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人臉識別的核心技術范文1
關鍵詞：銀聯 銀行卡 生物識別技術
中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）04-0112-02
目前，銀聯跨行交易清算系統對我國銀行卡產業發展發揮著基礎性作用，處于我國銀行卡產業的核心和樞紐地位，使得我國銀行卡產業迅速發展及普及。但在用戶對銀行卡的使用過程中出現了銀行卡丟失、密碼忘記或者記混、信息泄露等諸多問題。生物識別技術在銀聯業務中的應用，很好的解決了這些問題。維護了廣大用戶的切身利益。
1 銀行卡使用安全現狀
隨著銀行卡產業的發展，網上銀行，轉帳支付，ATM存取款等已成為我國居民個人使用最為頻繁的非現金交易工具。銀行卡的發展大大降低了社會交易成本，提高了國民經濟運行效率，但與此同時，銀行卡在使用中也出現了許多安全問題。
1.1 銀行卡丟失
各個商業銀行都有自己的銀行卡業務，為滿足人們不同需求，相繼推出了存儲卡、信用卡、借記卡等諸多銀行卡產品，致使人們外出或者辦理業務需要攜帶大量銀行卡，使用時容易記混或者丟失。
1.2 密碼忘記
為了安全，人們往往為每個銀行卡設置不同的密碼，以防一個密碼泄露還能維護其他銀行卡的安全。由于密碼太多人們容易記混或者忘記密碼。
1.3 安全隱患
由于銀行卡現有交易方式存在漏洞，不法分子通過各種手段或渠道竊取銀行卡信息，而非法獲得他人錢財。銀行卡磁條被復制，卡內資金被盜；利用黑客軟件、病毒竊取用戶銀行卡號和密碼；在用戶用卡交易時，偷窺密碼；在ATM機上設置障礙，制造假吞卡現象，持卡人離開后竊取銀行卡等犯罪案件不斷增加，如何保證銀行卡交易安全是擺在我們面前最嚴峻的問題。
2 生物識別技術
生物識別技術，是通過計算機技術、光學、聲學、生物傳感器等多門學科密切結合，利用人體固有的特性來進行個人身份的鑒定。由于人體特征具有不可復制的唯一性特征，不易遺忘、不易偽造、不易竊取、隨身攜帶，使生物識別技術比傳統的證件、用戶名和密碼等身份鑒定方法更具有安全性、保密性和方便性。
目前，常見的生物識別技術有：
（1）指紋識別：通過和指紋庫預存指紋做比對，確定查詢人身份。
（2）手掌幾何學識別：通過測量使用者的手掌和手指的物理特征來進行識別。
（3）聲音識別：通過分析使用者的聲音的物理特性來進行識別的技術，將說話人發出的聲波轉換成能夠表達說話內容的序列號來進行識別。
（4）視網膜識別：使用光學設備發出的低強度光源掃描視網膜上獨特的圖案。
（5）人臉識別：利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。
另外，還有虹膜識別、簽名識別、步態識別、靜脈識別、基因識別等識別技術。各種生物識別技術各有優劣，如指紋識別技術，掃描速度快，指紋采集器體積小，價格低；但有些人的指紋特征很少，很難成像，磨損或者意外都可能造成識別不準確；每次使用指紋都會留下印痕，易被不發分子復制利用；有些人害怕指紋記錄在案，操作不便。虹膜識別具有唯一性高、穩定性高、抗欺騙性強等特點，但很難將圖像獲取設備小型化、而且攝像頭價格昂貴，很難推廣使用。視網膜識別精確度高、難以偽造，但使用較困難，被識別對象感覺不好，而且成本高。
人臉識別具有識別速度快、可直觀對比、無須學習等特點，但面部的位置和周圍的光環境可能影響系統的精確性，面部的相似也可能會影響識別的準確性。手掌識別使用時很容易接受，且準確性較高，讀取器也很容易集成到其他系統中。二者的結合能相互彌補不足，提高識別的唯一性和安全性。
3 生物識別技術在銀聯業務中的應用
將人臉識別技術和手掌識別技術運用到銀聯業務中，能有效解決銀行卡在使用過程中的諸多問題，改善銀聯業務的業務流程和安全性。
在銀聯跨行結算系統的基礎上，增加人臉識別和手掌識別身份認證，形成“人臉識別+手掌識別+賬號密碼”三層安全認證，增強交易的安全性和方便性。以ATM機交易為例。用戶可以在不帶銀行卡的情況下通過ATM機存取款和轉賬，通過人臉識別和手掌識別確定用戶身份后，列出該身份下的所有銀行卡賬號，用戶選擇用哪個銀行卡賬號進行交易，輸入正確密碼后顯示該賬號的所有信息，然后進行交易；如果插入銀行卡，進行人臉識別和手掌識別后直接要求輸入該銀行卡賬號密碼，三層認證通過后顯示該銀行卡賬號信息，進行操作。鏈接拓撲圖如圖1：
