中科视拓前景怎么样，人脸识别源码是谁写的

1，人脸识别源码是谁写的

中科院山世光老师。SeetaFace6是一个开源人脸识别库，基于C加加编写，可以自由的用于商业用途，最早是由中科院山世光老师开源并维护的，所以人脸识别源码是中科院山世光老师编写的。截止到2022年10月15日，顺着SetaFace能找到的公司叫中科视拓。

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2，南京一中学开设人工智能选修课为何非常抢手

9日，在南京师范大学附属中学树人学校的课堂上，30多名初一学生正在学习“人工智能进课堂”的第一课。该课程在选课平台开放后，不到两小时就迅速满员。“人工智能进课堂”系列课程是在中国科学院智能信息处理重点实验室和南京市鼓楼区教育局等单位指导下，由中科视拓和南师附中树人学校合作推出的中小学选修课。近年来，人工智能一直是中国的热门主题。中国国务院于2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》提到，“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程”。南京市也于2017年12月底发布了《南京市政府关于加快人工智能产业发展的实施意见》，从战略、组织、政策、知识产权、宣传等多个方面，多管齐下确保人工智能战略目标全面实施、落地。学生不用掌握任何编程语言，在图形化的界面中，用点击拖拽的便捷操作方式，便可基于深度学习技术，进行AI模型的设计生产。在各种实践项目中，学生自然而然地接受到了启蒙教育，激发了自己对AI的兴趣。据介绍，试点工作后，将会把包括教学体系、教学工具及教师培训服务等成熟的人工智能启蒙教育一体化方案推广向全国中小学。

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3，深圳做人脸识别前十名

深圳做人脸识别前十名有捷易物联、川大智胜、中科视拓等。推荐选择捷易物联。捷易科技是以人脸识别为核心的人工智能解决方案和大数据服务商，主营业务有防疫电子哨兵、健康码人证核验终端、人脸识别测温门禁一体机、访客机、人脸识别门禁考勤系统等，旗下有"捷易物联"“技敏”“JYIOT”“捷访客”四大知名品牌。截止目前，捷易科技已为100多家医院、近百个车站、1000多家银行、700多个商厦、300多个小区提供智能化、数字化服务。戳这里，了解更多关于捷易科技人脸识别深圳市捷易科技有限公司成立于2013年，专注于人脸识别门禁出入口软硬件的研发和生产，是一家集研发，生产，销售的人脸识别门禁出入口软硬件厂家，自主实现“AI算法+嵌入式软件+硬件制造”的完整闭环体系，并以OEM/ODM为海内外客户提供产品。座落于深圳市南山区，主要致力于人脸识别门禁系统的研发、生产和销售，包括硬件和软件的自主研发。想要了解更多关于人脸识别的相关信息，推荐咨询捷易科技。捷易科技的访客机支持全国各地健康码核验，刷身份证就可核验健康码。还支持双目活体防伪功能，防照片、视频等欺骗。人脸抓拍、比对、测温、口罩检测正常后自动打开道闸。支持刷脸刷卡（身份证、ID卡）多重认证方式，满足不同需求。

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4，中科视拓北京科技有限公司怎么样

中科视拓(北京)科技有限公司是2016-08-04在北京市海淀区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于北京市海淀区科学院南路6号中科院计算所科研综合楼550室。中科视拓(北京)科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91110108MA007CYB49，企业法人山世光，目前企业处于开业状态。中科视拓(北京)科技有限公司的经营范围是：技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；销售自行开发后的产品、计算机、软件及辅助设备、电子产品、机械设备；计算机系统服务；基础软件服务；应用软件服务；软件开发；软件咨询；产品设计；模型设计；教育咨询（不含中介服务）；经济贸易咨询；文化咨询；体育咨询；公共关系服务；会议服务；工艺美术设计；电脑动画设计；企业策划、设计；设计、制作、代理、发布广告；市场调查；企业管理咨询；组织文化艺术交流活动（不含营业性演出）；文艺创作；承办展览展示活动；影视策划；翻译服务；工程和技术研究与试验发展；数据处理（数据处理中的银行卡中心、PUE值在1.5以上的云计算数据中心除外）；接受金融机构委托从事金融信息技术外包服务；接受金融机构委托从事金融业务流程外包服务；接受金融机构委托从事金融知识流程外包服务。（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）。在北京市，相近经营范围的公司总注册资本为105394679万元，主要资本集中在 5000万以上规模的企业中，共10127家。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。中科视拓(北京)科技有限公司对外投资2家公司，具有0处分支机构。通过百度企业信用查看中科视拓(北京)科技有限公司更多信息和资讯。

