根據(jù)近日 Gen Market Insights 的研究，中國(guó)將成為人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域最大的消費(fèi)者和市場(chǎng)供應(yīng)商：到了 2023 年，中國(guó)將占全球人臉識(shí)別市場(chǎng)份額的 44.59%，高于 2017 年的 29.39%。 其中，銀行和安防業(yè)務(wù)是現(xiàn)階段各 AI 公司人臉識(shí)別技術(shù)落地的重要驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景，細(xì)分市場(chǎng)也將延續(xù)高景氣度。 而在銀行業(yè)，中科院孵化的 AI 公司云從科技已經(jīng)成長(zhǎng)為目前業(yè)內(nèi)的人工智能技術(shù)第一供應(yīng)商，為農(nóng)行、建行、中行、招行總行等 400 多家銀行提供智能服務(wù)，過(guò)去近一年，其日均調(diào)用達(dá)到了 2.16 億次。 但在 2.16 億次的比對(duì)服務(wù)調(diào)用量的背后，以人臉技術(shù)創(chuàng)新作為切入點(diǎn)的云從，已經(jīng)開始重新思考自己的定位。在與產(chǎn)業(yè)共同探索智能化的過(guò)程中，這家剛剛?cè)脒x 《麻省理工科技評(píng)論》2019 年 “50 家聰明的公司” 的 AI 創(chuàng)企，已經(jīng)不再將自己簡(jiǎn)單定位為人臉識(shí)別技術(shù)供應(yīng)商，也在探索輸出行業(yè)的智能數(shù)據(jù)解決方案。

圖丨 《麻省理工科技評(píng)論》2019 年 “50 家聰明的公司” （TR50）榜單（來(lái)源：DeepTech）據(jù)了解，自 2015 年成立以來(lái)，云從科技只用了不到 3 年就成長(zhǎng)為人工智能行業(yè)的“獨(dú)角獸”，根據(jù) Gen Market Insights 發(fā)布的報(bào)告，云從科技以 12.88% 的占有率領(lǐng)跑全球市場(chǎng)，比第二、三名加起來(lái)還多。在中國(guó)市場(chǎng)，云從科技在銀行、機(jī)場(chǎng)等行業(yè)的占有率超過(guò) 70%。云從科技高級(jí)副總裁楊樺對(duì) DeepTech 透露，雖然市場(chǎng)和客戶對(duì)云從最大的感受度在于視覺(jué)，但云從正在覆蓋到感知、認(rèn)知、決策的整個(gè)人工智能技術(shù)的閉環(huán)，并且，公司也已經(jīng)在語(yǔ)音、NLP 等方向都有了技術(shù)儲(chǔ)備，如語(yǔ)音識(shí)別、OCR、跨鏡追蹤（ReID）等，這些技術(shù)也有了一些應(yīng)用成果，視覺(jué)以外的技術(shù)突破也已經(jīng)為云從的視覺(jué)解決方案帶來(lái)了新的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和商業(yè)價(jià)值。目前，云從擁有重慶、成都、上海、蘇州、廣州五大研發(fā)中心，中科院、上海交大兩個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，及美國(guó)硅谷前沿實(shí)驗(yàn)室組成的三級(jí)研發(fā)架構(gòu)，研發(fā)人員超過(guò) 700 人。關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)切入點(diǎn)：人臉識(shí)別創(chuàng)新如何改進(jìn)安全性和體驗(yàn)

回顧過(guò)去近一年，云從技術(shù)上的創(chuàng)新仍是以視覺(jué)為主，尤其是其在“3D 結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”取得的突破，更是讓人臉識(shí)別在深入產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景上邁向新的階段。 2018 年 2 月，云從正式推出“3D 結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”，是中國(guó)企業(yè)首次將結(jié)構(gòu)光技術(shù)應(yīng)用在人臉識(shí)別系統(tǒng)上。 當(dāng)時(shí)，除了 iPhone X，國(guó)產(chǎn)手機(jī)幾乎都是應(yīng)用的 2D 人臉識(shí)別技術(shù)，2D 技術(shù)在識(shí)別的過(guò)程中還需要用戶進(jìn)行動(dòng)作配合，而 3D 可以只需要在攝像頭前被捕捉到面部畫面即可完成活體驗(yàn)證。相較以往的 2D 人臉識(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，應(yīng)用了結(jié)構(gòu)光技術(shù)的 3D 人臉識(shí)別系統(tǒng)在精確度、響應(yīng)速度與活體方面得到了革命性突破。 例如在分析時(shí)間上，3D 結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)能夠把之前的 1 - 2 秒的時(shí)間壓縮到毫秒級(jí)。

