今年是创业邦连续第十年推出“30岁以下创业新人”榜单，也是创业邦首次将“30岁以下创业新人”的舞台交给年轻的90后、00后。在市场风云突变、竞争风起云涌的情况下，阐述了这些年轻的新贵们在各种前沿技术上的探索和深耕，他们的创业激情和创新意识将如何影响和改变这个时代。
作者| |德克斯特
编辑|柳岩
图片|李图
摄影|张勇
与大多数人潜意识中常见的衣着休闲、头发稀疏的“程”不同，1991年出生的吴斌有一张温柔而书卷气的脸。可能是因为他常年坐在电脑前敲代码，给人一种清静的感觉，但加上端坐的姿势，说明他有着无与伦比的耐力。
2017年，吴斌在清华大学第二研究院读书时创办了北京吉瑞科技有限公司。
这是一家专注于时尚的人工智能技术和解决方案提供商。
吴斌希望借助时尚领域的海量数据、国际领先的计算机视觉算法和工程能力，搭建科技与时尚的桥梁，实现时尚产业的数字化、智能化转型，让时尚产业实现更加良性的发展。
截至目前，成立仅三年的吉瑞科技已完成三轮融资。
2017年8月，分别完成金沙江创投500万天使轮融资；2018年11月，魔都数千万元Pre-A轮融资完成；2019年10月，完成红杉资本领投，图灵创投投资的1亿元人民币A轮融资。
每一轮融资，老股东都选择跟进。
随着新冠肺炎疫情的突然爆发，服装纺织业面临着巨大的冲击。吉瑞科技结合自身技术优势，为服装行业客户提供了多元化的人工智能运营方案，帮助解决了电商平台人力效率低、库存管理、新增困难等问题。
其自主研发的赋能AI的时尚产品——AI时尚开放平台、电商智能运营产品——EC Pro、PIM——服装品牌智能规划决策系统，以及服装检测、属性识别、时尚智能搭配、时尚知识图谱、营销文案生成等产品，在时尚领域得到了广泛应用。
目前，吉瑞科技已与韩都衣舍、衣顺、江南布衣、JD.COM、小红书、小米、衣埃尔桑等客户建立了深度合作。
时尚产业应该进行数字化转型。
2010年，19岁的吴斌被清华大学计算机系录取。本科毕业后，他到清华大学人工智能实验室攻读硕士学位。
在本科学习期间，吴斌和他的辅导员徐震一起研究服装领域的卷积神经网络。神经网络是人工智能研究领域的一部分。目前最流行的神经网络是深度卷积神经网络。目前，卷积神经网络已经在许多研究领域取得了巨大的成功，如语音识别、图像识别、图像分割、自然语言处理等。虽然这些领域解决的问题不同，但这些应用方法可以概括为:深度神经网络可以从大规模的数据中自动学习特征，并将结果推广到同类型的未知数据中。
吴斌出生于一个从事服装行业的家庭。在家庭的影响下，他很早就发现，服装行业的商品，从设计、生产、流通、销售到消费者手中，都要经过一个漫长的环节。人和商品之间的距离很远。生产商“闭门造车”，不知道消费者想要什么，导致库存堆积。
上大学后，因为专攻人工智能，他萌生了用AI技术赋能时尚行业的想法。
他发现这个行业，数字化程度很低，商品从生产到流通都处于非常传统的模式。而且服装是非标品，在不同的场景下会有不确定的影响。一件衣服折叠起来穿在身上会呈现出完全不同的形状。因为服装的灵活性，对电脑要求很高，识别难度很大，这让吴斌看到了机会。
2015年，吴斌建立了一个数据标签平台，并建立了自己的数据壁垒。当时为了达到更准确的定位，他们只专注于服装产品大类的标注，保证包包、上衣、裤子、连衣裙“够好”。
和许为此付出了几十万元的代价。在一年多的时间里，他们不仅标注了100多万条数据，而且收获颇丰。
在清华大学读研究生时，吴斌成为清华x-lab“超满意”项目的发起人。这个“超级满意”是一个智能感知和分析消费者大数据的平台。其目的是帮助消费者高效挑选商品，使人成为购物专家；另一方面帮助品牌和商家准确把握市场反馈，提升核心竞争力。
2017年3月，正在攻读硕士学位的吴斌和徐震将这个项目变更为北京吉瑞科技公司。
吉瑞科技的创始团队都来自清华计算机系。创始人吴斌是清华计算机系2010级本科生，清华计算机系自然语言处理实验室硕士。CTO徐震，清华计算机系本科，清华网络科学与网络学院硕士空。曾在解放军第56研究所工作，从事并行分布式处理和智能计算机的研究，有多年的电子商务大数据和人工智能经验。CV负责人孙丹阳，清华智能技术与系统国家重点实验室硕士。
