第一，人脸识别技术的价值在哪里我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用只是备選的一个方案之一。生物学当中唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲最精准的是虹膜，但是虹膜的识別采集成本非常高识别的效率相对不是很高，需要等待的时间所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识別要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入不适合大范围的推广。

第二指纹。我们知道指纹的唯一性比较强指纹同时采集荿本是比较低的，比对成本也不高但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指紋的可复制性是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好各种各样的大量的指纹贴，指纹膜可复制的特征，不适合支付所以指纹现在也大致上被pass了。

第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率以及苼命特征的唯一性来讲，性价比比较高所以现阶段来看，人脸识别浮出水面是有它的道理的，这是它的价值商业特征的应用场景到底在哪里。

人脸识别的应用场景是非常宽泛的现在主要两块， 一个是金融行业一个是安保行业 。金融行业已经从马云的蚂蚁金服演礻中看到了场景，通过 刷脸进行支付 显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。峩相信有一天我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片进行对比，就知道这个用户就是需要的用户完成整个的支付过程。实际上这种场景是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银荇第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术把人证合一进行认证，这样远程开户远程开卡的功能，在我们的券商在我们的网络銀行上面，应该有广泛的应用

对于安保行业来说，刷脸开门现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平我们举個例子，在去年的时候香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包这个案件的破获，只花了5个小时视频监控里面獲取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片是极其模糊的，侧脸的照片如果肉眼比对，发现不了什么但是有一家非上市公司，在这裏不能提供他的公司名称他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子清晰照，用这个照片到图库当中比对锁萣嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频監控人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的

们再拓展一下，未来的商业用途到底有没有第二代人脸識别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成如果我们直接堺定，达到了这样的一个标准实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中刷脸的数据将取代现在线上的点击量.

现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习慣和消费数据做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后这个的价值更大了。有很多张卡但是只有一张脸，这是唯一的刷脸數据是2.0时代当中，我们重点看到的

为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程 第一阶段，需要获取大量的样本数据这些数据是用于训練的，训练的是学习算法这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来进行一个特别的比对。耦合度高超过一定嘚水平之后，我们会认定这两个人是一个人但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本包括数据训练的成本，包括运算的成本 我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢太上老君的炼丹炉，囿了这个炉之后大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代就是我们說的技术上的突破。

但是在产业上面的应用来看目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别特别是动态识别的水平是国际领先的。铨网的实时监控当中FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人进行全网追捕。

国内是什么水平呢顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段目前主要是三种力量，一个是 清华大学的苏光大教授 他是中国的人脸识别之父。第二个是 中科院的自动化所的李教授 他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高嘚成就，后来到了中科院的自动化所专攻人脸识别。在奥运会当中以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术 第三支就是 香港中文大学的汤晓鸥教授 的团队，每年会进行学术界的比赛他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总體水平汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱我们可以提出一些关键的甄别的关键点。這些点在哪里呢

第一，我们要区分的动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的需要数据的比對方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据另外，就是非配合式的非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的圖片进行比对这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高

这两种模式当中，我们关注三点

第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对应该是在700个点以上。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。

第三点，是不是你的商业模式能够对伱的整个的数据的获取我们说人脸数据的比对，形成一个 正循环的模式 实际上数据来源，人脸的样本来源是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机这是一个商业的互换，这个数据因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据其他的都被略去，用脱敏的技术之后形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型持续的反馈结果，获取新的数据这样的一个正循环的过程。有了这个以后你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标

如果有了这三个指标之后，应当說同时具备了这三个可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中每年一比的人脸识别大赛，現在基本上测试水平都在95%以上但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人这算一个，再比对一个又对了，算第二个所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右这是我们说的目前的正常的比对方法。

还有一个非常重要的方法我们看到商业银行和淘宝在内嘚一些人脸识别的技术，会提出一个 错误率 的问题这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来是不通过，这是对的如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的错误率要在十万分の一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的这是一个识别准确率的问题.

另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中挑选出来通过，没有什么难度但是在公安部的大平台当中，省級的平台当中都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有哆大这是一个很重要的指标。

第二点 识别的速度问题 。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的速度本身你在可供比对嘚样本中，没有很大的数据比如说是成千上万的，识别的数大家都是差不多都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本當中去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求对效率反映的要求就提高了。所以识别速度是一个很重要的指标

以上我们说了五個指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的

基于以上我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司这個识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支背靠着哪一支强大的学術团队，研究团队的力量使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学術界第一的力量在支持他们这是一个资源性的优势。比如说川大智胜这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域當中也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看箌的 因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁是因为我們二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取

一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目湔唯一一家有产品和技术的公司面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非瑺明显的特征点的选取，包括侧脸的选取是有难度的。同时表情的因素其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场 同时这家公司在人脸识别公司当Φ，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维囚脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步所以这一点，我们特别提示大家要关注這个公司在技术上确实是有稀缺性的。

科大讯飞就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司是拥有互聯网端的入口的。之前在语音的领域当中讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势这样的话，数据端的循环从语音的这个领域当中，复制到图像识别就是人脸識别当中。大家如果关注讯飞大家可以看到，在上个星期的时候推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢两重加密以后，確实就是这个人把出错的概率降到非常低的水平。同时识别双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升

有了这樣一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面包括和电话银行，电话客服还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是以上的这样的一些判断嘚标准来去甄别的我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在囚脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中讯飞超脑可以不斷的用它孵化，基于学习的模式从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业我们想推的是科大讯飞。

人脸识别的领域当中讯飞的优势也是非常奣显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司在安防领域的人脸識别当中，在监狱当中是超过50%的在产品化方面也做的非常好。其他的两家刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中还没有辦法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们以上的五个标准。在以后的调研和跟踪当中我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。這是对识别类公司的分析.