（來(lái)源：云從） 另外，3D 結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)于微光環(huán)境也能有很好的輸出結(jié)果，不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響，擴(kuò)展人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合云從最新的算法實(shí)現(xiàn)了在一千萬(wàn)分之一誤識(shí)率下達(dá)到 99% 以上的準(zhǔn)確率。 云從基于這一技術(shù)開發(fā)出“3D 結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別系統(tǒng)”，將深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)光算法與 3D 結(jié)構(gòu)光深度攝像頭融合。新技術(shù)帶來(lái)的改進(jìn)又給人臉識(shí)別在銀行、安防、交通等各個(gè)場(chǎng)景的深度應(yīng)用“松了綁”，尤其是在云從擅長(zhǎng)的刷臉取款、刷臉購(gòu)物等金融級(jí)應(yīng)用上。之后，圍繞 3D 結(jié)構(gòu)光這一技術(shù)，團(tuán)隊(duì)后續(xù)也在多個(gè)3D人臉數(shù)據(jù)集上有新的進(jìn)展，包括發(fā)表論文、開源算法等等。 云從認(rèn)為，類似 3D 結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別這樣的技術(shù)成績(jī)，屬于在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化細(xì)節(jié)領(lǐng)域。 楊樺介紹，在云從內(nèi)部，一項(xiàng)新興智能技術(shù)從誕生到應(yīng)用到會(huì)經(jīng)歷學(xué)術(shù)研究、行業(yè)驗(yàn)證、商業(yè)落地、行業(yè)平臺(tái)以及智能生態(tài)五大階段：在學(xué)術(shù)研究上，云從的研究團(tuán)隊(duì)會(huì)做從感知到認(rèn)知一直到?jīng)Q策的整個(gè)閉環(huán)所有的學(xué)術(shù)研究，研究出來(lái)的技術(shù)必須要在行業(yè)、分類場(chǎng)景中和專家一起驗(yàn)證，的確能夠解決問(wèn)題，在之后的商業(yè)落地環(huán)節(jié)，要考慮能夠理解行業(yè)、有沉淀下來(lái)的東西可以輸出到行業(yè)中，在行業(yè)中做通之后，賦能給這個(gè)行業(yè)里其他的一些用戶。 也正是將這樣的新技術(shù)應(yīng)用到銀行業(yè)之后，云從對(duì)于自身在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的角色認(rèn)知有了微妙的變化：銀行的刷臉取款、安全防控是目前廣為認(rèn)可的 AI 技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，隨著智慧銀行建設(shè)逐步深入，人臉之外，AI 技術(shù)還有更多的用武之地。人臉識(shí)別以外，也做針對(duì)行業(yè)場(chǎng)景的智能數(shù)據(jù)解決方案 楊樺說(shuō)：“云從的理解是，銀行是金融的代表，銀行需要智能化發(fā)展，而且有非常強(qiáng)的信息化基礎(chǔ)，人工智能公司是要通過(guò)智能技術(shù)，幫助提升客戶服務(wù)體驗(yàn)。行外實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化，讓金融無(wú)所不在。” 她認(rèn)為，傳統(tǒng)企業(yè)在資源通路管理上有很多的經(jīng)驗(yàn)，但是現(xiàn)在的普遍情況是，人工智能的發(fā)展還處于一個(gè)早期的階段，客戶知道人工智能是未來(lái)的趨勢(shì)，但并不特別清楚人工智能和自己的行業(yè)結(jié)合后會(huì)有哪些更大的智能提升空間，人工智能如何幫助傳統(tǒng)企業(yè)降本增效。 