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1、建行刷卡機攝像頭都有啥功能

建行刷卡機攝像頭都有啥功能

智東西（公眾號：zhidxcom）

文 | 四月

導語：融資順利并不代表不存在問題，就最火的計算機視覺來看，穩靠的商業模式仍屈指可數，現存公司撒網式的業務線反映出操盤手背后的焦慮與猶豫。

作為今年人工智能領域報道的收官篇，在項目剖析之余，我們還想聊聊一個更現實的問題——技術落地后的盈利模式。

就創投圈的表現來看，今年和人工智能沾邊的企業運氣都不錯，背景牛宣傳到位的幾家公司快速晉升至獨角獸行列。但融資順利并不代表不存在問題，就最火的計算機視覺來看，穩靠的商業模式仍屈指可數，現存公司撒網式的業務線反映出操盤手背后的焦慮與猶豫。

不可置否，進入AI圈的創業存在技術門檻，但人才追逐與資本推動將逐步消融這種距離。洗牌局來臨之前，盈利與資金流通才是最健康的成長方式。早在芯片戰國時代，技術巨頭因錯失商機隕落的昨天是前車之鑒。

近日，智東西結識了一家來自重慶的CV（computer vision）初創。成立不到兩年，這家公司已經與四大銀行、眾多商行展開深入合作，技術應用到新疆、重慶、廣州等地的安防與檢測領域。在與創始人兼CEO周曦的交流中，脫胎于國有資本的云從的成長路徑逐漸清晰，人臉識別技術在安防與金融領域的落地應用不再深不可測。

一、求學路徑：語音轉身視覺 師從CV之父

右為黃煦濤院士，左為中科院重慶研究院院長袁家虎

要了解云從成立的機緣，還得從創始人周曦的求學經歷聊起。博士期間，周曦作出決定，研究方向從語音智能轉向圖像視頻，同時也在心底埋下了云從創業的種子。

2005年以前，周曦一直在中科大做語音技術，同時參加了微軟亞洲研究院語音識別組工作。雖然在此期間學術進展順利，在國際比賽拿到了冠軍，但周曦始終認為語音技術的實用化道路并不明朗。

由于研究對象局限在人類群體，方向廣度和深度都將面臨瓶頸。在周曦看來，“做圖像研究是一件涉獵更廣泛的事情”。2006年，周曦在當時的微軟主管推薦下申請UIUC圖像識別研究，師從計算機視覺之父黃煦濤教授。

在2006年圖像領域的研究屬中早期，研究環境和理論不夠成熟。周曦發現早年在語音領域積累的成熟算法和思想可遷移到圖像研究領域，起到了事半功倍的作用。在2007-2011年期間，周曦所在團隊曾在ASTAR、PASCAL VOC、IMAGENET等世界大賽上奪冠。不過，學術的進展與成功并不足以滿足周曦的價值追求，“科研成果能為個人帶來光環，但如果不能解決實際問題仍然是遺憾的”。

在美國求學期間，周曦還進入到各大科技公司研究院實踐學習，包括IBM TJ Watson 深藍研究院、微軟西雅圖總部研究院、NEC美國加州研究院等，了解技術商業化的不同模式。

隨著研究和理解的深入，周曦對于技術落地的構想越來越強烈。“我和Thomas黃時常討論一些更貼近實用的東西，將圖像視頻的基礎理論用在什么地方更合適”。在芬蘭等地考察時，一些前沿應用案例讓周曦受到啟發，同時也堅定了人臉識別技術的應用方向，并且認為中國市場具有可觀存量。

2011 年受邀回國后，周曦博士進入“中國科學院百人計劃”，聯合 UIUC（伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校）及新加坡國立大學，首先在重慶研究院建立了智能多媒體技術研究中心。這座研究中心扮演者牽線搭橋的作用，將UIUC的先進技術逐步移植到國內，并與中科院此前研究成果進行融合。同時，它也為2015年成立的云從孕育了充足人才和技術成果。

在互聯網時代做科技公司首選是北上廣深，云從之所以選擇重慶，很大程度上是背后的人力推動。“當時是袁院長的誠意打動了我們”，周曦回憶。這里提及的袁院長就是中科院重慶研究院負責人，據周曦介紹，他曾三次專門飛到美國，為的就是與黃院士商討把領先技術帶回國的方案。在后來的云從成立過程中，中科院也作為天使輪投資占股。

