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师从计算机视觉之父,成立不到两年,他们的人脸识别技术四大银行都在用

四月人工智能 硬创先锋2016/12/29

智东西(公众号:zhidxcom) 文 | 四月 导语:融资顺利并不代表不存在问题,就最火的计算机视觉来看,稳 […]

智东西(公众号:zhidxcom)
文 | 四月

导语:融资顺利并不代表不存在问题,就最火的计算机视觉来看,稳靠的商业模式仍屈指可数,现存公司撒网式的业务线反映出操盘手背后的焦虑与犹豫。

作为今年人工智能领域报道的收官篇,在项目剖析之余,我们还想聊聊一个更现实的问题——技术落地后的盈利模式。

就创投圈的表现来看,今年和人工智能沾边的企业运气都不错,背景牛宣传到位的几家公司快速晋升至独角兽行列。但融资顺利并不代表不存在问题,就最火的计算机视觉来看,稳靠的商业模式仍屈指可数,现存公司撒网式的业务线反映出操盘手背后的焦虑与犹豫。

不可置否,进入AI圈的创业存在技术门槛,但人才追逐与资本推动将逐步消融这种距离。洗牌局来临之前,盈利与资金流通才是最健康的成长方式。早在芯片战国时代,技术巨头因错失商机陨落的昨天是前车之鉴。

近日,智东西结识了一家来自重庆的CV(computer vision)初创。成立不到两年,这家公司已经与四大银行、众多商行展开深入合作,技术应用到新疆、重庆、广州等地的安防与检测领域。在与创始人兼CEO周曦的交流中,脱胎于国有资本的云从的成长路径逐渐清晰,人脸识别技术在安防与金融领域的落地应用不再深不可测。

一、求学路径:语音转身视觉 师从CV之父

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(上图左为黄煦涛院士,右为中科院重庆研究院院长袁家虎)

要了解云从成立的机缘,还得从创始人周曦的求学经历聊起。博士期间,周曦作出决定,研究方向从语音智能转向图像视频,同时也在心底埋下了云从创业的种子。

2005年以前,周曦一直在中科大做语音技术,同时参加了微软亚洲研究院语音识别组工作。虽然在此期间学术进展顺利,在国际比赛拿到了冠军,但周曦始终认为语音技术的实用化道路并不明朗。

由于研究对象局限在人类群体,方向广度和深度都将面临瓶颈。在周曦看来,“做图像研究是一件涉猎更广泛的事情”。2006年,周曦在当时的微软主管推荐下申请UIUC图像识别研究,师从计算机视觉之父黄煦涛教授。

在2006年图像领域的研究属中早期,研究环境和理论不够成熟。周曦发现早年在语音领域积累的成熟算法和思想可迁移到图像研究领域,起到了事半功倍的作用。在2007-2011年期间,周曦所在团队曾在ASTAR、PASCAL VOC、IMAGENET等世界大赛上夺冠。不过,学术的进展与成功并不足以满足周曦的价值追求,“科研成果能为个人带来光环,但如果不能解决实际问题仍然是遗憾的”。

在美国求学期间,周曦还进入到各大科技公司研究院实践学习,包括IBM TJ Watson 深蓝研究院、微软西雅图总部研究院、NEC美国加州研究院等,了解技术商业化的不同模式。

随着研究和理解的深入,周曦对于技术落地的构想越来越强烈。“我和Thomas黄时常讨论一些更贴近实用的东西,将图像视频的基础理论用在什么地方更合适”。在芬兰等地考察时,一些前沿应用案例让周曦受到启发,同时也坚定了人脸识别技术的应用方向,并且认为中国市场具有可观存量。

2011 年受邀回国后,周曦博士进入“中国科学院百人计划”,联合 UIUC(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)及新加坡国立大学,首先在重庆研究院建立了智能多媒体技术研究中心。这座研究中心扮演者牵线搭桥的作用,将UIUC的先进技术逐步移植到国内,并与中科院此前研究成果进行融合。同时,它也为2015年成立的云从孕育了充足人才和技术成果。

在互联网时代做科技公司首选是北上广深,云从之所以选择重庆,很大程度上是背后的人力推动。“当时是袁院长的诚意打动了我们”,周曦回忆。这里提及的袁院长就是中科院重庆研究院负责人,据周曦介绍,他曾三次专门飞到美国,为的就是与黄院士商讨把领先技术带回国的方案。在后来的云从成立过程中,中科院也作为天使轮投资占股。

