Keegi liikus vasakult paremale

Head stardikuulajad, Taavi Kotka, Henrik Roonemann stuudios ja taas on kena laupäevane päev ning meil on taas külas järjekordne idufirma, kelle tegemisi me siin lahkame. Ja see on idufirma, mis on hiljuti tõstnud raha üle ühe, ühe koma viie miljoni euro stardikapitali väga lugupeetud investoritelt. Ja firmal on kaks kasutajat, kes meil on ka mõlemad stuudios, need on Karen Burns ja Taavi Tammiste. Ja firma, me peame nüüd kuidagi selgeks tegema selle, et see kunagi oli Vysory või ei olnud ja täna ta on Fyma, aga võib-olla Fyma. Täpselt ei ole veel teada, kuidas seda hääldatakse, aga tere teile, Karen ja Taavi. No tere. Hakkame siis peale, mis selle hääldamisega on, teil on nagu firmal nimi, aga te ise ka ei ole kokku leppinud, kuidas seda ütlema peaks?

Jah, see noh, Fyma on see, kuidas me oleme seda hääldanud klientidele, aga ka Ristiisa, kes siis on Marko Russiver, soovitas meil seda hääldada sõna Fyma, et kuidas Henrik ja Taavi, mis, mis te arvate, kumb on suupärasem?

Aga mis tähendus on üldse?

Fyma on akronüüm siis lausest for your motion analytics ehk siis see on see, mida me teeme, me muudame siis nii-öelda liikumise ja kaamerapildi andmeteks, analüütikaks.

Ja no ma, ma, ma oleks tahtnud öelda, et kui te Soomes olete, siis kuidagi Fyma, aga, aga soomlased ütlevad üldse Fyma. Aga kui ma inglise päraselt seda vaataks, siis Fyma, siis on ikka Fyma.

Jääme Fyma

juurde, jah. Ja et, et, et, et eks ta ole ka sellega, et miks me ise oleme ka hakanud seda Fymaks hääldama, on see, et meie kliendid meile vastu on öelnud Fymani, et eks ta on kuidagi niimoodi külge jäänud.

Helistan Fymast, no tere, Fyma. Mis selle Vysoriga on, selles mõttes, et start-up nimega Vysory oli olemas juba mõnda aega ja ma olen isegi kuulnud, kas see Fyma on nüüd siis Vysory või Vysory oli Fyma või ei ole mingit seost seal?

Ma võtan selle küsimuse ise, mõtlen, kuidas me siin Taaviga neid pingponge teeme. Aga Vysory nimi registreeriti Euroopa trademark'ina ära kaks nädalat, enne kui me siis oma seed round'ile alla kirjutasime. Nii et me lihtsalt väga labasel põhjusel jäime siis trademark'ist ilma ja pidime kiiresti välja mõtlema uue nime. Ja selle taha jäi tegelikult ka siis meie seed round'i announcement veidike toppama.

Aga see ei ole nagu uus ettevõte, samas nagu ma mõtlen. Aga ma mõtlen jälle, et nagu Vysory business'i peale, siis Vysory oma business'i mõttes tegi nii-öelda andmeanalüütikat ja tegi sellist nii-öelda klassikalist nagu konsultatsiooni business'it, no mõnes mõttes. Fyma nüüd teeb midagi muud.

Täpselt, Sifr oli jah, siis meie nagu selline nii-öelda või minu poolt algatatud andmeanalüütika ettevõte.

Millega me tegelesime, jah, siis tõesti aegaandmete ennustamisega natural language process'iga, või siis kõnetekstist. Nii-öelda heise intellektiga arusaamise peal. Ja tegelikult Sifri, Sifriga töötades, see oli tegelikult väga okei äri. Aga järjest rohkem ja rohkem me nägime, kui me hakkasime tegema seal masinnägemise projekte, me nägime, et masinnägemine ei ole väga hästi tootestatud maailmas ja see on ka see, kuidas me jõudsime tegelikult Wysorile, mis nüüd tänaseks on ümber nimetanud ennast, Fymax. Ja see põhjus, miks me seda tegime, oligi see, et, et, et me üritame seda masinnägemist nüüd teha täielikult software as a service teenusena, mitte sellena, et. Et me peaksime saatma hunniku insenere kliendi juurde, kes siis panevad selle süsteemi püsti ja, ja siis hakkab see jooksma. Vaid, et me saaksime nii-öelda, et kliendid saaksid iseennast on-board'ida, ise märgata ära, mida nad tahavad oma videotelt analüüsida. Ja seda teha niimoodi, et nad ei, ei rikuks kellegi privaatsust.

Kuidas see ikka täpsemalt käib, too mingi konkreetsem näide, nii et raadiokuulaja, kes nüüd kuulas sellesama kirjeldust, saaks nagu aru, et, et noh, mingi lihtne, mingi lihtne, lihtne use case. No

üks use case näiteks on, millega me töötame koos siis Lätis LMT-ga. Kes, kus siis nendel on, nad panid ülesse ühe reklaamiplakati ühte bussipeatusesse. LMT paigaldas sinna ühe kaamera ja nad tegelikult tahavad teada, kui paljud inimesed sealt reklaamiplakatist mööda kõnnivad. Selleks nad panid sisuliselt oma kaamera ülesse, suunasid oma video feed'i ise Fymasse ja tegelikult joonistasid need piirkonnad siis maha, kust nad tahavad, et, et seda statistikat hakatakse koguma. Kusjuures meieni jõuab see video feed niimoodi, et meie platvormis toimub ka automaatne, nii-öelda, anonümiseerimine ära. Ehk kõik inimeste näod tutvustatakse ära, resolutsioon võetakse alla. Ehk, ehk seda saab kasutada nii-öelda linna, linna piirkonnas suhteliselt GDPR turvaliselt.

Aga sa ise ei näe seda, et kas ta vaatas nüüd seda reklaamtahvlit või ei vaadanud, et see on loeda ainult nagu põhimõtteliselt head count'i?

Absoluutselt, et noh, täpselt samamoodi kasutavad seda ostukeskused nii-öelda footfall'i või läbilaske analüüsimiseks või siis. Ka, ka nii-öelda linna transpordiametid selleks, et vaadata, kui palju sõidukid läbi käib, aga noh, mõte ongi selles, et oleks selline võimalikult dünaamiline ja iseseadistatav tööriist.