“人臉識別+手掌識別+賬號密碼”三層安全認證方式與銀聯交易系統的完美結合，可以應用到任何銀聯業務中，如超市購物、post刷卡、網上支付、柜臺交易等，與各種交易平臺都能很好的集成，彌補傳統的“賬號+密碼”認證方式的不足，維護用戶的經濟利益，促進銀聯業務的健康發展。
4 人臉識別+手掌識別+賬號密碼”三層安全認證流程
采用“人臉識別+手掌識別+賬號密碼”三層安全認證，使人臉識別技術、手掌幾何識別技術與現有銀行交易系統相結合，大大減少了因遺失銀行卡或被盜取密碼而造成的損失，減小了利用銀行安保系統的漏洞犯罪的可能性。
所有在現金交易柜臺進行現金交易的客戶的面像都會自動被捕捉在案，銀行可將有犯罪在案或者有經濟信用問題的人物列為黑名單，在現金交易柜臺被捕捉的面像都會首先與黑名單作比較，當找到黑名單里的面像相匹配的面像時，系統可報警通知銀行工作人員，否則都作為正常交易備案。
所有銀行用戶可申請采用“人臉識別+手掌識別+賬號密碼”三層安全認證，只需到現金交易柜臺辦理手續，采集本人面像和手掌幾何圖形當模板。當用戶到現金柜臺用取款時，則需按照系統指示面對著現金交易柜臺上的攝像頭，系統捕捉該用戶面像資料與相對應的銀行卡賬號所采集的面像相比對，比對成功后，提示用戶進行手掌識別，通過后方可取款，系統同時捕捉該用戶照片存檔備案，方便查詢。
當用戶采用ATM自動取款系統時，系統自動捕捉該用戶面像資料，與黑名單里的身份資料進行比對，比對該用戶是否屬于黑名單里的人，如是系統可作報警通知銀行工作人員，通過人臉識別后提示用戶將手掌放入手掌幾何識別器里進行手掌識別，通過人臉識別和手掌識別后，方能顯示用戶身份下所有銀行賬號，用戶選擇交易賬號輸入正確密碼后方可取款，系統同時捕捉該用戶照片信息存檔備案，方便查詢。交易流程圖如圖2所示：
5 人臉識別+手掌識別+賬號密碼”三層安全認證在銀聯業務中應用的意義
5.1 使交易更具安全性
人臉和手掌特征都是人體所固有的生物特征，具有唯一性、不可復制性和自身的防偽性，使得生物識別是當今認證識別技術中最高級別的安全密鑰系統。傳統的認證方式和生物識別的融合，使身份識別更加準確和安全，應用于銀聯業務和銀行門禁系統，可以有效防止和避免盜取密碼、挾持搶劫、復制磁條等違法行為。
5.2 使交易更具方便性
生物識別在銀聯業務應用中除了保障交易安全之外，還可以使交易變得便捷。在現實的交易環境中，每一次交易進行都要信任審核。在很多情況下，用戶并不愿意向對方留下諸如身份證號碼一類個人隱私信息。這會給建立交易互信造成障礙。生物特征的使用，使得雙方確立信任的時間成本和承擔的風險大大降低。交易便捷還體現在交易的操作過程中。傳統的類似銀行卡的結算方式，需要輸入帳號，密碼，加載數字證書等諸多環節，若采用生物識別的方式，確認交易的過程只需完成身份的認證即可。生物識別特征與生俱來、不需記憶、隨身攜帶，免去了帶卡交易、遺忘密碼、丟失印章等煩惱。
5.3 引發了領域技術革命
人臉采集器和手掌幾何識別器成本低、體積小，能很好的集成到各類系統，中科院計算所與成都銀晨網訊與2000年5月聯合創立了國內首家專門從事面像識別核心技術研究與開發的實驗室。主要研究領域涉及計算機視覺、模式識別、機器學習等，尤其關注于人臉識別以及多模式人機交互技術。有傳統的相等驗證法認證技術轉變為以相似匹配法為核心的認證技術。
隨著計算機技術、數字圖像處理、生物科學等學科的發展，為利用計算機實現生物識別技術在各領域運用開拓了美好前景。此種認證方式須有社會各界的支持、銀聯和各商業銀行的相互配合、密切合作才能得以實施和推廣。我們相信，人臉識別技術和手掌幾何識別技術以其特有的穩定性、唯一性和方便性等特征，會被越來越廣泛地被應用在需要身份識別的領域。
參考文獻
[1]喻凌云，王加陽.基于生物識別技術的電子商務應用研究[J].湖南商學院學報，2010（03）.
[2]毛巨勇.生物識別技術的發展與現狀[J].中國安防，2010（08）.
[3]吳竹君.談DNA生物識別技術及其應用[J].中國安防，2010（08）.
[4]龐尚珍，馮雪.生物識別技術研究[J].科技傳播，2010（16）.