之所以选择创业,而不是背靠大公司做研发。周曦表示,在硅谷文化里,真正的创新都是小公司在做,大公司在思想上反而相对保守。在他看来,既然要做创新的事,就应该更加彻底和投入。

二、回国创业:400余人 研发加售后覆盖十座城

据资料显示,云从在2015年底已获得亿元以上的A轮投资,而新一轮融资将在明年初敲定。在融资进程上,云从相对低调。不过谈及成立不到两年动辄400人的团队规模,云从的扩张趋势却不容小觑。

周曦介绍,云从全职员工约400人,主力部队包括技术研发超过200人,销售服务人员大概100人。
分别在重庆、成都、上海设有研发分部,服务售后中心遍及全国十座城市。同时,与中科院、上海交大设有合作研发实验室,“前沿和创新的研究放到实验室里去做”。

当下技术型公司不惜重金招人,都是一幅求贤若渴的姿态。云从在人才管理上有何独到之处?周曦就招人和培养两个层面进行了分析:

1)关于人才库的储备。中科院本身拥有很强大的学术团队,一部分人加盟进来,作为最初的班底。周曦作为中科大和上海交大的博导,具备一定师生资源与人脉关系,以及其他常规的招人途径。

2)采用以老带新的培养模式。以最初的科学家、工程师为基础,不断引进新鲜血液,提升团队的冲劲。在这个过程培养的模式很重要,周曦强调,要保证年轻人快速成长。

作为一家创业公司而言,要保证400人团队的正常营运已是不小的经济负担。在公司营收方面,周曦认为,如果能够提供真正有用及时的服务,客户会给出相应的回报。此外,以银行、公安为主体的客户群体其支付能力也能得到保障。

关于为何要在公司早期进行广泛布局,周曦也给出了一套自己的打法逻辑:
1)身处行业早期,产业链未形成闭环,缺少通用性的芯片端、产品端等。技术公司必须提供到完整的解决方案才能保证用户端体验效果,研发、售后部门需要充足的人力配合跟进。

如果分裂只做一环,核心技术、产品、服务中间出现短板很难保证效果。周曦表示,此前行业已经有不少失败的例子。

2)银行和公安属于全国性的分散单位,如果不在各地安设服务中心,无法跟进细化需求与满足体验。

三、业务逻辑:金融/安防做品牌 周边技术覆盖

在云从的业务线中,银行和安防最为清晰。据介绍,云从已成为银行业人脸识别技术最大供应商之一,重要客户包括国有农行、建行、中行及众多城商行。今年9月,云从的人脸识别技术已经应用到中国农业银行 37 家分行中。

谈及具体应用场景,周曦表示非常广泛,云从已针对银行业务提供40余个解决方案。技术与农行的超级柜台结合,人脸认证技术应用到50多项非现金业务操作。可有效减少人力,提高银行的运作效率。与中国银行的手机端业务合作,其人脸识别技术用于用户登陆。此外,还包括刷脸取卡,自动发卡机等。

人脸识别技术在金融领域的应用已不足为奇,但大多情况下只是作为辅助认证,谈不上核心角色。周曦表达了作为技术供应方的观点,“这将是金融监管机构逐步放权的一个过程”。行业前期需要通过一系列应用提升对于安全性的把控,最终实现安全性和方便性的平衡。

另一方面,人脸识别在安防领域的应用由于部分涉密,周曦并未介绍过多。主要基于大库检索、动态布控、轨迹追踪等核心技术与各个业务线的算法项结合。云从推出的智能图像侦查仪、公安千万级人像检索机、人脸识别智能人员管理系统、大规模动态人群特征检测系统等产品,现已在广东省公安厅 、新疆地区安防项目、重庆市沙坝公安局等地得到应用。

在技术层面,可移动式大规模数据采集阵列、双层异构深度神经网络是云从的核心创新型技术。周曦表示,核心技术并不会固步自封,这个行业的竞争比较激烈,需要不断推进创新。在科研推进方面,云从一直和母校UIUC保持畅通联系,国内通过中科院、上海交大两所联合实验室推进,方便让新技术能够快速导入到品牌里。

谈及技术普及与用的门槛,周曦结合云从的成长路径归纳成四点:
1)前期需要理论功底与积累。周曦强调,云从的核心团队在图像技术领域的积累已经有十个年头。Thomas Huang作为计算机视觉之父,此前更有数十年研究成果。

