3d人脸识别公司排名(一年营收约20亿元)
3d人脸识别公司排名(一年营收约20亿元)
2024-11-22 05:03:20  作者:已有時間  网址:https://m.xinb2b.cn/know/bdm261512.html


文/许伟军 亿欧专栏作者

“我们2016年的营收是17.2亿元。今年要大于这个,营收20亿元左右。”汉柏科技常务副总裁邱召强接受亿欧采访时说。

人工智能领域就目前而言,变现十分困难,自称“国内智能语音和人工智能产业的领导者”的科大讯飞,仅在2016年度,政府补助就为其贡献超过一半利润。CBInsights的统计数据分析,AI项目虽然展开了多项令人印象深刻的研究,但目前要实现盈利仍然是非常困难的。

“汉柏科技能在AI变现难的大环境下快速实现盈利,源于我们对市场需求的准确把握,以及软硬件一体的整体解决方案切实为用户创造价值。”邱召强说。

汉柏科技是一家人脸识别及云计算数据中心整体解决方案提供商,核心产品包括人脸识别闸机、人脸识别桌面终端、人脸识别壁挂门禁、人脸识别立式单屏、动态人脸监控预警系统。其业务主要覆盖四大行业:交通、公安、教育、地产。

第一个阶段是90年代以前的机械识别,即1964年-1990年,主要研究人脸识别的面部特征,没有实现自动识别;

第二个阶段是90年代的半自动化识别,即1991年-1997年,主要研究人脸识别算法;

第三个阶段是2014年以前的非接触式识别,即1998年-2014年,主要研究鲁棒性,如光照、姿态;

第四个阶段是2015年至今的互联网应用,活体检测技术逐渐成熟,并获得大面积推广应用。

经过多年的不断发展,人脸识别技术也在不断迭代,目前的人脸识别技术分为三类:

第一类是近红外,以汉王、中控的考勤机和门禁这类设备为主,需要采集本人的人脸,适应于纯室内的场景,人到现场的时候再进行识别。近红外技术成本非常低,但又称为“见光死”,凡是有太阳光的地方,就有干扰。优势是活体,不能被替代,劣势是必须要采集。

第二类是可见光,它是比近红外更晚的技术,2014年-2015年才开始有长足的进步,在深度学习算法和3D建模的技术驱动下,得到长足发展。可见光就是用照片抓取脸部的生理特征,其优势是用照片就可以录入,比如长途汽车站、火车站的身份人证合一。

但这种方式是二维的,可能通过照片就能骗过。例如,2017年315晚会现场,央视主持人演示,利用技术手段仿冒他人面部信息,通过配合系统动作指令,仅用一张照片骗过人脸识别,从而成功登陆他人的账户。

汉柏将以上两种技术融合,即采用可见光 近红外的方法。其产品一般有两个摄像头,即双目识别。值得注意的是,“双目”不是指两个摄像头的叠加。而是用近红外来识别是不是活体、本人,再用可见光用来做身份验证。即一个做活体检测,一个识别是不是本人,而不是两者都用来做识别。

这种方式的造价成本高。因为这种方式要求计算能力强,要即时做3D模型,以及本地化识别,安全系数也更高。很多客户用汉柏的产品感觉都是东西不错,但确实很贵。

“我们的定位是做人脸识别领域的宝马,我们是满足中高端用户的需求,低端客户没法满足。” 邱召强说,目前AI领域跟风的公司也很多,接下来会进行洗牌,最终留下的是能给客户高品质、可用产品的公司。

邱召强认为,过去2-3年是演变期,大家都在混战,但3-5年下来格局就会定了。因为用户更清楚了AI技术的本质是什么,很难被“忽悠”,最终还是拼品质、解决方案,拼给用户带来的价值是什么。

为何要做整个生态?

国内很多AI公司都只做算法或者解决方案,比如商汤注重的是算法,通过版本卖钱,就像是微软xin7,win8,win10的软件版本不断迭代来卖钱。邱召强说,汉柏不是简单做软件平台,做的是整个生态。

汉柏打造的是既有硬件又有算法,像苹果那样的生态链。邱召强说,汉柏明年将开放平台,让很多ISV(独立软件开发商)在平台上用。而且还会整合上下游产业链,做to B也做to C,并整合一些金融公司进来。

其实在这之前,汉柏也尝试过只做算法。2005年汉柏找到深圳硬件厂商合作,花了9个月的时间,将近9000万的成本,找了30几个硬件厂商合作,但结果不尽人意。

邱召强回忆:我们最初只做算法,但算法稍微调整下就要向硬件厂商给钱,而且不断给钱,刚开始要钱很少,但到了中期的时候玩命要钱。如今,汉柏小到一个螺丝都是自己设计,如果市面上没有,就创造这样一个设计。截至目前,汉柏已经有1781个供应商。