Okei, kas ma saan õigesti aru, kui ma proovin teie tegevust niimoodi oma sõnadega kokku võtta, et kui mul on videopilt, kus toimub midagi ja mina ei viitsi kogu aeg seal istuda ja vaadata ja lugeda, mis toimub. Siis ma võin selle nii-öelda suunata teile ja öelda, et lugege kokku, mitu kitse, mitu inimest, ma ei tea, mis ilm on, mis iganes mulle pähe tuleb, kas on niimoodi?

Absoluutselt, noh, lisaks sellele on seal ka, ka objekti liikumine, mis on väga suure oluline ühes nii-öelda kaameras, et, et mis on objektide trajektoorid. Kas nad seisavad kuskil liiga kaua, kas on mingid muud anomaaliad, mis võiks tuvastada? Lähedus omavahel on Covidiga olnud väga populaarne teema, et kas mitmed grupid on, on koos, koos kuskil hästi lähestikku ja nii edasi, ja nii edasi.

Mäletan, kunagi oli, see oli kümmekond aastat tagasi, kus Eesti jõustruktuuridel oli vajadus lugeda kokku, siis nii-öelda, kui on, mitte mass, aga ühesõnaga, kui on. Näiteks demonstratsioon, oletame Vabaduse väljakul, et siis oleks suhteliselt adekvaatne nagu teada, et noh, palju see osales, onju, kas oli kakskümmend, kakssada või kaks tuhat, onju. Et kas selle ülesande lahendamisega te saaksite hakkama nüüd?

Ütleme niimoodi, et, et, et rahvamassi lugemine kindlasti on üks teema, mida me teeme, aga seda pigem võib-olla mitte jõustruktuuridele, vaid spordistaadiumite ümber ostukeskustes ja nii edasi. Ja, ja, ja lisaks sellele ka sellised võib-olla ohutus, ohutust nii-öelgu kirjeldavad funktsioonid, et kas, kas, kas objekt liigub kiiresti aeglaselt, kas objekt kukub ümber, et, et sellised asjad.

Sa ütlesid muidugi väga noh, umbes nii nagu Eesti poliitik ütleb, et pigem võib-olla natuke teatud tingimustel me idee ei jõu struktuuridele. Ma tahaks selle koha pealt nagu tegelikult edasi kaevata siin, et, et sarnased küsimused teistes riikides on, eks ole, väga, väga teravalt esil olnud ja, ja mis on see USA kuulus? Kes teeb ju koostööd noh, igasugust, igasuguse seltskonnaga, eks ole, ja võib-olla ka valitsustega, kes ei ole demokraatlikud ja kes meile ei meeldi. Et, et kui sa tegutsed mingis sellises valdkonnas ja üks päev sulle ikkagi nagu noh, astub Liibüast keegi sisse ja ütleb, et noh, herdamist, et palun tuvastage näod ja, ja öelge, et kust nad tulid ja kuhu nad läksid, on ju. Et see olukord võib ju ette tulla, kui juba ei ole tulnud.

Seda olukorda on ette tulnud ja me oleme sellele kardinaalselt ei öelnud, et me oleme nagu algusest peale enda jaoks ära kaardistanud seda, et, et me oleme natukene usaldusäris. See tähendab seda, et, et me oleme võtnud ettevõtte kultuuri aluseks selleks, et me ei tee näotuvastust. Et, et me ei, ei tuvasta tagantjärgi objekte või inimesi, siis sest, sest kuna meie turg on tegelikult Euroopa Liit, UK ja USA. Siis Euroopa Liidu andmekaitse nagu on väga tugev ja me tegelikult, meile meeldib, et, et, et meil on sellised reeglid ees. Sellepärast, et see annab meile teatud struktuuri, kus nagu tegutseda. Aga see tähendab ka seda, et me peame seda usaldust tõestama, et, et, et niisama öelda, et me ei tee näotuvastust, ei mängi mitte mingisugust rolli. Ja tänu seda, et seal, selleks, et seda teha, me plaanime ka oma lähtekoodi ilmselt mingis osas open source'ida. Et, et teised saaks siis tulla ja vaadata, mida me tegelikult teeme, kindlasti mitte täies ulatuses, aga siiski. Aga

see kõik sai kuidagi alguse ikkagi mingist konkreetsest kliendist, mingist konkreetsest vajadusest, et ei hakanud ju niimoodi, et davai, et teeks firma ja hakkaks nagu asju üle lugema, on ju, et noh, et sokuke, kes oskas lugeda kümneni, on ju, et. Et rääkige see lugu ära, et kuidas see pihta hakkas ja, ja mis pani nagu selle peale mõtlema, et appi, et. Viskaks selle Sifery kuhu iganes ja, ja hakkaks tegelema täiesti uue asjaga.

See projekt oli kaks tükki, tegelikult oli meil kaks, kaks niisugust ideed või niisugust introduction'it, mis kuidagi kerkisid esile, üks oli kaks tuhat üheksateist lõpp. Teine oli kaks tuhat kakskümmend alguses. Ja esimene oli siis Tallinna linn, kes soovis analüüsida, mis toimub ristmikute ajal, kasutades selleks kaameraid. Ja hakates uurima natuke rohkem seda turgu, et mida üldse tehakse nii-öelda urbananalüütikas ja liiklusjälgimises ja nii edasi. Me avastasime, et on tohutu ports infrastruktuuri väljas, noh, sadu tuhandeid, kui mitte rohkem kaameraid. Ja enamik konkurente teeb, noh, on ikkagi teenuse äri, et see ei ole selline eskaleeruv toode, et tullakse, tehakse hästi kallis, suur projekt. Ja, ja me tahtsime seda automatiseerida, skaleerima panna, odavaks teha, et, et maksumaksjal oleks noh, nii-öelda lihtne aru saada, mis siis seal linnas toimub. Ja sealt hakkas see nii-öelda mõte idanema ja hakkasime vaikselt sihukest platvormi testima ja ehitama. Samal ajal tuli tutvustus meile Ülemiste linnakuga. Ja Ülemistel oli üks Leedu ettevõttest pakkuja nimega Piksevia, kes tegi seal masinnägemisega parkimist. Ja see ei olnud täpne ja läks katki iga kord, kui oli lumi ja valged kaubikud. Ning tuli käsitsi siis kodeerida sisse need parklakohad ja AI tuvastas tegelikult ainult seda, et kas auto läks selle käsitsi sisse pandud siis nii-öelda parklakoha peale või mitte. Ja meie hakkasime välja ehitama sellist dünaamilist lahendust, mis saaks aru autode käitumise järgi, kust need parklakohad asuvad. Nii et sealt hakkas see toode minema. Ja kolmas asi, mis juhtus ka samal ajal, oli siis tutvustus Marko Russiveri poolt Dubai Future Acceleratoriga, kes just otsis endale siis. Sellist ettevõtet, kes teeks kaamera pealt analüütikat, töötama enda siis maanteeametiga ja meid kutsuti sinna Kiirendisse. Nii, et me vist kakskümmend seitse jaanuarit otsustasime, et lähme kolmekümnendal, lendasime välja ja siis olime seal peaaegu kaks kuud ja ehitasimegi tegelikult seda toodet seal, täpselt aasta tagasi. Siis tuli Covid, ma olin viimase, Frankfurt, Tallinna lennu peal vist, mis märtsi keskel veel lendas, siis oli pikka aega auku, jah.