很快，他们当年研究的深度学习算法的识别效果引起了投资人的关注。仅4个月后，吉瑞科技获得金沙江创投500万元天使轮融资。
创业第二年，吉瑞科技获得拼多多天使轮投资方魔投数千万元Pre -A轮融资。第三年完成红杉资本领投，图灵创投投资的1亿元A轮融资。
清华大学计算机系三名理工科男生的负责人吴斌计划利用人工智能技术在时尚行业掀起一场数字革命。
用AI技术解决实际问题是关键。
家庭成长和求学的经历让吴斌很早就意识到，科技不仅可以改变人们的生活，还可以让时尚产业走向可持续发展。现在，庞大的时尚服饰市场不仅可以被赋予抽象的新兴技术，还可以被赋予抓人眼球、打动人心的表情。而且从产品溯源、供应链可视化、大数据的品牌形象赋能来看，出现了很多新玩家，出现了新格局。
可见，科技力量的转化已经成为时尚产业自我升级的新途径。
在这种思想的指导下，吴斌认为是时候去创业了，可以提升和充分发挥个人价值。
吴楚创的极睿科技定位为致力于用深度学习技术赋能时尚零售行业的公司，用AI为时尚行业提供一站式人工智能技术和数据服务。
但他也承认，这一创业之举也受到了商汤科技、旷视科技等人工智能公司的启发和鼓励。
此前，吉瑞科技团队一直在思考如何利用人脸识别等新技术，为传统零售行业的“人货场”赋能。服装和时尚商品作为零售业的重要组成部分，也依赖于视觉特性。而且在这个产业链中，不仅前端的服装设计到最后的生产发货都是靠人力劳动完成的，而且服装设计需要大量的素材和图片，资源的整合和数据分析也没有很好的管理。所以人工智能技术可以在服装的整个供应链中发挥串联效应，让技术代替人力，资源可以整合。
吴斌认为，与无人驾驶、医学影像和视频监控等热门领域相比，服装零售简直就是一个蓝海市场。
这不仅是因为服装零售市场空足够广阔。据相关统计，2017年我国服装零售总额达到14557亿元。而且从设计师、品牌、一级或三级批发到门店、电商的每一个环节都转移到消费者身上，需要服务商的维护和赋能。传统的服装购买体验有了很大的提升空。
更重要的是，吉瑞科技的初期团队拥有先进的服装识别、分析、检索技术，切入服装零售领域是理所当然的。
当时在人工智能改造零售业的赛道上，大部分竞品都是各种商品，实际效果一般。基于此，吴斌认为，只有在单个垂直领域深入挖掘，做更多的数据积累，才能提供更完整的产品体验。
“如果服装数据、汽车数据、零售数据是分散积累的，实际上没有很强的连接性。但当我们整合设计师数据、品牌数据、生产数据和消费数据时，我们可以充分利用这些数据。”吴斌这样说。
目前，吉瑞科技的主要产品有AIFashion开放平台、ECPro E-Store-服装电商一站式智能平台、PIM-品牌智能服装数据中心等。，为服装品牌、电子商务平台、时尚媒体和线下服装零售提供先进的计算机视觉解决方案。
AIFashion基本涵盖了国内外时尚内容媒体数据，包括上亿的服装图片数据。所以AIFashion不仅可以在线搜索相似的服装，还可以通过图片搜索相同或相似的服装产品，让AI学习时尚博主的风格。
此外，AIFashion还可以根据图片完成商品的分类整理，实现商品的快速上架和智能运营管理。服装商品识别和属性标签识别准确率分别为99.53%和97.89%。而且AIFashion还可以根据上传的图片生成中文、英文、法文、德文、俄文等多种语言的片头。
线下，AIFashion可以通过智能试衣镜、个性化橱窗等方式对商城进行改造升级，实现线上线下体验的结合。
通过智能试衣镜，当用户拿起或穿上衣服时，通过计算机视觉等技术进行感官处理。屏幕上会显示衣服的产地、材质、清洗方式等附加服装信息，并通过在线自动匹配功能，推荐跨品类店铺的其他商品，让用户拥有更完美的购物体验。
通过个性化橱窗展示，AIFashion可以根据用户的身体特征和穿衣风格，智能推荐本店的商品搭配或定制用户可能喜欢的商品信息。
“我们将来甚至可以这样做。只要你到了一家服装店门口，系统就根据你的外貌特征准备了相应的搭配推荐供你选择。”吴斌说。