在幫助建設(shè)智慧銀行的過(guò)程，云從就發(fā)現(xiàn)，集成生物識(shí)別平臺(tái)（IBIS）接入到銀行系統(tǒng)之后，這個(gè)平臺(tái)可以觸發(fā)很多原有工具的更新，在正式投入使用之后，銀行的業(yè)務(wù)場(chǎng)景還可以產(chǎn)生和收集非常多的數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)，銀行還有機(jī)會(huì)借助技術(shù)的升級(jí)實(shí)現(xiàn)更多的事情，真正為用戶提供更精準(zhǔn)、更個(gè)性化的存貸匯服務(wù)。 事實(shí)上，銀行作為金融行業(yè)的代表，本身其實(shí)在信息化、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化上已經(jīng)走得很前面，很多銀行本身也在做業(yè)務(wù)分析的方案、確定優(yōu)質(zhì)客戶的方案、貸款信用分級(jí)的方案等等。 云從為銀行的智能化轉(zhuǎn)型描述的未來(lái)愿景是：結(jié)合了原有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，再加上前端跟其他行業(yè)打通，尤其是在人臉支付體系感知認(rèn)知邏輯打通之后，比如說(shuō)智能網(wǎng)點(diǎn)、各條線的場(chǎng)景化都還可以實(shí)現(xiàn)更高程度的智能化。如果再加上前端做場(chǎng)景的智能設(shè)備，銀行可以做跨行業(yè)的場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)，銀行是天然地可以和其他的商業(yè)進(jìn)行更多的配合。 在這個(gè)過(guò)程中，會(huì)有很多新的協(xié)同產(chǎn)生，包括業(yè)務(wù)屬性和設(shè)備的協(xié)同、產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同等等?！霸茝脑谶@些方向能夠貢獻(xiàn)力量。我們是做以用戶為中心的人機(jī)協(xié)同平臺(tái)的智能服務(wù)。人機(jī)協(xié)同始終是服務(wù)于人，以 AI 武裝起來(lái)一系列軟硬件體系，打通上下游，服務(wù)于用戶側(cè)和專家側(cè)，例如銀行的各個(gè)專家。也就是通過(guò)我們這個(gè)中間層，幫助專家側(cè)和用戶側(cè)的服務(wù)過(guò)程?！?因此，憑借人臉識(shí)別打開銀行智能化突破口的云從，正在關(guān)心的是怎么去做更多的事情，讓銀行的產(chǎn)業(yè)鏈條最終向 AI、向智能的邏輯去靠攏。具體的實(shí)現(xiàn)路徑是，在未來(lái)的兩、三年會(huì)跟銀行業(yè)的專家共同探索如何推出更多云邊端的產(chǎn)品和解決方案。 “我們以人工智能技術(shù)為核心，和行業(yè)專家走在一起，真正從智能的角度去圍繞行業(yè)內(nèi)的各個(gè)場(chǎng)景，重新把它的傳統(tǒng)服務(wù)模式和技術(shù)結(jié)合起來(lái)。我們有機(jī)會(huì)了解行業(yè)的很多屬性，可以幫助做一些行業(yè)場(chǎng)景化的事情，進(jìn)而提供更行業(yè)化、場(chǎng)景化和個(gè)性化的服務(wù)”，楊樺說(shuō)。 由此也不難看出，云從未來(lái)提供的不會(huì)只是人臉識(shí)別技術(shù)，針對(duì)行業(yè)場(chǎng)景的智能數(shù)據(jù)解決方案會(huì)是另一大發(fā)力點(diǎn)。

目前，云從的技術(shù)商業(yè)化邏輯已經(jīng)清晰，整體上正在做兩件事：一是大規(guī)模投入到技術(shù)核心壁壘的搭建上，即全鏈的技術(shù)中臺(tái)，云從正在這個(gè)技術(shù)中臺(tái)上沉淀一些通用的視覺(jué)、語(yǔ)音、深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)創(chuàng)新，這些創(chuàng)新可以解決最底層的一些行業(yè)共性的問(wèn)題，云從現(xiàn)在幾乎 60% - 70% 的人力和時(shí)間投入到技術(shù)中臺(tái)的搭建上，是目前云從投入資源最大的一個(gè)方向；另一條線則是解決行業(yè)深度問(wèn)題，在通用基礎(chǔ)上真正地去解決行業(yè)深度的問(wèn)題，能夠?qū)@個(gè)行業(yè)進(jìn)行特別的場(chǎng)景化，最終輸出定制的行業(yè)解決方案。 未來(lái)，人工智能公司在產(chǎn)業(yè)中的角色定位或許會(huì)越來(lái)越清晰，也將越來(lái)越舉足輕重。