人臉識別的核心技術范文2
以前，徐立布道“深度學習”、“人工智能”、“DeepMind”這些名詞，客戶常常不知所謂。谷歌（Google）旗下Deep Mind公司開發的人工智能程序AlphaGo擊敗韓國圍棋高手李世石之后，客戶紛紛主動詢問合作機會，“PPT中的大量專業詞匯，AlphaGo用5盤圍棋全普及了”。
2014年，徐立和學術同行聯合創立商湯科技，目前核心業務是機器視覺服務，包括圖像視頻的處理和理解、人臉識別，其技術基礎就是與AlphaGo同源的深度學習。這家低調的創業公司，已在不知不覺中滲透進多數人的生活。
領先一步
對徐立而言，AlphaGo贏得比賽并不意外。
過去兩年，但凡介紹深度學習，他都會談及AlphaGo的“造物主”Deep Mind公司――2014年谷歌耗資4億英鎊收購的一家英國公司。“Deep Mind才12名員工，創始人是一位國際象棋冠軍，沒有具體產品，只從事深度學習的游戲研究，要花4億英鎊，當時業界震驚了?！?/p>
每與人談及這宗收購，徐立聽到的多數評價是“谷歌就會亂花錢”。然而，業內學術權威Yoshua Bengio教授當時評論：“深度學習領域內約有50名真正內行的專家，其中12人在Deep Mind，谷歌買的是未來。”AlphaGo證實了Deep Mind的價值。
所謂深度學習，某種意義上是對人腦神經細胞的模仿，人腦擁有大量相互聯系的神經細胞，細胞間彼此傳遞神經刺激，而運算過程并非一步到位，是從一個層次到下一個層次計算復雜事物，用計算機模仿該過程，就形成深度學習，其本質是一種人工神經網絡，擅長在大量數據基礎上進行判斷。
歷史上，谷歌曾進行過一個“貓臉識別”的實驗，建立一個有10億個節點的神經網絡，讓其“觀看”大量視頻，人工大腦自主“學會”了識別貓臉的技能。此前沒有預先編寫任何程序告訴計算機什么是“貓臉”，完全通過海量視頻和數據分析貓臉的特征。
深度學習的技術淵源，可追溯至上世紀80年代，受限于運算能力以及數據量，在學術界長期處于邊緣地帶。2006年后，由于IT技術的進步，其學派開始崛起；隨后，微軟人工智能首席科學家鄧力（Li Deng）將其應用于語音領域，并取得重大突破，鄧力及其合作者在2009-2010年間開發了一套算法，迅速將語音識別的準確率提高到一個新量級，一大代表性成果即全自動同聲翻譯系統，可實時把英文演講翻譯成中文并以中文語音輸出。
“這項研究改變了人工智能的產業現狀，引爆了學術界，深度學習馬上成為大熱點?！毙炝⒃u論說，“大量研究開始朝著深度學習方向迅猛推進，像推火車一樣，技術應用不斷拓展，計算準確率大幅度提升?！?013年，《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）將深度學習列為世界十大突破性技術之首。
據徐立介紹，深度學習目前主要應用于三大領域：語音識別、自然語言處理（代表性例子是“微軟小冰”）以及計算機視覺。2010年前后，徐立當時是香港中文大學的博士后，與湯曉鷗教授等香港中文大學多媒體實驗室的師兄弟多有接觸，后者是深度學習在視覺領域應用的先驅。
其中，頗具說服力的成就是，在CVPR、ICCV和ECCV三大計算機視覺學術會議上，前3年有關深度學習的29篇文章中，有14篇出自香港中文大學多媒體實驗室，其團隊后來成為商湯科技的骨干研究力量?？梢哉f，在深度學習與計算機視覺剛剛聯姻時，正是學術方向的明智選擇以及強執行力，成就了商湯科技現在的商業價值。
直到現在，商湯科技也保持著濃厚的學術色彩，其人才團隊中有不少來自MIT、斯坦福、香港大學、香港中文大學、清華大學等高校及其實驗室，以及谷歌、百度、微軟、阿里巴巴等產業界的領軍人物，其中包括5位微軟研究獎獲得者（Microsoft Research Fellow），兩位A-star（阿里星人才計劃），聚集了華人世界中一批深度學習和計算機視覺領域專家。200余人的公司中，擁有50多名博士。 全球人工智能市場規模
“商湯的很多科學家非常搶手，我們提供的工資并不比業界巨頭高。”徐立向《二十一世紀商業評論》（下稱《21CBR》）記者解釋說，“這些科學家愿意過來，是因為我們真心相信，在人工智能這樣的關鍵領域，中國原創科技完全有機會走到世界前列?！?/p>
全球第一
現就職于谷歌的Geoffrey Hinton被譽為深度學習領域的開山鼻祖，2010年在語音領域實現突破后，他嘗試將深度學習引入到視覺圖像領域，于2012年參加ImageNet競賽。
ImageNet競賽是人工智能領域的權威競技場，斯坦福華裔學者李菲菲（Feifei Li）為視覺領域收集了大規模的“圖像分類和物體檢測”數據集。該數據集最初包括一個1000類圖片分類的任務，后面又增加了200類靜態圖片物體檢測任務。
Geoffrey Hinton第一次使用深度學習方法，就將圖像分類的準確率提升10%，這在過往要耗時數年才能實現。此例一開，但凡在計算機視覺領域要證明自身實力，參加ImageNet競賽幾乎成必選項。
