来源： 发布时间：2017-06-30 11:42:57
核心提示： 2016年8月，尚在北京的人人智能CEO王海增接到国安部门的电话。要求公司在最快时间派工程师到杭州去，十万火急。 彼时，王海增已是安全领域近20年的老兵，经验丰富的他本能地派出精兵强将，当天前往。一路...
2016年8月，尚在北京的人人智能CEO王海增接到国安部门的电话。要求公司在最快时间派工程师到杭州去，十万火急。
彼时，王海增已是安全领域近20年的老兵，经验丰富的他本能地派出精兵强将，当天前往。一路披星戴月，人人智能的工程师们却早已习惯：作为国内少有的与公共安全深度接触的人工智能公司，这样的差旅已经屡见不鲜。
不出王海增所料，公司在戒备森严的G20现场，肩负起峰会核心区的人工智能安保工作。历经工程师几天不眠不休地工作与克服种种困难，人人智能成为业界不多的担此重任公司之一。
人人智能团队
G20的故事，只是体现人人智能竞争力一个方面。王海增介绍，公司的应用产品已经覆盖了人脸识别的多个领域。安全领域有新疆和首都的人员证件比对查验;金融领域有银行贵宾免卡身份识别和小微贷款公司人员证件查验;企业应用领域有公司的全国数据中心人脸门禁项目。而立足于前端智能领域的模块化智能芯提高，其嵌入式智能硬件模组，可以让人脸识别的产品节省80%成本，缩短研发周期6个月。
2017年大火的人脸识别，让人们在最重要的安全领域看到了未来。一时，市场上群雄并起、百家争鸣。但对人人智能来说，这还是只这一突破性技术的牛刀小试。坐拥前端智能首款机芯和刚刚发布的首创双目摄像头，公司已在人工智能领域别具一格。未来，它对人脸识别的规划还有更大的野心。
选择：前端智能的第一款机芯
2017年，经过数年的搏杀，云计算领域格局已经逐步形成。不管是本土的腾讯云还是阿里云，抑或外来的微软云和亚马逊云，都已凭借自身的实力在行业中占有一席之地。但另一方面，英特尔、华为、ARM亦开始尝试将云端植入到本地，在靠近用户和信息的来源端采集数据和进行计算。通过前端智能以本地化的处理分析能力，加速工作的效率和计算的速度。
而人工智能的加入，更是在这个风口浪尖的领域掀起了革命的巨浪。
而浪潮之中不可避免的，是美丽而虚幻的泡沫。王海增坦言，现在基于人工智能想象的场景，往往很难真正实现：任何一个时代的拐点，产业初期的都会经历不大不小的泡沫：通讯时代的诺基亚、摩托罗拉、爱立信们如是，互联网时代的IBM、微软、雅虎们亦如是。为了避免这样的泡沫，人人智能选择了从技术落地的层面反推人工智能的道路：什么样的人工智能产品，能够结合华为、中星微、联想、三星等团队成员在安全领域的深厚积淀，带来丰富的应用场景和优良的用户体验呢?
答案呼之欲出：机芯。
通过底层软件加硬件的结合，解决人工智能最底层计算。在移动设备的前端，由GPU芯片已经完善的基础上，通过基于芯片的底层软件，把人工智能在前端开发出来。从而达到英伟达一样同时设计软硬件的效果。
而机芯的核心在于，精准的算法和强大的芯片。
华为工作8年，先后辗转中星微电子和中科院博士，深耕安全领域的王海增对人工智能时代的算法有着自己的理解。他将算法的创新分为几种：实验室级别的算法成功率在50%以下，这个阶段只适用于学术研究;娱乐级别的算法成功率在50%~80%，其较低的识别精度和风险的要求刚刚可以在自拍和声音仿真中应用;消费级的算法精度在80%~95%之间，可以通过人脸考勤机等方式商业化，但过多的场景限制和较低的识别精度让市场不温不火。
人脸识别在人工智能时代突飞猛进的核心在于商业级精度算法的产生。高达95%~99.9%的精度已经能满足如公安人脸布控、摄像头人脸随机识别等安全场景。而人人智能的算法，剑指十万甚至百万分之一出错率的金融级安全，以识别绝大多数的双胞胎为目标，突破人脸算法的新瓶颈。
人人智能CEO王海增沉浸安全领域近20年
机芯的芯片落地，除了人人智能算法之外，亦依托于知名芯片公司ARM的宏观布局。
几乎不生产芯片的ARM创造了世界上应用最广泛的芯片技术，通过将芯片设计开放授权给合作伙伴，ARM的架构产品已经达到1000亿颗，覆盖世界超过95%的智能手机和平板电脑。Atmel、Broadcom、Cirrus Logic、Qualcomm、富士通、英特尔、IBM，英飞凌科技、任天堂、三星电子、Sharp、STMicroelectronics、德州仪器和VLSI等主要芯片公司均拥有各个不同形式的ARM授权。