Aga, aga see oli tegelikult meie jaoks natukene selline blessing, et Covid siis tuli, sest. Kui me olime Dubais, siis meil oli seal kaks peamist ülesannet, esimene oli siis noh, selline lihtsam masinnägemise poole pealt, et me peame lugema ja siis klassifitseerima sõidukid ära ristmikel. Aga teine oli siis liiklusohutus ja, ja selle liiklusohutuse jaoks me. Pidime panema oma selle platvormi siis sisuliselt ise õppima tänu sellele, et selleks, et liiklusohutust kuidagi nagu mõõta, me peame aru saama, mis trismikul toimub, kus on sõiduread. Kus on ülekäigurajad ja kuidas autod seal sõidavad. Ja selle iseõppiva funktsiooniga me tegelikult tulimegi Tallinnasse tagasi. Vaatasime, mida ta teeb parklates, mida ta teeb ostukeskustes ja siis saime aru seda, et kuna maailm on lukus, nüüd me ei saa enam klientide juures seda teenust kuidagi ise käia implementeerimas. Et me peame andma klientidele võimaluse tegelikult ise ennast on-board'ida ja sealt see nii-öelda computer vision'i software as a service ID sündis.

Aga läheme siit oma esimesele pausile.

Restart.

Restart jätkub ja meil on külas idufirma Fyma, endise nimega Vysory ja, ja selle kaasasutajad Karen Burns ja Taavi Tammiste.

Ma pean kõigepealt ütleme kohe selle ära, et kui ma Taavi Lotsa vaatan Taavi Tammistele, siis ma tunnen, kui vana ma olen, sest kakskümmend aastat tagasi mina tegin aktiivset äri tema isaga, ehk siis Tiit Tammistega, kes on, oli legendaarne EMT-CIO. Ja kuna Nortal ja vana nimega Webmedia ehitas EMT-le tarkvara ja, ja ütleme nii, et see oli üks kunagine nagu sellele, ma arvan, selle eduloo üks ankurkliente või ankur, ankurkohti üldse, on ju, et siis Taavi Isa oli meie nii-öelda tellija ja, ja selles mõttes ma sain jälle aru, et noh, et, et kakskümmend aastat on mööda läinud, on ju, et. Aga see selleks, et näed, nüüd räägime pojaga IT juttu. Et, et lähme siikpoolt edasi, et te analüüsite liiklust, üldse neid objekte, mis tänaval liiguvad. See kõlab mulle väga juba nagu Supervisory, et üks teine startup, mida teeb meil Silver Kesküla. Kui palju see sellega sarnane on või see on ikka täitsa midagi mingi teine maailm?

Ta on nii palju, kui ma tean ja ma panen selle disclaimer'i siia juurde, sest ma väga palju ei tea, kui aus olla, siis see on natukene teine maailm selles suhtes, et. Meie ei tegele kaameratehnikaga üldse, vaid me eeldame seda, et, et kaamerat paigaldab klient või kaameraid omab klient. Iseenesest meie tehnoloogia ei vaja kaamerat üldse, ta vajab videosisendit lihtsalt. Ehk, ehk noh, kuigi meie nagu selline nagu unistus on see, et iga maailma kaamera potentsiaalselt võiks olla Fymoga ühendatud, siis noh, võib-olla ka muud. Videoandmed, ei võivad ka olla ajaloolised videoandmed, sest noh, üks nagu suur draiver selle asja juures nagu minu isiklikul puhul oli ka see, et hästi palju on maailmas. Videopilti, mis läheb nii-öelda serveritse, serveritesse tolmu koguma ja, ja, ja noh, sisuliselt on väärtusetu. Et, et sellele sellist nii-öelda passiivset väärtust sealt välja võtta, on minu väga suur nii-öelda ambitsioon. Nii et me ei, me ei, me ei pea neid kindlasti konkurentideks sellises mõttes.

Ei, see on küsimus, aga ma ütlengi, et põhimõtteliselt jutt läheb ikkagi selle koha pealt ka teie puhul, et, et te ikkagi nii-öelda loendate, jälgite, aga ütleme näiteks, kui mingi inimene läheb kaduma. Ja keda saaks näiteks rääkida rohelise dressibluusi kaudu läbi linna, eks on ju, no meil on siin on juhtumikus a la Võrus on siiamaani kadunud mingi poiss, kes, kes läks kuskilt kõndima, siis põhimõtteliselt teie olete tõmmanud joone, et sellist jälitustegevust või sellist nagu ütleme, otsingut teie asjadega teha ei saaks.

Ei, kindlasti mitte.

Ma tahtsin eelmise punkti juurde lihtsalt täiendada veel seda, et kui Supervisory tundub, et tegeleb liiklusega, siis meie alustasime küll sealt ja Dubais tegime seda, aga see ei ole nii-öelda suund, millega me igapäevaselt tegeleme. Et meie müük on ikkagi B2B, mitte B2G. Ja pigem sellistesse ostukeskustesse, linnakutesse, kinnisvara arendajatele ja nii edasi, et meil on erinevad kliendisegmendid.

