根據(jù)近日 Gen Market Insights 的研究，中國將成為人臉識別技術(shù)領(lǐng)域最大的消費者和市場供應(yīng)商：到了 2023 年，中國將占全球人臉識別市場份額的 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 公司人臉識別技術(shù)落地的重要驅(qū)動場景，細分市場也將延續(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)，過去近一年，其日均調(diào)用達到了 2.16 億次。 但在 2.16 億次的比對服務(wù)調(diào)用量的背后，以人臉技術(shù)創(chuàng)新作為切入點的云從，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程中，這家剛剛?cè)脒x 《麻省理工科技評論》2019 年 “50 家聰明的公司” 的 AI 創(chuàng)企，已經(jīng)不再將自己簡單定位為人臉識別技術(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 《麻省理工科技評論》2019 年 “50 家聰明的公司” （TR50）榜單（來源：DeepTech）據(jù)了解，自 2015 年成立以來，云從科技只用了不到 3 年就成長為人工智能行業(yè)的“獨角獸”，根據(jù) Gen Market Insights 發(fā)布的報告，云從科技以 12.88% 的占有率領(lǐng)跑全球市場，比第二、三名加起來還多。在中國市場，云從科技在銀行、機場等行業(yè)的占有率超過 70%。云從科技高級副總裁楊樺對 DeepTech 透露，雖然市場和客戶對云從最大的感受度在于視覺，但云從正在覆蓋到感知、認知、決策的整個人工智能技術(shù)的閉環(huán)，并且，公司也已經(jīng)在語音、NLP 等方向都有了技術(shù)儲備，如語音識別、OCR、跨鏡追蹤（ReID）等，這些技術(shù)也有了一些應(yīng)用成果，視覺以外的技術(shù)突破也已經(jīng)為云從的視覺解決方案帶來了新的市場競爭力和商業(yè)價值。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、上海交大兩個聯(lián)合實驗室，及美國硅谷前沿實驗室組成的三級研發(fā)架構(gòu)，研發(fā)人員超過 700 人。關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)切入點：人臉識別創(chuàng)新如何改進安全性和體驗

回顧過去近一年，云從技術(shù)上的創(chuàng)新仍是以視覺為主，尤其是其在“3D 結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)”取得的突破，更是讓人臉識別在深入產(chǎn)業(yè)場景上邁向新的階段。 2018 年 2 月，云從正式推出“3D 結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)”，是中國企業(yè)首次將結(jié)構(gòu)光技術(shù)應(yīng)用在人臉識別系統(tǒng)上。 當(dāng)時，除了 iPhone X，國產(chǎn)手機幾乎都是應(yīng)用的 2D 人臉識別技術(shù)，2D 技術(shù)在識別的過程中還需要用戶進行動作配合，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證。相較以往的 2D 人臉識別及以紅外活體檢測技術(shù)，應(yīng)用了結(jié)構(gòu)光技術(shù)的 3D 人臉識別系統(tǒng)在精確度、響應(yīng)速度與活體方面得到了革命性突破。 例如在分析時間上，3D 結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)能夠把之前的 1 - 2 秒的時間壓縮到毫秒級。