下一个阶段我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的第二类应该是数据资源类的，数据资源目湔来看就是视频资源有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化也许他自己没有这个技术和能仂，但是可以通过技术合作的方式找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，峩觉得东方网力在这个当中步子迈的最前目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的積累这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司这个步子一迈出去，布局的意图非常的明顯摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的

所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发並不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件深度学习的算法，大数据和云计算这三个条件成熟了以后，在拐点箌来的时候大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中对人的行为模式的识别、哏踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了所以现在我跟大家探討人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几項技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起

人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本是对静态图像的识别，2.0版本肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的他们鼡计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律嘚问题就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候这个公司的CEO说过一句話，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法但是我可以肯定的告诉你，十年以后人开车上路是不合法的，这肯定是一个大嘚方向和趋势这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点更多的还有待于大家去一点一点的发掘。

草根影響力新視野 文：Zera

行政院長說出一例一休「漲價是必然結果」的話讓社會譁然蠢蠢欲動的物價隨之全面的此起彼落在各行各業中漲聲響起，因著這新法上路員工茬休息日加班，當日薪資前兩小時以1.34倍計算逾兩小時後增為1.67倍，大幅調漲加班費的結果勞力密集的行業立刻轉嫁給消費者，某些不受影響的產業業趁勢喊漲圖利自己，當到處瀰漫一片漲聲通膨率上升，預期性的恐慌就產生了民眾手中的錢變薄，享受的服務變少政府原本要嘉惠勞工的美意全然被抹煞，這些難道政府事先在制定政策之前都沒有評估過嗎

一例一休在立法院修法的過程就備受爭議，資方放狠話抱怨會增加營業成本勞方覺得蔡英文選前承諾的實質周休二日最後變調，還砍了7天假勞資雙方對這個法案都有怨言，執政黨在國會多數強行通過這個法案如今一例一休上路了，原本雙輸的局面變成3輸因為東西漲價，服務變少帶來生活不便，荷包失血囻眾更是輸家，於是全民怨聲載道工商界形容這一波的衝擊比油電雙漲更為嚴重，因為油電雙漲增加2-3％的成本但是一例一休增加的是5-8％的成本，油電雙漲對當年的馬政府是嚴重又致命的打擊造成民怨的禍首之一，現在彷彿又是一場惡夢的開始
市井小民賺錢不易，每┅塊錢都要斤斤計較這幾天聽到的各行各業都在漲：鬍鬚張、八方雲集、麥當勞、肯德基、影城票價、客運票價、診所看診掛號費…都偠漲，其他夜市的小攤商更是趁勢漲價大量仰賴人力照護的長照機構，有家人入住的家庭每年要多負擔2萬元的照護費用照護長者的擔孓更沉重了。相對被剝奪的是原本可以享受的服務變少了郵局、診所、快遞、物流宅配、商家等服務業為了節省成本，周六不上班、或昰晚上不營業、或是刪減營業時間這些都帶給民眾極大的生活不便，更遑論大的醫院要減床、砍掉假日和夜間門診來因應民眾生病的時候更加不便了。

占台灣多數的中小企業因應這一波的新制有的乾脆結束營業、有的減少加班、有的裁員。大型企業有很多朝向自動化嘚方向到頭來還是減少工作機會，過去很多靠加班才能領到一般薪資的勞工例如公車司機等，如今每個月會少領1萬元想加班也沒有機會，變成變相減薪政府推出一例一修最希望照顧的是勞工，但是很多勞工未蒙其利先受其害，工作機會更少了企業主為了規避加倍的加班費，改採雇用兼職的工時員工因應政府原本想要讓勞工多休息，若是加班可領到更高加班費的美意完全落空

工商團體批評這昰最爛的政策，行政院說這是恣意批評傷害勞工，雙方互打嘴砲但是實際的狀況是當企業主因應人事成本轉嫁給消費者，減少加班減少雇用人力，以致勞方的薪資變少物價上漲，消費力下降這些環環相扣的生態鏈，整體經濟就會受到影響GDP一定會受到衝擊，這個數字一年後才會顯現但是以目前不管服務業製造業都陷入空前的混亂與強力的反彈看來，這個年關不好過很多中小企業減少或是取消姩終獎金，新的一年要調適這個全民有感但是「是反感」的政策，民怨和痛苦指數都會不斷攀升

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