特訓營 | 二期學員周軍：我的“眼神”背後的AI世界
1998年，比爾蓋茨剛剛釋出Windows 98系統，馬化騰和好友才註冊了一 家名叫騰訊的新公司，馬雲正北漂創業，李彥巨集還在Infoseek埋頭苦幹，年輕人賣腎能買到的最 新款的手機是摩托羅拉的大哥大。
如果有人在這個時候大談“演算法”和“人工智慧”，恐怕會被視為異類。
時年27歲的周軍也不瞭解這些。大學畢業後，他做了兩年多銀行軟體開發，之後創業成立了天誠盛業，主營業務仍舊是軟體開發。
1998年的一天，周軍在銀行見到兩位老人在櫃檯前因為記不住密碼而互相埋怨，一時間萌生了用指紋識別技術來替代密碼的念頭。
最初，軟體工程師出身的周軍以為指紋識別“是一個軟體能解決的問題”，可沿著這個思路嘗試了一年多始終徘徊不前，直到有一天，他猛然意識到“這是一個數學問題”。
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一個演算法的提示
生物識別技術最初應用於三大領域，最早是公安，然後是考勤，再之後是金融。
周軍帶領的眼神科技是國內最早一家介入金融領域的生物識別公司，目前在金融行業的市場佔有率超過60%，有130多家銀行與之合作。
在意識到指紋識別技術是一個數學問題後，周軍說服了一批在數學方面頗有造詣的大學教授，建立了數學團隊。他把整個處理過程分成了7個階段，每個階段由一位數學專家和一位工程師負責，數學專家出方案，工程師來實現。找準方向後，指紋識別技術研發進展很快。
“直到現在，第一個演算法做出來對我們的指導意義都非常大，我們意識到演算法的研究遠遠不是拿一個模型過來就可以做好的。”周軍感慨，“拿一個模型或許能夠做到90-92%的準確性，但是在應用階段要求是做到99%或具備更好的適配性。 它的核心是演算法，是一層層的架構如何搭建，如何去評估、調整每個階段的結果，如何根據具體的應用場景進行不同的演算法拆分，並把演算法滲透到解決方案中去。”
第一個演算法的研發過程對眼神科技的影響持續至今。隨著生物識別技術與傳統產業的結合日益廣泛而深入，周軍愈加肯定，只有充分理解人工智慧給傳統產業賦能的各個環節，並且把對應的演算法嵌入到它系統的各個環節中去，人工智慧才可以真正帶來產業的變化，實現對產業的系統化改造升級，這才是人工智慧的核心。
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用驅動研發
今年4月，ofollow,noindex">中國 建設銀行上海市無人銀行對外開放服務，標誌著中國 第一家無人銀行正式開業，這也是生物識別技術在銀行線下網點的一次極致運用。
在線上，網際網路打開了金融的大門，讓銀行必須走出來隔空獲客，網際網路金融更是一刻不停地倒逼傳統銀行業完善線上金融業務，在這個過程中，風險層出不窮，而生物識別的核心恰恰是解決風險問題，同時給銀行客戶帶來安全便捷時尚的體驗。
2002年，周軍帶著自主研發的指紋識別技術，開始在銀行尋找落地機會。經歷一番波折後，2003年，郵儲銀行成為第一個吃螃蟹的人。
當時，眼神科技的指紋識別技術可以做到3‰的拒識率，這也意味著1000人中，有3人因為指紋磨沒了或者紋理太小而識別失敗。周軍認識的一位銀行工作人員就落入這3‰中，不得不接受換崗安排。
這件事對周軍的衝擊很大，“技術本來是為人解決煩惱的，結果卻讓人失業、換崗，這是我始料不及的。我就想，技術不能有歧視，不能讓人感覺到不受尊重。”
