活体检测成为AI安全焦点，云从比邻星相机通过国标检测

近日，云开发的两款Proxima Kenta系列红外直播摄像机和核心算法正式通过了国家级金融业权威检验机构--银行卡检验中心（BCTC）的技术检验，并获得了其检测合格报告。这使其成为唯一通过BCTC验证的红外双筒摄像机，生物检测性能达到金融结算标准中最高的安全级别（增强级别）

对此，来自云科技金融部总经理张兴兴星也接受了CV Intelligence的采访，就产品算法、芯片、应用场景、产业链现状等进行了交流。张兴光表示，红外线实时识别不同于人脸识别准确性，这是二维的技术要求，无论人类活动场景如何，对实时检测的要求都不会改变。在面部识别的准确性方面，新兴的AI公司几乎达到了极端，生物识别正在成为薄弱环节。腾讯在今年“世界黑帽大会”上公布的研究结果显示，苹果FaceID存在漏洞、生物识别数据泄露、人工智能欺骗能力增强等问题，成为生物识别技术的核心弱点。这就是为什么我们需要实时检测“金融级”安全应用程序。当存在交易活动（银行存款取款、面部消费）时，面部是非常重要的交易凭证，安全级别越高，技术水平越高，交易安全性和用户体验越有保障。在没有交易的公共场所，使用严格的生物识别技术来防止盗窃变得越来越重要。事实上，虽然国内一些厂商已经达到了金融级的安全标准，但市场形势好坏参半，每一项技术解决方案的实现路径也不尽相同。BCTC、银联与算法供应商、终端供应商等行业参与者共同制定了技术规范，明确定义了金融级安全标准。官方标准制定机构与算法厂商、终端厂商等行业参与者共同制定标准，反映行业日趋成熟。针对B端客户的特殊市场需求和市场结构，在人脸识别行业，算法厂商、IC设计厂商、代工厂商和终端厂商形成了紧密的产业链。在算法供应商方面，张兴光告诉CV Knowledge，云已经形成了一个完整的研发过程，从实验室算法到产品化再到平台化，最终可以覆盖低到高品位的可复制产品，实现持续迭代。这种产品化过程实际上来自云和IC设计师之间的紧密分工。由于最终客户获得的产品性能是由软件X硬件决定的，因此这两个环节必须各自发挥作用。云向IC设计者提出神经网络设计思路，提供在芯片上运行的特定算法，IC设计者与来自晶圆厂、装配厂等众多上下游企业以及云端，从设计到完成芯片、流芯片、模块生产，最后将产品交付终端厂商，方便其集成。在早期阶段，作为算法提供商，云将打开上下游的所有环节，制定完整的计划，并发挥模型。张兴表示，就像微软做表面一样，云打开所有的环节，不是要铺开一个大蛋糕，而是要让所有的环节都参与进来，而是教你如何上下移动。随着市场的扩大，云计算将回归核心领域，专注于提供人机交互模块，包括专有技术。B终端用户的决策行为更为理性，购买客户的资本属性不同，有不同的行为机制，招标严格，民营企业在决策中也会更加灵活，如国有企业。其次，公司内各利益相关者，如决策者、用户、维护者、支付者等，各自有着不同的利益，因此，在决定购买行为时，利益相关者会进行讨论和评估，最终进行加权，形成集体决策结果。面对这样的市场特征，云计算正在从区域底部划分为各种行业场景进行营销。此外，对于一些具有整机需求的终端客户，云还提供整机解决方案。市场竞争日趋激烈，零售场景是典型的横截面。Proxima红外直播摄像头来自云端，已应用于多家咖啡店和超市，而近日发布的Megvii招股说明书将供应链物联网（包括零售、物流）作为其重点布局的垂直领域之一。此外，垂直整合的华为在AI领域已经站稳脚跟，芯片整合程度也在不断提高。如何应对巨大的竞争？在张兴看来，云的优势在于它专注于人机交互与协作，它是一家以产品为导向的公司，而不是一家项目公司，云不会因为十亿美元的战争而从事智慧城市项目。张兴星告诉CV Intelligence，像华为这样的巨头需要考虑市场规模和投资回报。市场上没有数十亿的水平，他们可能不会考虑。云计算首先要做一个相对较小的市场，避免巨大的正面碰撞，专注于人机交互。在获得细分市场后，云计算重新考虑了邻近的市场，并最终通过迂回战略继续推动公司的业绩增长。来自巨头的压力是人工智能新兴独角兽面临的共同挑战。面对综合实力雄厚、整合能力一流、无明显短板的巨头，新兴AI独角兽走了一点路，一些公司在短短几年内找到了合适的定位，实现了可观的财务增长。然而，最重要的问题是，他们的表现和技术质量是否与美丽的评价相匹配。