Aga tooge veel näiteid. Parkimisest sama aru, liiklusest sama aru, aga tooge veel näiteid, kust seda vaja läheb.

Sest vaadake see, et, et küsimus, et mis pildil toimub, see on, ütleme küsimus, et, et mul on pilt on ju, et mis toimub pildil, noh, see on enam-vähem selline nagu esimene küsimus, mida AI-le üldse esitatakse, noh, et me kõik teame neid, ma ei tea, et kas, mis on tõenäoliselt, mesilane või lill või? Noh, et kass, kass või mesilane või, et noh, sordi pilti on ju, et kui lai või kitsas see teie skoop on või kui lai või kitsas on see, mida, mida siis teie sellele mustale kastile saab küsimusena esitada?

Noh, praegusel juhul me räägime ikkagi sellest, et meie, meie mudelid, algoritmid on õppinud tuvastama sellises füüsilises ruumis enamlevinud objekte, see tähendab tõesti suuremaid objekte, näiteks. Inimesed, sõidukid, jahid, laevad, võib-olla konteinerid, sellised asjad, et midagi, midagi, mida on nagu palju ja mis on piisavalt suured. Et, et aga, aga mis ei tähendaks ka seda, et kui, kui mõne kliendi kasutusjuhu pealt tuleb mingi uus väga spetsiifiline asi, mis võiks väga hästi meie tootega lennata, et seda, seda saab alati ka meie algoritmidesse juurde treenida.

Nii, aga mõtlengi, et mis siit nüüd edasi saab, et käisid Dubais ära, nüüd te olete Eestis, Eestis olete kõikvõimalikud sõbrad täis müünud. No järgmise

niisuguse aasta või selle käesoleva esimese poolaasta eesmärk on seda parkimist müüa üle terve Euroopa ja ka kaugemale. Ja teise poolaasta eesmärgiks on siis neid virtuaalseid sensoreid, ehk siis sellist reaalaja analüütika. Samamoodi müüa peamiselt üle Euroopa, noh, et see platvorm saaks valmis. Lõpuni oleks self-on-board'il mitte ainult parkimises, vaid ka reaalaja analüütikas. Taavi juba saab täiendada siin, et mis need kaks tootet täpsemalt on?

Ma võib-olla täiendaks juba seda, et, et nüüd tänapäeval me peame vist ütlema Euroopa ja, ja Ühendkuningriik, sest. Ühendkuningriik on kindlasti meie üks peamisi turge ja me oma turge tegelikult vaatame ka selle järgi, kus on kaamerate tihedus juba praegu väga suur. Kus inimesed on harjunud videopilti juba kasutama ärilistel eesmärkidel ja kus võib-olla see nii-öelda publiku vastuvõtlikkus kaameratel on ka suurem.

Ja, ja meil on ports piloot, pipeline'is, kus me siis testime, meil ongi tegelikult Londonis ühes üle viiesaja hektari suuruses ärilinnakus. Peaks siis minema nüüd kvartal kaks alguses, meie nagu lahendus püsti ja siis lisaks on erinevaid ostukeskusi samamoodi UK-s, mis hakkavad testima. Lennujaamadega vestlema, et põhimõtteliselt me otsime sellist kõige kiiremat teed väärtuseni, mida meie tehnoloogia suudab pakkuda.

Aga mismoodi see ärimudel üldse toimib, et see on ikkagi siis nagu case by case, et, et see ei ole mingi selline asi, et klient ise häälestab kuidagi mingeid oma videopildi pealt, ma ei tea, joonistab hiirega, et näed, ma otsin umbes selliseid objekte, et ole ja counti mulle neid, on ju, et noh, et, et see on ikkagi iga projekt on uus ja see vajab mingit, mingit häälestamist.

Kiirelt hüppan üle ärimudeli otsas vahele sellega, et meie hinnastame per kuu, per kaamera. ei ole mingisuguseid eriprojektitasusid, selliseid asju ei ole. Et Taavi nüüd selgitab, kuidas siis hiirega saab tõmmata projekti püsti.

Jah, võib-olla, võib-olla, võib-olla ma hüppangi teise, Taavi, nagu kommentaaris tagasi, et see, mis sa kirjeldasid just, et ta ei ole, see ta just on, tegelikult. Ehk, ehk et, et me tahame, me oleme loonud nagu sellise sisuliselt kasutajaliidese, kus siis kliendid saavad ennast sisse logida. Saavad oma kaamera feed'i sinna panna, vajutavad Nexti ja see kaamera pannakse kohe jälgimisse. Ja siis nad ehitavad sinna peale selle äriloogika, siis ise, tegelikult. See tähendab seda, et meie isegi ei pruugi teada seda, mida nad tahavad teha oma, või mida nad tahavad loendada, näiteks.

Aga kuidas sa oma GDPR-i jälgid sellisel juhul, et kui sa tead, et kui sa täpselt ei tea, mida nad loevad sealt ja mida nad vaatavad

sealt? Me, me loeme oma GDPR-i niimoodi, et kogu informatsioon, mis juba platvormisse jõuab, on deanonümiseeritud. Ehk identiteeti meie platvormis ei ole.

Okei, aga see näo hägust, et see alati ei ole piisav selleks, et inimene muuta nagu üldiselt äratundmatuks.

See on natukene kasutusjuhi, juhupõhine, mõnikord me vähendame ka resolutsiooni, selleks, et seda teha. Aga see on, ütleme niimoodi, et me, me vaatame siis kaamera, nii-öelda view angle'it, ma isegi ei tea, kuidas seda eesti keeles öelda, selleks, et otsustada siis, mida me täpsemalt tegema peame.

Kuidas see asi nagu sündis, selles mõttes, et kes selle mootori valmis tegi, palju teid on ja kas see on selline Taavi, sinu, sinu kunstiline looming või, või on see selline suurem tarkvaraarenduse korrus täis tarku inimesi?