在行业应用方面,汉柏主攻四大行业:交通、公安、教育、地产,四个大行业里面包括17个小行业。以交通行业为例,包括码头、长途汽车站、交警、火车站、机场等。2017年汉柏在每个行业都有5-8成功案例,目前完成了几百个成功案例。

业务比例方面,汉柏在大公安业务(包括交通、公安)占比50%以上,地产占比30-40%,教育占比10%。

邱召强强调,AI不是简单的验证,人脸识别不是简单确认是不是你,更重要的是通过识别来做数据分析。比如人脸识别在大学的应用,可以帮助学校记录学生轨迹,分析学生心理问题,真正方便数据的采集和挖掘。

再如人脸识别在公安的应用,不是做动态人脸识别,动态人脸识别只能解决公安的部分问题。例如公安要求在电线杆上装摄像机,如果用户戴口罩、低头,就会有一定漏识别,而犯罪分子往往隐藏在漏识别里面。

邱召强介绍,汉柏的方案是动静结合,动态补充,静态配合。比如园区用刷脸识别,园区外用动态识别,保证这个范围是安全的。在园区里面可以带口罩、眼镜,但是在过安检的时候可以要求其把眼镜、口罩等去掉。

谈及2018年规划,邱召强说,汉柏将加大团队,拓展到1000人以上。2017年主要锻炼队伍和产品,占领行业制高点。2017年在各个城市做了几个标杆的案例,2018年再快速复制。

2018年人工智能发展趋势:产品化、标准化、规模化、规范化

邱召强是一个IT老炮儿。

1997年毕业于中国地质大学计算机系,他经历了IT发展脉络,从拨号、PGA以及后来的宽带,交换机,防火墙,系统集成,云计算,物联网等等。

“IT这个行业比较悲催,天天都要学习。技术也是日新月异,IT人需要踏风逐浪的心气,追逐新的技术、领域。” 邱召强感叹。话音刚落,他谈起了自己经历的IT史。

2000年宽带兴起,他做宽带、路由、数据交换机;2004年网络安全盛行,他转战内容安全、流量管控和负载均衡。

2009-2014年是云计算兴起,他接触数据融合,平台化。

2014年物联网兴起,物联网和云计算的结合产生大量的数据,他又投身大数据挖掘、数据分析。

2014年来到汉柏,他为公司做一些大数据、物联网业务,2015年转战人脸识别。

“技术就是这样,2-3年就是一个波,3-5年就是一个潮,3-6年就是一场革命。” 邱召强说,人工智能浪潮和互联网浪潮不一样。

互联网刚兴起那时候的人接受信息化的东西非常少,经常是很多年没见过面,但是生意一直在做,全凭信任。那时候途径相对简单,人也单纯。

随着信息的通畅,人的信任却在降低。现在不见面把几百万生意做了几乎不太可能,因为人的接受度和知识面不一样。

而且竞争环境也不一样,原来的竞争环境是地理位置的竞争,可以打信息差,区域差,而现在更要靠产品实力;随着信息化的发展,科技的发展,效率产生了价值,很多生意、机会我能抢到你就抢不到了。

AI也是如此,原来是用卡、密码、指纹的方式,来自原始的信任。但是后来用打卡机,人脸。信任降低促使技术不断迭代,其实黑客往往也促进了网络安全的发展。

谈及2018年人工智能发展趋势,邱召强总结了四点:产品化、标准化、规模化、规范化。

产品化:产品将逐渐可落地、可应用。2018年是一个产品化的过程。很多公司的产品更稳定实用,能够完成顺利交付,而不是说要给客户定制,修修补补。

标准化:2018年应该会有一些行业规范出来,或者国家的一些规范出来,这些规范未必公平,或者够全面,但会有一些标准出来,进行一些修修补补,逐渐完善标准。其实早期互联网行业也没有标准,但行业逐渐越来越规范,越来越标准化。

规模化:人工智能这个产业,由于用户对这个产业的认知和技术的拥抱,使得这个产业会达到一个爆炸式的增长,那么它的规模化就起来了。

政策推进也将促进人脸识别规模化落地。例如,2016年9月,住建部官网印发《2016-2020年建筑业信息化发展纲要》,旨在推进人脸识别、指纹识别、虹膜识别等技术在工程现场劳务人员管理中的应用,将极大促进人工智能的规模化落地。

规范化:其实2017年国家没有在做实际推动落地的东西,但是我们看到一些迹象,一些行业都逐渐出来规范,比如酒店、交通、火车站、机场必须做到人证合一,这些是立法要求。


近年来,人工智能正快速渗透到安防行业的各个环节,安防也是目前AI公司争战的主战场。紧跟“新科技、新理念、新政策”,亿欧高度重视人工智能在安防行业的应用落地,并推出《安防创新百人会》栏目。

我们将采访100家安防产业链上下游企业,同时,亿欧将于2018年5月25日在北京举办“亿欧GIIS·安防AI创新千人峰会”,本栏目所采访企业也将是大会重要参与方。

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