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为什么支付宝、Uber都选择Face++作为人脸识别技术合作方?

本文作者:林藠头 2016-04-25 17:55
导语:我们从多家公司得到类似的反馈:在技术层面,不同公司之间有高下之分,但很少有质的差异,真正拉开差异的是产品化能力(或者工程能力)的强弱和商业案例的多寡。

雷锋网预计7月中旬在深圳发起一个人工智能相关的峰会,届时我们会发布一个年度Top 25人工智能项目的榜单,目前,我们正在四处拜访人工智能领域相关的业者。最近关于图像识别这一块,我们拜访了若干公司,旷视科技(Face++)是其中的一家。

图像识别有很多细分领域,人脸识别是发展得相对成熟的一个分支。人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,本质上属于“风险控制”,主要被应用于风控要求很高的金融和支付行业。

我们从多家公司得到类似的反馈:在技术层面,不同公司之间有高下之分,但很少有质的差异,真正拉开差异的是产品化能力(或者工程能力)的强弱和商业案例的多寡。因为人脸识别需要数据去训练,“投喂”越多的数据,在非实验室环境下的识别率就会越精准。

为什么支付宝、Uber都选择Face++作为人脸识别技术合作方?

旷视科技应该是国内商用案例最多、应用最成熟的人脸识别团队,他们的合作伙伴已经包括了支付宝、中信银行、无锡市公安局这样对风控要求非常严苛的机构。和支付宝达成合作算是旷视科技发展历程里一个里程碑的事件,这个合作直接拉开了它和其他同类项目的距离,并且这种距离会因为马太效应的原因越来越大。站在技术需求方的立场想一下:如果旷视能响应有4亿用户的支付宝的需求,那其他风控要求更低的场景就更不需要担心了吧?

19号Uber中国司机客户端上线了一个“刷脸登录”的功能,为了提升安全性,Uber要求司机每次登录应用之前都要刷一下脸,确保开车的人和注册Uber账号的人是同一个。当雷锋网(公众号:雷锋网)问及Uber中国地相关产品负责人如何考察并选择技术上的合作伙伴时,他给我的答案的确和我们预计的一样:除了种种常规的考察因素,旷视科技能为支付宝和中信银行提供稳定的服务,它在商业应用上的成熟度就相对更加可靠。

据旷视科技的相关人员透露,他们的云端服务器目前每天总计要接到1000万次左右的访问请求。

旷视科技成立于2012年8月,是一家很年轻的公司,分别于2012年、2013年、2015年拿到了天使、A轮和B轮融资,公司现在大约200余人的规模。创始人印奇现在是个名副其实的空中飞人,不是在出差,就是在出差的路上,在公司的时间也多数是一个会议接着另一个会议,记者两次到访,印奇都不在办公室,但是这家公司还是保持着井然有序的运转。

为什么支付宝、Uber都选择Face++作为人脸识别技术合作方?

目前,旷视科技的产品和服务主要应用在三大领域:金融、安防和广泛意义上的身份验证,金融领域的主要是支付场景的身份验证和银行的远程业务办理;安防主要用在公安视频系统里,从众多的公共场合的视频信息里去检索和疑犯相关的信息;广义上的身份验证,包括各种门禁系统,类似Uber这种“证明你是你”的身份验证,以及帮助酒店、商场去识别并着重服务他们的VIP客户,等等。

旷视最早的几个创始人印奇、唐文斌和杨沐都是“少年天才”,是清华姚期智实验班的同学,硕士、博士,一毕业就创业,仅有的职业训练也都是在微软这类国际化的企业里完成的,这在一定程度上影响了他们用人的风格。记者留意到,他们公司整体员工的学历水平都相当高,哪怕是非技术岗位的工作,也都是名校或者留学背景的人居多,这种情况在那些硅谷回国创业的“海归派”里也比较常见。

如果说交易本身产生价值,旷视科技这家公司的技术正在被越来越多的人买单。在某个细分领域形成事实上的垄断,并从自己的目标用户那里争取到议价权,这应该是一个很好的征兆。

那么问题来了:旷视科技最终会出现在我们7月份的人工智能Top25榜单里吗?

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