無人機視覺分析與視頻結構化分析。其中視頻結構化分析主要有兩個應用場景，一方面是在公安領域，對行人和車輛屬性分析與目標檢索；另一方面是在視頻行業對視頻內容做理解與檢索。
周同科技CEO邵塬翔告訴36氪，相比圖文信息，視頻所包含的信息量更大，但問題在于優質視頻內容的制作耗時長且成本高，商業價值也沒有得到充分利用。而傳統視頻廣告的缺點也非常明顯：投放形式生硬、投放精確度低，植入與內容關聯性差。
因此，周同科技想要利用視頻結構化分析的能力，聚焦于互聯網營銷行業，實現廣告物料的自動生成、關聯廣告的智能投放以及精準推送。
目前周同科技一共上線3個功能，分別是視頻摘要、視頻識別與視頻搜索。其中視頻摘要是通過深度學習技術，以語義分析為基礎，自動化截取視頻精彩時刻，輸出GIF或者短視頻；
視頻識別是運用計算機視覺和深度學習技術，識別出影片中的人臉、場景、動作、物體、商標等多維度的信息，將非結構化視頻轉化為結構化的視頻大數據；
而視頻搜索則通過視頻結構化，提升搜索引擎的搜索能力，精準定位到你所想找的每一秒、每一個場景。例如搜索模特，輸出結果是從長視頻中切成的包含模特的片段場景。
邵塬翔告訴36氪，雖然目前在視頻結構化領域內的公司不止有周同科技一家，但周同在底層技術上從3個維度做出了微創新。
首先，與友商在視頻識別上采用抽幀檢測或是逐幀檢測不同，KUKA機器人示教器維修，周同科技通過視頻切片，進行場景分割，再根據場景的時長和內容選擇不等的關鍵幀進行檢測，最后根據檢測結果，對場景分割結果進行修正，確保檢測結果不丟失關鍵內容。這能有效避免大量算力的消耗，而且在識別速度上能夠提到十余倍。
其次，是在行業細分上，周同科技針對旅游、電競、體育、綜藝方向的視頻，進行了專項數據訓練。邵塬翔告訴36氪，目前這四類的視頻準確率可以達到95%。
最后一點微創新則源自公司成立之前。技術團隊曾以LAB的形式在美國進行算法研發，期間積累了大量的訓練數據。這些數據主要便是對中國的廣告市場進行了針對性的數據訓練，目前能識別兩萬種物體、二百類場景、三百個商標。以車輛識別為例，已可以識別包括車輛、車型、品牌、子品牌等多種車輛描述信息。
邵塬翔告訴36氪，周同科技在提供技術解決方案的同時，一直在整合廣告主的資源，逐步構建從視頻內容生產刀分發的商業閉環。
周同科技目前有17名全職員工，CEO邵塬翔，為帝國理工大學碩士，西南交通大學學士。曾任HBA中國區主理人，UeyeVR創始人，庫卡機器人驅動器維修，領導團隊獨立完成科比退役紀錄片《曼走》，工業機器人維修，瀏覽量破億。曾建立移動設備與云服務上個人照片和視頻的深度搜索模型。
COO華鑫畢業于西南財經大學，曾就職于成都市金牛區投資促進局，負責對接科技公司項目融資引進。
CTODarren為加州大學計算機碩士，曾任HOUZZ的Growth組首席技術官，從事通過深度學習技術研究用戶自身的喜好設定與行為數據。
技術總監Tony畢業于伊利諾伊香檳分校電子與計算機專業博士，曾在微軟Bing、Twitter從事數據分析及搜索開發；后在HOUZZ搜索軟件工程師。