Noh, tänaseks meid on viis hetkel, me küll aktiivselt palkame, see just pärast meie rahastusraundi. Aga peaaegu kogu meie tarkvara on meie majasisene. Meil on avatud lähtekooniga komponente ka, mida me kasutame, aga kogu see nii-öelda maagia, mis siis nii-öelda teeb selle teenuse automaatselt eskaleeruvaks ja, ja nii-öelda paneb käima, see on kõik meie maja enda nii-öelda tehtud.

Kuidas konkurentsiga on, see tundub ikkagi niisugune valdkond, kus nagu hiinlased peaksid olema kilomeetriga ees, sellepärast et nende jälgimise ühiskond juba nõuab seda, et nad suudaksid mitte ainult toendada, vaid ikkagi väga täpselt määratleda, et kuidas ma jälitan ühte kindlat inimest näiteks mingis linnaruumis või mingid autod linnaruumis ja nii edasi, et. Et see tundub kuidagi, et see võiks kõik olla juba valmis ja tehtud ja maailmas olemas, et mis asja me siin jälle Eestis leiutame?

Hiinas ongi see valgusaastate võrra ees, aga, aga see on sellepärast, et, et Euroopas tegelikult nii-öelda tänu andmekaitses, andmekaitse seadustele me peame asjadele lähenema natukene teistpidi. Ja ma ei usu kuidagi, et Hiina sellised lahendused Euroopas väga lendavad. Ehk me peame, me peame nagu looma enda versiooni nendest asjadest, mis, mis toimuvad mujal maailmas, aga mis oleks ka meie jaoks turvalised ja millega me tunneks ennast hästi ja mis ei tekitaks sihukest, võib-olla ebameeldivat tunnet.

Ja enamik konkurente, nagu noh, alguse sai ka öeldud, on pigem tegelikult teenust pakkuvad ettevõtted. Et nii palju, kui me ka klientidega oleme rääkinud, tahetakse teha suuremat integratsiooniprojekti. Nad ei skaleeru nii ruttu, hinnastamine on kas obskuursem või seal on tohutu komponentide pakett, mis hiljem lisatakse. Enamik konkurente, kuigi nad väidavad, et nad ei tee, noh, ei müü nii-öelda riistvara, siiski müüvad kas mingisuguse sensori või kaamera. Ja kohtlevad siis seda video feed'i endale proprietary'na, mille nad teevad analüütikat. Et meie kliendi video feed'i enda omaks ei, ei taha teha ja mingit, mingisugust riistvara me ka ei müü.

Aga muidugi, et sellise valdkonna puhul alati mul on see hirm, et kui sa, kui sa teed müüki sellisele asjale. Kus klient veel täpselt ei tea, et see on täpselt see, mida ma tahan. Et kuidas teie üldse oma müüki teete, et kuidas see nüüd selline nagu protsess üldse pihta hakkab, et ma ei tea, lennu, lepid lennujaama, ma ei tea, valveülemaga või siis kellega sa kokku lepid või, või turundusinimesega, et, et saame kokku, et kuule, sul on mingid kaamerad, tahame, loeme sulle midagi kokku siin pildi pealt või ühesõnaga, kuidas see käib üldse selline sellist sellise asja müük, mille puhul klient veel täpselt ei tea, et ta tahab seda saada.

See on selline use case väärtuspõhine innovatsiooni müük, mis on pika vinnaga veidi, võtab aega.

No aga sa pead teadma, ise teadma, mis, et mida sa üldse tahad talle pakkuma, on ju, et noh, oled, mängime, mul on lennujaam, mida sa müüd

mulle? Lennujaamale me müüme parkimist, et on reaalajas võimalik öelda, kus on parkimiskoht, et sa ei peaks sõitma mööda lennujaama ridasid ringi ja seda otsima. Vaid saad kohe navigeerida otse. Meil on kõik parklakohad map'itud GeoJsonile, sest otse sinna vabale parkimiskohale sõita. Ja kui sul on

näiteks. See on mingi tulukastega või?

Kui on parklakaamera, siis me lihtsalt vaatame seda. Mina hakkan

sõitma, on ju, nii, ma tulin, sõin tõkke poolt sisse praegu, on ju, noh, tõkkepuu on selles mõttes juba lihtne, et tõkkepuu ise kasutab loendada, on ju.

Kaks varianti, kas on, paned ise digitaalsed postitšid nii ülesse ja siis liidestad selle läbi meie API või sa võtad selle läbi meie API, paned selle oma lennujaama kodulehele ja näited, kus on vabad kohad või mitte.

Või lennujaama appi näiteks. Ja siis lennujaamad tahavad ka aru saada, kes neil siis seda reklaami vaatab, see lennujaama sees. Airside'is ja, ja siis seal nii-öelda tavapoole peal. Kaua nad veedavad ühe reklaami ees näiteks, et kas nad reaalselt seisavad seal noh, ja loevad seda. Või kõnnivad sealt lihtsalt mööda, et selle järgi saab ka hinnastada oma advertising space'i ja aru saada, noh, kas inimesed üldse vaatavad seda või mitte. No ja lisaks sellele siis. Poodide kohta, et kui palju astutakse sisse ja kui palju minnakse lihtsalt poest mööda, et siis anda nii-öelda tagasisidet selle kohta, milline võiks olla ruutmeetri hind selles konkreetses lennujaama terminali osas. Ja võib-olla ka mõnikord vaielda, mida on ka ette tulnud oma rentnikega, kes väidavad, et me ei saa teie käest piisavalt nii-öelda liiklust, et te olete kehvas asukoht, kehva asukohta meid pannud. Ja siis on võimalik siis nii-öelda selle kinnisvara haldajal minna. Statistikaga öelda, et vaadake, et te olete kohas, kus käib päevas mööda võib-olla nelikümmend tuhat inimest, et sealt teile kaks sisse astub, on siiski täie mure.

Aga samas need mitu asja, mis sa nimetasid, on täna ju noh, kasvõi siinsamas Tallinnas ilma igasuguse AI-ta ju tehtud, et kui ma lähen näiteks Solarisse. Või ma ei tea, Ülemistest, siis see parkimiskoht noh, teab täpselt, et kas seal on auto või ei ole, et seal on sinised või rohelised punased tuluksed, on ju. Posti otsas on viited, et siin, siin on kolmteist vaba parkimiskohta. Ja poed ka täna loevad ju inimesi, kes nende väravate vahelt sisse astuvad ja mingit AI-d seal ei ole, et seal on ka mingi tavaline andur lihtsalt.

