去年12月21日，网上被“BBC记者挑战贵阳市人脸识别警务大数据指挥系统潜逃7分钟后被警方抓获”的视频刷屏了，该系统准确的识别率和极快抓捕速度震惊了国外友人和国内媒体。

　　据悉，该套人脸识别系统来自北京深醒科技有限公司（下称“深醒”），2017年5月，贵阳市政府与深醒科技签署了战略合作协议，在深醒科技与贵阳市公安局深度合作的基础上继续助力贵阳人工智能发展。

　　作为一颗入局人脸识别领域不足两年的新星，深醒已在该领域积累了丰厚的经验。对于公司及行业的发展，OFweek人工智能网日前采访了公司CTO&联合创始人袁培江，请他分别从公司人才、技术、产品、市场、以及未来布局等方面分享了自己的看法。

　　公司发展需要以人才为根本

　　深醒致力于人工智能安防系统的研究，主要用基于深度学习的人脸识别技术，构建人工智能、大数据分析机器人技术在安防监控、金融、地产、商业等行业的解决方案。

　　高精尖技术的研发离不开高级技术人员的配合。目前，深醒共有6位联合创始人，其中三位为技术型人才，由袁培江带领。

　　2016年底，公司获得了亿元级别的A轮融资，据了解，资金主要用于研发人员引进和市场服务体系搭建。袁培江介绍，公司研发工程师有90%以上是来自清华大学、北京大学、北京航空航天大学的博士和硕士，这给公司的未来建设打下了坚实的基础，技术上的逐渐成熟，使其人脸识别技术得到了广泛的应用。

　　2017年4月，中国科学院院士、人工智能泰斗张钹院士担任深醒首席科学家，其亲自指导算法和技术。

　　以口碑为基础  专注于安防垂直领域

　　在2017年人工智能热潮驱使下，视频监控进入了看得懂的时代，安防领域的竞争也进入了白热化阶段。与Face++、商汤科技、依图科技等公司不同的是，深醒更专注于少数民族和蒙面（戴口罩）、戴墨镜场景下的人脸识别。针对安防定制化需求研发整体解决方案，和现有的技战法深度融合，在应用中不断迭代提升产品的实战效果，其优势在于动态人脸识别技术。

　　公司董事长卢臻曾表示：“技术是商业成功的一个环节，但它绝对不是全部。商业和技术就像是左右手，都很重要，需要共同配合。”初入市场时，公司坚持和客户一起发掘技术和应用的结合点，做到技术和市场的统一，为客户提供核心竞争力。2017年，公司产品正式开始于多地公安机关深度合作并大量投入到实战应用中。

　　在公安安防领域，口碑永远是第一位的。当一个系统可以帮助公安解决实际问题的时候，其自然而然就会被应用。袁培江举了这样一个例子：当时公司处在某一个很重要的卡口，第一次去的时候，当地的公安说：“这个高架已经有12个公司来过了，你们是第13家”，然后他摇摇头就走了。对此，深醒并没有做什么解释和承诺，公司团队在那个高架连续工作了10个月，最终帮助民警抓到了两个公安部通缉的重要逃犯。也因为这个成功的案例，公司后来得到了一个很大的订单。

　　动态人脸识别——解决人类能力外的问题

　　因为在实战应用常常会遇到分辨率低、光照遮挡、数据噪声大等问题，因此，动态人脸布控服务器便成了深醒协助公安侦察系统破案的秘密武器。

　　动态人脸识别技术采用了C/S和B/S混合架构模式，结合AI和大数据、云计算的优势，可实现全帧人脸检测、近红外人脸识别、支持大年龄跨度识别、多数据源综合研判、自定义预警规则，多级动态布控、多层级部署（省、市、县），可与第三方平台及公安业务系统双向集成，进行常住人口、流动人口管理。

　　该产品自上市以来，与新疆公安深度合作，在乌鲁木齐市、昌吉州各区县建立多个动态人脸识别布控中心，截止目前成功抓获近百名犯罪嫌疑人。布控范围包括新疆、西宁、贵阳、山西、河南、云南等地。2017年，新疆公安厅相关部门在新疆和田市墨玉县进行了全疆人脸识别技术综合大比拼，经过激烈的角逐深醒在实验中获得综合排名领先的好成绩。

　　值得一提的是，由于在算力、数据和模型等方面的优势，国内人脸识别技术处于国际先进水平，在各种大赛和评测中都取得了优异成绩。

　　缩小技术层与应用层差距

　　人脸识别技术经过多年的发展，已经有了很大的突破，基于深度学习的各种网络架构使得该技术在标准测试集都得到了极高的精度和速度。

　　包括美国、以色列、日本、德国等国家目前在人脸识别领域均有布局，美国在基础理论领域走在世界前列，日本和以色列的产品在机场、海关、小区等得到了应用。

　　在人脸方面，深度学习可以实现人脸检测、人脸关键点定位、身份证比对、聚类以及人脸属性、活体检测等。以人脸识别为例，在lfw的测试上，算法的1:1识别准确率已经达到99.8以上，远高于人类的97.52%。但在实际条件下，特别是复杂的监控环境下，类似光照、遮挡等严重影响实际效果，理想情况下训练出来的模型遇到了各种各样的挑战。

　　如何将技术和应用结合，解决实战领域的实际问题，是各个公司和研究机构共同面对的问题，需要技术和应用层的不断迭代。在实战中提升技术的性能，需要海量的数据和客户反馈，共同缩小这种差距。

　　当前，人脸识别技术部分行业标准已经制定，部分标准正在征求方案，包括基于人脸识别技术的人证核验设备通用技术等，深醒也在参与各类标准的制定。

　　未来人脸识别的发展会提升各种极端情况下的识别速度和效率，在包括模型和算法等基础领域不断提升。此外，技术和需求将紧密配合，真正落地成为产业，推动国家整体技术实力的提升，成为人工智能领域的一个优势方向。