之所以選擇創業，而不是背靠大公司做研發。周曦表示，在硅谷文化里，真正的創新都是小公司在做，大公司在思想上反而相對保守。在他看來，既然要做創新的事，就應該更加徹底和投入。

二、回國創業：400余人 研發+售后覆蓋十座城

據資料顯示，云從在2015年底已獲得億元以上的A輪投資，而新一輪融資將在明年初敲定。在融資進程上，云從相對低調。不過談及成立不到兩年動輒400人的團隊規模，云從的擴張趨勢卻不容小覷。

周曦介紹，云從全職員工約400人，主力部隊包括技術研發超過200人，銷售服務人員大概100人。

分別在重慶、成都、上海設有研發分部，服務售后中心遍及全國十座城市。同時，與中科院、上海交大設有合作研發實驗室，“前沿和創新的研究放到實驗室里去做”。

當下技術型公司不惜重金招人，都是一幅求賢若渴的姿態。云從在人才管理上有何獨到之處？周曦就招人和培養兩個層面進行了分析：

1）關于人才庫的儲備。中科院本身擁有很強大的學術團隊，一部分人加盟進來，作為最初的班底。周曦作為中科大和上海交大的博導，具備一定師生資源與人脈關系，以及其他常規的招人途徑。

2）采用以老帶新的培養模式。以最初的科學家、工程師為基礎，不斷引進新鮮血液，提升團隊的沖勁。在這個過程培養的模式很重要，周曦強調，要保證年輕人快速成長。

作為一家創業公司而言，要保證400人團隊的正常營運已是不小的經濟負擔。在公司營收方面，周曦認為，如果能夠提供真正有用及時的服務，客戶會給出相應的回報。此外，以銀行、公安為主體的客戶群體其支付能力也能得到保障。

關于為何要在公司早期進行廣泛布局，周曦也給出了一套自己的打法邏輯：

1）身處行業早期，產業鏈未形成閉環，缺少通用性的芯片端、產品端等。技術公司必須提供到完整的解決方案才能保證用戶端體驗效果，研發、售后部門需要充足的人力配合跟進。

如果分裂只做一環，核心技術、產品、服務中間出現短板很難保證效果。周曦表示，此前行業已經有不少失敗的例子。

2）銀行和公安屬于全國性的分散單位，如果不在各地安設服務中心，無法跟進細化需求與滿足體驗。

三、業務邏輯：金融/安防做品牌 周邊技術覆蓋

在云從的業務線中，銀行和安防最為清晰。據介紹，云從已成為銀行業人臉識別技術最大供應商之一，重要客戶包括國有農行、建行、中行及眾多城商行。今年9月，云從的人臉識別技術已經應用到中國農業銀行 37 家分行中。

談及具體應用場景，周曦表示非常廣泛，云從已針對銀行業務提供40余個解決方案。技術與農行的超級柜臺結合，人臉認證技術應用到50多項非現金業務操作。可有效減少人力，提高銀行的運作效率。與中國銀行的手機端業務合作，其人臉識別技術用于用戶登陸。此外，還包括刷臉取卡，自動發卡機等。

人臉識別技術在金融領域的應用已不足為奇，但大多情況下只是作為輔助認證，談不上核心角色。周曦表達了作為技術供應方的觀點，“這將是金融監管機構逐步放權的一個過程”。行業前期需要通過一系列應用提升對于安全性的把控，最終實現安全性和方便性的平衡。

另一方面，人臉識別在安防領域的應用由于部分涉密，周曦并未介紹過多。主要基于大庫檢索、動態布控、軌跡追蹤等核心技術與各個業務線的算法項結合。云從推出的智能圖像偵查儀、公安千萬級人像檢索機、人臉識別智能人員管理系統、大規模動態人群特征檢測系統等產品，現已在廣東省公安廳 、新疆地區安防項目、重慶市沙壩公安局等地得到應用。

在技術層面，可移動式大規模數據采集陣列、雙層異構深度神經網絡是云從的核心創新型技術。周曦表示，核心技術并不會固步自封，這個行業的競爭比較激烈，需要不斷推進創新。在科研推進方面，云從一直和母校UIUC保持暢通聯系，國內通過中科院、上海交大兩所聯合實驗室推進，方便讓新技術能夠快速導入到品牌里。