2014年9月，商湯科技聯合創始人邱石博士等人首次出征ImageNet競賽，在大規模物體檢測比賽中以40.7%的成績榮獲世界亞軍，成績僅次于谷歌的43.9%。
2015年，ImageNet競賽新增一項視頻物體檢測的任務。視頻是連續的圖像，比靜態圖像中的物體檢測復雜度更高，商業價值也更高。舉例來說，一旦將視頻中的所有物件識別出來，品牌商就可按物體搜索，進行定向的品牌植入。
在該項新任務的比拼中，賽事主辦方選擇了30個類別的物體，商湯科技聯合香港中文大學多媒體實驗室組成的團隊，在28個類別中準確率最高，第二名只贏了兩個；商湯科技整體62%的準確率，也遠高于第二名51%的準確率，最終商湯科技以11%的壓倒性優勢領先并奪冠。
按照徐立的解釋，ImageNet比賽的成績，取決于三大要素：
首先最核心的是“造腦”能力，腦子造得聰明與否，決定最后運算結果，造腦能力也是評價一家公司是否有人工智能核心技術的關鍵。谷歌收購Deep Mind團隊，臉書（Facebook）招募學術權威Yann LeCun等人，百度聘請吳恩達（Andrew Ng）擔任首席科學家，本質上請的就是“造腦的上帝”。只要人工網絡的設計勝出一籌，在搜索等業務場景中將帶來巨大的商業利益，而商湯科技研究團隊的高占比，正是因為其將“造腦”列為第一要務。
其次是數據，數據量越大，運算結果越準確，由于ImageNet主辦方也提供了限定的訓練數據集，該項條件對于參賽者是平等的。
再次是超算能力，這是由大數據處理的需求所決定的，只有計算能力較別人快，才能測試更多的算法模型，從中遴選出最佳算法。商湯團隊剛成立時，一開始沒有GPU集群，往往要等1個月才能驗證一個結果。在2014年5月，在吳恩達的主持下，百度構建了當時世界最快的超算平臺MINWA，實現144個GPU連接。但現在，商湯科技已建設的深度學習超算平臺DeepLink，200塊GPU的連接為全國最大，以前耗時1個月的運算，現在只需5-6個小時即可完成。
ImageNet競賽的奪魁，證明了商湯科技在兩大領域的實力，“第一，我們腦子確實造得好；第二，超算平臺能力強?！毙炝⑾喈斪院馈?/p>
掘金“人臉識別”
深度學習過于抽象，對普羅大眾而言，商湯科技最易理解的標簽之一就是人臉識別技術。
2014年下半年，投資機構IDG主動找上門，游說香港中文大學多媒體實驗室的骨干創業，徐立等人當時在業內已相當資深，為什么舍棄學術追求而創業呢？
“從學術上轉換成工業應用，本身是一種責任?！毙炝⒔忉屨f，此前，香港警方曾向其團隊尋求幫助：一些高速行使的逃逸車輛，監控錄像過于模糊，希望他們恢復出逃車輛的信息，香港警方愿意為服務埋單。這種實踐給予了團隊巨大的成就感。事實上，計算機視覺領域的“四大天王”（即前文所述的Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio、吳恩達）中，就有3位投身產業。
2014年10月，商湯科技團隊正式成立。創業伊始，團隊的主要精力是將學術成果轉化為商業性解決方案，2015年上半年一直忙于深耕產品，而隨著人臉識別以及圖像處理的需求日漸旺盛，在2015年6月份，公司業務開始爆發性增長，商湯科技的商務團隊起初不過四五人，在公司忙于接待問詢的客戶，直到2015年底，才開始有針對性地開發行業客戶。現在商務團隊的負責人此前任職IBM Watson Health 大中華區事業總監。
由于商湯科技主要從事B2B業務，多隱身于幕后，一直未為人所知，實際上，其服務客戶量早已達億級規模。
小米是其合作商之一。2015年8月小米推出操作系統MIUI7，其中的寶寶相冊，正是聯手商湯科技共同打造的新賣點。小米云服務負責人范典告訴《21CBR》記者，寶寶相冊中采用的人臉識別技術，主要在于三個核心算法：一是檢測圖庫中的同一張臉，二是識別這張臉的特征，三是聚類相同的臉孔。
“在這個過程中，我們要確保用戶隱私，絕對不能泄露任何數據，這是個挺大的工作量。盡管我們自研算法，但希望做出來的產品是一流的，所以全方位評估了超過10家公司后，最后決定將‘人臉識別’，就是數據特征這部分交給商湯來做。”范典說。
在線金融搜索服務平臺“融360”的CEO葉大清也告訴《21CBR》記者，人臉識別技術發展至今，系統識別準確率已經超過了人眼的識別。換言之，技術勝于人類識別。在葉大清看來，這正是金融行業所需要的――人工智能應用于金融行業，可進行反欺詐，識別騙子，提高效率，降低風險。
因此，2015年5月，融360聯合商湯科技推出名為“天機”的風控系統，從用戶身份認證、還款意愿和還款能力三個大維度，進行信用評分，再根據分值向放貸機構提出放款建議。 據稱，分值足夠的用戶，申請5萬元以下的小額貸款，10分鐘便可完成審批，最快當天放款。
同時，葉大清認為，新技術是推動普惠金融發展的重要動力，“我們總說普惠金融，為更多人提供金融服務，這是普遍性；而價格降下來就是‘惠’。長期利用技術能降低貸款利率，這是毫無疑問的。從這個角度來看，人臉識別技術，大數據風控技術，有可能降低融資成本，提高融資效率，推動普惠金融發展，幫助更多需要金融服務的老百姓?！?/p>