5，人工智能泡沫论从业者仍存盲人摸象误区

“是个人上来都谈人工智能，我都不好意思说我们是在做真正的人工智能了。”12月18日，在2018网易经济学家年会论坛上，一位人工智能从业者发出这样的慨叹。在人工智能发展的历史上，2017年无疑将会被铭记。这一年，人工智能成为聚光灯下的宠儿，收获了鲜花和掌声，不过，和此前大火的虚拟现实、共享经济一样，泡沫化质疑也随之而来。论坛上，多家国内人工智能“领头羊”企业一方面忙于澄清外界对AI（人工智能）的认知误区，另一方面则对于大量资本涌入致人工智能泡沫化的质疑予以回击。旷视科技首席科学家孙剑认为，与前两次人工智能出现泡沫相比，这次人工智能领域商业化的进程落地是扎实的，融资的钱也主要用作战略发展。第四范式创始人兼CEO戴文渊向包括《每日经济新闻》在内的媒体表示，目前AI公司拿到的所有的钱加起来远远低于AI每年给行业创造的价值，“我认为（AI领域投资）是完全没有泡沫，甚至还要再涨两三个数量级”。●从业者仍存“盲人摸象”误区60年内，AI第三次火了。这一点可以从A股人工智能龙头科大讯飞的股价中略窥一二。根据wind数据统计，截至12月18日收盘，科大讯飞股价已较年初上涨117.5%。而前瞻研究院统计数据显示，2017年1月~7月，中国人工智能行业共发生181起融资事件，达到亿元级的融资项目有37次，其中10亿元以上的项目有3次。在论坛主持人、乌镇智库理事长张晓东看来，用“三十年河东，三十年河西”来形容人工智能今昔处境恐怕最为贴切。计算机领域内的三类人分为研究理论的、研究系统的和研究AI的，30年前，张晓东在美国留学时前两者都瞧不起研究AI的，但如今前两者大多涉足AI研究。不过，多位业内人士在论坛中提出，业界内外对AI的理解存在误区，从而高估或低估了AI。孙剑认为，通过媒体的宣传以及AlphaGo对战柯洁的事件，让大家觉得人工智能已经很快就到了，但实际上学术界认为人工智能还有很多基本问题都没有解决。在商业推广上，不正确评估的现象更加严重。“（过去提出）用人工智能技术帮助公司提供8倍的收益，对方说你这是忽悠的吧？骗人的吧？到今天就不一样了，我还没去，他们可能就对人工智能感兴趣。我说提升8倍的时候，对方说这个不够，还要更多。”戴文渊举例道。中科视拓创始人、董事长兼CTO山世光认为，即便是业内对AI也存在“盲人摸象”误区，理解也是片面的，“大家都没有一个全局的观念，因为没有一个人能够在这样一个时间点把所有的事情都搞得非常清楚。”这使得从业者不自觉地过度泛化理解，比如把AlphaGo的技术泛化到其他的问题上去。另外，戴文渊认为，外界存在将人工智能与人的智能建立联系的误区，认为人工智能未来就是会达到或者超过人的智能的一种能力，但其实人的大脑工作原理和机器大脑的工作原理是不一样的，“因为这两个是不同的物种，每一个物种都按照他更擅长的方式工作”。●AI融资额“还要再涨两三个数量级”中国的互联网经过多年孕育，出现了BAT三大巨头，人工智能作为炙手可热的领域，已被给予厚望。“在未来的5~10年，不排除在座的企业里面就有未来人工智能的BAT。”有与会者在论坛中表示。一方面是从业者和投资者的雄心勃勃，另一方面则是“泡沫化”隐忧。科大讯飞董事长刘庆峰近日表示，过去一段时间，许多创业公司存在纯粹炒作人工智能概念的现象。随着人工智能领域竞争的加剧，这些光靠概念的公司将会陆续倒闭。人工智能要想发展，应该拒绝神话。刘庆峰说：“技术有进步并不代表马上可以大规模产业化应用，概念导入到梦幻起来，再到泡沫破灭，谁坚持下来谁才可以往前，所以一定要有这样一个心态，我们认为人工智能一定拒绝神话，脚踏实地，强调应用是硬道理。”大量的资本注入是不是意味着泡沫？对此，多位业内人士均给出否定回答。“前两次是人工智能泡沫，这次不是泡沫，最大的不同是这次商业化的进程落地与前两次比起来都是扎扎实实的。”孙剑表示。值得一提的是，其所在的旷视科技在10月31日完成C轮融资，融资额达到4.6亿美元，刷新了世界范围内AI领域的融资记录。同样在融资额上掀起一轮又一轮高潮的还有移动出行，如今共享单车领域正就两大头部企业是否合并争执不休，但多位AI业内人士在论坛上强调AI与共享出行不同。“（AI与共享出行的）不同是碎片化特别严重，碎片化指的是需求不是特别标准，不是做一个东西之后，其他的马上都可以跟上去用了。”山世光举例道，即使细化到人脸识别这个领域，细分的话也会有十几种不同的场景，每一种场景可能都需要积累不同的数据，甚至算法要进行相应的改变，因此人脸识别领域由多家公司同时做仍存在很大可能性。此外，戴文渊指出，不同于共享出行领域企业，AI公司不是账上的现金越多竞争力就更强，“比融资金额更重要的就是，你拿谁的钱，怎么拿钱，以及怎么去整合资源”。在AI领域融资额和所创造的价值上，戴文渊认为，现在AI公司拿到的所有的钱加起来远远低于AI公司每年给行业创造的价值，甚至“不是一两个数量级的问题”，“我们去服务客户创造的利润，少则几个亿，多则上百亿，这些和我们现在融到的钱，和我们的估值比起来真的不算什么”。戴文渊认为，单看一家公司可能会存在泡沫，甚至会倒闭，但是“这个行业，我认为是完全没有泡沫，甚至还要再涨两三个数量级”。

