飞凌视讯：当计算机视觉遇上人工智能，他们能做的可能更多丨裸泳投资欲
记者：王珺/主编：张浩
深度报道/共2644字/阅读6分钟
项目名称：飞凌视讯
主营业务：计算机视觉研发商
关键词：计算机视觉+人工智能、多维个体身份识别技术、智能导购机器人、智能芯片
受访人：飞凌视讯创始人 凌贺飞
一句话提炼：将人脸识别，多维个体身份识别技术等核心算法应用于安防、零售。
2005年博士毕业，一年破格副教授，2008年到UCL计算机系做访问学者，2011年顺利晋升教授，凌贺飞的学术生涯似乎一直很顺利。而晋升为教授之后的他，也开始思考自己的后续道路：是继续做科研，在学术上有所突破；还是将科研成果转换为产品，真正为社会所用，走实践这条路呢？
那时候创业热潮刚刚兴起不久，凌贺飞觉得仅仅做学术、写论文并不符合自己的人生规划，『不仅仅在学术道路上要走通，在社会上也要创造价值，学者更要为强国富民做出更多的贡献，这才是我想要的。』为了更多了解市场和背景，2012年他到苏州挂职，担任苏州高新区科技城管委会副主任，一年后回到武汉，成立了飞凌视讯。
一般来说，视频是非结构化数据，需要人眼去识别提取关键因素；数据库则是结构化数据，所以需要视频分析平台将目标分离，再进行结构化标签展示，比如人的性别、服装，车的车牌、车型、车款、挂件等等。进一步就是视频实战，比如将轨迹追踪应用到逃犯追捕。
2013年的安防行业还比较传统，没有所谓视频结构化和实战技术，于是他们瞄准这个方向。事实证明，凌贺飞的眼光确实没错——在四五年后的今天，安防行业火热有目共睹。2015年，他们推出视频侦查系统，为客户提供视频结构化分析和实战支持，客户包括湖北某市公安局。
1、『多维个体身份识别』实现非接触环境下大规模身份识别
计算机视觉的重要应用领域之一就是人脸识别，据估计，2022年全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。庞大的市场不但吸引了Google、Facebook、斯坦福、卡耐基等诸多互联网巨头加入，更是催生了一大批新兴的AI公司，Face++、商汤科技、Linkface、科大讯飞、中科云从、依图等估值动辄数十亿甚至百亿。
凌贺飞表示，人脸识别广泛应用于平安城市、交通、医疗、商业、银行、学校、边检等各行各业；而这些场景后台比对库都在100万以内，比如追踪逃犯——全国犯罪分子数据库可能也就几十万。但未来的应用场景不仅如此，更为需要的可能是千万量级1：N的人脸识别，比如市民刷脸坐地铁，就需要对城市所有地铁出行者建立数据库识别，以及新零售中对顾客的识别、智慧城市的应用等。
『目前人脸已经到达一个瓶颈，超过百万以上准确率大幅度下降。单一的人脸特征维度不够，很容易导致误判。』针对这个问题，飞凌视讯研发出『多维个体身份识别技术』，通过对人脸、外形、步态、声纹四大特征进行分析，在非接触环境下，实现超大规模高性能身份识别比对，进而全面升级识别安全。
人脸识别；
体貌识别：利用深度学习对人像进行深度特征分析与识别，包括性别、年龄、头部特征、衣着、颜色、鞋子、上半身特征、下半身特征等；
步态识别：步态的唯一性和稳定性使得短时间内很难模仿，利用智能分析算法赋予计算机通过步态识别身份能力；
声纹识别：声纹识别具有高准确率，操作简单，对终端要求低、获取方便、隐蔽性强等特点，因此通过领先的算法引擎，可实现高于99%准确率识别。
因此，其多维解决方案采集目标大，可非接触远距离采集识别，并且具有非受控性，可应用于安防、考勤管理、智慧社区、智慧城市、智能零售等多种场景，特别是安防领域。
凌贺飞表示，目前其多维识别系统已经通过公安部认证，在湖北仙桃、哈尔滨、天津、深圳、郑州等地进行产品销售或试点建设，『安防市场五六千亿，并且每年有着20%增长率。我们只要占很小的市场比率就很可以了。』
另外，其计算机视觉算法和多维识别技术也将运用于智慧新零售。
2、智慧零售？打通顾客和商品销售的智能交互环节是关键
自从人们将『买买买』习惯从线下搬到线上，就从来不缺『零售将死』类似言论。在不少人看来，零售业困局的本质在于，工业革命以来的传统粗放模式已无法匹配新的消费需求。于是，智慧零售开始出现，而它绝不仅仅是从拿起商品就走的无人零售。
线上购买商品可以通过个人账号、购买记录、浏览痕迹产生用户画像进行推荐，而目前线下零售场景数据却是缺失的。在凌贺飞看来，线下零售，如何打通顾客和产品销售之间的智能交互环节是关键。
因此，传感器、计算机视觉等技术带来的是多维数据采集手段和全面数据，随之而来的也就是『精准化』，无论是市场细分颗粒度，还是商品和服务的颗粒度都将越来越精细。
基于计算机视觉算法及多维识别系统，飞凌视讯研发出一整套新零售行业解决方案，通过数据+算法围绕业务场景，深度学习对融合后数据进行建模，实现精准销售和智能零售。
针对这一板块，他们还在研究以『智能导购机器人』代替营业员，并已经和国内一家大型服装新零售公司进行合作，不仅更精准了解客户需求和兴趣点并且促成交易，而且有效降低人工成本。
3、将算法植入芯片，通过智能芯片实现边缘智能
实际上，不论是安防、人脸识别还是视频结构化，第一步首先是摄像头的安装。目前大部分流程都是摄像头将数据传输到后台服务器，再由后台进行识别分析，最后再反馈到用户手中。缺点显而易见，整套成本较高且缺乏隐私性保护性。
对此，飞凌视讯正在与国内厂商合作，研发智能芯片：通过边缘计算+云中心模式的方式，将智能算法嵌入前端设备的芯片中，使得前端设备具备智能识别和分析功能——相当于数据在前端进行分析，实现边缘智能。
把智能放在边缘，这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。同时，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
凌贺飞对团队的技术一直抱有很强的信心——他们在诸多国内外技术大赛中都拿过奖，拥有20多项专利技术，并且有着较强的技术积累和持续研发的能力。在他看来，现阶段AI公司需要做的是为其他行业企业提供赋能服务，直接解决企业关注的问题。
『AI公司不光要有技术，还要横跨不同行业，在垂直细分的领域中发现问题，解决问题。迅速占领市场。』2017年飞凌视讯累计销售300多万，2018年将会在沉淀技术的同时，进一步开拓市场。
因此，凌贺飞表示，现在的飞凌视讯工作主要是拓展现有业务领域，同时深耕一到两个行业垂直细分领域，形成特色。他们目前策略是，在智能安防、视频图像结构化、智慧城市等竞争较激烈的业务板块，以更具竞争力的价格，更高质量服务获取优势，占领一定份额市场；另一方面，将重点聚焦于技术要求更高、市场更大的智能新零售和智能芯片业务，『创业从来不能慢慢来，创业就是要快，要快速抢占市场和聚集跨界创新人才。』
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