We're sunsetting PodQuest on 2025-07-28. Thank you for your support!
Export Podcast Subscriptions
康
康超
焕
焕石
焕石: 本期节目邀请到上海最富智能科技有限公司合伙人康超，讨论其公司利用AI大模型技术进行人脸生物预测的创新应用。讨论内容涵盖团队构成、技术背景、数据来源、商业化模式、目标人群、技术壁垒、未来发展等多个方面。
康超: 公司团队由科学家、投资人和连续创业者组成，具备技术、投资和运营经验的优势互补。公司基于计算生物学和人工智能的背景，利用AI大模型技术，将技术、模型、产品和方案快速落地。选择人脸预测赛道是因为市场需求大，团队有技术优势，能够快速落地大模型应用。模型训练数据主要来自临床，未来会结合无监督学习数据提升模型。产品已商业化，模型已对外开放授权，台式2.0版本已上市销售，目标人群为追求全面健康管理的个人和机构。技术方面，产品技术支撑来自多学科交叉，包括基因检测、代谢检测、影像检测等，利用人脸光学信息获取多维度健康信息，技术门槛高，需要多学科交叉背景。公司主打精准健康，提供非药物个体化健康管理方案，并基于大众审美和DNA数据，提供个体化医美方案。未来发展方面，公司关注短期落地性和长期价值不变性，并对未来发展做出长期规划。
康超: 公司利用AI大模型技术，结合临床数据，进行人脸生物预测，旨在提供精准健康管理方案。该技术融合了计算生物学、人工智能、光学等多学科知识，具有较高的技术门槛。目前，公司产品已实现商业化，并与多家机构合作，服务于社区、养老、健康管理等领域。未来，公司将继续深耕该领域，致力于为用户提供更精准、更个性化的健康管理服务，并探索更多应用场景，例如医美领域。公司的数据主要来自于临床，确保数据的准确性和可靠性，并遵循相关的伦理规范和数据安全政策。 公司在技术上不断创新，例如开发了皮肤子模型，可以用于皮肤健康管理、预测和医美方案，并基于DNA数据提供更精准的个体化预测。 公司发展战略注重短期落地性和长期价值，在保证产品快速迭代和市场竞争力的同时，也着眼于长远发展，持续探索AI大模型在健康领域的更多可能性。
Deep Dive
为什么选择人脸预测作为大模型的应用方向？
市场需求大，且团队具备技术优势，能够通过人工智能大模型快速落地产品。
人脸预测模型的数据来源是什么？
主要来自临床数据，模型训练按照临床金标准进行，未来还会增加无监督学习数据。
目前人脸预测系统使用了多少临床样本？
目前版本使用了约两万个临床样本进行模型训练和校准。
人脸预测技术是否可以用于检测谎言？
目前没有这种可能性，技术主要用于健康预测和分析。
人脸预测产品的商业化进展如何？
模型已到2.0版本，对外开放授权，台式2.0版本去年6月开始售卖，已在多个领域使用。
人脸预测产品的目标人群是谁？
目标是全面健康，希望通过技术解决与生活方式相关的慢病问题，减少疾病发作。
除了AI大模型，还有哪些技术支撑产品？
技术非常交叉，包括基因检测、代谢检测、影像技术等，通过多层次检测人体健康问题。
人脸预测技术如何应用于皮肤健康管理？
通过DNA数据和人脸表型关系，提供个体化的皮肤健康管理、衰老预测和医美方案。
未来三到五年，人脸预测行业的发展趋势是什么？
团队关注长期价值和短期落地性，计划基于现有成果不断迭代目标，推动行业长期发展。
介绍了上海最富智能科技有限公司的团队构成，包括科学家、投资人和创业者。公司主要从事技术和前沿科学探索，并专注于寻找AI大模型的应用场景。公司选择人脸预测赛道，基于团队的技术背景和市场需求。
- 团队构成：科学家、投资人、创业者
- 技术背景：计算生物学、人工智能
- 创业赛道：人脸预测
Shownotes Transcript
Empty