談及技術普及與用的門檻，周曦結合云從的成長路徑歸納成四點：

1）前期需要理論功底與積累。周曦強調，云從的核心團隊在圖像技術領域的積累已經有十個年頭。Thomas Huang作為計算機視覺之父，此前更有數十年研究成果。

2）足夠大的團隊和能力才能覆蓋住客戶的個性化需求。只有核心技術不足以讓產品落地，在實際合作中用戶會提出各種特定要求。

“比如手機端應用，要求占用盡可能小的內存；公共場所里的視頻應用，要求快速實時反應，定位精度要達到像素級等”，周曦舉例。人臉識別不僅僅是簡單的比對問題，還包括有光線、角度、遮擋、運動模糊等多個模塊。

3）服務體系，具備及時解決客戶問題的能力。團隊需要深入到當地建立完整的服務網絡，能夠提供跟蹤式的、面對面交流的服務模式。

4）品牌背書。周曦把云從定義為“國家隊”，云從的知識產權、資本結構都是國資結構。中科院、佳都科技等品牌背書增加了云從的認可度。與銀行、公安等單位于合作，品牌背景也是重要考察因素。

此外，云從還采取合作模式，把核心模塊集成到機器人、教育、智慧社區等領域。談及與銀行、安防業務的區別，周曦強調，重要的業務線要保證擁有自己的最終客戶，認可云從的品牌，所以在銀行、安防領域會堅持直銷模式。

四、CV的想象力: 人臉支付已在廣州高校落地

從銀行衍生到金融領域，產生了一些有意思的案例。Amazon Go的酷炫視頻讓我們看到了支付升級的新趨勢。馬云刷臉支付為其投資公司宣傳的新聞聲勢不小，但真正把使用場景搬到線下的卻屈指可數，云從與中國建行合作推廣的校園E銀行算是其中之一。

據周曦介紹，已有數十家校園E銀行在廣東高校落地，通過人臉識別等技術的引進，可以實現無人值守。師生進門后通過攝像頭可識別追蹤顧客的身份，網點內除了有人臉識別笑臉墻及可以進行二手商品交易的格子鋪，在支付環節可利用刷臉購買飲料等。在這個過程中，云從為建行提供人臉識別技術與設備支持。

談及對消費類產品的探索，云從的商業路線是從B端逐步過渡到C端市場。但周曦認為現在仍不是普及C端AI產品的時機，他提出，消費類產品需要同時具備的三個條件：1）性能穩定；2）使用方便，打開就明白操作，“還需要說明書指導的消費級產品肯定是不行的，但在工業級市場專業性操作不是門檻”，周曦分析道；3）價格便宜。而相對來說，行業應用產品的價格因素并不是客戶首要考慮的。

在周曦看來，技術型公司可循的產品邏輯是，找到自己適合的企業級應用，經過差不多兩年的時間段更迭優化后，產品成熟度和易用性提高，成本因為規模而下降，再廣泛推廣到消費級市場。

經歷過從實驗室研發到商業化落地的成長后，周曦分享了自己的感悟：在數據庫上刷分，大賽獲獎對于實用化落地的意義并不大。前者僅是證明核心技術的理論性，但離產品落地還差得很遠。

技術實際使用環境復雜多變，光照角度、分辨率，識別速度，準確率等都是不確定性因素；同時技術方還需要考慮不同操作系統，不同的軟硬件環境，這個過程的復雜程度需要做好心理預期，和基于已收集好的數據庫做實驗不再是同一個維度。

五、結語：技術團隊可循的商業化路徑

年底，國內幾家AI界的明星公司先后完成大額融資，宣傳較勁得厲害，可見這個領域的市場重合度與競爭一斑。總體而言，云從是一家厚積薄發的公司。作為后進者，云從在宣傳力量或者地域環境上或許不占優勢，但在成長初期呈現出較快的節奏，其合作數量與覆蓋地區較業界的同類技術公司相比，更加明確和清晰。其差異化優勢體現在：

1）公司背靠的中科院等強大學術機構，在人才引流和品牌背書方面起到很重要的作用；

2）雖然云從的天使輪、A輪融資消息沒有大肆宣傳，但融資節奏和背后的資本力量都很值得關注。“我們是一家純國有資本的公司”，周曦介紹，換句話說，云從在技術力量和應用權限上會擁有更多的國內自主權。

3）脫胎于技術機構的初創公司，團隊的技術積累與成熟度厚實，這一點也直接體現在產品與方案的落地速度上。

回歸前文所言。在技術爆發的風口上，具備技術實力和成果積累的公司運氣都不會太差。相對而言，縝密和可靠的業務布局才是技術型公司面臨的挑戰，在市場還未明朗之時，手中攥著大把融資盲目試錯并非長久之計。

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