3d人脸识别公司排名（一年营收约20亿元）

文/许伟军 亿欧专栏作者

“我们2016年的营收是17.2亿元。今年要大于这个，营收20亿元左右。”汉柏科技常务副总裁邱召强接受亿欧采访时说。

人工智能领域就目前而言，变现十分困难，自称“国内智能语音和人工智能产业的领导者”的科大讯飞，仅在2016年度，政府补助就为其贡献超过一半利润。CBInsights的统计数据分析，AI项目虽然展开了多项令人印象深刻的研究，但目前要实现盈利仍然是非常困难的。

“汉柏科技能在AI变现难的大环境下快速实现盈利，源于我们对市场需求的准确把握，以及软硬件一体的整体解决方案切实为用户创造价值。”邱召强说。

汉柏科技是一家人脸识别及云计算数据中心整体解决方案提供商，核心产品包括人脸识别闸机、人脸识别桌面终端、人脸识别壁挂门禁、人脸识别立式单屏、动态人脸监控预警系统。其业务主要覆盖四大行业：交通、公安、教育、地产。

第一个阶段是90年代以前的机械识别，即1964年-1990年，主要研究人脸识别的面部特征，没有实现自动识别；

第二个阶段是90年代的半自动化识别，即1991年-1997年，主要研究人脸识别算法；

第三个阶段是2014年以前的非接触式识别，即1998年-2014年，主要研究鲁棒性，如光照、姿态；

第四个阶段是2015年至今的互联网应用，活体检测技术逐渐成熟，并获得大面积推广应用。

经过多年的不断发展，人脸识别技术也在不断迭代，目前的人脸识别技术分为三类：

第一类是近红外，以汉王、中控的考勤机和门禁这类设备为主，需要采集本人的人脸，适应于纯室内的场景，人到现场的时候再进行识别。近红外技术成本非常低，但又称为“见光死”，凡是有太阳光的地方，就有干扰。优势是活体，不能被替代，劣势是必须要采集。

第二类是可见光，它是比近红外更晚的技术，2014年-2015年才开始有长足的进步，在深度学习算法和3D建模的技术驱动下，得到长足发展。可见光就是用照片抓取脸部的生理特征，其优势是用照片就可以录入，比如长途汽车站、火车站的身份人证合一。

但这种方式是二维的，可能通过照片就能骗过。例如，2017年315晚会现场，央视主持人演示，利用技术手段仿冒他人面部信息，通过配合系统动作指令，仅用一张照片骗过人脸识别，从而成功登陆他人的账户。

汉柏将以上两种技术融合，即采用可见光 近红外的方法。其产品一般有两个摄像头，即双目识别。值得注意的是，“双目”不是指两个摄像头的叠加。而是用近红外来识别是不是活体、本人，再用可见光用来做身份验证。即一个做活体检测，一个识别是不是本人，而不是两者都用来做识别。

这种方式的造价成本高。因为这种方式要求计算能力强，要即时做3D模型，以及本地化识别，安全系数也更高。很多客户用汉柏的产品感觉都是东西不错，但确实很贵。

“我们的定位是做人脸识别领域的宝马，我们是满足中高端用户的需求，低端客户没法满足。” 邱召强说，目前AI领域跟风的公司也很多，接下来会进行洗牌，最终留下的是能给客户高品质、可用产品的公司。

邱召强认为，过去2-3年是演变期，大家都在混战，但3-5年下来格局就会定了。因为用户更清楚了AI技术的本质是什么，很难被“忽悠”，最终还是拼品质、解决方案，拼给用户带来的价值是什么。

为何要做整个生态？

国内很多AI公司都只做算法或者解决方案，比如商汤注重的是算法，通过版本卖钱，就像是微软xin7，win8，win10的软件版本不断迭代来卖钱。邱召强说，汉柏不是简单做软件平台，做的是整个生态。

汉柏打造的是既有硬件又有算法，像苹果那样的生态链。邱召强说，汉柏明年将开放平台，让很多ISV（独立软件开发商）在平台上用。而且还会整合上下游产业链，做to B也做to C，并整合一些金融公司进来。

其实在这之前，汉柏也尝试过只做算法。2005年汉柏找到深圳硬件厂商合作，花了9个月的时间，将近9000万的成本，找了30几个硬件厂商合作，但结果不尽人意。

邱召强回忆：我们最初只做算法，但算法稍微调整下就要向硬件厂商给钱，而且不断给钱，刚开始要钱很少，但到了中期的时候玩命要钱。如今，汉柏小到一个螺丝都是自己设计，如果市面上没有，就创造这样一个设计。截至目前，汉柏已经有1781个供应商。

在行业应用方面，汉柏主攻四大行业：交通、公安、教育、地产，四个大行业里面包括17个小行业。以交通行业为例，包括码头、长途汽车站、交警、火车站、机场等。2017年汉柏在每个行业都有5-8成功案例，目前完成了几百个成功案例。