No me just lõpetasime kõne, miks me kartsime, et me hiljaks jääme siia ühe suure Euroopa lennujaamaga, kes ei taha nendesse sensoritesse investeerida, kellel ei ole ka tõkkepuud, aga kellel on kaamerad. Ja kes täpselt niisugust lahendust tahaks.

Ja teiseks, tuleb nagu aru saada ka sellest, et, et mis asi on nagu, mis asjad on andmed ja mis asjad on väärtuslikud andmed. Et see, et ma loen ühe suure ostukeskuse ukses võib-olla sissepääsu ja, ja väljapääsu, see ei anna mulle mitte mingit nähtavust sellest, mis toimub ostukeskuse sees. See tähendaks seda, et kui ma tahan ostukeskuse sees ka seda näha, siis ma pean hakkama panema neid füüsilisi sensorid juba päris palju. Ja siis tekib mul see küsimus, et kas need andmed, mis ma sealt saan, on ikkagi piisavalt väärtuslikud, et see investeering ära teha.

Okei, aga muidugi siin selles mõttes see oht ikkagi jääb, et kui ma täna olen lennujaam ja mul on need kaamerad ja inimene tuleb sisse, ma olen teie pildi kuvanud näiteks oma lennujaama äppi. Aga kaks autot tulevad järjestikku ja mõlemad vaatavad äppi, siis tegelikult on koht garanteeritud ikkagi ainult esimesele, eks, et see mure jääb.

Noh, ütleme niimoodi, et see on juba mure, millega me natukene tegeleme, et, et seal saab teha selliseid tarkusi, et kui auto keerab nagu parkimisvahesse, siis pannakse eelnevalt üks koht seal vahes kinni. Ja kui auto sealt läbi sõidab, siis tehakse uuesti lahti, et noh, seda tuleb ka natuke tarkusega lahendada.

Taavi, ma mõtlen siis, saatejuht Taavi, et ma, sinu küsimusi kuulates siin mul, mul endal tekkis küsimus, et kas sul kangastub selline, ma ei tea, plumberi oht siin või, et, et on mingi iseenesest ei ole kihvt teenus, mida klient ei tea, et tal vaja on ja siis, kui sa näed suure vaeva ära ja seletad, et noh, näe, on kihvt teenus. Siis ta ütleb, et aa, et aga noh, meil tegelikult toimib nagu noh, kuidagi saame hakkama nagu praegu ka.

Ei, selles mõttes see parkimise näide on väga, väga hea näide, et noh, miks ma neid küsimusi praegu küsin, siis minul kangastuvad alati suured tohutud parkimisplatsid Indias, mille puhul on tõesti noh, vaata. Mõningatel autodel on olemas see funktsioon peale, et sa saad panna auto üürgama ja ennast märk kandma, et kus sa oled üldse. Et jällegi meie siin väikses Eestis pole harjunud, et mis mõttes sa ei tea, kus, kas su auto pargitud on, on ju, et. Mina ei tea,

pool aega, aga.

Aga ütleme niimoodi, et, et, et suurtest parklatest see igati nagu meigib sensi, on ju, et näiteks see, et me oleme proovinud Eesti parkimislahendusi, mis on ka täiesti väga. Innovaatilised ja ütleme nii, et mis puudutab üldse parkimistarkvara, mobiilset parkimist, tõkkepuutarkvara ja nii edasi, siis selle maailma tipptehnoloogiad, kõik on loodud Eestis. Ehk siis ja näiteks minu enda müük selles teemas jäigi nagu toppama just selle koha pealt, et. Et klient ütles, et ma ei taha teada seda, et kas parklas on kohta või ei ole, ma tahan teada, kus kohas see on täpselt, ehk siis selles mõttes nagu see, mida täna me siin kuuleme, on, on. Iseenesest nagu ideaalne ja sellest saab klient tavaliselt ka aru. Aga nüüd küsimus ongi see, et noh, lennujaamas noh, ongi ükskümne parkla on ju, aga midagi nagu veel, on ju. Et sa pead nagu suutma ennast panna kliendi nii-öelda võtmesse, kliendi saabastesse ja saama aru, et mida see klient siis veel võiks nagu tahta, et noh, see oli väga hea näide, mis Karen tõi siin selle koha pealt, et. Kui meil tekib despoot rendihinna osas näiteks, et kas poe rendihind peaks olema. Ma ei tea, kuusteist eurot ruutmeeter või, või, või sada eurot ruutmeeter on ju, et, et noh, see on sõltub otseselt sellest, kui palju inimesi mööda käib, eks. Et selles mõttes on see, on see keeruline müük, kui sa pead kliendi eest mõtlema, aga meil on aeg siin paus teha.

Restart läheb edasi ja räägime idufirmaga Fyma, mis tuvastab kaamerapildid seda, mis toimub, mis ei toimu ja meil on Taavi Tammiste ja Karen Burns stuudios. No ma kuulasin siin teie jutte, siis mõtlesin, et, et ilmselt Taavi, see on sulle küsimus eelkõige, et kas me oleme selle tehisintellekti küsimusega maailma ajaloo mõttes nagu nii alguses, et meil on idufirmad nagu teie? Mis lahendavad noh, hästi suure nagu skoobi probleeme, et mingit spetsialiseerumist või sellist, ma ei tea, unbundlemist ei olegi veel üldse jõudnud kätte, see, see faas ei olegi veel käes, et noh, et te, te kelete küsimusega, et mul on videopilt, ütle mulle väga suures plaanis, mis siin toimub, et see tundub väga nagu esimene etapp üldse sellest ärist.