6，线性资本王淮5大因素带来数据智能商业机会

源: i黑马网 (北京)（原标题：线性资本王淮：一拍脑袋就投谁不会，别把创业者搞浮躁了）王淮，Facebook第二位中国籍工程师，第一位华籍研发经理。现在，他是线性资本合伙人，主要关注大数据和人工智能。从技术男到投资人，王淮给自己当前定下的小目标，就是投出两家“10亿美金公司”。而他的投资，也自成体系，对于数据智能，他最关注的，就是如何解决实际的商业问题。人工智能专题新的一篇文章，请听王淮总结自己的投资理念，以及他对当下人工智能创投热潮的看法与建议。（PS：文尾有彩蛋哟~~）文丨石慧王淮是典型的技术男出身。他是Facebook早期员工——2007年加入，是其中第一位华籍研发经理。但随着Facebook的扩张，“老员工”王淮找不到初创公司的感觉了。他决定换一种生活方式。如今，他与前京东、天猫高管张川一同创立了线性资本，关注大数据、人工智能，投资Applied Data Intelligence——业务性的数据智能。“以技术为核心，并将技术应用到我们认同的问题上，我们才会投。”王淮说，“大数据应用一定要解决实际的商业问题。” 显然，技术出身的王淮并不仅仅关注技术本身。来自温州的他，身上还带着温州商人的精明。数据智能要强应用、商业化，是他的投资逻辑，这从线性投资的项目可见一斑。目前，线性资本投资了33个项目，包括中科视拓、神策数据、地平线机器人、Rokid、艾拉物联、ThinkingGame数数科技、杭州同盾科技、Ping++等。在王淮看来，人工智能的热潮已经来了。不管他并不是很喜欢“风口”这个词，他暂时也只能用这个词形容现在的人工智能领域。他给自己定了一个小目标：投出两家10亿美金的公司。“然后再说别的。” 王淮希望，大数据、人工智能创业者能第一时间想到线性资本。“所以我们必须聚焦。明白自己擅长什么，不擅长什么。”他说。以下为王淮口述，经创业家& i黑马编辑：我是技术出身，2007年年初进入Facebook做工程师，2012年离开。我是Facebook的早期员工，加入的时候公司只有100多人，到我离开时，已经到了4000多人。在那时，我就有后来创业的想法，我在雅虎待过一年半，对大公司的运作有了一定的认识，我想去尝试一下不同的生活，于是就去了Facebook。当时会加入Facebook，我觉得它是家有趣的小公司。那时没想到它后来会做那么大，但是那些人我觉得非常有意思。后来离开也是，我觉得最好玩的日子已经过去了，接下去的也许就是按部就班的生活，想有一个更大的改变。但我觉得打工我不可能再去第二家公司，公司对我们实在是太好了。我回国以后，看了一圈，2012年底打算做投资，和张川、薛蛮子三个人开了公司，拿自己的钱做投资。两年后，我们想做得更专业，就创立了线性资本。我们现在做投资，也是用当初创业的感觉去做。我们做了线性资本之后，逐渐机构化，我们自己有一系列方法论，怎么看一个项目，形成了相对成熟的一套模式。整个过程，更像一个创业公司，从无到有，慢慢成熟。现在圈子里提起投大数据、人工智能，我们的影响力都在那里，我们努力得到了回报。我真的觉得这个过程挺好的，就像一个小公司慢慢做起来的典型的过程。我们一直是以创业的心态去做这件事，能不能做成不知道，但我们要先定一个小目标：投的公司里出两家10亿美金的公司，1亿人民币投进去，10亿美金的估值出来。我们很重视投后管理。对我们在董事会上的公司，会有季度性风控，月度性通电话、见面。我们有一套框架来诊断一家公司，主要了解五大问题：团队、市场、产品、技术、资本；五大问题下有三大纬度：过去一个月发生了什么大事；处在哪个状态的问题解决了；没有将来你的重心是什么，我们怎么帮到你。