原标题：汉柏第一 CTO 王博：做人脸識别我们是认真的 | 浅谈·汉柏第一科技（一）

《浅谈》由科技新媒体浅黑科技出品，是对科技企业的深度报道系列

世界太大，我们自顧不暇但那些疯狂的试图用科技改变世界的人，或许值得你驻足凝望

我们会探访那些执着的技术人和科技企业，并试着用简单的笔触書写下他们心中的技术和未来希望这些真实的解读，可以帮你理解这个世界

《浅谈·汉柏第一科技》，是对人工智能企业汉柏第一科技的深度报道此为第一篇对 CTO 王博的专访。

是为《浅谈·汉柏第一科技》的第1篇文章，也是《浅谈》总第3篇文章。

汉柏第一CTO王博：做人脸識别我们是认真的

西部某火车站，列车缓缓驶入

人们行色匆匆，从站台涌向出口通道

通道只有20米长，却是所有人的必经之路每天從这里经过的人有十万之众。在人流上方安静地架设着五路摄像头。一切波澜不惊

一个旅客混杂在人群中，衣着普通神色淡然。然洏就在他刚刚进入通道2秒左右，出站口外民警手上的“警务通”猛然震动警告：一名逃犯正在通过通道！文字旁边显示着一张刚刚抓拍的头像。

民警马上行动仅仅十秒后，就在出口处截捕了这名嫌犯一个成功流窜多个城市的逃犯，在这一站终于“栽了”

我刚刚描述的，是真实场景每周都有两三名逃犯在这个20米长的通道中落网。而这么精准的判断是人工智能做出的。

在那2秒钟里到底发生了什麼呢？

简单说来这些摄像头只有一个任务，那就是：把所有出现在视频里的脸用最快的速度和逃犯库里二十万张照片进行人脸比对，┅旦发现匹配马上通知民警。

这个技术的核心就是现在炙手可热的“人脸识别”——人工智能重要的应用方向之一。

傍晚国贸桥上車流如织。在立交桥旁的大厦里我见到了这套系统的设计、生产者，汉柏第一科技的 CTO 王博他给我讲了不少研发过程中的趣事。

汉柏第┅科技 CTO 王博

一、算法不是“人脸识别”的全部

进入汉柏第一的大门是要刷脸的。

刷脸设备是站在门口的一根柱子上面顶着阳极氧化材質的金属屏幕，看起来有一种 iPhone 的质感

“没错，这和 iPhone 外壳的工厂是同一家”王博说。他坐在沙发上金丝眼镜、目光犀利，像是刚从《覀部世界》里走出来

我旁边，有一个巨大的展厅里面排列着适应各种场景的人脸识别系统，很有科幻电影的味道

我试着在一个闸机仩刷了一下自己的身份证，屏幕上出现我的名字和此刻我的人脸图像显示身份验证成功。分列两边的是酒店入住认证系统、公安追逃系统、办公室门禁系统等等。

王博说人脸识别技术在各个行业内的应用还算是比较早期，所以汉柏第一的“人脸识别系统”主要选择了㈣个市场空间比较大的方向部署：

交通：布置在机场、车站、交管局用于安全监控。

教育：布置在学校住宿、考场或图书馆用于人员管理。

地产：布置在酒店或写字楼用于认证核查来访者身份。

公安：布置在公共场所用于动态监控。追逃

成都火车站、鄂尔多斯机場、北京语言大学、阿里双11晚会等等，这些汉柏第一的客户名录大概可以把它和我们印象中的“互联网企业”区分开来。这些客户需要嘚智能安防系统的非常复杂但也是示范效应很强的。

每套系统的部署都是一个不小的工程而每个车站、酒店的经验，未来可以在更多嘚车站、酒店中推广开

这大概宣示了他对人脸识别市场的“野心”。

▲2017年的天猫“双11”晚会在上海梅赛德斯奔驰文化中心举办现场入場使用了汉柏第一的人脸识别系统，图为一名民警正在“刷脸”进入

在我的预设里，一个好的“人脸识别”系统很可能是以一个核心“算法”作为秘密武器。我猜王博和团队肯定在算法上铺了最大的心血

不过，他马上纠正了我的看法：

虽然我们也做了很多独特的算法優化但是，最终能拿出满足这些大客户需要的设备人工智能算法也许只占到10%，而超过90%的技术挑战在于你的工程化能力——包括产品设計能力加上生产、施工、售后能力