Noh, ütleme niimoodi, et, et see, see on natukene keeruline küsimus. Miks me praegu tegeleme videopildi tehisintellektiga, on see, et need tehnoloogiad on muutunud kättesaadavaks kõigile. Ütleme, et need baastehnoloogiad siis, mis, mis võimaldavad meil selliseid asju teha. Aga väga oluline asi, millega siin tuleb arvestadesse, on ka see, et, et kui sa tahad masinad panna midagi tegema, sa pead teda söötma väga paljude andmetega. Ja, ja teine asi on ka see, et, et, et selles mängus võidab siis tegelikult see, kes, kellel on kõige rohkem andmeid, on ju. Ja idufirmadel pahatihti ei ole neid kõige rohkem andmeid. Ja kust see innovatsioon võib-olla tuleb, siis ongi see, et, et need idufirmad mõtlevad ära viise, kuidas ülesanne lahendada ära väiksemate arvu andmetega ja sealt tulevad mängu siis sellised. Võib-olla andmeteaduse spetsiifilised mõistes nagu sünteetiline data, kus neid ehitatakse arvutigraafikaga ise andmeid, mille pealt siis tehisintellekt õpib ja nii edasi, ja nii edasi, ja nii edasi.

Ja, aga noh, on võimalik ette kujutada, ma ei tea, X aasta pärast seda teie äri, et noh, täna te on ju loeta, et, et kas inimene astus mu poodi sisse või ei astunud. Aga X aasta pärast ma võib-olla noh, esitan sellele samale süsteemile küsimuse, et ma ei tea, et mis poodi ta järgmisena läheb.

Jah, ja või

noh, me saame nagu hästi palju, noh, kranulaarsemaks ajada seda pilti, me võib-olla vist, ma ei tea, kas täna tehnoloogiliselt või, või äriliselt, kas klient ei ole valmis või tehnoloogia ei ole valmis, et me saaksime veel kümme astet lähemale suumida sellele.

Ma ei, me ei oska nagu, nagu seda, seda öelda, et noh, võib-olla ma ei oska seda sellepärast öelda, et ma nagu võib-olla ei tunne sedasama asja. Et, et, et see, see, see valdkond nagu on, on, on piisavalt keeruline. Et, et, et sellega tegelevad ka suured tegijad, ütleme siis niimoodi. Ja, ja ma ütleksin, et need tase, tasemed on suhteliselt sarnased, kui ma sain nüüd sellest küsimusest õigesti aru.

Ja ma arvan, et sa said jah, aga see alati on ju hea meel näha, et, et kui sa oled noh, mingis sellises nagu väga varajases tehnoloogiafaasis, et noh, et viis inimest Tallinnas Vrenni tänaval, on ju. Noh, suudab teha midagi, mis on maailma mõistes täiesti konkurentsivõimeline unikaalne, et noh, noh, me, me viis inimest Tallinnas ei suudaks tõenäoliselt teha paremat otsimootorit, kui Google'il on või paremat sotsiaalvõrgustikku, kui on Facebookil.

Ma vaidleks sellele ka vastu. Okei,

ja see on see noorte inimeste probleem, nad vaidlevad kogu aeg. Aga see, rääkige oma investoritest, et te võtsite nüüd esimese ringi raha sisse suurema, et mis ootuste investoritel teile, teile pandud on?

Peab, noh, lead investor meil siis selles raundis oli Change Ventures, kapitali kaasasime ka Singapurist ja Suurbritanniast. Ja noh, kõige esimene investor meil siis üldse oli super angel, kes siis hästi pisikese seemneraha pani üle-eelmise aasta sügisel kasvama meile. Aga ootused on sellised, et leida siis nii-öelda see, see ideaalne BMF, et kus me saame kõige kiiremini skaleerida ja võimalikult palju testida, võimalikult palju piloote teha, et see on ka see, mida me teeme. See on

see, which goes without saying

nii-öelda, et, et müügieesmärgid, marginaalid, et need nii, nii nagu, nii nagu peab.

Aga mitu kaamerat siis kokkuvõttes peavad ma feed'i saatma teie suunas, et näiteks, ma ei tea, sada tuhat eurot MRR-i tuleks kokku?

Selleks peaks saatma meile oma FID-i sada kaamerat aastas, no minestame sada eurot per kaamera, per kuu, on nii

või? Minu matemaatika, ma ei ole selles kõva.

Aga kus on täna, kui te vaatate oma firma arengut, et kus on, kus on see koht, millega tuleb nagu palju tegeleda, et kas, kas tehnoloogia mõttes teil on valmis täitsa selline noh, lahendus, et, et nüüd tuleks müüa või on see pigem nagu MVP? Ehk kummale poole see asi kaldu on?

Praegu ta on, ta on pigem sinnapoole kaldu, et, et ta on ikkagi nagu toode, ehk MVP-st on asi päris kaugel, sest meil on kohati võib-olla isegi natuke liiga enterprise lahendused, mis skaleeruvad ja teevad ise, kuhu me võib-olla oleks pidanud vähem alguses aega panema. Ehk meie fookus pigem on ka müüa, aga, aga oluline on selles, et see toode areneks kogu aeg kaasa just nagu kliendi feedback'iga. Et, et me, me, me ei loo seda toodet endale, et me loome seda ikkagi oma klientidele, on ju.

Ja tehnilise võimekuse suurendamine, et see on meil esimese poolaasta fookus väga-väga tugevalt, et leida neid insenere, kes, kes, kes siis meile siia tuleks tööle ja seda aitaks teha.

No see on praegu see koht, kus te võite reklaami teha.

Jaa, tulge kõik.

Keda, keda te otsite, no mitte kõik ei tule, eks onju, aga mida täpselt te otsite?

Ja, me otsime, otsime omale tarkvara arendajad, kes tunnevad ennast kodus, Pythonis ja, ja AWS-is ja tegelikult natukene ka Javas ja C-s. Ehk noh, kui me oleme siin oma tiimi sees arutanud, siis me otsime omale IT osakonda, on ju. Aga, aga ka tegelikult me otsime kõige rohkem selliseid inimesi, kes oleks valmis õppima kõiki neid, et. Et kui sul on mõned baasteadmised olemas, siis, siis ja nii-öelda probleemi lahendus skill set olemas, siis tarkvaraarenduse poole pealt otsime neid. Muidugi otsime ka andmeteadlasi. Ja keda me veel praegu otsime?

Lügi poole pealt otsime. Kellel oleks varasem siis Saas, toote või müügiorganisatsiooni ehitamise kogemus ja hetkel otsime ka turundusinimest endale siia, sest et me vaatasime, et me kulutame nii palju raha turunduse peale, et meil oleks aega tegelikult võtta keegi endale siia igapäevaseks toeks tiimi juurde.