在徐立看來，深度學習近幾年之所以流行起來，在于它為行業提供了新的解決方案?！艾F在深度學習很強大，以至于一套解決方案可以適配到各個行業中去。它是一個萬能鑰匙?！?/p>
據徐立介紹，現階段商湯科技主要布局以下幾個領域：
第一大領域是移動互聯網，其客戶包括小米，華為Mate 8的智能人臉相冊，美圖公司的人臉檢測器、人像美容等。之前刷爆朋友圈的圖聊軟件Faceu、Snow等，采用的也是商湯科技的算法。這些產品應用，每個均涉及千萬量級以上的客戶。
值得一提的是，商湯科技還與中國移動在線公司締結了戰略合作關系，后者實施的3億用戶實名制計劃，就依托于商湯科技在OCR人臉識別領域的技術。
2015年中國移動全面實行實名認證，主要通過身份證OCR識別（Optical Character Recognition，光學字符識別），以及人臉識別兩大技術實現。在去年中國移動的兩項公開招標中，商湯科技最終在數十家競標公司中勝出。
“在競標過程中，商湯科技提供的技術模塊有三個方面的特點：算法識別準確率最高；能夠滿足客戶在不同場景下的圖像識別；在最短時間內，利用數據針對實用場景開展了人臉識別訓練?！敝袊苿釉诰€公司實名制認證負責人王強鑫告訴《21CBR》記者。
王強鑫表示，通過人工智能技術完成身份核實和實名認證，不僅降低身份防騙防盜幾率，解決了安全性問題，也因為系統自動處理服務，為客戶帶來很大的便捷性。王強鑫透露，后續與商湯科技合作中，計劃在10086視頻客服等其他數字服務領域全面應用刷臉識別技術，為客戶提供更加便捷和安全的服務體驗。
視頻，正是商湯科技發力的第二大領域。2015年，商湯科技與安防企業東方網力共同設立公司，以視頻監控系統、安防軟件、大數據為基礎，共同打造智能交通管理系統。
東方網力董事長趙永軍表示：“視頻技術作為視頻的拓展，在平安城市中經過多年磨合，加上互聯網技術的發展，視覺感知正在發生質變，技術和商業模式的探索將不斷涌現出新的形態?！?/p>
的確，人工智能也為視頻行業提供了新的模式和方案。今年年初，網絡紅人Papi醬火遍互聯網時，再次推動了視頻行業的發展。視頻行業“新貴”小咖秀事業部總經理楊旭向《21CBR》記者透露，在多番評估測試后，小咖秀選擇聯手商湯科技，探討如何結合人工智能，打造視頻的新玩法。
商湯科技布局的第三大領域是互聯網金融，其合作伙伴包括銀聯、京東金融、招商銀行等，涉及真人檢測、身份證、OCR等業務。
除了前文提及的融360，另一家合作伙伴“借貸寶”也采用了商湯科技的算法。借貸寶副總裁翁曉奇透露，其肖像認證系統采用了商湯科技的平臺，用戶不需輸入銀行卡密碼即可進行身份認證，“在APP為用戶肖像采集一張照片，再和公安部提供的身份證照片進行比對，我們每天有幾十萬人通過這種活體的肖像認證，目前是全國最大規模的肖像認證技術實踐?！?/p>
人臉識別的核心技術范文3
關鍵詞：模式；模式識別；模式識別的應用
1 引言
人們在觀察事物或現象的時候，常常要根據一定需求尋找觀察目標與其他事物或現象的相同或不同之處，并在此特定需求下將具有相同或相似之處的事物或現象組成一類。例如字母‘A’、‘B’、‘a’、‘b’，如果從大小寫上來分，會將‘A’、‘B’ 劃分為一類，‘a’、‘b’劃分為另一類；但是如果從英文字母發音上來分，則又將‘A’、‘a’劃分為一類，而‘B’、‘b’則為另一類。人們也可以正確地區分出它們，并根據需要將它們進行準確歸類，當然， 前提條件是人們需要對‘A’、‘B’、‘a’、‘b’一般的書寫格式、發音方式等有所了解。人腦的這種思維能力就構成了“模式識別”的概念。那么，什么是模式？什么是模式識別呢？
2 模式和模式識別
從以上的例子可以看出，對字符的準確識別首先需要在頭腦中對相應字符有個準確的認識。當人們看到某物或現象時，人們首先會收集該物體或現象的所有信息，然后將其行為特征與頭腦中已有的相關信息相比較，如果找到一個相同或相似的匹配，人們就可以將該物體或現象識別出來。因此，某物體或現象的相關信息，如空間信息、時間信息等，就構成了該物體或現象的模式。Watanabe定義模式“與混沌相對立，是一個可以命名的模糊定義的實體”。比如，一個模式可以是指紋圖像、手寫草字、人臉、或語言符號等。廣義地說，存在于時間和空間中可觀察的事物，如果可以區別它們是否相同或相似，都可以稱之為模式；狹義地說，模式是通過對具體的個別事物進行觀測所得到的具有時間和空間分布的信息；把模式所屬的類別或同一類中模式的總體稱為模式類(或簡稱為類)。模式識別則是在某些一定量度或觀測基礎上把待識模式劃分到各自的模式類中去。計算機模式識別就是是指利用計算機等裝置對物體、圖像、圖形、語音、字形等信息進行自動識別。
模式識別的研究主要集中在兩方面，一是研究生物體( 包括人) 是如何感知對象的，二是在給定的任務下，如何用計算機實現模式識別的理論和方法。前者是生理學家、心理學家、生物學家、神經生理學家的研究內容，屬于認知科學的范疇；后者通過數學家、信息學專家和計算機科學工作者近幾十年來的努力，已經取得了系統的研究成果。
3模式識別的方法
