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文 本刊记者 李碧雯 编辑 马吉英 摄影 史小兵
离预计的采访结束时间刚过去一分钟,印奇低头看了下手机,站起身来,表示采访时间已到,‘然后匆匆转身离开,奔赴下一个会议.
自从一年半前旷视科技开始商业化后,作为联合创始人兼CEO的他就一直处于这样紧绷的状态,而这种紧绷源自于无时无刻的危机感.
旷视科技成立于2011年10月,主要专注于基于深度学习的计算机视觉技术,2012年9月,推出了人脸识别云计算平台Face++.在经过了几年的技术积累后,这家低调的技术公司商业化的脚步也开始加快.最近和打车应用公司Uber合作,旷视科技将提供FaceID帮助Uber进行注册司机的身份验证.
这还只是冰山一角.目前旷视科技合作的公司分布在泛金融、地产、零售等领域.支付宝是他们的客户之一,去年马云在汉诺威IT展上展示的微笑支付技术就来自于旷视科技.
除了合作关系,印奇和马云还有另外一层联系——他是湖畔大学第一期学员之一.对技术出身的印奇来说,商业跟技术不同,是全新挑战.他认为最好的三种学习方式是：框架性理论学习,与牛人交流以及实践.前两者在湖畔大学已可以满足,相比之下,实践更难.
黎明之前
6月初的一个傍晚,在旷视科技的会议室里,穿着一身紫色POLO衫的印奇走到白板前,顺手拿起黑色记号笔画了一个二维坐标系,横轴是商业应用,纵轴是技术,之后便开始熟练地描画出他和他所带领的公司一路走来的成长轨迹.
旷视科技的创始人是三位85后,均毕业于清华姚期智实验班.印奇曾在微软实习并工作了四年,研发了微软人脸识别系统,唐文斌曾担任国家信息学竞赛总教练七年时间,目前担任公司CTO一职,而杨沐也曾在国际信息编程奥林匹克竞赛中获得金牌,目前为公司的技术副总裁.
人脸识别公司:是坏是好 超简单的“公司识别法”
旷视科技成立之时,人工智能还没有像今天这样成为创业风口,深度学习概念才刚刚被提出来,他们是最早一批将该技术应用运用于人脸识别的公司.
实际上,做人脸识别的公司很早就有,但他们主要是基于传统的专家系统,通过特征向量和人定义规则来对人脸进行识别.其问题在于这种向量基因提取的规则是有限的,因而人脸识别在过去很长一段时间一直未能达到实际应用程度.而印奇想做的事情是,应用最新的深度学习方法来解决人脸识别的问题.
对于创业,印奇有一个十分有趣的比喻,如果说庄稼成熟要等到中午12点,那么创业公司就需要五六点起来种庄稼.但五六点的时候天还很黑,这时候庄稼能长成什么样都不知道,所以需要创业者有足够的信念.如果不能熬过天亮前的黑暗,很难成功.
作为探路者,旷视科技一开始面临着三个亟待解决的问题：识别技术不成熟,准确率还未达到实际可用水平；市场不成熟,整个市场对于人脸识别技术认识不深刻；没有商业模式,缺乏实际应用场景.
在前三年,公司将主要精力花在技术的积累上,不断提高其在实际应用场景中所需达到的识别率和检出率.
除了技术门槛之外,数据门槛也是人工智能领域公司的核心竞争力所在.通过积累大量数据,使得通用的数据变得更加具有行业属性,从而使其具有分析和理解产业场景的能力,也就是变得更加智能,从而形成正向循环.
旷视科技最先想到积累数据的办法是自己开发APP.其开发的第一款产品是基于应用视觉识别技术的移动体感游戏《乌鸦来了》,下载量一度在AppStore中达到40万次.在他们看来,游戏对人脸识别准确率的要求并没有像金融、安防领域那么高,从游戏领域积累数据人手较为容易.
实际上在当时,公司对于商业模式是To C还是To B并不确定,两者都有所尝试,甚至在印奇的心里更加想做To C端的生意.直到2012年6月,互联网领域的一起并购案才让事情有所变化.当时Facebook以近6000万美元的论文范文收购了一家做人脸识别的以色列公司face．com,这在当时业界引起不小的关注,印奇所带领的团队受到了很大的触动.如果旷视科技转型做技术平台,提供给用户API(Application Programming Interface,应用程序编程接口）调用服务,正好可以弥补当时face.com被收购后的市场空缺.同时公司CTO唐文斌也曾在接受媒体采访时表示,公司团队基因并不适合做游戏,而更适合做技术.当年8月,旷视科技获得了来自联想之星数百万元人民币的天使投资,这意味着公司短时间不再需要为生存发愁.