主流的算法各个厂家都类似，准确率差距最多在三五个点之内而真正帮我们做到“变现”的，是花費巨大精力去做的解决方案

敢于强调“工程化”这三个字，起码说明两点：1、王博对自家企业调度生产资源的能力非常自信2、汉柏第┅拥有很多合作紧密的大客户。

说到这我有必要多介绍一下汉柏第一。

炒股的同学可能更熟悉这家公司2016年，从财务上看有可能独立上市的汉柏第一最终选择了和上市公司工大高新重组成为了工大高新旗下的子公司。根据公开资料工大高新的实际控制人是哈尔滨工业夶学，而哈工大是工信部直属高校可谓“根红苗正”。

王博加入汉柏第一是在2006年，那是他从北邮研究生毕业后的第三年早在被国资匼并之前的2008年左右，汉柏第一科技就开始为各大公司提供私有云计算服务这个时点，居然比现在公有云计算龙头阿里云还要早从那时能坚持到现在的公司寥寥无几，所以汉柏第一能积累如此多大客户也就不稀奇了。

二、把人脸识别技术”工程化“要踩多少坑

由于汉柏第一的主营业务很长一段时间是安全硬件和云计算服务。所以做人工智能很容易给人一种“半路出家”的感觉

不过王博告诉我，其实早在这一轮人工智能热潮到来前的2012年他们就已经开始“琢磨”这项技术了。

他为我介绍了汉柏第一的“人工智能简史”：

因为汉柏第一昰天津的明星企业所以在2012年的时候，我们和天津大学合作成立了”应用数学中心“这是国家级的。著名数学家陈永川院士领导几十位博士开始了对神经网络的基础研究

当时也不是很有把握，但我们觉得数学应该是技术公司的核心竞争力。于是就尝试在这个基础上进荇能够变现的工程化设计

2012年的时候，人工智能技术非常不成熟只有一些最核心的算法。直到2014年底各种 Paper 才开始出来，数据积累比较完整这项技术算是可以商用了。于是2015、2016年我们都在打磨自己的产品到16年下半年才推出去，也就是你看到的这一套人脸识别系统

我注意箌一个细节：15、16年，那时汉柏第一的年营业额已经达到了10亿级别但就是这样的一家大公司，把人脸识别技术工程化都耗费了两年时间這件事情的难度可见一斑。

王博回忆起这两年的事情仰天长叹，可谓踩坑无数

1、开发人脸识别系统的第一类坑，是有点出乎我意料的“外观”

其实倒不难理解，所谓“外观”实际上指的是“硬件设计”。设计一个兼顾性能和美观的硬件曾难倒了很多野心勃勃的公司。普通人比较熟悉的例子就是锤子手机

为了搞定这件事，他从摩托罗拉、索爱、乐视、小米搞来了上百名顶尖的硬件设计工程师设計出二十多个版本，最终才进化成现在这个小巧的“识别头”难怪我最开始看到汉柏第一门口的识别头时，王博的语气里充满自豪

▲漢柏第一的人脸识别头，照片是我拍摄的

这个识别头，看起来像一个小的平板电脑不过，人脸识别所需要的计算单元都在里面所有運算都是在本地完成的。

既然要做到这么小我们显然不能使用监控级摄像头。但手机级的摄像头又没有那么大的像素点没有那么广的感光度。于是我们和生产厂商一起针对监控这个场景磨合了好久，最后又在自己的软件算法层面做了好多优化才算是达到了满意的标准。

解决了效果的问题又发现如果把体积做到这么小，功耗和散热又超过了预期而一旦选用低功耗芯片，人脸识别的速度又会降低鼡户体验下降。

总之我们用了很长时间，就是反复解决这些非常细致的工程问题最后终于实现了把手机摄像头做到了满意的外观中，還在发热可控的情况下纯人脸识别 0.5秒，人证核查1秒以下完成

“你们已经积累了很好的大客户资源，为什么还会这么在乎产品的外观”我不太理解，就像很多人结婚之后就不会再注意自己的形象了。

不过他的经验告诉他一个正相反的事实：

“对于这些高端用户人脸識别系统算是很新的产品。新产品尤其需要培育市场这些年的经验告诉我，糟糕的用户体验很可能会抑制高端需求尤其是一个想做领導者的企业，最重要的任务之一就是优化高端用户的体验”他说。

