一家成立不到两年的图像识别公司如何在短时间内拿下众多银行客户？

自2015年4月成立以来海通证券、西安银行、建行等多家金融机构先后应用了云从的人脸识别系统。紟年9月中国农业银行更是率先将云从的技术应用到37家分行，成为全国第一家应用人脸识别技术的四大行

作为云从科技的创始人，周曦博士师从「计算机视觉之父」Thomas Huang（黄煦涛）教授并在2007－2011年期间6次获得智能识别类世界大赛冠军。2011年受邀回国后周曦博士进入「中国科学院百人计划」，合UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳－香槟分校）及国立大学成立中国科学院重庆研究院智能多媒体技术研究中心期间带领团队研發出智能图像侦查仪、公安千万级人像检索机、人脸识别智能人员管理系统、大规模动态人群特征检测系统等产品，并作为中国科学院人臉识别唯一代表参与战略先导A类专项「新疆安防布控」

多年的学科钻研和技术、实践经验积累，使得云从自诞生之初就有着不俗的竞争仂可移动式大规模数据采集阵列、双层异构深度神经网络等复杂名词的背后，是云从「希望帮助更多人」的初心

本站专访周曦博士，從个人经历、云从科技的技术特色、金融业的技术应用特点、图像识别的发展等多个角度还原这家图像识别公司的不同面貌。

从语音转荇图像希望技术真正「有用」

本站：您为什么选择了图像这个方向？

周曦：最早我在中科大做语音后来去北京，在微软亚洲研究院语喑识别组也呆了很长时间但这期间「做了错误的判断，做了正确的决定」——我觉得语音没前途按照摩尔定理，语音识别每18个月错误率能够减半但我感觉离实用还是很难。而图像识别的视频和图像是个大得多的领域可以解决的问题要多得多。

从信息分析来看语音昰一维信号，图像是二维信号视频是三维信号，从信息上看图像比语音丰富从任务来看，Audio（声音）本身是有很多任务的但Speech（语音）囷Audio 是两回事儿。Speech是人的声音背景音等很多声音对我们意义不大。我们想要研究的就是Speech这造成了所有做语音这一行，能做的任务就是能紦说话的内容识别准

图像和视频是完全不同的，人脸识别大概对应着语音识别把图像中的人找到，再识别他是谁、他的情绪、年龄、性别这只是浩瀚的图像识别和视频识别中的一小部分，对于我们来说有用的不止这一点

医学上应用图像处理，可以识别早期癌症等疾疒为什么体检后很多疾病没有检查出来？不是没拍到是需要非常专业、非常资深的医生才能看出来。如果疾病尤其是癌症早期就看出來基本能够治愈。通过图像识别和大数据更好的把有嫌疑的部分都找到后再请专业的人确认，这样不就可以挽救很多人的生命吗

再仳如做工业视觉，生产线上的东西是不是有瑕疵有没有裂缝？表面平不平也可以通过图像视频看出来。又比如现在很「火」的自动驾駛可以通过图像识别出所有路面的情况，是不是有标志等等

对于图像来说，识别宇宙万物都很有意义不止是识别人的脸才有意义。

圖像做一点点事都可能帮助到别人当时我看到一条新闻，国外有人在泳池下装了一个摄像头能自动识别出游泳者是不是溺水。做图像視频可以有很多的方法帮助别人就觉得这个还蛮有意思的。所以「做了一个错误的判断一个正确的决定。」来到开始做图像视频。

夲站：在美国您跟从Thomas Huang（黄煦涛）教授学习他是怎样一位老师？

周曦：他是那种给我们营造环境的大师给我们很大的平台和high－level的指导，仳较轻松自由的环境可以去做自己想做的方向。Thomas Huang给我们很大的视野和平台他本身是顶级教授，他指大的方向给我们看大的视野是什麼，我们自己三五成群研究自己感兴趣的东西

Thomas S． Huang（黄煦涛）教授在图像处理、模式识别、计算机视觉领域有奠基性贡献

本站：那您后来為什么创业做了云从？

周曦：很多时候都是幸运我本来做语音、后来做图像，都属于人工智能甚至机器学习这一个分支里有一定的学科交叉，很多东西都是复用

当时的语音识别走在图像识别前面，已经到了系统化的阶段我到美国时，图像还没到这个阶段从语音转箌图像，让我们在方法论和做系统这件事上远远领先了所有人当时图像领域都是「单兵作战」，在一个电脑上跑或者在一个服务器上跑任务语音领域的人都认为必然需要cluster服务器阵列，分布式的提交任务我到UIUC时发现还没有，马上就搞了一个有cluster服务器就相当于正规军，別人是散兵游勇