2.012年底,公司进一步明确了To B的商业模式.
艰难商业化
对于新兴公司来说,如何去教育市场和用户,也是让他们头疼的事.
按照投资人的说法,当时市场对于人脸识别的印象很多都是负面的,而更多人对此的认知为零.那时候不管是投资人还是印奇无不感到紧张和忧虑,投资人担心是否投资时点过早,而印奇的焦虑在于商业模式和应用场景的探索.“对于人工智能的公司来说,他的战略和商业路径选择十分重要.”联想之星合伙人刘维如是说道.
旷视科技的做法是建立Face++这样人脸识别的技术平台,让用户帮他们一起测试,在此过程中,产品的商业化应用方向也渐渐明朗.
印奇从中总结出了两条市场推广经验：第一、最开始的时候选择做技术平台,而非聚焦一个具体的行业,做平台的好处在于可以跟合作伙伴尽可能地尝试更多行业.第二、实行免费模式,鼓励公司和用户去使用公司的技术,帮助公司积累数据并摸索战略方向.
在投资人的帮助下,2013年旷视科技迎来了他们的第一批试用客户,包括美图秀秀、世纪佳缘等APP应用.以美图秀秀为例,Face++一方面帮助美图秀秀用户定位面部轮廓,一方面从中积累大量人脸数据.
当然这些仍处于免费阶段,而从免费到批量采购付费阶段,异常艰难.
按照印奇当时的设想,旷视科技最可能结合的商业化场景应该是安防领域,但是由于用户对人工智能认知较少,团队屡屡碰壁,事情进展得并不顺利.
当时公司B轮融资也陷入困境.投资人回忆称,当时列了一张投资机构清单,一个个找过去谈,找了十多家,但大多数投资人都拒绝了,理由是当时公司没有具体应用场景和商业模式,风险太高.
2013年-2014年的那段时间,是印奇和他的团队最为难熬的时刻.“找到好的应用场景是我们每天都在思考、担心、困扰的问题.”他说道.
挣扎了一段时间后,幸运女神终于降临.2014年下半年随着互联网交易业务的拓展,金融机构对于远程身份识别的需求变得较为迫切,并在积极寻求解决方案.
在2014年的一次展会上,支付宝安全负责人对旷视的技术很感兴趣,并询问是否可以应用在金融领域,此后印奇又和该支付宝负责人进行了进一步沟通,最后双方达成了合作意向.此后半年时间,双方深度合作,不断打磨产品.在此之前,支付宝团队发现在网上身份验证环节有个明显的漏洞,即非法用户可能会利用一张用户照片或者视频骗过系统,因此活体检测比识别环节更为重要.印奇坦陈,这是旷视之前在做远程人脸识别时没有想到的,“因为并没有从场景化的方向思考”.
最后双方共同打磨出的成果是扫脸支付技术Smile to Pay,用户可利用这项技术进行远程身份验证.
支付宝这个标杆性案例的成功吸引了其他有同样需求的机构,旷视科技客户名单越拉越长,招商银行、平安金融、中信银行、宜信等公司均名列其中.这样的示范效应也让公司在智能安防领域的拓展变得更为顺利,目前合作的客户包括无锡、苏州、合肥、乌鲁木齐公论文范文以及地产类公司如万科、龙湖等.
2014年底,旷视科技完成整体B轮融资,融资金额4700万美元.这轮融资将主要用于加速人脸识别技术的商业化.
根据印奇的判断,目前在技术轴上,公司已经从人脸识别阶段走到了图像结构化阶段,下一个阶段目标是识别万物,即业界所说的“机器之眼”的概念.而在商业轴上,公司才刚刚走了30%的路.在Face machine,也就是广义的智能机器人领域,旷视科技将在今年下半年完成O到1的突破.
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人脸识别公司引用文献:
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[3] 人脸识别技术和平安硕士论文范文 人脸识别技术和平安有关论文参考文献范文8000字