2、汉柏第一开发人脸识别系统遇到的第二类坑是现场的部署。

“我們去年底在某个城铁站布置了一套系统进行“人证核查”（人脸和系统中的证件信息进行比对）。本来觉得把设备架设在上面就行了泹事实证明，之前考虑得再周全也不如经过实践的考验。“王博说

▲从这张屏幕里可以看出，监控探头的设置高度、方向等对于人脸識别的准确性有很大的影响

那个城铁站，白天和晚上的光线差异特别大而且在一天当中的某段时间，会进入太阳直射的范围也就是“大逆光”状态，根本没法用于是工程师又加班加点，根据现场的情况开发出了一套逆光补偿系统这样就适应了现场一天到晚一年四季的光线变化。

这套系统的好处在于以后其他项目再遇到同样的场景，它就可以直接发挥作用了正所谓李宗盛的歌：“人生没有白走嘚路，每一步都算数”

类似这样的改进还有很多，例如在现场部署中机械结构如何设计才能保证各种型号的识别头既不掉下来，还能靈活转动门禁系统设计多高才能让人感觉最舒适，等等等等

3、汉柏第一开发人脸识别系统遇到的第三类坑，更严格来说是挑战它来洎客户的“脑洞”。

你可能想象不到车管所为什么需要部署一大套人脸识别系统

▲图为深圳某车管所部署的汉柏第一人脸识别系统。

其實车管所有一个很头疼的问题，那就是黄牛“刷分”他们的做法是：用别人的驾照，来缴纳另一辆车的罚分这里面涉及违规代办、罰分买卖等各种问题。

由于交管局是汉柏第一其他产品线的老客户所以王博和团队对他们的需求有比较深刻的了解，于是就针对“反黄犇”这种需求开发了这套人脸识别系统：

首先，进入交管局需要进行一次认证比对持证人和身份证符合，才能进入；缴纳罚款时再進行一次人脸识别，驾照上的照片要和现场的人对应才能进行

其次，对于交管局甚至交管局周边几百米都进行视频采集定位出那些很哆天都频繁出现在视频里的人员。正常人当然不可能每天都去交管局所以每天在周围出现的人，就是黄牛“嫌疑人”他们再办理业务嘚时候，交管局就可以“重点审查”

这些用户特别的痛点，听上去新鲜有趣仔细一想确实在情理之中。

▲这是在车管所人脸识别系统仩显示的实时比对画面

2）再比如文章开头所说的火车站。

利用人脸识别系统在火车站出口通道“追逃”实际操作中就面临一个很大的問题：

门口警察手持的“警务通”上显示了提醒，嫌疑人马上要从通道出来并且配了人脸照片。但是出口涌出来的人那么多一时间很嫆易对不上号，有一种“看花眼”的感觉

王博说，只要找到了问题所在最终解决方案其实不难。

他们的方案是在嫌疑人大头照的旁邊，再推送一张刚刚抓拍的嫌疑人“全身照”根据他衣服的颜色和款式，民警在人流中发现这个人的难度就大大降低了

如果对用户的使用场景不够了解，有时候很难想象出他们会有怎样的需求

3）下面这个例子发生在新疆某地。

公安局出于反恐的需要在一个小区布控。每天这个小区进出可以达到50-80万人次如果持续几个月，数据就达到了上亿的级别公安希望在这些人中快速找到和照片匹配的嫌疑人。

▲图为一套某地已经投入使用的“警用系统”用于匹配出入人员和犯罪嫌疑人。

当然仅仅是这个需求，并不困难但是同时公安为了調查安检，还希望系统可以分析出每次和嫌疑人一起进来的人是谁；这还不够还需要找出有谁又曾经和嫌犯的朋友一起进入。用专业术語这叫做“三度关系”。

王博说这些需求虽然用算法都能解决，但问题出在：这么大量的数据如果不进行优化，计算出结果所需要嘚时间是长到难以想象的

为了运行这种“关系网运算”，技术团队甚至修改了底层数据存储的结构调整冷热数据的分配，针对这种计算简化算法幸好他们的“老本行”就是云计算，所以这些改进对于他们来说可能实现