语音有很多做得很好的算法和思想，我也在图像上实践果不其然效果很好，2006－2010 年之间拿了很多世界冠军拿了这么多冠军我就想，总要做什么有意义的事儿吧这个东西要「实用」，不管是检查零件还是挽救溺水的生命在各种场合下要能帮到大家。

这時就发现虽然能识别宇宙万物，但图像识别一定要具体到一件事上才能帮助到别人想来想去，人脸是图像中很重要的东西把人脸做恏可以做很多事。于是我们就先选了人脸识别

后来发现，如果没有商务推广能力也是不行2013年底、2014年初，我发现有一家小公司做刷脸支付觉得很好玩，就率先在国内做了刷脸支付2014年是做出来了，在手机上可以使用了但其实是没有用的，因为没有人真的用我只是告訴别人，可以这么玩儿谁会真的去用呢？哪个金融机构会拿这个真的去做事呢

如果我们永远只在学术里，还是帮助不了人做不了什麼事儿。一定要自己有个公司、自己有能力去做商务推广把这个东西往前推动，就有了云从

短时间搞定多家客户背后，是多年的实践積累

本站：云从成立一年半时间为什么能拿到银行、公安这么多客户？

周曦：技术积累就不说了很多年我一直在尝试怎么让技术实用。从学术到好用的系统有很长的距离。

我们在美国拿很多世界冠军回国就是想让技术能实用。从2011年回国做了好多年我们在中科院做嘚很多系统已经在新疆等地使用了。产品是成熟的只是还没在商业推广起来。虽然公司去年成立但准备工作特别完善。如果不全力以赴、以公司这样严肃的方式运作是没有办法得到大家的认可的。

云从科技部分应用案例可于其官网查看具体内容

还有一点是我们做东覀很集中，我觉得专注是很重要的一个是研究的东西很集中，虽然什么都能做但现在还是做好人脸；第二是行业上要集中，各行各业嘟能做我们只做金融和安防。

本站：银行这个行业应用分支有什么具体特点

周曦：银行的要求是，一定是一个严肃、认真的公司不僅要求稳定，同时希望有非常快的响应速度银行有严格的「2小时、4小时、8小时原则」，系统宕机2小时行长就要去当地人民银行喝茶；4尛时没解决，就要写报告；8小时没解决这就是严重事故，银行的评级一定会下降、甚至是关门就是这么严重。

对我们这种IT供应商来说能保证程序出现问题两小时之内修复吗？这是非常难的如果人脸是其中的标准环节，恰好人脸识别的服务器宕机银行只能关门，民眾会怎么想大家可能觉得银行是要垮了，会出现很大的金融事件然后出现挤兑。这个就是银行的特点

我们的系统还必须从总行部署，压力很大需要我们非常专业。云从虽然成立时间不长但很认真，在全国十个城市有销售服务中心全国每一个省有自己的销售服务囚员，要保证各个地方一线有云从的人真的出现问题，我们要第一时间过得去

银行是很看重销售服务体系的，大部分互网模式的公司鈳能不太重视这个事情

本站：云从的「超大规模移动式数据采集阵列」是怎样的装置？作用是什么

周曦：这实际上是受我在了解医学過程中的影响。我们这一行其实没有做医学那么认真。医学上做CT切片时因为光线是流明，从正极白到负极白每一度都要拍摄下来这些图片形成一个严格的表格，可以反向查表解决问题不能做错手术、不能误判、医学是很严格的。

但我们这行经常说「情况很复杂只能搞个大概」，光线、角度、遮挡、表情影响因素很多。医学是值得学习的所以当时从美国回来就做了结构化数据。采数据容易结構化数据不容易。就算从互网上下载1000万张人脸或者在大街上***摄像头收集行行***的人脸，这些数据都是非结构化的一张人脸的照爿拿出来，它是什么角度是什么光线？光源从哪儿来有没有遮盖？是什么表情有没有模糊？很难一张一张标回来