2)足够大的团队和能力才能覆盖住客户的个性化需求。只有核心技术不足以让产品落地,在实际合作中用户会提出各种特定要求。

“比如手机端应用,要求占用尽可能小的内存;公共场所里的视频应用,要求快速实时反应,定位精度要达到像素级等”,周曦举例。人脸识别不仅仅是简单的比对问题,还包括有光线、角度、遮挡、运动模糊等多个模块。

3)服务体系,具备及时解决客户问题的能力。团队需要深入到当地建立完整的服务网络,能够提供跟踪式的、面对面交流的服务模式。

4)品牌背书。周曦把云从定义为“国家队”,云从的知识产权、资本结构都是国资结构。中科院、佳都科技等品牌背书增加了云从的认可度。与银行、公安等单位于合作,品牌背景也是重要考察因素。
此外,云从还采取合作模式,把核心模块集成到机器人、教育、智慧社区等领域。谈及与银行、安防业务的区别,周曦强调,重要的业务线要保证拥有自己的最终客户,认可云从的品牌,所以在银行、安防领域会坚持直销模式。

四、CV的想象力: 人脸支付已在广州高校落地

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从银行衍生到金融领域,产生了一些有意思的案例。Amazon Go的酷炫视频让我们看到了支付升级的新趋势。马云刷脸支付为其投资公司宣传的新闻声势不小,但真正把使用场景搬到线下的却屈指可数,云从与中国建行合作推广的校园E银行算是其中之一。

据周曦介绍,已有数十家校园E银行在广东高校落地,通过人脸识别等技术的引进,可以实现无人值守。师生进门后通过摄像头可识别追踪顾客的身份,网点内除了有人脸识别笑脸墙及可以进行二手商品交易的格子铺,在支付环节可利用刷脸购买饮料等。在这个过程中,云从为建行提供人脸识别技术与设备支持。

谈及对消费类产品的探索,云从的商业路线是从B端逐步过渡到C端市场。但周曦认为现在仍不是普及C端AI产品的时机,他提出,消费类产品需要同时具备的三个条件:1)性能稳定;2)使用方便,打开就明白操作,“还需要说明书指导的消费级产品肯定是不行的,但在工业级市场专业性操作不是门槛”,周曦分析道;3)价格便宜。而相对来说,行业应用产品的价格因素并不是客户首要考虑的。

在周曦看来,技术型公司可循的产品逻辑是,找到自己适合的企业级应用,经过差不多两年的时间段更迭优化后,产品成熟度和易用性提高,成本因为规模而下降,再广泛推广到消费级市场。

经历过从实验室研发到商业化落地的成长后,周曦分享了自己的感悟:在数据库上刷分,大赛获奖对于实用化落地的意义并不大。前者仅是证明核心技术的理论性,但离产品落地还差得很远。

技术实际使用环境复杂多变,光照角度、分辨率,识别速度,准确率等都是不确定性因素;同时技术方还需要考虑不同操作系统,不同的软硬件环境,这个过程的复杂程度需要做好心理预期,和基于已收集好的数据库做实验不再是同一个维度。

五、结语:技术团队可循的商业化路径

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年底,国内几家AI界的明星公司先后完成大额融资,宣传较劲得厉害,可见这个领域的市场重合度与竞争一斑。总体而言,云从是一家厚积薄发的公司。作为后进者,云从在宣传力量或者地域环境上或许不占优势,但在成长初期呈现出较快的节奏,其合作数量与覆盖地区较业界的同类技术公司相比,更加明确和清晰。其差异化优势体现在:

1)公司背靠的中科院等强大学术机构,在人才引流和品牌背书方面起到很重要的作用;

2)虽然云从的天使轮、A轮融资消息没有大肆宣传,但融资节奏和背后的资本力量都很值得关注。“我们是一家纯国有资本的公司”,周曦介绍,换句话说,云从在技术力量和应用权限上会拥有更多的国内自主权。

3)脱胎于技术机构的初创公司,团队的技术积累与成熟度厚实,这一点也直接体现在产品与方案的落地速度上。

回归前文所言。在技术爆发的风口上,具备技术实力和成果积累的公司运气都不会太差。相对而言,缜密和可靠的业务布局才是技术型公司面临的挑战,在市场还未明朗之时,手中攥着大把融资盲目试错并非长久之计。


 

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