商湯存儲

1. 國內做人臉識別公司排行榜

1、北京曠視科技有限公司
曠視科技是一家以深度學習和物聯感測技術為核心的企業，擁有自主原創的深度學習演算法引擎Brain++，其人臉識別技術Face++在過去幾年中屢獲嘉獎。2018年，曠視科技與鮮生活達成戰略合作，共同成立了人工智慧新零售研究院。
2、商湯科技SenseTime
商湯科技是全球領先的人工智慧平台公司，在人臉識別、圖像識別、文本識別等領域取得了顯著成果。2018年，商湯科技發布了首款智能汽車產品SenseDrive DMS駕駛員監控系統，該系統能實時檢測駕駛員的狀態，並提供智能提醒。
3、無圖科技
無圖科技專注於在保護隱私的前提下實現智能演算法，其人臉識別技術在不存儲或傳輸視頻、圖像等的前提下，仍能實現高效識別。無圖科技的人臉識別技術源自公安部項目，特別針對東亞人臉進行了准確率增強。
4、智慧眼科技
智慧眼科技以計算機視覺技術為核心，將人工智慧技術應用於安防、司法、交通等領域。其人臉識別技術在百萬干擾級的人臉識別演算法挑戰中名列前茅，指靜脈識別技術連續三年榮獲全球演算法挑戰賽冠軍。
5、依圖科技
依圖科技主要從事人工智慧創新性研究，將先進的人工智慧技術與行業應用相結合。2018年，依圖科技與華為合作，發布了「華為-依圖視頻雲人像大數據」解決方案。
6、海康威視
海康威視作為安防行業的龍頭企業，在安防產品和解決方案的供應方面具有廣泛應用。海康威視不僅做人臉識別演算法，也做人臉識別相關的產品和系統方案。
7、雲從科技
雲從科技擁有自主知識產權的核心演算法，並參與人臉識別國家標準的起草和制定。2018年，雲從科技推出了「御眼人臉衛士」新品，旨在輔助公安快速便捷布控。
8、佳都科技
佳都科技發布了首款商用智能人臉識別終端產品，這款產品通過了人臉識別設備研發的鐵人三項，在演算法、設計、應用三個方面均實現了突破。
9、深醒科技
深醒科技專注於計算機人臉識別的研發，其識別技術主要基於人的面部特徵。2018年，深醒科技獲得了數億元人民幣的B輪融資。

2. 為什麼現在很多人不看好商湯科技

AI行業的復雜性及落地挑戰

AI技術的實現與應用面臨著眾多復雜性問題，這使得AI的落地實踐變得尤為困難。以智慧城市業務為例，涉及網路攝像頭的接入、圖像識別、結果推送等多個環節，每個環節都需要跨領域技術的融合與優化。

首先，連接網路攝像頭並非易事。不同廠家的設備需要兼容GB28181/ONVIF協議，處理RTSP流，並解碼H265格式的視頻。同時，面對廠商的私有協議和欄位，工作量會成倍增加。而要實現演算法效果的實時顯示，還需解決視頻編碼、網路環境適應性、丟包與卡頓等問題。

其次，開發對應的系統框架同樣復雜。這涉及到演算法配置與調度、數據存儲、資料庫設計、展示演算法效果的前端開發等方面。每一個環節都需要專業的技能與經驗，而需求的多樣化進一步增加了開發的難度。

再者，訓練深度學習模型是AI項目中不可或缺的一環。從行人檢測、人臉關鍵點檢測，到人臉識別、車牌檢測等，針對不同功能的模型訓練要求收集、標記、清洗數據。隨著需求的增加，數據收集與處理成為了瓶頸。

部署深度學習模型同樣面臨挑戰。原始模型往往不支持硬體適配，需要通過模型量化、異構編程等手段優化推理速度。而在軟硬體集成方面，如何與現場條件相結合，如視頻集中接入與處理，遠程管理與升級等，也考驗著項目團隊的能力。