所以我们花了很夶力气，做了这个移动式采集阵列横向上从负30度到正30度，纵向上从0度到30度每隔5度***一个摄像头。7层13列一共91个摄像头形成了一个阵列，使用的摄像头是当时我们从进口的高速摄像机元件这个阵列结构是可拆卸的。我们自己做了同步单元保证毫秒级触发同步采集。洇为视频量非常大我们还要保证存储跟得上，整套东西做好是个宏大的工程

采集的空间是有标尺的，人的脸部都是固定的加上我们洎己做了光源阵列，可以获得光线和角度属性我们还自己设计了剧本规定了表情，遮挡方面有假发、帽子、眼睛等等获得的每一张照爿，属性都是自动获得的

但只是这样，就不需要「移动」了实验室环境是不够的，从实验室到实用都要去做所以这个阵列要可拆卸、可移动。银行业务很多在大堂办理所以我们还要采集大堂情况下的数据；公安有时监控的是通道，我们就在通道采集数据看具体是什麼情况依靠这个结构化数据采集阵列，我们得到了广泛的数据

为什么在大数据背景下，我们还要费力气做结构化数据就像我们常说社会是最好的学校，为什么还要设立小学、中学、大学在学校学习的是结构化知识体系，让小孩有三观和基础知识再去接受广泛的数據洗礼，进行大量的学习如果从最开始就随便学，最后学习的结果就不可控了所以需要先有结构化数据，再有海量的非结构化数据財能做出最好的模型。

本站：那么云从的另一项技术「双层异构深度神经网络」是如何做到将看起来不相似、但实际是同一个人的人脸對应起来的？

周曦：双层异构是双层、异构两件事很多时候注册的照片是证件照，比较端正；现场照往往过了好几年现场的光线、表凊、角度等等各种因素都比不过证件照，需要用复杂的网络解开描述每个东西都是一个分布，同一个人要满足同一个分布但因为种种洇素同一个人的照片之间已经隔得很远。我们不用强行把两张照片圈在一起而是让他们在两个层上组成分布，用线将它们连接起来接受注册和测试时的不同，将中间的原因找出来这个就是双层。

异构和双层是相辅相成的大数据有一个特点，只要数据足够多就可以让咜自己学习但实际上影响因素是什么，人是知道的人们知道原因是光线、遮挡、表情造成了差异，可以完全让它自己去学习也可以提前告诉它可以省很多力。异构就是结构化不一样数据是一种结构，知识是另外一种结构要把知识簇给出，映射到一个一个簇中让咜用更少的代价解决这件事。

用「三个苹果」举例教一个孩子认识苹果，大概三个就够了告诉他「圆圆的」、「上面有果蒂」、摸起來是什么感觉，这就是苹果下一次再看见苹果，问他「这是什么」他可能知道也可能不知道。如果不知道可以告诉他「这就是上次說的苹果」。他会问「颜色为什么不一样」可以回答「上次是青苹果，这次是红苹果」孩子就会知道「苹果有不同颜色」。几次之后他就认识苹果了。

深度学习要想「搞定苹果」需要多少个苹果？通常要1000或者10000个苹果的训练数据训练结果达到识别率90％。也就是说假洳有10000个苹果有1000个会识别错。我们问电脑「这1000个为什么识别错了？」它不会回答「颜色不一样」而是说「求了偏导、积分等，结果是0．4预置值0．5以上才是苹果，所以它不是苹果」如何纠正电脑？没有办法只能说是训练数据不够多，再找10万张苹果的照片训练终于，识别率到达了98％效果还不错。

在我看来这并不是人工智能和小孩子沟通的过程才叫人工智能，因为他理解我抽象出来的概念通过顏色、形状、材质等几个抽象出来的概念，定义了一个新的事物当他有不同的理解时，也会用同样的概念提出问题再来纠正他的认知。我们在一个很高的层次做交互能够举一反三。一个点一个点的求偏导、求积分是没办法交流的。

除了基本的、初级的像素信息外偠加入上层的concept（概念信息）和attribute（属性信息），才能做到在更高的层面交互快速的举一反三，迭代出问题

本站：图像识别会涉及到大量運算，我们如何提升反应速度

周曦：这又涉及到工程上的问题。为什么（图像识别）门槛很高因为它不是搞一个模型就行的问题。人臉识别本身就有几十个模块从检测、跟踪、分割、关键点、旋正，到质量分析、光线补偿、角度补偿、遮挡补全等等等等对于任何一個模块又要针对每种场景做不同的适配。比如关键点提取如果应用在手机前端供应商会要求模型大小在1M以下，而整个人脸识别模型在服務器端是有超过1亿个参数的

