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智能识别技术日渐成熟和普及,在图片识别、语音识别、视频识别、人脸识别、生物综合识别等方面取得重大突破,推动人机交互的发展.智能识别技术日益成为人类认识世界的眼睛、人类和机器交互的桥梁.
智能识别的普及化和产业化
智能识别技术以其对语音、人脸、图片等方面的精准感知、快捷处理、敏捷反应,在社会生活中扮演了重要角色.世界各大公司都在加大智能识别技术的研发力度,力图抢占智能识别技术的制高点.智能识别技术正呈现出应用普及化、技术尖端化的趋势.
在语音识别方面,机器通过识别人类的语音信息,了解人类的交流意图,从而按照人类指示进行工作.世界顶尖科技公司纷纷加码语音识别技术,微软公司加快消费类声学产品研发的步伐,推出了语音助手微软小娜APP；苹果公司力图拓展Siri在汽车领域的应用,收购了VocalIQ公司；谷歌向中国语音助手出门问问投资7500万美元.宝马集团、三星集团、松下公司和语音识别系统开发商Nuance公司联合开发了车载“智能助理”技术,该技术能够精确辨识车主发出语音的有效性.语音识别技术下一步将向声纹识别的方向发展,在人机交流功能基础上,叠加了身份识别的功能,即从语音信号的声纹特征（包括频率、强度、节奏）辨别出说话人的身份.目前,建设银行已经打算在其手机银行中采用声纹识别技术以完成用户的身份验证工作.
在人脸识别方面,谷歌公司正在研发人脸识别手机,使手机在不依赖云平台的情况下,仅靠内置处理系统就可以识别人们面部特征,未来该款手机有望被应用于人脸识别授权交易中.美国纽约肯尼迪机场已经采用人脸识别技术,对部分入境旅客和其所持的护照进行比对分析,通过生物识别技术甄别旅客身份.国内重庆市、扬州市等地区都出现了基于人脸识别技术的ATM机,取款人无需携带 ,通过人脸识别验证即可在该机器上获取各种金融服务.为了保障业务安全,微众银行APP在用户绑定第二张 时应用了人脸识别功能.未来,人脸识别技术将向情感识别方向进一步演进,机器将从人们的面部表情中,分析出人们的心理活动.目前,微软公司推出的Azure云服务可以识别出人脸所表达的情绪.
在图片识别方面,剑桥大学正在研发基于图片识别的无人驾驶技术,通过高像素相机拍摄街景照片,系统实时地将图片中的路况分成路面、路标、行人等12个类别,从而形成路况信息的分析报告,指导车辆的运行.微软公司于近期推出的Translator APP增加了光学字符识别功能,该功能能够识别手机摄像头所拍摄的图片中的字体,例如,机场屏幕、路面指示牌、博物馆说明牌等.百度识别APP通过图像识别技术可以实现“拍照购物”功能,为用户提供心仪商品的精准匹配功能.Facebook公司发布了照片魔术的应用,能够从用户手机相册中识别出包含好友的照片.一旦识别到好友照片,就会提醒用户分享这些照片.今后,图片搜索技术将会进一步发展,机器会根据用户上传的图片,立刻搜索出若干相同或相似的图片信息.海量图片特征信息的快速提取、比对和分析将会成为图片搜索技术需要突破的核心要素.
人机交互的桥梁
如果说终端是互联网平台的入口,那么终端所承载的智能识别技术就是用户通往互联网平台的桥梁.没有桥梁,入口再豪华也成为摆设.由于互联网平台和用户的天然距离感,因此终端的用户友好特征将成为平台能否积累用户的关键,而终端的用户友好特征的重要体现就是智能识别技术.智能识别技术能够让用户流畅地和机器进行沟通,从而获取云端互联网平台的服务.当前,智能识别技术在智能家居、智能视频监控、互联网金融服务等领域发挥了重要作用.
语音交互智能家居技术
将是争夺的蓝海
智能识别技术为用户提供了和电视、音箱、空调、厨卫等家用设备实时语音“沟通”的机会,用户可以通过收音装置对家用设备下达开启、执行功能、关闭等任何一项指令,后台可以根据自建的语义指令库和用户语音进行精准匹配,识别出用户的指令意图,从而对用户家用的设备进行相应操控.