（來源：云從） 另外，3D 結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)對于微光環(huán)境也能有很好的輸出結(jié)果，不受環(huán)境光線強弱的影響，擴展人臉識別技術(shù)的應(yīng)用場景，結(jié)合云從最新的算法實現(xiàn)了在一千萬分之一誤識率下達到 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)帶來的改進又給人臉識別在銀行、安防、交通等各個場景的深度應(yīng)用“松了綁”，尤其是在云從擅長的刷臉取款、刷臉購物等金融級應(yīng)用上。之后，圍繞 3D 結(jié)構(gòu)光這一技術(shù)，團隊后續(xù)也在多個3D人臉數(shù)據(jù)集上有新的進展，包括發(fā)表論文、開源算法等等。 云從認為，類似 3D 結(jié)構(gòu)光人臉識別這樣的技術(shù)成績，屬于在人臉識別的基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化細節(jié)領(lǐng)域。 楊樺介紹，在云從內(nèi)部，一項新興智能技術(shù)從誕生到應(yīng)用到會經(jīng)歷學(xué)術(shù)研究、行業(yè)驗證、商業(yè)落地、行業(yè)平臺以及智能生態(tài)五大階段：在學(xué)術(shù)研究上，云從的研究團隊會做從感知到認知一直到?jīng)Q策的整個閉環(huán)所有的學(xué)術(shù)研究，研究出來的技術(shù)必須要在行業(yè)、分類場景中和專家一起驗證，的確能夠解決問題，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，云從對于自身在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的角色認知有了微妙的變化：銀行的刷臉取款、安全防控是目前廣為認可的 AI 技術(shù)的應(yīng)用場景，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。人臉識別以外，也做針對行業(yè)場景的智能數(shù)據(jù)解決方案 楊樺說：“云從的理解是，銀行是金融的代表，銀行需要智能化發(fā)展，而且有非常強的信息化基礎(chǔ)，人工智能公司是要通過智能技術(shù)，幫助提升客戶服務(wù)體驗。行外實現(xiàn)場景化，讓金融無所不在?！?她認為，傳統(tǒng)企業(yè)在資源通路管理上有很多的經(jīng)驗，但是現(xiàn)在的普遍情況是，人工智能的發(fā)展還處于一個早期的階段，客戶知道人工智能是未來的趨勢，但并不特別清楚人工智能和自己的行業(yè)結(jié)合后會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)智慧銀行的過程，云從就發(fā)現(xiàn)，集成生物識別平臺（IBIS）接入到銀行系統(tǒng)之后，這個平臺可以觸發(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)場景還可以產(chǎn)生和收集非常多的數(shù)據(jù)。也就是說，銀行還有機會借助技術(shù)的升級實現(xiàn)更多的事情，真正為用戶提供更精準(zhǔn)、更個性化的存貸匯服務(wù)。 事實上，銀行作為金融行業(yè)的代表，本身其實在信息化、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、貸款信用分級的方案等等。 云從為銀行的智能化轉(zhuǎn)型描述的未來愿景是：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知邏輯打通之后，比如說智能網(wǎng)點、各條線的場景化都還可以實現(xiàn)更高程度的智能化。如果再加上前端做場景的智能設(shè)備，銀行可以做跨行業(yè)的場景聯(lián)動，銀行是天然地可以和其他的商業(yè)進行更多的配合。 在這個過程中，會有很多新的協(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@些方向能夠貢獻力量。我們是做以用戶為中心的人機協(xié)同平臺的智能服務(wù)。人機協(xié)同始終是服務(wù)于人，以 AI 武裝起來一系列軟硬件體系，打通上下游，服務(wù)于用戶側(cè)和專家側(cè)，例如銀行的各個專家。也就是通過我們這個中間層，幫助專家側(cè)和用戶側(cè)的服務(wù)過程?！?因此，憑借人臉識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。具體的實現(xiàn)路徑是，在未來的兩、三年會跟銀行業(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)的各個場景，重新把它的傳統(tǒng)服務(wù)模式和技術(shù)結(jié)合起來。我們有機會了解行業(yè)的很多屬性，可以幫助做一些行業(yè)場景化的事情，進而提供更行業(yè)化、場景化和個性化的服務(wù)”，楊樺說。 由此也不難看出，云從未來提供的不會只是人臉識別技術(shù)，針對行業(yè)場景的智能數(shù)據(jù)解決方案會是另一大發(fā)力點。

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，云從正在這個技術(shù)中臺上沉淀一些通用的視覺、語音、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)共性的問題，云從現(xiàn)在幾乎 60% - 70% 的人力和時間投入到技術(shù)中臺的搭建上，是目前云從投入資源最大的一個方向；另一條線則是解決行業(yè)深度問題，在通用基礎(chǔ)上真正地去解決行業(yè)深度的問題，能夠?qū)@個行業(yè)進行特別的場景化，最終輸出定制的行業(yè)解決方案。 未來，人工智能公司在產(chǎn)業(yè)中的角色定位或許會越來越清晰，也將越來越舉足輕重。