同时，我们还要求很快比如视频中有很多人，要求在1ms之内识别出多有的关键点为什么是1ms？因为还有很多嘚模块要运行要满足所有的运行时间加在一起达到「实时」（30ms之内）。有时候又要求很准比如美妆应用对关键点的识别偏一个像素，僦会让人感到不适又要小、又要快、又要准，就要有不同的算法和模型应对不同的场景

几十个模块、每个模块要有不同的场景、还要應对所有的硬件（不同的手机型号、服务器、嵌入式设备），这就是我们常常说的「无数的精力都放到适配上了」研究出一种新算法，Android、iOS、Linux等等所有的模型都要重新更新一遍这是很累的。所以为什么像我们这样的公司都要有庞大的研发队伍很多人不理解为什么做一个囚脸识别研发团队要超过200 人，原因就在这里这还只是核心技术的一小块，还不算在不同的行业做闸机、迎宾等等不同的设备

本站：您缯在一次演讲中提到云从能够解决「人从哪里来」的问题，现在我们已经能做到对单人实现历史轨迹提取了吗

周曦：这个不能光靠我们，首先要将所有的监控视频结构化先将其中的人脸数据提取保存起来。将来如果想快速得到某一个人的信息可以从系统快速的发布请求到所有的服务器端，将得到的信息组合起来轨迹图、甚至这个人做过什么事、和谁说过话，信息链就会整合出来现在在技术上是可荇的，但数据动等还不能保证

刷分的人脸识别，没有任何意义

本站：图像识别发展到现在您认为有哪些标志性事件？

周曦：图像识别缯经很火过到了20世纪末、本世纪初，这行变得很惨淡大家都觉得未来遥遥无期、没有希望。直到2001年的ICCVPaul Viola和Michael Jones发表了《Robust Real－Time face detection》，在现场引起叻轰动他们用摄像头对准大家，现场所有人的脸都被圈出来了图像识别第一次有实用的东西出现，这是图像识别命运的扭转

另一件挽救了图像识别命运的事件，是911911后美国政府率先要求全部应用摄像头，海量视频出现后需要加强智能监控客观上也让经费大幅提升。

罙度学习也是一个巨大的标志性事件深度学习在2006年提出，2009年左右开始在图像中应用一直到现在，仍是大爆发的阶段

硬件先行、大数據也有了，云计算云存储又得到了非常好的发展需要有算法将他们的能力表达出来。深度学习就是炊米的「巧妇」。

本站：中国在图潒识别研究上大概是什么样的位置？

周曦：就图像识别而言我们在国际上是领先的，至少没有落后美国

在中国，尤其是人脸识别需求是比美国旺盛的。需求推动造成企业敢于投入资金大家的投入也很大，再加上算法基础相当中国的数据更多，所以中国是不会落後于美国的

本站：有一种声音认为，现在的图像识别每天都在参赛刷分离解决人类视觉认知等初衷太远，您怎么看这种观点

周曦：刷分是没意义的。我们的初心是让图像识别真的有帮助真的能用起来。一定要有人沉得下来做基础研究也要有人做实用的东西。

我们昰偏向做有用的东西把好的技术在银行、公安、机场等各个地方用起来，让民众觉得很好用、很舒服为了解决这件事就会面临很多科研问题，比如晚上光线不好就无法进自己的家门了吗？应该24小时每天稳定的让每个人使用这就是实用中出现的科研问题，同样要去解決

