为什么选择紫为云？
随着AI等新技术的创业企业兴起，在职场上顾友良近期接收到一些企业邀请，希望去负责市场营销业务，其中有大型国有上市企业、有传统视频监控头部上市企业、有互联网AI平台巨头、也有AI四小龙企业，更有一些计划转板的公司希望邀其入伙。
然而，在AI泡沫期出现，在疫情防控新常态的当下，顾友良却毅然选择自我创业，对一位职业生涯20年的职业经理人来说，这需要一种果敢和魄力。顾友良联合清华AI科研团队创建紫为技术，同时出任紫为技术和紫为云的CEO，一是因为紫为云AI技术团队在人脸、行人、步态、车、物体特征识别、OCR文字识别、物体关系推理等方面的算法研究取得了诸多技术成果；二是具备整合指掌纹、静脉等生物特征识别，语音识别，语义处理，辅助驾驶，工业智能等方面有诸多可以联合开发的生态算法成果；更为重要的是紫为云AI创业团队成员的每一个人都拥有一颗“清华人AI理想”的炽热之心，他们有一股为之勤勉，为之奋斗的精神与激情。
紫为技术＆紫为云的创业骨干成员多数源自清华大学电子工程系王生进教授所带领的团队。在过去的数年里，王生进教授带领的清华团队在人脸识别、人脸检测、ReID行人再识别、无人机视觉检测、国际无人驾驶数据集、语音识别技术、物体检测、文字识别等领域发表了许多国际顶级会议和期刊论文，取得了多项国际测试竞赛的优秀奖项。2019年10月，其主导研究的“跨视域行人再识别的特征学习理论与计算研究方法”获得“第九届吴文俊人工智能科学技术自然科学二等奖”。
作为清华AI人创业的紫为云团队，他们期望把人工智能领域研究出来的理论与方法帮助应用层的各行业企业解决AI算法技术缺乏的问题，打通AI算法技术瓶颈，构建AI应用创新的能力体系，实现各类企业在各自行业AI应用创新的目标，进而推动中国AI应用创新的全面发展，为国家“智能＋”、新基建战略的实现添砖加瓦，从而实现清华AI人做人工智能科研的产业价值。
在基础算法技术已经有了很大发展的基础上，AI算法企业之间的技术PK焦点体现在大数据量算法、特定场景小样本数据算法、ReID、聚类等算法技术上的研究，而市场的PK焦点则体现在不同行业、不同场景项目中的算法细分研究和细节优化能力，以及项目场景应用落地能力上。
目前，紫为云在人脸识别、车辆特征识别、行人再识别ReID、AI医疗影像结构化、智能环保大数据分析、智能制造工业检测、AI－3D服装设计等方面都取得了一定成果和落地，并配合清华大学某机构与国家某部委展开了AI算法的深度研究开发，也与一些具有国际影响力的核心中国企业开展了深度的技术研究与项目合作。
当然，除了看重技术优势，顾友良也坚信“紫为云”定位AI使能，立足“智能＋”可以预期的广阔市场发展空间。
在用户和系统应用商已经日趋理性，同时资本也更加客观的审视AI企业在应用落地方面的实战能力时，紫为云作为核心AI算法企业之一，其跨越新技术产业化应用的动力强劲、潜力十足。顾友良的加入，使其领先的AI技术能力得到了市场推力的赋能，会成为紫为云企业迭代发展的关键一步，将开启紫为云企业成长的新阶段。紫为云将有可能成长为中国AI场景智能时代的领军企业之一。