2005年，眼神科技的人臉識別技術研發成功，隨即將指紋識別和人臉識別技術融合，不僅解決了3‰的指紋識別難題，還減少了作弊風險。這也是國內生物識別領域首次嘗試運用雙模態生物識別技術，兩種技術的融合，讓指紋與人臉一一對應，實現了銀行案件的顯性化和可追溯性，此後多年的實踐證明，這一點對銀行幫助非常大。
生物識別未止步於雙模態。
金融行業的發展對生物識別技術又提出了新的要求。指紋+人臉雖然能解決3‰的指紋拒識問題，卻無法杜絕造假，解決不了防攻擊問題，而虹膜技術的防攻擊性很強，準確度也最高。
2007年，眼神科技的虹膜演算法研發成功，隨後在2009年國際虹膜識別演算法公開競賽（NICE：II）中獲評全球第二。
隨著指紋和人臉識別技術在大場景的應用，如何最大限度降低錯誤識別率成為新的研究課題。由於每一種生物識別技術的準確度都存在極限值，要完成生物識別技術在不同區域、不同行業、乃至不同國家的場景應用，就必須解決大資料庫底庫1：N的識別問題，多模態生物識別技術成為必然選擇。
“最開始我們並沒有雙模態或多模態的設想，是應用在不斷驅動研發向前推進。”周軍表示。
應用在驅動研發的過程中，也給研發帶來了意外收穫。在銀行領域的運用為眼神科技積累了大量的資料，隨著GPU和深度學習技術的成熟，眼神科技的人臉識別演算法得以迅速提升，2016年，眼神科技在LFW人臉識別大賽中準確率達到了99.71%。
國內同時擁有指紋、人臉和虹膜識別技術自主智慧財產權的公司屈指可數，能提融合概念的就更少，眼神科技是迄今為止唯一一家探索三種生物識別技術融合的公司。
“我們對人臉與指紋、人臉與虹膜融合的研究一直持續至今，已經開發了ABIS生物識別統一身份認證平臺。” 周軍介紹說，“融合不是簡單的1+1=2，融合技術本身是一個大課題，涉及到多種技術加權、信用度評估等。此外眼神科技目前也正在積極探索融合技術與區塊鏈的結合。”
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尋找“真實存在”的賽道
AI圈流傳一個段子：錘子常有，而釘子不常有。意指市面上拿著AI技術（錘子）的科學家很多，高價值的應用場景（釘子）卻難得，因為技術無法落地而夭折的AI創業公司比比皆是。
即使一開始就幸運地踏入了金融賽道，明確了研發以落地為導向，周軍仍舊“將80%的精力都放在了落地應用上。”
生物識別技術在金融領域的成功落地激發了包括眼神科技在內的一眾生物識別公司的熱情， 大家都在尋找，是否還存在別的產業賽道？
2016年，阿爾法狗贏了人類，人工智慧入選年度“十大關鍵詞”，風口的突如其來意味著資本的寵幸。資料顯示，僅2016年一年，中國 在人工智慧領域就有超過200億元的投資資金。
這200億元中究竟有多少變成了尋找賽道的沉沒成本不得而知，此時已在生物識別領域浸淫十餘年的眼神科技也在尋找和驗證賽道。“2年時間差不多驗證了近10個賽道，最終圈定了3個。”周軍透露，“走過了才知道哪裡是錢，哪裡是坑。”
這3個被驗證為可以進行商業落地的賽道分別是安防、校園、社群，加上之前落地的金融領域，眼神科技明確了生物識別領域有4大產業賽道“是真實存在的”。
“我們在山東大學打造了截至目前最好的智慧校園產品；和萬科物業、招商物業合作，用1年半時間把智慧物業產品化、落地化；在公安領域，我們構建了基於整個城市的固定布控和移動布控，協助客戶抓捕逃犯效果顯著。在近兩年時間內我們重點做落地，把單一技術和多模態技術放到了產業賽道上，形成了四個行業可以同時前行的產品。”周軍表示。
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產業玩家一起抱團做大