現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構(句法)模式識別方法。統計模式識別是對模式的統計分類方法，即結合統計概率論的貝葉斯決策系統進行模式識別的技術，又稱為決策理論識別方法。利用模式與子模式分層結構的樹狀信息所完成的模式識別工作，就是結構模式識別或句法模式識別。
4．模式識別的應用
經過多年的研究和發展，模式識別技術已廣泛被應用于人工智能、計算機工程、機器學、神經生物學、醫學、偵探學以及高能物理、考古學、地質勘探、宇航科學和武器技術等許多重要領域，如語音識別、語音翻譯、人臉識別、指紋識別、手寫體字符的識別、工業故障檢測、精確制導等。模式識別技術的快速發展和應用大大促進了國民經濟建設和國防科技現代化建設。
4.1 字符識別
字符識別處理的信息可分為兩大類：一類是文字信息，處理的主要是用各國家、各民族的文字（ 如： 漢字，英文等）書寫或印刷的文本信息，目前在印刷體和聯機手寫方面技術已趨向成熟，并推出了很多應用系統；另一類是數據信息，主要是由阿拉伯數字及少量特殊符號組成的各種編號和統計數據，如：郵政編碼、統計報表、財務報表、銀行票據等等，處理這類信息的核心技術是手寫數字識別。
4.2 語音識別
語音識別技術技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和信息論、發聲機理和聽覺機理、人工智能等等。近年來，在生物識別技術領域中，聲紋識別技術以其獨特的方便性、經濟性和準確性等優勢受到世人矚目，并日益成為人們日常生活和工作中重要且普及的安全驗證方式。而且利用基因算法訓練連續隱馬爾柯夫模型的語音識別方法現已成為語音識別的主流技術。該方法在語音識別時識別速度較快，也有較高的識別率。
4.3 指紋識別
我們手掌及其手指、腳、腳趾內側表面的皮膚凹凸不平產生的紋路會形成各種各樣的圖案。而這些皮膚的紋路在圖案、斷點和交叉點上各不相同，是唯一的。依靠這種唯一性，就可以將一個人同他的指紋對應起來，通過比較他的指紋和預先保存的指紋進行比較，便可以驗證他的真實身份。一般的指紋5個大的類別:左旋型（leftloop）,右旋型（right loop）,雙旋型（twinloop）,螺旋型（whorl），弓型（arch）和帳型（tented arch）,這樣就可以將每個人的指紋分別歸類，進行檢索。指紋實現的方法有很多，大致可以分為4 類：基于神經網絡的方法、基于奇異點的方法、語法分析的方法和其他的方法。
4.4細胞識別
細胞識別是最近在識別技術中比較熱門的一個話題。以前，對疾病的診斷僅僅通過表面現象，經驗在診斷中起到了主導作用，錯判率始終占有一定的比例；而今，通過對顯微細胞圖像的研究和分析來診斷疾病，不僅可以了解疾病的病因、研究醫療方案，還可以觀測醫療療效。如果通過人工辨識顯微細胞診斷疾病也得不償失，費力費時不說，還容易耽誤治療。基于圖像區域特征，利用計算機技術對顯微細胞圖像進行自動識別愈來愈受到大家的關注，并且現在也獲得了不錯的效果。但實際中，細胞的組成是復雜的，應該選擇更多的特征，建立更為完善的判別函數，可能會進一步提高分類精度。
參考文獻：
[1] 邊肇祺，張學工等編著. 《模式識別》(第二版）. 北京：清華大學出版社，2000.
[2] 王碧泉，陳祖蔭. 《模式識別理論、方法和應用》. 北京：地震出版社，1989.
人臉識別的核心技術范文4
【關鍵詞】視頻 監控 鐵路
隨著我國鐵路系統的不斷進步，鐵路運輸的速度在不斷提升，于此同時，更多的信息技術也參與到鐵路工作環境中，成為推動和保障鐵路安全的重要支撐力量。在諸多的技術中，視頻監控技術在面對新型鐵路工作安全需求的時候，發揮著不容忽視的重要作用。
1 鐵路環境下的視頻監控核心技術以及構架
對于當前鐵路環境下的視頻監控技術，已經不僅僅單純是將鐵路工作運行系統中的諸多方面視頻實時地傳送到中央控制室或者數據中心，供相應的工作人員實現對于鐵路運輸環境中的各個環節進行監督。隨著鐵路運輸速度的不斷提升，以及鐵路運輸能力的提升，對于鐵路運輸環境中，工作人員力量薄弱的環節亟待更加完善的視頻監控體系參與其中。
在當前鐵路環境中參與工作的視頻監控系統，除了常規的安全和適用性技術諸如對于雷電等自然環境的抵御、對于長距攝像的適應以及精度的滿足等方面以外，更為智能化的冗余控制方式以及自動圖像識別技術成為了當前視頻監控系統中的核心支持技術。對于冗余而言，在鐵路運輸系統中，為了確保系統的安全和穩定性，差不多所有的系統都存在一定程度的冗余，包括鐵路中專用的通信網絡等在內，都從物理和邏輯兩個層面實現冗余，因此在視頻監控系統之中，冗余同樣必不可少。這要求一方面能夠保證在鐵路運輸系統內部能夠實時有效地監控到各個角落，確保鐵路系統內部安全，另一個方面還需要基于物理層面設備的經濟以及數據存儲和傳輸過程中對于通信網絡帶寬資源的占用做出合理考量。而對于自動圖像識別技術而言，其應用對于鐵路環境中的諸多環節都有著積極意義。對于列車行駛環境，尤其是高速行駛環境中外來闖入人員以及物體的特征以及運動狀況的識別和自動告警，以及在人員密集的環境下，諸如候車廳或者出站口等環境中對相關人員的運動速度進行自動化監測，幫助工作人員發現人員密集環境下可能發生的安全隱患。