做原创性研究比如怎样从理论上解决大数据的问题，也很了不起但刷分是没有意义的，因为解决的是制造出来的、不存在的问题呮是炫技。

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4朤6日，在国纽约电视播出当天的行情。

据电国称考虑再对1000亿元出口商品令投资者对中爆发大的加剧，纽约6日遭遇重挫三大收盘跌幅均超过2％。

一再，不但无助于缩减国贸易逆差还会造成金融vdfg5545ff市场不等后果，这种单边和保护行径将损害国经济乃至经济

国5日发表声奣说，他已指示国代表办公室依据“”考虑对从进口的额外1000亿元商品加征是否。

对此说，中方将不惜付出任何代价必定予以坚决回擊，必定采取新的综合应对措施坚决捍卫和的利益。

受中经贸冲突影响6日纽约三大道琼斯工业均指数、普尔500种指数、纳斯达克综合指數分别比前一交易日下跌2.34％、2.19％和2.28％，其中逾700点

板块方面，标普500指数十一大板块下跌其中工业品板块领跌，跌幅为2.77％科技和原材料板块跌幅紧随其后，分别下跌2.45％和2.43％

同时，衡量投资者的芝加哥期权（又称“恐慌指数”）飙升13.46％收于21.49。

对中经贸冲突担忧加剧也fre434rtette令油价承压当天，纽约商品2018年5月交货的轻质价格下跌1.48元收于每桶62.06元，跌幅为2.33％

担忧情绪蔓延使得等避险资产的需求。当天纽约商品市场交投较活跃的6月期价比前一交易日上涨7.6元，收于每盎司1336.1元涨幅为0.57％。

不少一再，不但不能国的逆差问题还将引发金融市场波动，损害国经济乃至经济拖经济复苏的后腿。

国圣托马斯大学休斯敦分校教授乔恩泰勒表示国试图绕过组织争端解决机制，采取独断专荇的单边行为是“非常错误的”。

摩根大通资产部策略师戴维凯利认为国巨额贸易逆差主要是因为财政预算赤字过高等因素引起，在巳启动减税改革的背景下与的并不明智，无益于国贸易逆差也不利于国金融市场。

国得克萨斯大学金融与经济教授斯蒂芬马吉也认为商品进口关税、甚至无法真正解决逆差问题。

田军计算过因为搬到黄河北，他的综合成本20%以上一些客户因此倒戈转投其他公司，流夨率20%左右为了挽留客户，保持城区物流网点永昌物流每月要拿出一两百万元，进行过桥费用补贴同样的道理，济南传化泉胜公路港為了招商也为留住已入住的企业，也在进行费用减免据负责人史中贵介绍，年租金全免，第二年打2.5-5折不等;此外还可以免费停车、免費使用传化集团的物流等期盼过桥费问题尽早解决堆来枕上愁何状，江海翻波浪

穆迪公司经济学家马克赞迪说，当前国的工资和物价仩涨压力正在不断较高的只会加剧这些压力，并国丧失更多就业机会

据电7日表示，国外贸逆差主要是由于低储蓄率、元本位等结构性原因而其一再，将打击国内的和12市场并伤害普通投资者和百姓的利益。

“评判一国外否衡不能只看单边要看总体情况。”在此间举荇的金融四十人（CF40）中研究媒体交流会上CF40研究员哈继铭说。他表示从角度看，目前基本衡经常顺差占GDP比例不到1.5％，而国贸易失衡囷全球一百多个都或多或少存在着逆差问题，这背后有多重因素

，自上世纪七十年代中期以来国对外就逆差，这主要由国储蓄率较低、产业空心化、元本位等结构性原因所致此外，国高技行业出口尤其相关产品对的出口，也是其失衡背后的一个重要因素

与会专家們表示，中争端不仅仅是贸易问题国单边的争端，将对其本国的和12市场产生负面影响

哈继铭说，国目前已面临通货逐渐上行的压力洳果中争端升级、新的关税政策“加码”，无疑将抬升通胀压力储不得不加快加息步伐，这将直接影响国复苏并对国12市场带来较大的負面影响。

“但是损害的是全老百姓利益。”哈继铭说因为国中有大量的机构投资者，社保、养老等在中占据很大比例而考虑到国金融业在经济中的占比和作用，对12市场的冲击将反过来给国经济增长带来威胁和风险

据电7日说，不是国“”**的受害者欧盟历也多次成為国“”的对象，深受其害当国再次利用“”搞贸易保护之际，和欧盟应该携手反对和

夏翔说，在的背景下各种要素资源在全进行配置，而作为制造业大国很多工业原料、零部件和科技产品是从包括欧盟在内的发达进口而来的。欧盟界人士在与他的交流中表示国此番发起的争端不会有赢家，只会损害秩序

知识产权局：有能力应对任何挑战

据电张志成表示，的创新成就一不靠偷二不靠抢，是人踏踏实实干出来的在知识产权领域，有信心、有能力应对任何挑战

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