业务比例方面，汉柏在大公安业务（包括交通、公安）占比50%以上，地产占比30-40%，教育占比10%。

邱召强强调，AI不是简单的验证，人脸识别不是简单确认是不是你，更重要的是通过识别来做数据分析。比如人脸识别在大学的应用，可以帮助学校记录学生轨迹，分析学生心理问题，真正方便数据的采集和挖掘。

再如人脸识别在公安的应用，不是做动态人脸识别，动态人脸识别只能解决公安的部分问题。例如公安要求在电线杆上装摄像机，如果用户戴口罩、低头，就会有一定漏识别，而犯罪分子往往隐藏在漏识别里面。

邱召强介绍，汉柏的方案是动静结合，动态补充，静态配合。比如园区用刷脸识别，园区外用动态识别，保证这个范围是安全的。在园区里面可以带口罩、眼镜，但是在过安检的时候可以要求其把眼镜、口罩等去掉。

谈及2018年规划，邱召强说，汉柏将加大团队，拓展到1000人以上。2017年主要锻炼队伍和产品，占领行业制高点。2017年在各个城市做了几个标杆的案例，2018年再快速复制。

2018年人工智能发展趋势：产品化、标准化、规模化、规范化

邱召强是一个IT老炮儿。

1997年毕业于中国地质大学计算机系，他经历了IT发展脉络，从拨号、PGA以及后来的宽带，交换机，防火墙，系统集成，云计算，物联网等等。

“IT这个行业比较悲催，天天都要学习。技术也是日新月异，IT人需要踏风逐浪的心气，追逐新的技术、领域。” 邱召强感叹。话音刚落，他谈起了自己经历的IT史。

2000年宽带兴起，他做宽带、路由、数据交换机；2004年网络安全盛行，他转战内容安全、流量管控和负载均衡。

2009-2014年是云计算兴起，他接触数据融合，平台化。

2014年物联网兴起，物联网和云计算的结合产生大量的数据，他又投身大数据挖掘、数据分析。

2014年来到汉柏，他为公司做一些大数据、物联网业务，2015年转战人脸识别。

“技术就是这样，2-3年就是一个波，3-5年就是一个潮，3-6年就是一场革命。” 邱召强说，人工智能浪潮和互联网浪潮不一样。

互联网刚兴起那时候的人接受信息化的东西非常少，经常是很多年没见过面，但是生意一直在做，全凭信任。那时候途径相对简单，人也单纯。

随着信息的通畅，人的信任却在降低。现在不见面把几百万生意做了几乎不太可能，因为人的接受度和知识面不一样。

而且竞争环境也不一样，原来的竞争环境是地理位置的竞争，可以打信息差，区域差，而现在更要靠产品实力；随着信息化的发展，科技的发展，效率产生了价值，很多生意、机会我能抢到你就抢不到了。

AI也是如此，原来是用卡、密码、指纹的方式，来自原始的信任。但是后来用打卡机，人脸。信任降低促使技术不断迭代，其实黑客往往也促进了网络安全的发展。

谈及2018年人工智能发展趋势，邱召强总结了四点：产品化、标准化、规模化、规范化。

产品化：产品将逐渐可落地、可应用。2018年是一个产品化的过程。很多公司的产品更稳定实用，能够完成顺利交付，而不是说要给客户定制，修修补补。

标准化：2018年应该会有一些行业规范出来，或者国家的一些规范出来，这些规范未必公平，或者够全面，但会有一些标准出来，进行一些修修补补，逐渐完善标准。其实早期互联网行业也没有标准，但行业逐渐越来越规范，越来越标准化。

规模化：人工智能这个产业，由于用户对这个产业的认知和技术的拥抱，使得这个产业会达到一个爆炸式的增长，那么它的规模化就起来了。

政策推进也将促进人脸识别规模化落地。例如，2016年9月，住建部官网印发《2016-2020年建筑业信息化发展纲要》,旨在推进人脸识别、指纹识别、虹膜识别等技术在工程现场劳务人员管理中的应用，将极大促进人工智能的规模化落地。

规范化：其实2017年国家没有在做实际推动落地的东西，但是我们看到一些迹象，一些行业都逐渐出来规范，比如酒店、交通、火车站、机场必须做到人证合一，这些是立法要求。

近年来，人工智能正快速渗透到安防行业的各个环节，安防也是目前AI公司争战的主战场。紧跟“新科技、新理念、新政策”，亿欧高度重视人工智能在安防行业的应用落地，并推出《安防创新百人会》栏目。

我们将采访100家安防产业链上下游企业，同时，亿欧将于2018年5月25日在北京举办“亿欧GIIS·安防AI创新千人峰会”，本栏目所采访企业也将是大会重要参与方。

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