從整個視頻監控系統的結構角度看，由于鐵路工作環境十分龐雜，并且其所需要面對的監控對象又具有不同的行為和圖像特征，因此在實際的應用環境中，分布式處理的工作方式，必然會成為鐵路工作領域中視頻監控系統的重要工作方式。這要求視頻監控系統一方面必須符合《鐵路綜合視頻監控系統技術規范》的相關要求，另一個方面還需要以一種實時有效的目光來對監控系統進行審視，不斷優化才能獲取到良好的效果。在實際的工作部署中，一個典型的鐵路環境視頻監控系統通常會在管理、轉發和存儲等方面呈現出多級特征，并且依據監控對象，在不同的級節點上采用人工智能以及自動化相關技術，確保相關數據能夠在第一時間內得到有效的處理和對待，并且盡量節省鐵路通信網絡中的數據傳輸資源。
2 視頻監控技術在鐵路工作環境中的應用特征
鐵路工作系統中，想要從技術和實現的角度打造更為有效更具實用性的視頻監控系統，首先需要深入地了解鐵路工作系統中對于視頻監控的主要需求方向，唯有如此，才能有的放矢的打造出適合當前工作環境的視頻監控。
從主要的應用環境看，可以劃分為站內和站外兩個主要類別，其中站內環境重點指鐵路運輸環境中的各個節點，包括候車廳等在內的一系列環境，從旅客進入安檢區域開始，一直到登上列車的這一段時間內，都屬于站內視頻監控需要加以控制的領域。這個領域中的視頻監控面臨的問題在于，人員密集且構成成分復雜，不僅僅包括部分旅客，也包括一些其他方面的流動或非流動人員，維持秩序的工作人員必然無法滿足需求，并且與人員和財產安全相關的案件發生頻繁。通常在這個環境中，最為重要的在于實現對于人員和財產的安全監控，人臉識別技術以及相對較高的清晰度將會成為這個環境中視頻監控技術，以及數據存儲技術的挑戰。其存在價值首先在于確保人員密集的環境中的人身和財產安全，并且由于相關數據量較大以及實時性要求更強等特征，對于這個環境中的視頻數據通常都存儲與各個站點內部，在當地直接實現數據的處理和分析，并且就地存儲，實現分布數據處理的最底層功能。
而對于站外環境而言，即指鐵路運輸環境，對于這個環境而言，通常除了工作人員，在正常的情況下是不會存在有其他人員活動的，這種狀況為確保列車的安全運行提供堅實基礎。對于這樣的環境執行監控的目的，在于在鐵路環境維護工作人員人力不足的情況之下，對鐵路運輸環境中的移動物體進行識別。對于這一方面的監控工作，雖然沒有站內環境相對密集的人員壓力，但是總體而言，其覆蓋面積要遠遠大過于站內監控工作覆蓋面積，并且相關數據必須經過相關的數據通信網絡傳輸到就近監控站，給鐵路通信網絡帶來的壓力也必須考慮進來。
除此以外，為了確保整個視頻監控系統能夠實現自身的安全，并且實現其價值的發揮，還必須關注對其本身使用權限的安全管理，包括授權用戶管理、系統防火墻建設等多個方面，并且對于監控系統分布數據庫中不同層級的數據應當依據其使用特征設置不同的安全防范手段和措施。對于整個監控系統而言，首先應當從物理層面保持數據通路的暢通，其次應當對內實現對數據的篡改行為進行防范，對外實現對視頻數據的外泄禁止，同時對不同級別的用戶授權進行有效管理，構建起完整的視頻監控數據管理體系，使其能夠為當前的鐵路安全運行乃至整個社會的穩定做出推動貢獻。
3 結論
在信息時代之下，鐵路環境中的視頻監控系統必然會日益成熟，并且在智能化和實時以及安全等方面呈現出更為顯著的長足進展。當前高鐵視頻監控系統已經呈現出很強的網絡化和分布的特征，在更多先進技術的推動之下，必然會形成在綜合性以及實戰性等方面更為完善的視頻信息管理系統，并且推動我國鐵路體系的發展向前邁進。
參考文獻
[1]郭桂芳,李繼元,閆永利.鐵路綜合視頻監控系統的初步規劃構想[J].鐵路通信信號工程技術,2010(02)
[2]謝征宇,董寶田.基于視頻監控的高鐵客運樞紐行人安全預警系統研究[J].物流技術,2011(07)
人臉識別的核心技術范文5
關鍵詞：增強現實；展示設計；前景
虛擬現實技術成為熱門詞匯，但并不是近些年才開始發展的。事實上，早在1965年，美國學者伊凡•蘇澤蘭就在國際信息處理聯合會中首次提出了具有聲音提示、交互圖形顯示和力反饋設備的虛擬現實構想。隨后，人類開始了用實際行動探索虛擬現實技術。1966年，美國麻省理工學院研制出了基于模擬力量和觸覺的力反饋裝置的頭戴式顯示器。1989年，VPL公司提出“VirtualReality”的概念，并推動虛擬現實技術走向商業化道路。如今，計算機軟硬件技術和數字交互技術快速發展，特別是GoogleProjectGlass的出現，使增強現實技術備受關注。隨著增強現實技術的不斷發展成熟，增強現實技術在飛行器與尖端武器研發、虛擬訓練、娛樂與藝術、數據模型可視化等領域凸顯出明顯的優勢與價值，基于增強現實技術的游樂設施、會展模式也不斷涌現。可以預見，增強現實技術在將來會迎來更廣闊的發展前景。文章以展示設計行業為例，分析增強現實技術在展示設計行業應用的可行性與優勢，并展望該項技術在展示設計行業的發展前景。
