ТМТ
На глазок. Как NtechLab помогает государству и бизнесу видеть больше
6 июля 2022 года стало известно, что сооснователи NtechLab Александр Кабаков и Артём Кухаренко покинули компанию. За семь лет существования стартап прошёл путь от сервиса для знакомств до видеоаналитики для помощи бизнесу и государству. Его технологии используют организации в 23 странах мира. Они применяются и в московском метро, и на оживлённых станциях железных дорог Индии. Как уход сооснователей может повлиять на бизнес Ntechlab и какие проекты компания планирует реализовывать в ближайшем будущем — в материале СберПро Медиа.
Всё началось с собак и дейтинга
NtechLab запустился в 2015 году. Проект начинался как приложение, которое по фотографии определяло породы собак. В то время нейронные сети — компьютерные алгоритмы, которые могут обучаться сами, — были в новинку. Поэтому стартап довольно быстро привлек инвестиции: партнеры российского венчурного фонда Typhoon Digital Development вложили в него 15 млн рублей.
15 млн ₽
составили первые инвестиции компании
Через полгода был готов алгоритм распознавания уже человеческих лиц. NtechLab показывал результат 73,3% точности среди 1 млн фотографий, в то же время у ближайшего конкурента показатель был 70,5%. Дело в использовании нейросетей, именно они в разы ускорили распознавание. Если у аналогов при увеличении базы поиска в 10 раз, возрастает в 10 раз и время, затрачиваемое на поиск, то NtechLab работает быстрее: скорость при таких параметрах снизится всего в полтора раза, поясняют в компании.
Чтобы продемонстрировать решение в действии и привлечь внимание потенциальных клиентов, команда проекта в 2016 году создала «витрину» — приложение и сайт FindFace. С его помощью по фотографии можно было найти профиль человека в «ВКонтакте». Продукт фокусировался на распознавании лиц. Но в основном сервис использовали для знакомств, чтобы найти в соцсети приглянувшегося незнакомца.
За следующие два года стартап привлёк более 1,5 млн долларов. Эти деньги помогли развить алгоритмы распознавания лиц и использовать их для нужд государства и бизнеса.
На страже порядка
Во время Чемпионата мира по футболу — 2018 технологии NtechLab впервые масштабно протестировали в Москве. Их использовали на городских камерах, установленных у входа на спортивные объекты. В специальное программное обеспечение были заранее загружены снимки и фотороботы преступников. Камеры анализировали лица болельщиков и сравнивали их с изображениями из базы. Если технология находила сходство, сотрудники правоохранительных органов получали соответствующий сигнал. И уже в частном порядке беседовали с человеком, устанавливали его личность. В результате задержали 98 преступников.
С 1 января 2020 года Москва «в массовом порядке» внедрила общегородскую систему распознавания лиц. Основные цели — повышение безопасности в школах, розыск правонарушителей, контроль за строительством и уборкой, регулирование транспортных потоков и планирование развития районов. Технологии NtechLab начали применять в других субъектах России. Сейчас, по словам представителя компании, она работает в 20 регионах.
В 20 регионах
применяются технологии NTechLab
В другие страны и сферы
Осенью 2020 года компания NtechLab привлекла ещё 15 млн долларов. Сделка помогла развить экспансию на ключевых рынках Ближнего Востока, Юго-Восточной Азии и Латинской Америки. К программному обеспечению NtechLab подключены более 400 камер в 23 странах мира, уточнили СберПро Медиа в пресс-службе компании. В Кот-д’Ивуаре стартап помогает родителям узнать, добрался ли ребенок до школы, а в Индии — контролировать самые загруженные станции железных дорог.
Кроме распознавания лиц, NtechLab распространила работу на другие сферы компьютерного зрения. Компания тестирует отслеживание мусоровозов и соблюдение правил переработки мусора и в целом готова взять под контроль технологические процессы. Есть и решение для ритейлеров. Так, в сети «Подружка» благодаря NtechLab удалось возместить более 500 000 рублей за полгода от воровства. Нарушителей заносят в базу данных. Если они появляются в магазине повторно, срабатывает система безопасности.
15 млн $
привлёк стартап в 2020 году
Цифровой единорог
По данным СПАРК, ООО «Нтех лаб» закончило 2020 год с выручкой в 753 млн рублей, что почти в 2 раза выше результатов 2019 года. В 2019 году компания впервые закончила год с прибылью — 118 млн рублей, в 2020-м нарастила её до 216 млн рублей. По словам гендиректора NtechLab Андрея Теленкова, выручка от проектов в госсекторе превалирует и составляет около 70%.
Применение в частном бизнесе тоже растёт. Количество запросов на установку системы видеоаналитики от бизнеса с начала пандемии увеличилось на 1500%, а в 2021 году — на 495% по отношению к 2020 году. «Но реализованных проектов здесь меньше, чем в государственном секторе. В 2021 году число запросов со стороны бизнеса, конвертированных в продажи, выросло лишь на 300%. В то время как от государства эта цифра значительно выше — 850%», — говорят в компании. Это связано с высокой стоимостью внедрения решений видеоаналитики, полагают в NtechLab. По данным СПАРК, выручка за 2021 год превысила 1 млрд рублей
70% выручки
приносит стартапу госсектор
Будущее распознавания
Если говорить про распознавание лиц, то, конечно, конкуренция на этом рынке выросла значительно. С 2019 по 2021 год точность распознавания лиц превысила 99,99%, а число ошибок сократилось в 20 раз (сводные данные по мировому рынку. — Прим. СберПро Медиа). В идеальных условиях число ошибок систем распознавания лиц сегодня не превышает одну на 50 млн срабатываний. Уже сегодня практически не влияют на точность распознавания такие факторы, как пол или, например, наличие макияжа. Система также успешно справляется с возрастными изменениями.
Не сбавлять темп
В 2022 году, по словам Александра Томаса, директора по связям с общественностью NtechLab, несмотря на события на рынке и уход сооснователей из компании, стартап работает без изменений. NtechLab уже реализовал несколько крупных проектов за рубежом. Вышел на рынки Бангладеш, Шри-Ланки, Пакистана, продолжает вести дела в Юго-Восточной Азии и на Ближнем Востоке.
Сейчас NtechLab работает над мультиобъектной платформой видеоаналитики для «умных» городов, которая может настраиваться под разные типы объектов и одновременно обрабатывать эти объекты внутри одного видеопотока. В настоящий момент в регионах России уже тестируются решения для «умных» шлагбаумов с распознаванием автомобилей и номерных знаков, системы распознавания действий — падений, драк и других. В планах — внедрить систему, которая будет следить за уборкой мусора, а также ряд других проектов, связанных с городским хозяйством.