投后管理主要做三件事。第一，在一些核心问题上，我们自己以及请来的牛人会做他们的顾问。第二，帮助他们进行核心岗位的招聘。第三，帮他们完成接下来的一到两轮融资。我们把身边的投资机构分成三类，对接融资时就从这三类里找。一类是family VC，是和我们有共同LP的基金。二是old friends，是我们合作很多的基金，比如GGV、IDG、红杉。三是new friends，是跟我们关系很好、想一起合作的基金。我们投的项目最大的问题可能是商业模式还有待验证，但当初我们觉得它有机会才会投，基本上帮他们融到下一轮问题不大，线性投资的33家公司，现在至少有10家融到了下一轮。我们做投资，这么些年下来有一个巨大的体会，就是说你如果只去抢“风口”，这些机会你看得到的机会，别人也看得到，但你不但要看到，你还要看得懂，“懂”带来的结果就是“快”。一拍脑袋就投谁不会，但是我觉得现在投资已经过了“抢”这个阶段。抢就是仓促，你也反过来让创业者也仓促了，本来可以扎实做事的创业者，被你这样一搞心里也浮躁，这对任何人没有任何好处。所以只能是聚焦，看懂，在保证决策质量的情况下，比别人时间花得更短，才能够投得更快，而这种快就是有意义的，不是单纯去“赌”。投资还有一点，就是要“投得进”。如果你足够专业，做到标杆，能让大数据、人工智能领域的创业者第一个想到你，那就很不一样了，我们想要的是这种效果。今天在业内，做大数据、人工智能的人应该都知道我们了。我们要明白自己擅长的和不擅长的，做强聚焦。从最近6个月开始，大数据、人工智能这些领域逐渐风口化。但是“风口”这个词，我们其实不大喜欢去用，只是说这个时代，在各种因素下，给了这样一个机会。原来我们有60%-70%是看这块，现在，我们是100%投入在做这块。现在，人工智能因为几大因素，出现了很大机会。核心因素是移动智能设备的流行，触屏把人们原来花在PC互联网上的时间，大幅度地拉长了。原来在PC上，大家大部分时间是用来工作，而现在，手机成为我们kill time的主要工具。这种设备创造出了一个巨大的市场，这个市场就是每个人的时间。如果把它用人和时间等单位来衡量规模的话，我觉得现在这个市场的规模至少是原来Web时代的5到10倍。时间需要产品去填补，填补过程中大量积累了数据，数据就产生了变现的需求。因此，第二就是数据的积累。这些年，很多互联网公司各自积累了几百万、上千万的用户数据，都非常有价值。但这些数据间，存在孤岛效应，这些数据是没有办法交叉的。比如，一个互联网金融公司，和一家电商，它们获得的数据体系、性质都不一样。但如果它们能够放在一起，形成数据集，带来的价值会大很多，会产生一加一远大于二的效果。第三，算法的发展，在过去几年有了很大突破，比如说深度学习。传统的数据挖掘方法对强特征问题很有效，比如反欺诈；但是对于从图像、声音当中去学习特征，就很难了。而深度学习在这些领域带来了很多新的应用。近几年声音识别、图像识别、人脸识别等新的应用出现，和技术突破是息息相关的。与之相应的，是计算能力的提高。AI说起来容易，做起来很难，比如说深度学习的计算量对云计算也提出了极高的要求。三四年前基础架构和计算能力没有发展到这种程度时，要做人工智能也是做不起来的。还有人才因素。有人觉得美国人才比中国多，我不这么看。过去几年，BAT以及二线互联网公司积攒了大量数据，数据需要人来处理，因此训练出一大批有实践经验的人才。而美国，主要是Facebook、谷歌、亚马逊、微软等公司，培养的人才偏理论型，在实践上不如中国。最后一点，市场已经准备好了。