在吴斌看来，AIFashion基于作为结构化先验知识的美学原理，利用深度学习方法，从数十万网络名人达人的服装搭配中提取美学特征，构建了精准的时尚语义空室，为服装搭配、服装命名等功能提供了有力保障。
自2018年8月AIFashion上线以来，已与JD.COM、小红书、ABox、Plum等企业建立了深度合作关系。
e店宝ECPro智能加载系统是一款为服装电商企业和个人提供快速生成详情页和加载服务的SAAS系统。基于该系统的图像识别技术可以更准确地识别商品属性，更准确地识别商品类别。同时，智能裁剪排版技术使详情页文案更加丰富和人性化，突出服装的特色和卖点，主要解决小卖家美工和文案水平一般，无法精细化设计和操作的问题；大店人工成本高的问题。
“以前一个产品的推出需要五到十个人，五个小时，而且需要剪辑、运营、美工等的配合。，而ECPro的识别、分析和自动生成能力可以在一分钟内完成，大大提高了货架效率。”吴斌说。
目前，该系统支持淘宝、天猫、JD.COM、拼多多等主流电商平台的男装、女装、童装等服装类目。
目前，吉瑞科技的第三个重要产品是品牌数据的PIM系统，这是一个专注于服装品牌产品开发需求的行业SAAS。PIM通过捕捉和结构化全网最新潮流图片，以电商数据辅助竞争产品分析，打通品牌内部策划、设计、生产、销售环节的商品数据，帮助品牌进行智能策划决策。
吴斌认为，通过这三个坚实的产品，我们应该能够更有效地做好商品调度。从一件商品的源头规划到终端用户手中，商品与人的距离会逐渐拉近。到时候企业会更了解用户的需求，对库存的减少和人的效率的提高都会有很大的改变。
很有必要快速设置技术壁垒。
目前，吉瑞科技的服务对象主要包括服装品牌、电商、电视、内容媒体。吉瑞科技可以为电商用户完成一键商品上架、一键店铺装修服务，如JD.COM、拼多多；可以为服装品牌自动识别服装产品，如韩都衣舍、Pure等，并对产品的材质、版型、标签进行精准分析；除了服装品牌，国内近年来兴起的一些新模式，比如租房平台、二手电商、订阅平台等。，也是吉瑞科技的客户。
“新模式最重要的是打通人和货。我们为新模式提供商品标签、管理和后端数据服务。”吴斌说。
事实上，无论是新的消费体验，还是新的消费模式，都依赖于底层技术的发展。“技术是带来新体验的唯一途径。吉瑞科技就是用赋能激活数据，用数据驱动行业变革。”
但是一件衣服穿在身上折叠起来就完全不一样了，还会受到光线、角度、遮挡等因素的影响。如果根据这些特征对模型进行优化，识别会更加准确。基于这些原因，服装产品的识别和分析比硬产品和脸更复杂，更容易建立技术壁垒。
吴斌坚信任何成功都不是偶然的，他希望迅速建立起自己的技术壁垒。自2017年创业以来，在吴斌的带领下，集瑞科技每年都参与清华大学的大数据能力提升项目。
该项目旨在促进大数据人才培养，服务国家大数据发展战略。由清华大学研究生院、数据科学研究院及相关部门具体设计实现。主要面向研究生，包括硕士生和博士生，培养具有大数据思维和创新能力的“π”型人才。
去年双方合作的项目课程是流行趋势预测与分析。
在这个课程中，项目成员需要基于可以“读衣”的图像识别算法，从时装图片中获取各种服装信息，然后通过数据清洗得到有效的匹配数据。然后利用机器学习算法，挖掘上下衣的搭配规律，实现给一件上衣后立即推荐一件美观的下衣的功能。
本项目中的图片数据主要来源于吉瑞科技现有时尚网站的图片数据。通过吉瑞科技提供的图像识别API，可以识别已有的图片，然后机器就可以学习了。
本项目完成的匹配推荐模型取得了较好的效果，可以用来指导用户在电商平台上的日常穿着和服装产品推荐。
这是吴斌创业以来，吉瑞科技与清华大学大数据能力提升项目的第三次合作。他说，“我们希望未来能达成更多的项目合作，为学弟学妹们提供这样的实践机会，同时帮助吉瑞获得新的大数据应用创新项目，帮助吉瑞更快成长。”
在校期间，吴斌多次参与973和863重点项目。还入选了“北京U30杰出30岁以下青年”、“工信部中小企业领军人才计划”等各类奖项，还获得了英伟达最佳应用案例等奖项。
他认为，数字智能时代是服装行业未来的一个标准方向。“我的想法推动了整个行业的数字化和智能化，可以更好地配置资源，更好地感知用户，从而更好地设计和生产，让这个行业更加良性。”
