有知道格灵深瞳的智源智能前端产品的大神吗？能说说吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-13 06:33 标签： 格灵深瞳芯片

　　衣食住行是人类生存、生活的四大基本要素，“通行”是其中必不可少的字眼：从买票上车到扫码乘车，从人工核验车票到票证合一再到无票入站，从访客人工登记到全自动化访客信息处理，从刷员工卡到刷脸甚至无感通行，通行方式随着科技的发展不断升级。在这一过程中，人工智能技术扮演着不可替代的角色：刷脸入园、访客管理、权限管理·······AI为智能通行增加了“安全、方便、快捷”的科技因子。

　　以“貌”识人：从肉眼到AI

　　在国家电网总部，无论是内部工作人员还是短期借调人员或是外部访客，出入时均无需主动配合，系统可以迅速完成人脸比对并反馈至前端，保安处人员便可确认该通行人员的身份信息以及出入权限。

　　“以前我们都是凭肉眼识别出入人员，但是安保人员又是轮岗制，一个人很难记住所有内部人员的脸，经常会出现一些争执，比如员工忘记带内部卡了，但是安保人员又不确定其身份，这就会很尴尬。”国家电网的工作人员这样描述他们面临的问题。

　　格灵深瞳在全面了解国家电网对智能通行的应用要求后，以人脸识别为核心，为其构建了涵盖员工管理、访客管理、权限控制等在内的智能通行解决方案，实现无感通行、办公区域权限控制等智慧应用。

　　刷“脸”出入：不止智能通行

　　人脸识别能做到的，远远不止刷“脸”出入。

　　作为亚洲基础设施投资银行（简称亚投行）总部永久办公场所，亚洲金融大厦承担着更复杂的人员构成以及更庞大的空间管理。格灵深瞳在全方位挖掘亚投行对于智能通行的需求后，运用人脸识别技术实现出入管理、访客管理以及自动化派梯等。

　　在大厦内部，借助于人流模拟分析，将人脸闸机与电梯选层同步对接，最大程度提升自动化派梯系统的运行效率；除此之外，人脸识别系统、周界防冲撞柱等高科技应用将为亚洲金融大厦提供使馆级安防标准服务，为亚投行员工提供更安全的办公环境。

　　除此之外，奇安信集团、蓝光集团、银泰中心等机构也正在应用格灵深瞳的智能通行服务，在降低人员管理成本的同时，大大提高了区域安全性。这些机构都有一个共同的特点：体量大、出入人员身份复杂，但又对安保要求级别高，甚至某些特定区域存在权限管理的问题。而仅凭人工核对身份信息已经难以满足当前的应用需求。

　　智能通行：小场景有大学问

　　从用户角度来看，智能通行可能是一个闸机、一台摄像头，甚至是无感通行。看起来AI并没有那么高大上，但简单的背后是对技术的高要求：

　　一方面是需要人脸识别适应复杂的应用环境，比如户内/户外、白天/夜晚的光线变化；另一方面是用户的复杂人员构成及权限分配，再加上不同的应用场景可能需要部署不同的人脸识别系统，有的应用场景1:1人脸识别更适合，另一个应用场景可能就需要1:N人脸识别。最关键的是，要保障用户精准、快速的通行。

　　所以，智能通行对于人脸识别的高速度、稳定性、适用性要求极其高。

　　“其实如果应用场景在室内还好一些，因为光线条件、应用环境相对比较稳定，但在室外就完全不一样了。”格灵深瞳的技术人员这样描述人脸识别的场景应用。在2019年的世博会，长达5个多月的展期中，格灵深瞳为900多万旅客提供了刷脸入园的服务，人脸闸机背后是人脸识别通行速度与高低温、晴雨天等复杂环境的抗争。

　　智慧未来：继续探索AI

　　目前，格灵深瞳的人脸识别智能通行服务已经应用于国家电网、蓝光集团、奇安信、亚投行等机构。但智慧通行只是开始，格灵深瞳也将与行业伙伴和客户一起，探索AI的更多可能，以AI助力智慧未来。（推广）

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xGoogler和斯坦福商学院的背景，在成立一年多时间里拿到两轮融资，并且A轮高达数千万美金；盖茨在今年访华时特地造访了这里——跟绝大部分窝在咖啡馆和孵化器中的创业团队不同，格灵深瞳俨然是软硬结合创业的优等生。

这支盖茨看好的团队长在颐和园北面一座临河的四合院内。格灵深瞳的产品现在是一套将图像识别和人工智能结合的安防系统，但团队的CEO何搏飞在接受宅客君采访时强调他们不是一支简单做安防的团队。

“人工智能”在过去10年内作为一个热词不断穿插在电影和科技媒体的报道中。而在今年的Sync大会上，百度IDL的余凯、出门问问的CEO李志飞和格灵深瞳的CTO赵勇有一段对话，这差不多是国内关于人工智能我们能见到的最佳阵容之一了。

宅客君依然记得当时一同列席的源码资本曹毅有这样一段表述（原文大意）：

人工智能等的基础技术在过去几年没有找到特别好的落地方式，而资本市场青睐变现能力更强，更加贴近用户端的产品。

在上一篇里我们讲到，没有有效信息过滤的摄像头都不能称为“智能摄像头”。传统的摄像头，包括专用领域的摄像头，其核心的功能还是记录。格灵深瞳的团队喜欢举一个例子：在一些专用安防现场，比如银行，一个安保人员往往需要盯住几十架摄像头的屏幕，那么这个时候异常信息的到达效率是很低的。这种半人肉的监控方式更多地是为意外发生后的现场提供信息，而不是即时地发现现场。

格灵深瞳的安防系统不是一枚简单的摄像头，那么他们在其中做了什么？何搏飞提到了：

1. 三维的图像数据采集；

2. 对画面的实时分析和判断。银行内的安防应用因为高风险强需求的推动，同时场景单一可复制性强变成他们第一个着手的领域。

未来一年他们想做什么？何搏飞给的回答是更多视觉领域的探索，比如跟图像高度相关的无人/辅助驾驶等。

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