人工智能公司的目标客户，原先比较传统，现在它们的思维开始变了。我们要感谢马云对DT时代的传播，但是，AlphaGo带来的影响更为巨大。AlphaGo虽然下的是围棋，但让很多中国人以为深度学习已经来了，它会抢走所有的工作，你要是不赶紧改变，就等着被干掉吧。这让人工智能公司发展客户变容易了。当然，这种想法还有很大误区，被人工智能完全颠覆的那天真正到来，还有很长时间，但是，这却让人工智能推广的难度大大降低了。这几个因素造就了人工智能的热潮。这是一个数据依赖技术进行变现的时代。这5个因素，给了人工智能，或者我更愿意称它为“数据智能”，带来了极大的商业机会。很多投资人也开始关注并进入这个领域。但是我认为，不能走偏。现在也有很多项目，并不是很“智能”，而是努力向这个概念上来“靠”。所以，要同时具备三个要点：大数据、应用性、智能性的项目，我们才会投。我们聚焦的领域，概括起来其实是Applied Data Intelligence——业务性的数据智能。立足于大数据的应用，去解决实际商业的问题。我们投的项目，是以技术为核心，但我们的关注点在应用上。我不会单纯因为这个项目的技术牛而去投资，它要将自己很牛的技术应用到我们认同的问题上。大数据应用一定要解决实际的商业问题。很多SaaS只是数据和数据应用，把传统的、低效的东西在线化，但没有思考如何处理数据，从中做些文章。比如税收类应用，如果只解决数据问题，那是很普通的SaaS。而我们在意的是，它能不能进一步提供增值服务，比如能够准确反映出企业健康状态来。从我们投的公司就能看出我们的逻辑。我们的投的神策数据是数据服务公司，可以通过用户画像，从而分析公司的发展趋势；智能机器人Rokid，它是基于数据的智能实体化，但它的核心仍然是AI的软件，并非单纯强调硬件；地平线机器人提供的AI解决方案应用点也非常广，比如它目前在辅助驾驶ADAS这方面的应用，就体现了这一点。它们能提供应用，解决一些有用的问题，而不是只有技术但“然并卵”的东西。在Applied Data Intelligence这个大的架构下，我们主要投三大类的项目：泛智能、基于数据的Fintech（金融科技）和VR/AR的核心技术。前两类我们投了不少。我们所谓的泛智能，就是与大数据、云计算、云存储、人工智能、机器人、IoT（注：Internet of Things，物联网）等相关的项目。我们之所以这样划分，是因为我们有自己的一套逻辑链：有云技术才能实现大数据的存储和处理；在数据基础上才能做机器学习和人工智能的开发；而开发出来的模型需要落地，它们要么让数据流通得更快，要么让决策做得更好，也就是说，这些终要变成服务，我们把它称为DAAS（注：Data-as-a-service，数据即服务）。在泛智能的硬件领域里，我们认为，机器人有很大的机会。机器人可以分为两大类：一类是家庭型、娱乐消费型，也就是2C的，另外一类是B端的。而我们目前关注的中心在前者。我们非常看重IoT。但我们不太关如何心联网的问题，我们关心的是Ineternet of Intelligence，真正让不同的智能设备为一个场景服务。不然我回到家，空调打开一个App，电视打开一个App，窗帘再打开一个，我就累得半死了，这哪是物联网智能家居，变成我为家居服务了。这是目前IoT的最大问题，每家都要自己搞一套，体验就很差。但这样的状态持续不了太久，大家一定会寻求联盟，形成交叉协议，这是必然趋势。但是，这并不是会非常顺利的过程，中间肯定会有博弈。在国外，已经出现了一些联盟，国内虽然现在还看不出来，但肯定将来是一定会出现的。人工智能会先在一些具体领域爆发。