人工智能时代，被日本软银于320亿美金收购的ARM野心昭然若揭：让未来的所有设备、硬件都能运行在ARM的芯片智能技术上，为此，ARM特地在2017年3月发布下一代的人工智能架构DynamIQ，通过对CPU和系统两方面进行提升，比市面上最好性能的芯片AI能力再“提升50倍”。
强大的算法和剽悍的芯片，是人人智能足以有底气产出业界第一款智能机芯的重要原因。其强大的处理能力能够让产品节省80%的成本，研发周期缩短到6~12个月。
首创与革新：双目摄像头
除了机芯之外，刚刚发布的双目摄像头，是人人智能傲视行业的首创之举。王海增认为，对比安防领域的传统设备，双目摄像头的革新主要在三个方面：
首先，现有摄像头无法在各种光线变化的下进行数据采集。通常需要拍照的时候，机器无法照顾到不同光线和角度。这就需要额外的宽动态摄像头来能识别脸部光线和阴影的变化，进行更深度的分析。而传统的单目摄像头却只能拍摄一个平面，无法就光线和角度进行优化。
第二，有效解决人体伪造的问题。传统的单目摄像头，几张照片就可以骗过95%的考勤门禁系统。哪怕个别机器要求眨眼动嘴的面部表情，也可以用人体照片合成来达到目的。而人人智能的双目摄像头，则可以通过三维成像精准判断人脸深度信息，从而清晰的了解平面与三维的差别。王海增笑言，“除非你做的人体面具做到高度仿真，自己几乎无法分辨，否则只要和本人有差异，双目可见光人脸算法就能认出你来。”
第三，突破本身算法上的限制。引入双目摄像头，涉及到人脸识别算法以外的双目立体算法。表情的检测和立体的深度也需要双目摄像头和它的立体算法现来判断人的脸深度信息，从而带来未来的更多体感功能。这样一旦照片与真人有冲突，人脸算法就能首先分辨。
人人智能打造的首款人脸识别双目摄像头
在安防领域，双目摄像头可以解决安防人员短缺，以及成本高的痛点。
根据国家卫计委流动发布的报告，2015年中国流动人口规模达到2 .47亿人，占总人口18%。流动迁移人口在2020年前将每年增长600万~700万人。而与之相对的，警察人数确没有什么变化，这无形中极大增加了整个公安系统的成本。
王海增告诉Xtecher，“一个检查人员的一年成本，算上五险一金，可能要达到10万人民币左右。出于心理和生理上的双重疲劳，人工检查准确度往往维持在百分之六七十左右。而造价仅仅是人力一年成本五分之一到十分之一的机器，却能能达到98%、99%的准确度，这将真正解放这个行业。”
立地：发力人机交互，普及智能技术
王海增认为，未来人脸识别的发展将会有两个方向，分别算是“顶天”和“立地”。所谓顶天，是指技术的再上一层楼，把人脸识别的精度从商业级(95~99%)发展到未来的金融级(99.999%)。所谓立地，是指人脸识别要产业化接地气，向应用场景落地出很多具体的场景化的产品。
但当前产业现状是，人脸识别借助深度学习技术的出现，想要突破到新的算法还不现实，想要产业化落地却还没有较好的产品出现。相比于追求可望不可即的“顶天”，人人智能决心扎扎实实地“立地”，通过大批量的机芯生产与应用场景，辅助深度学习算法，用机芯和双目摄像头引领公司的未来。这个战略的背后，是王海增提到的常常与摩尔定律相提并论的梅特卡夫定律(Metcalfe's Law)：智能技术一旦到用户和设备端，才能被最终用户感知到智能的价值，因此产品网络的价值与网络规模的平方成正比。如果说摩尔定律是信息科学的发展规律，那么梅特卡夫定律SS就是网络技术发展规律。
王海增告诉Xtecher，科技的普及只有达到一定的低成本普及才能批量爆发。这也是人人智能决心“落地”的原因——能否大量出货决定了其未来的成败。这个万物初醒的行业，人工智能产品必须走入千家万户才能体现它的真正价值。
人脸识别前路漫漫
未来，王海增的更大野心是将人脸识别定义为人机交互的入口：大楼的门卡识别、银行的自主设备，机场的自助服务……万物互联时代，只需要一张脸就可以识别自己的身份，从而与机器社会电子护照、银行卡、手机账户、虚拟账户的共存。对商家而言，未来的人机交互可以进行精准到个人的用户行为分析，提供更加定制化的微观服务和宏观规划。
“每一个时代，芯片和系统都是一一对应的，正如英特尔+微软的组合造就了PC的繁荣，”采访的最后，王海增告诉Xtecher，“未来人工智能的时代，ARM芯片也应该有一个配套的前端智能软件。这就是我们基于芯片提供智能，人工智能软件的最终梦想。”
人工智能时代，人人智能想要打造基于ARM的微软帝国。
专家点评网综合