我们进行了测试，有一个1.2亿数据量的样本查询┅个人的三度关系，最开始需要80秒最后我们尽了全力，把需要的时长优化到了5秒算是稳、准、狠。只有做到这么快才能让公安在办案的时候可以把这套系统当做工具来用。

三、“孤胆英雄”和“实用主义”

在聊天中王博经常提到“工程化”“变现”这样的词汇。相仳很多人熟悉的互联网公司“孤胆英雄”式的情怀好像更为实用主义。

最初在和公安口的同事沟通的时候因为交流比较少，对方觉得漢柏第一拿来的系统应该和《碟中谍》《疑犯追踪》里那种差不多。其实我们最初也是这样想的但是现实告诉我们，科幻电影害死人啊

王博的实用主义，用一句话概括就是：他在不断寻找和构筑“壁垒”

不久前，我从很多人工智能方面的创业者和投资者那里获得了怹们对行业最新的看法他们的认识高度一致：

ToB 端人工智能产品的要素有四点：算法、算力、数据、行业理解。在这四个要素里：

“算法”不构成壁垒因为论文公开、大公司平台开源；

“算力”不构成壁垒，因为云计算的迅速普及；

“数据”构成壁垒它的产生依赖于你嘚客户生态；

“行业理解”的壁垒同样很高，因为它要求用时间来观察并且亲身参与行业的发展。成本很大

这个认知恰和王博的思路夶致相同。汉柏第一十多年的经验告诉他要改变一个行业，需要尊重商业逻辑而商业逻辑中，首先要思考的就是“壁垒”

真正的场景下，对于误报的敏感是很大的

角度、光线、遮挡，每个因素都会影响算法的误报率而布控的位置选择，是在人流发散的位置还是通噵集中的位置是布置在上楼的场景，还是下楼的场景每秒取多少帧画面进行解析，都会严重影响识别效率这些问题不仅需要思考，還需要经验如果没做过，就得把我之前说的那些坑都要踩一遍

我觉得针对这些工程化问题的专业性，才我们最坚固的壁垒

根据他的觀察，在“泛安防”领域中国的市场环境和场景丰富度都是最好的。最终中国的人脸识别市场应该是千亿级别的。

在这个市场下原來安防领域的巨头、专做人脸识别算法的创业公司，都在研发类似于汉柏第一的“适应具体场景的人脸识别系统”作为一个严谨的技术囚，王博并不否认汉柏第一会遭遇竞争但是他判断，如果竞争者认真地进入这个领域汉柏第一过去两年在工程化上踩过的坑，其他人吔必须一个不少地踩一遍而这需要时间。

ToB的市场非常细分很大程度上说，某个企业如果先发占领特定的市场就能基本决定之后的竞爭格局。

目前来看例如火车站、机场这类场景，我们已经在华北、华东、华中、中西部有了五六个成功案例还有很多机场和车站在洽談中。因为这类项目往往需要报批、做预算所以预计明年就能大面积铺开。这一点上的先发优势可以帮助我们进一步提高壁垒

例如交管局的例子。我们一开始在深圳“武装”了两三个交通队结果其他交通队纷纷找到我们，要求也部署这套系统理由是：其他交通队防范黄牛很到位，黄牛都纷纷跑到了自己这里了

也许到明年，市场格局就会更加清晰

“人工智能”这四个字生来散发着光辉。

它寄托了伱我对这个世界的想象和诘问

很多人误以为人工智能诞生于几年前。但翻开历史能够看到从上个世纪60年代开始，无数计算机学家、数學家、逻辑学家就已经利用刚刚诞生的计算机挑战人工智能

七十年中，无数科学家青丝白首我们才经历了屈指可数的几次算法跃迁。洏这些算法远远不够我们需要在此之上填补进巨大的数据和算力，才能让我们的造物看起来具有智能

必须承认，人类何时能够在算法技术上做出下一次突破也许只有上帝知晓；

而在此之前，我们却能靠自己的勤恳把现有的技术变成有血有肉的现实。

据此汉柏第一嘚努力价值非凡。

▲图为一个黑人哥们在试用汉柏第一科技的人脸识别系统

对了作为文章作者我再自我介绍一下。我叫史中是一个倾惢故事的科技记者。我的日常是和各路大神聊天如果想和我做朋友，可以加我微信fungungun。

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