金融是一个强数据的领域，智能化能够加强数据的作用，所以在互联网金融里面应该有很强的应用。另外，数据性很强的消费领域，从消费品、安全等相关角度，例如用户画像、智能推荐，以及智能导购，都是基于数据可以用AI机器人来帮助实现的。 ADAS辅助驾驶也是一个典型的场景。其实，我们发现，很多行业，最大的市场都在“吃喝玩乐行”，对于人工智能而言，“行”现在是最容易被影响的，因为它是强技术性的。“吃喝玩乐”，虽然技术会给它们带来一定帮助，但是内容和渠道方面，它是有很强的反向控制性的，人工智能要切入是一个巨大的问题。而“行”是一个全新的领域，因为原来像地面交通、空中交通这些都是传统公司来做的，滴滴这些新的公司的进入，为它们带来一个巨大的颠覆。在数据层面，我认为，滴滴肯定是倾向于自己去做的。但是不要忽略了传统渠道的威力。像OPPO、VIVO、小米、华为它们的“战争”形态，我觉得是很有意思的。互联网让世界成为平的，但是人口数量和层次的差异、城市之间和城乡的差异，给中间过程带来了很多的机会，只要你抓住了，能够做不少事情。所以不要小瞧传统厂商，它们中有很多其实非常技术化，只不过它们的传统技术是跟车相关，互联网不一定擅长。百度做无人车，它擅长的还是数据的收集和导航、服务，以车为核心的部分，我估计还是要跟传统厂商合作，所以最后大家会是一个混合体。智能生活这块，我认为也是有很大的机会的。如果把出行加进去，就是一整套了。如果撇开它看，就是智能家庭生活，我们觉得这一块很有机会。还有一些我们零星的思考。比如说，健康相关的，不仅限于监测，而是回归健康的本质，比如对人的健康产生预警作用的。只是监测，比如你一天跑了多少步，意义不大；但如果你能对我的健康预警，告诉我现在过劳了，要赶快休息，这种情况下猝死的概率是多少，才是有价值的。但现在技术还达不到。我们投了一个做女性体温计的项目，通过体温曲线，可以测出受孕、避孕几率。这个项目市场很大，但目前有一半用户在海外，因为国内要通过医院渠道去推。这个领域我们不太了解，所以选择跟投。对于不太懂的领域，我们会先跟投一两个项目熟悉一下。这也体现了我们对于AI商业应用的态度：能实实在在产生作用的，才值得投，太远的东西，除非相信它的未来，否则我们大多持怀疑态度。像Seeta中科视拓做的是人脸识别。它能切入生活的方方面面。人脸识别的核心是身份问题，什么时候你需要证明“你是你”，都可以用得上人脸识别。但现在技术还不成熟，还没有真正爆发。另外，人口数量太大了，即使人脸识别的出错概率低到千万分之一，那出错的人数也很多。所以它现在只能在一些限定条件下辅助人力。未来，在银行、公共安全监控等领域，人脸识别都会有大量应用。而且，人脸比起其他的识别方式，能够做到自然的、无监督的、安静这种模式下的一种识别，所以还有很大商机去挖掘。在国内，人工智能领域创业面临着两个最大的问题，一个是数据，另一个是应用。很多创业者，他拥有的是算法、是技术，但是数据不在他这里，应用也不在他这里，这两块还要去说服别人，是典型的两座大山。这些数据源人家为什么要给你？这有一个信任成本的问题，要么是我相信你一定个比我强，要么是我没有办法了，不得不试一试。这是个难点。另外一个就是应用，你得解决一个实在的商业问题，但商业问题并不在人工智能行业的人手中。比如自动驾驶，车厂是控制方，它是有话语权的。你要找到商业场景，并说服它们应用你的技术，这又是一个难点。免费参加InnoTalk沙龙-InnoTalk-从人工智能在金融领域的应用创新看未来发展机会：点击报名： 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