Aga sellist toodet müüb distantsilt ka või see ikkagi tahaks seda, et sõna otseses mõttes kohvriga müügimees läheb kohapeale. Võtab ilusa laptopi välja, näitab, et näete, et kui ma selle kaamera siit nurgast või tulekaamera sealt nurgast laseks siit läbi, siis te näeksite nagu selliseid, selliseid tulemusi, onju. Või see on ikka puhas Zoomi ja Teamsi müük?

Sven Tuhas, tiim, Teams'i ja Zoom'i müük hetkel jah. Ja kuidas me selle lahendanud oleme, on nõnda, et me oleme tegelikult endale appi palganud ühe ettevõtte. Kes teeb siis meie eest hästi palju research'i, lead'ide jaoks. Teeb kõik esimesed, reach out'id, e-shoot'id, läbib kõik kohtumised meile kokku ja siis mina, ja või Taavi, siis liitume tiimi, teeme demo. Arutame vajadused läbi ja, ja siis juba, kas lähme pilooti või, või paneme kliendi tööle.

Väga hästi töötab ka see, et saad nad kliendile selle toote kätte, et palun ju mängi ja sul ongi trial. Nad panevad sisse, nende esimene wow moment, mille me oleme hinnanud, on see, et nad saavad ise oma kaamera üles seada, panevad URL-i sisse ja midagi juhtub. Et noh, Saksamaal on see, me oleme tagasisidet saanud, et seda nad ei ole kunagi enne näinud selles sektoris, et, et, et see ka töötab väga hästi.

Aga see, mida ma sealt näha tahan, ongi siis päriselt nii lihtne, et noh, nagu Taavi enne ütles, et, et tõmbad hiirega mingi sellise loperguse joone ümber ja ütelda, et otsi seda, et nii ongi

või? Nii kahju, et seda näidata ei saa, et see on niisugune võib-olla raadiosaate miinus jah, täpselt, et, et näidata oleks seda väga kihvt.

Aga kas ise, kui ma lähen teie kodulehele, on teil mingi selline liivakasti koht seal olemas või? Mul, mul on veebikaamera siin praegu, noh, ma võin ta õue suunata ja ongi kaamera ju.

Me võime sulle kasutaja saata hiljem.

Aa, okei, noh, et selline avalik liivakast oleks ju täitsa vahva, või ma ei tea, mis see teie Amazoni arvetele tähendaks.

No vot, see on nüüd teine asi, et kui me seda asja hakkasime ehitama, siis me saime sellest aru, et, et kui me tahame computer visionit demokratiseerida või siis nii-öelda rahvale viia, siis üks nagu alustala, mille me peame ära lahendama, on hind. Ja, ja see nii-öelda töötlemiskulu, mis siis graafikakaartides nagu kulub. Ja noh, tänaseks me oleme sellega algust teinud, ma julgen väita, et me oleme kuskil niisugune viiskümmend protsenti kindlasti efektiivsem kui avatud lähtekoodi lahendused. Aga see on ka järgmine nagu suur suund, kuhu me väga palju effort'it paneme, et see hind nagu alla tuleks seal või see nii-öelda riistvara kuul alla, alla tuleks, et seal on ka niisugune kerge rohelise mõtteviisi ängel ka sees.

Ühesõnaga, kui ma tahaks hakata kokku lugema, meie pere on väga suur. Talvel lindude toite, ehk siis meil on nagu erinevad need söötmispoksid püsti, rasvapallid, nii edasi, on ju. Et kui ma tahaksin sõna ots mõttes teha oma tütrekesega pereprojekti. Et ma panen ise kaamera ja siis võtan open source'ina teie selle tarkvara. Ja lasen siis kokku arvutada, et mitu lindu mul sellel päevas söömas käib, on ju, siis see oleks kõik võimalik.

Teoreetiliselt oleks praegu me linde, kui sellist objekti ei tuvata, tuvasta. Põhjus lihtsalt sellepärast, et kui me tavaline sihuke peamine kasutusjuht on siis linnakaamera, siis see lind on seal nii väike, et, et sellel ei ole hetkel nagu olnud, aga teoreetiliselt on see võimalik sinna sisse treenida, jah.

No näed, mul on juba eesmärk olemas, nimelik, sa võid saate kokku võtta.

Jah, ma mõtlen, et kas sa oled nõus sada eurot kuus selle eest maksma neile?

Ei, ei, see on open source, see on minu enda mure, kuskohas ma seda pärast

nagu. Seda kõike ja open source'i, kas te muide, kas te analüüsite, kas see kõik toimub sada protsenti pilves kuskil kaugel või on teil oma?

Meil on, enamus on, ütleme niimoodi, et kõik, mis on production, on meil praegu pilves, Frankfurdi serveris, Euroopa Liidus ees kenasti. Meil on omad development klastreid ka muidugi, kus meil videokaardid uugavad. Me oleme ka mänginud võimalusega, et kliendid saaksid ise selle süsteemi panna oma klastrite peale püsti ja jooksutada. Aga, aga, aga praegu lihtsalt on kiirem ja efektiivsem liikuda siis pilvelahendustega.

Okei, meie vaadates kella, siis meil on aeg hakata siin otsi kokku tõmbama. Soovime edu vaimale ja ma väga loodan, Taavi, et sa saad oma tihased ka kokku loetud. Siis tegelikult sa võid teha. Minul

on peamiselt rohepindid.

Okei, rohepindid, mõtle, kus sa saaksid selle kuskil selle linnu, linnutoit.ee-ga kuidagi liidestada, et see kaamera sisuliselt nagu ise tellib toitu vastavalt sellele, palju seal seltskonda sul käib. Ja siis nad tooks sulle selle Parcalsi kasti sinna maja, et muide, kas sa said omale selle kasti või?

Sain, selles mõttes ta ei ole veel paigaldatud, aga tellitud on jah.

Okei, no kui püsti pannakse, siis ma hakkan sulle sinna tooma igast üllatusi. Ja. Ühe seemne mingi sellise Sifka haaval, panen kõik kastid kinni, trollida sind. Aga selge, aitäh kõigile kuulajatele, aitäh, Taavi ja Karen, palju edu ja nagu tavaks saanud, kohtume aasta aja pärast ja vaatame, kuidas teil läinud on.