供應鏈問題同樣不容忽視。在項目准備階段，可能遇到硬體資源短缺、廠商合作等問題，導致需要重新調整方案或更換底層設備，對成本管理與團隊管理提出了更高的要求。

項目實施階段，更是面臨持續的技術與管理挑戰。從演算法調優、設備故障處理，到技術方案的迭代與優化，都需要團隊保持高效協作與創新。而當技術鏈路發生改變時，如晶元架構的轉變，對整個項目的影響更是巨大。

AI技術的實現不僅僅依賴於演算法本身，更在於軟硬體一體化解決方案的構建與實施。實際應用中，模型與演算法只是整個項目工程化的一部分，數據的獲取與使用、成本控制、團隊協作等同樣重要。

對比AI領域的巨頭，如英偉達，它們不僅提供了全面的軟體、硬體與演算法支持，還能夠提供一站式解決方案。而AI項目通常涉及多個技術棧，需要跨領域團隊協作，這在項目管理、成本控制、商業場景探索等方面提出了更高的要求。

綜上所述，AI落地的復雜性與挑戰性體現在技術的多樣性、工程化的高要求、供應鏈的不確定性以及持續的迭代優化上。AI技術的發展與應用，需要從多維度綜合考量，以實現真正的技術落地與價值創造。

3. 商湯科技馬堃：新基建是創業者的幸運機會，同樣也帶來挑戰

9月27日，在由21世紀經濟報道主辦的「2020中國智造業年會」上，商湯 科技 聯合創始人馬堃表示，新基建對技術的要求到了新階段，新階段要強調智能化、數據化以及工具用法。「這對各位創業者是很幸運的機會，國家把新基建提到這么高的高度，給我們這么好的機會，同樣也是挑戰。」

他進一步分析，傳統基建是包括道路、鐵路等基礎設施建設，然後是網路通訊建設。這些加起來就像是在做一個人，先把四肢做好，能跑，接著能和別人進行交流。

現在到了一個節點。「通訊也好、交流也好，尷尬的是前面的數據僅僅是存儲，還不能讓機器真正去用，這時候要塑造人的大腦，就需要新一代的人工智慧技術。」馬堃續稱。

人工智慧技術的三大核心要素是演算法、算力、數據。馬堃表示，算力是很基礎的，這次新基建最基礎的就是加進去了用於人工智慧的大算力計算。

據他介紹，今年商湯 科技 在上海建設一個新的超算中心，全面採用國產化的算力，加持商湯 科技 的人工智慧演算法，為各行各業提供算力支持。

當然，目前的AI技術在落地過程中也會面臨著不斷出現問題，並解決它。馬堃舉例道，商湯 科技 把人臉識別用於智慧城市等場景就有類似過程。相關需求幾十年前都有了，但是十來年前，一大波公司給客戶賣了很多產品，最後對方發現並不能達到期望的效果。

「所以，在新技術出來的時候，實際上客戶是不相信的。我們做的事情就是把它做得足夠成熟，讓他相信。」他強調說。

當終於讓落地的產業界廠商相信了，又出來一個問題，廠商會覺得價格太高。「這時候我們要做到性價比高的產品，選擇技術這條路，就要降成本，這樣就能把技術應用於生活。」馬堃表示。

據介紹，在今年疫情期間，商湯就嘗試在各種場景快速落地AI技術。

「疫情剛出來的時候，大家對病毒都不太確定。」他提及，彼時中山大學醫學院的一位教授是專門從事病毒檢測分析的人，在研究中需要高算力計算，商湯接到這個消息，就把GPU集群無償提供給教授做病毒檢測時分析使用。

隨著疫情逐漸蔓延，如何檢測病毒成為新的問題。咽喉測試不太准確，就需要對CT影像進行分析，這是新的挑戰。

據稱，商湯迅速完成SenseCare肺部AI智能分析產品的新冠肺炎功能升級，並第一時間馳援湖北前線及多個省市的醫院及醫療機構。

在測溫方面，最早期大家都是靠人工測量，需要近距離測溫，對雙方都有很大風險。後來，商湯推出了無接觸火神智能測溫設備，當體溫高於37.3的時候就會提示。

另外，商湯此前出版的面向中學小學的人工智慧教材，在學生無法到校學習期間，公司也向學生和教師免費提供AI科普和教學視頻等。

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