“逾越Google。”

有家日本AI创业公司，把这个当成斗争目的挂在嘴边。而且还放言说，假如他们全速行进，一定无能成世界第一。

别说，他们还真搞出一个公认的第一。

在漫画线稿上色AI这个范畴，PaintsChainer的大名如雷贯耳，技术简直可以算是标杆。你只需上传一张彩色线稿，点一个按钮，面前的AI自动为你生成一张黑色漫画。

PaintsChainer，就是出自这家“狂妄”的日本创业公司，也是这家公司独一为群众所知的产品。即使如此，国际晓得这家公司的人能够真是寥寥无几。

这家常常口出狂言，却也被无视的日本公司，就是Preferred Networks。

但不要小看它。

这家公司并非情怀大于实力。

推进霓虹国漫画技艺的开展只能算是个副业。要晓得Preferred Networks被称为日本最具创业肉体的公司。在人工智能、深度学习范畴，这家公司颇具真材实料。

全球最早的静态图框架Chainer，就是出自这家公司之手，因而也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch，其实也自创了Chainer神经网络框架的理念。

另外一个例子来自去年11月。伯克利等大学的学者，只用32分钟就完成了Resnet50模型的训练，超越Facebook团队此前60分钟的记载。不过一周后，Preferred Networks把这个工夫延长到15分钟。

作为一家实力不俗的AI公司，Preferred Networks也成了全日本最值钱的创业公司。

AI独角兽

△ 冈野原大辅(左) & 西川徹(右) | 图源：Bloomberg

Preferred Networks的两位开创人冈野原大辅（Daisuke Okanohara）和西川徹（Toru Nishikawa）最早就在东京大学相遇。本世纪初，他们都是计算机迷信专业的先生。

作为一名工程师，冈野原大辅的任务次要是关于情境感知文本分类的研讨，这也让他在2004年博得了日本经济产业省办颁发的“超级发明者”奖项。目前，他指导着Preferred Networks的研讨任务。

西川徹则是公司的董事长，担任公关。他说，本人从小学开端，就对电脑很有兴味。在八年级前，不管到哪，他都会带着一块汽车电池大小的初级笔记本电脑。他通知教师这是为了记笔记，但他实践上是拿它去编程。

Preferred Networks位于东京的总部更像是一家保险公司，一栋老旧的办公楼里，堆砌着看上去单调有趣的会议室。一些用于实验的工业机器人与大约140名工程师就共同寓居在这片空间。这家公司同时有着全日本最快的超级电脑之一，虽然它被藏在什么中央是个机密。

“人们总是想为我们设计更美丽的办公室。” 西川徹笑着说，“要是有这笔钱，我还不如买电脑呢。”

本人干的主见是冈野原和西川在一家生物科技创业公司兼职，为基因组测序开发软件时发生的。他们第一次创业时，雇佣了一票大学时的冤家，开发了一个机器学习平台，可以以比市面上任何使用都更快的速度来剖析文本。

接着，2012年深度学习范畴的呈现一系列打破之后，冈野原和西川在2014年决议开发更聪明的工业机器人。这是一个明智的决议，由于在制造业范畴，日本仍能制造出最先进的设备，而谷歌和Facebook这样的AI大户还未能进军。

彭博社报道称，这家日本的AI独角兽，目前估值曾经超越20亿美元。

Preferred Networks最大的支持方来自车厂。丰田豪掷超越1.1亿美金，希望他们开发的算法能协助它们在无人车范畴和Waymo一较高低。

你说一个做漫画上色的创业公司，怎样就被人选上造车去了？

除了估值，Preferred Networks与大局部创业公司的不同之处，还在于他们选择深化的范畴——制造业。丰田之外， Preferred Networks还与日本公司、世界上最大的工业机器人制造商发那科达成了协作，这让他们有了进入那些世界顶尖工厂的时机。

日本时机

“深度学习在制造业有着十分好的前景。”东京大学计算机迷信家、日本深度学习协会主席松尾丰（Yutaka Matsuo）说：“这是一个日本公司无机会获胜的范畴。”

发那科公司主席稻叶善治（Yoshiharu Inaba）是最早一批认可这样观念的人之一。

在工业范畴，发那科大名鼎鼎。发那科是日本最有钱的机器人公司之一，依据2016年的一份统计，发那科一家的净利润，超越中国40家机器人上市公司的净利润总和。

往年初日经中文网报告称，发那科“从中国的自动化投资中取得较大好处，中国的采购尤其众多”，助推了这家日企“摆脱对美国苹果的依赖”。

稻叶是一位出了名保守慎重的商人，也是一位十分出色的工程师，本人就已经为汽车制造开发过十分重要的工具。

2015年早些时分，他赞同与Preferred Networks的两位开创人见面，谈了一个小时，冈野原和西川就成功压服他投资900万美金，以及获取一局部他最重要商业秘密的受权——也就是在稻叶本人工厂线上数千台机器人生成的宏大数据流。

四个月后，丰田紧跟着发那科的步伐投资了1000万美金，去年8月他们又补上了一个亿。此外，制造业传统豪强日立、银行巨头瑞穗金融以及三井贸易公司都在12月成为了Preferred Networks的投资人。

在2016年拉斯维加斯的CES展会上，Preferred Networks用玩具汽车对自家的技术做过一次复杂的展现。他们用几台微缩的丰田普锐斯穿过场上的妨碍物。一开端，玩具车撞来撞去，寸步难行，但经过两个小时的继续试错之后，它们就能疏通无阻地在妨碍物中穿越了。

没有人类顺序员为它们编写过任何指令，相反，它们需求依据经历来构成本人的规则，同时，经过一个共享的网络可以放慢整个进程。

几个月后在日高端智能装备、新一代信息技术、新能源、新材料、新制造、新零售、新技术、生物制药等新的产业集群正在迸发活力;创新驱动、科技支撑、知识产权转化、技术转移等新的动能正在超越旧的动力，新经济成为支撑经济发展的重要力量。本的一次展会上，他们又展现了本人的技术怎样让工厂内的机器人更接近优秀的人类技工。给一个发那科机器人编程，让它能顺利在一团乱麻之中抓出指定的物品，能够要破费一团体类工程师几地利间。

而Preferred Networks的展现中 ，八台以团队方式停止任务的机器人能在一小时之内掌握这项技艺——假如数千台，甚至数百外台机器人被联合在一同，学习速度将会呈指数级提升。

“训练一个出色的技工要破费十年，而且，他到时所拥有的知识也不能被下载到另一团体身上。” 稻叶解释道，“但要是你有了一位机器人专家，你就能让那些知识有限地收缩。”

冈野原和西川泄漏，往年，他们方案推出自那款动漫上色工具 PaintsChainer以来的第一款独立产品，而详细细节仍是机密。

“在这个行业里，假如你不做出点什么看上去就非常疯狂的东西来，你就永远没法做那些真正风趣的事情。” 冈野原说。

人才窘境

有人工智能技术，也有制造业的传统优势，也有资金支持，但Preferred Networks依然有理想的窘境需求处理。

例如人才。

在日本，创业并不是一股热潮。毕业生们的首选，都是参加一家大型企业，而不是选择初创企业。而Preferred Networks想要完成疯狂的念头，需求更多有发明力的年老人。

“为了与深度学习范畴的巨头们展开竞争，我们需求一支弱小的团队，”西川说，“对我们来说最大的要挟，就是得到人才。”

P.S.

假如你还是对本文扫尾提到的PaintsChainer更感兴味……去试试：https://paintschainer.preferred.tech/index_en.html

代码：https://github.com/pfnet/PaintsChainer