目前,国内已有多家厂商形成了语音交互智能家居的成熟解决方案,并正在进行大范围推广.在用户的出行场景已被BAT等大型互联网公司瓜分完毕后,用户的家庭生活场景仍是一片蓝海,语音交互智能家居的商业价值就在于此.谁占领了用户的家庭生活场景,就可以在分析用户生活大数据的基础上,为用户推送娱乐、餐饮、医疗等方面的精准商业服务.
智能视频监控技术
重在三方交互体验
海康威视推出了Smart2.0“智”系统,该系统为视频监控终端嵌入了“大脑”,监控终端可以实时对视频画面进行行为检测、异常侦测、特征识别、统计分析.一旦发现可疑,即可立即向云端Smart平台发送报警信息.同时,飞瑞斯科技研发了基于人脸识别的视频监控系统,该系统联通 人像库和人口综合信息系统,在捕捉视频画面的同时,能够迅速对进入画面的人像进行识别,并实时开展身份鉴别,实现对犯罪分子的精准追踪.
智能视频监控技术已从简单的画面感知、存储技术发展成为画面智能分析技术,能够实时对捕捉画面进行处理.
智能视频监控技术并不是简单的用户和机器之间的交互,而是用户、机器、环境三方的交互,机器把它对环境的采集信息,以及对信息的判断结果传输给用户,智能视频技术对前端环境感知的灵敏性和对后端视频数据分析的精准性将成为其彰显商业价值的关键.
生物识别技术商业价值不断凸显
互联网金融服务行业发展一直受到风险把控能力不足、用户欺诈风险高等因素的制约,而日渐成熟的生物识别技术为互联网金融业务提供了有力的技术支撑.互联网企业纷纷加快了生物识别技术的研发,蚂蚁金服旗下“柒车间”正在开展人脸、指纹、声纹、虹膜、笔迹、击键等多重因子综合验证技术攻关； 旗下的优图团队也在深入研究生物识别技术.目前,生物识别技术在互联网金融服务领域已经有了成熟的应用案例.微信推出了生物认证开放平台“TENCENTSOTER”,手机用户可以利用生物识别技术使用微信支付功能.国美金控发布了基于生物识别技术的消费分期产品“美易分”,用户点头、眨眼、左右摇头等生物特征已成为业务安全审核的一个重要环节.商汤科技上线了基于生物识别技术的互联网金融云服务平台,为P 公司提供在线获客、审批、放款的一站式服务.
随着人们网络活动的日渐频繁,网络安控问题也愈加受到关注,由于生物识别技术对互联网金融活动支撑作用的明显提高,其产业化进程将会加快,商业价值将不断被挖掘.
市场前景广阔
场景是技术应用的沃土.智能识别技术未来将继续深耕细分场景,在家庭服务机器人、智能工厂、无人机等领域深化应用.例如,机器视觉技术在生产中对产品尺寸、形状、颜色等信息的检测将成为产品质量把控的关键一环.通过机器对产品特征信息的感知和判断,产品良品率将会得到大幅的提升,同时人力劳动也会得到解放.
价值诞生于技术的融合.由于智能识别技术需要对海量信息进行采集、处理和分析,其本身蕴藏了和大数据技术融合发展的基础.如何深度开发利用智能识别技术所积累的用户数据并挖掘出商业价值,是各方下一步需要竞逐的焦点.例如,道路监控的视频大数据将会为交通流量优化、监控设备部署、巡逻布控等提供支撑.智能识别技术还将和LED技术融合创新,不少LED生产厂商看重了LED产品和智能识别应用的结合点,开始切入生物识别领域.例如,日亚化、欧司朗、晶元光电、亿光电子、远方光电等企业等开始布局生物识别技术.
未来,智能识别技术将日渐成熟,应用日益普及,其在语音识别、图片识别、视频识别、人脸识别、生物综合识别等方面的突破,将让人机交互更为顺畅,让智能设备更为精准地达成服务指令,带来更大的商业和社会价值.
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参考文献：
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