2017年11月，眼神科技宣佈獲得億元A輪融資，這也是成立近20年來眼神科技首次融資。
“新賽道驗證完成之後，我們需要資金來建隊伍。”周軍說，“下一步我們的主要方向，是把技術和產品分享出去，與賽道上的早期玩家合作，面向市場，帶動下游產業一起發展。”
在擁有了從演算法到平臺、到軟體再到前端硬體這一系列完整的產業鏈以及順暢的商業流程之後，眼神科技將自己定位於“站在整個價值鏈頂端的技術創新主導型企業”。
周軍的思考是：“我們的演算法、基礎模型都是我們自己打造的，我們是從一粒粒沙子開始，構造了一塊磚，建造了一面城牆，現在也是如此，我們是原創技術主導的創新型企業，必然要位於產業鏈的頂端，如果我們過多涉足到產業中，就沒有機會去創新、去引領，就沒有辦法站在產業頂端思考問題。我們挖掘賽道，衝了進去，然後讓別人去賺錢，我們來分享，這樣我們才能繼續做自己該做的事情。”
2016 年，眼神科技成立，全資控股 12 家海內外子公司及分支機構，商業佈局的核心仍舊是渠道賦能。周軍將12家子公司歸為5類，分別比作發動機類公司，造車類公司、生產車類公司、賣車類公司以及修車類公司。按照規劃，這五類公司將持續做精、做專、做強，為產業賽道上的玩家們賦能，與他們一起“抱團做大”。
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AI的未來世界
為了“有能力與同行合作”，在金融賽道上，眼神科技仍舊是一位參賽選手，周軍始終認為， 一個演算法要落地，不是簡單地做成一個開發包給別人。他希望以技術為引擎，帶動各個產業賽道上的玩家，一起推動傳統產業升級。
大學時，周軍酷愛科幻電影，對007電影中手到門開，臉到門開的炫酷場景憧憬不已，如今，這個場景已經變成了現實，但周軍認為，當前階段距離人機互動中的“識你”目標還需要3-5年。
周軍將AI的商業化概括為三個階段：識你、懂你、AI你。 他為技術成熟且已大規模推廣的“識你”階段描繪了這樣一幅畫面：你無需帶卡，也不用記密碼，就可以自由穿梭在城市間，而且你感覺不到正在被識別，也無需通過繁瑣的第三方介質起來證明你自己。
“識你是知道你是誰，接下來要知道你在思考什麼，第三步是我來幫你思考，這是人工智慧的演變過程。” 周軍說，“科幻性地預測一下，‘懂你’實現大概需要5-8年時間，‘AI你’實現可能需要8-10年時間。”
周軍認為，人工智慧未來發展的趨勢是“讓人不那麼累地思考”，拯救人類於繁雜喧囂，在將70%-80%的事交給機器後，能夠迴歸自然、迴歸本真、迴歸家庭。
人類生活的多樣化場景和多元化訴求註定了人工智慧不同於網際網路。“網際網路的世界是壟斷，是贏者通吃，而未來人工智慧的市場格局應該是百花齊放。 在無數細小的行業裡，分佈著無數公司，一起帶來世界生態級的升級。這種變化，可能10倍甚至100倍於網際網路當初給世界帶來的改變。”周軍說，“生物識別作為一種類似於基礎設施的應用，也會產生多種多樣的產品形態，未來將有很多公司在這個環境中生存下來。”
根據前瞻產業研究院釋出的報告，到2021年全球生物識別市場的規模將達到305億美元。在這樣的體量下，合作顯然比競爭更有價值。
周軍說，眼神科技有一個有趣的企業價值觀：視客戶如初戀，視同事為同袍，視同行為同窗，視產品如生命。
與傳統行業裡千篇一律的“合作創新”、“穩健前行”等等相比，這四句話顯得更為樂觀。在AI的世界裡，似乎少了幾分競爭的你死我活，多了幾分共奔前程的友好。
在今年8月舉辦的中國 國際智慧產業博覽會上，馬化騰說“我們不應該放棄在科技賽場踢出‘世界波’的夢想”。開放與合作，或許正是AI企業通往夢想的光明之路。