一、展示設計行業的現狀及發展趨勢
展示設計是通過空間與平面設計創設特定主題的空間，不斷調動觀眾的感官，吸引觀眾參與，以實現展品的宣傳、促銷目的。近年來，在黨和政府的支持下，國內展覽展示行業規模不斷擴大，并保持著良好的發展態勢。數據顯示，2015年全國共舉辦展覽9283場，同比增長15.9%，在展覽會面積、觀展人數上均顯現出強勁的發展動力。當前，國內展示設計行業顯現出展示手段不斷更新、展館類型不斷豐富、展示內容與空間高度融合等新趨勢，這些趨勢均體現出以下共性特征：一是數字技術輔助實物展示。隨著數字技術的不斷發展，展示設計的展示手段、類型、內容等也日新月異。傳統展示設計主要以文字、圖片、模型的靜態形式呈現，手段單一、內容單薄，不足以充分引起參觀者的興趣，也難以全面展現設計師的才華。基于數字技術的展示設計能盡可能調動聲、光、電、影視等多項資源，且形式多樣、展示內容豐富，可最大限度調動觀眾的視覺、聽覺、觸覺等多個感官，極大提升觀眾的參與積極性與參觀體驗感。二是注重情境參與性與趣味性。在互聯網和大數據環境下，觀眾習慣了交互式、趣味性的信息接收方式，因而交互式、趣味性的展示模式更容易吸引觀眾的眼球。未來，展示設計必將引入更多創新技術，讓觀眾享受跨越時空界限、如同身臨其境的體驗，使其能在展廳中暢游，獲得視覺、聽覺和觸覺一體化的感知效果。
二、增強現實技術在展示設計行業的應用現狀
增強現實技術(AugmentedReality，簡稱AR)基于網絡跟蹤、計算機顯示、交互及定位技術，將計算機的虛擬信息在現實場景中顯示，充分調動人們的視覺、聽覺、觸覺等感官，從而實現對現實場景的增強，強化觀眾對現實世界的體驗。總體來看，增強現實技術具有顯著的三維配準、實時交互和虛實結合特征?；谠鰪姮F實技術的展示設計可有效提升用戶體驗，借助RFID、自然圖像識別等技術，可對室內三維空間坐標進行準確定位，從而將現實空間擴大到虛擬現實領域。國外在增強現實技術應用于展示設計行業方面積累了較多的經驗。如，2012年印度的一場汽車展上，主辦方基于增強現實技術，將象征新車XUV500靈魂的虛擬的野生豹帶到車展現場，在現場引起了熱烈的反響，成功吸引了全場所有觀眾的目光和興趣，成功聚集了人潮并創造了話題。在該次車展中，計算機實時計算野生豹的運動軌跡，并調整攝影機影像的角度與位置，輔以相應的圖像技術，使虛擬的野生豹得以在現實世界中展現并與人進行互動（圖1）。國內增強現實技術在展示設計行業的應用仍處于初級發展階段，較典型的有華堂展業在互動控制和多媒體技術等領域的探索，相關科研人員在增強現實領域研究了體感互動、智能體感手環控制大屏系統、卡片識別增強現實、移動終端增強現實等技術，在展廳設計上掌握了增強現實、多點觸摸、多媒體顯示屏、全息成像等核心技術。如，華堂展業為足球展館設計的互動體驗方案（圖2），基于增強現實技術，利用攝像頭捕捉人們的踢球動作并觸發相應的射門動作，將虛擬的場景與真實世界的人物行為相結合，大大提升了觀眾的參與興趣。隨著互聯網技術、大數據技術、人臉識別技術的全面推進，這些技術與增強現實技術配合在展覽業內獲得了廣泛應用，為展示設計的形式、內容、手段和技巧注入了活力，極大地提升了會展服務的水平和效率，為行業發展提供了更大的想象空間。目前，由于人才、資金限制，會展活動對增強現實技術的應用不足，仍多采用傳統的展示方式。展覽中大多采用櫥窗、展柜、貼墻的傳統方式陳列商品，每件商品貼有對應的紙牌標簽，用寥寥幾行文字介紹商品品名、基本情況等，周邊雖然也配有講解員，但是對展品的介紹點到為止。這種單向的、缺乏交互的展示模式難以打動觀眾，因而也難以獲得理想的展示效果。由此看來，在展示設計行業引入增強現實技術，從而增強展示與觀眾之間的互動，拉近展示與觀眾的距離，激發觀眾的參觀興趣，顯得尤為重要。在未來的展示設計中，必須結合網絡虛擬展示與實地展示等多方優勢，通過品牌文化展示、科技展示、使用體驗、促銷互動游戲等方式提升展示的互動性、趣味性，從而最大限提升產品的展示效果。
三、增強現實技術在展示設計中的應用前景
1.對未來會展服務形式的影響
增強現實技術可以將過去以實物展示為主的展會服務形式轉變為基于大量動態數字音頻、數字模型及大容量計算機儲存技術的虛擬實物和實景再現形式，通過生動、全面的虛擬現實場景增強觀眾的感官體驗。以房地產展會為例，房產銷售商組織展會的目的是將樓盤配套齊全、規劃合理等優勢展現給觀眾，而僅靠傳統的手冊、噴繪畫、沙盤等展示形式是比較困難的。結合增強現實技術，通過設計AR情景播放的宣傳片、經過特殊處理的視頻、基于AR的大屏互動、立體閱讀、游戲等場景，可以為觀眾營造更為震撼、真實的展會氛圍，通過極強的互動性與真實性給客戶帶來全新的感受；亦可通過VR設備+AR顯示的模式展現小區的虛擬現實場景，所有關于產品的信息介紹均以文字、圖像、音頻、視頻的形式添加在虛擬現實場景中，使觀眾無需講解員就可了解產品的詳細信息，身臨其境地感受自己的未來生活，從而大大提升了會展活動的舉辦效果，在未來會展服務中必將擁有良好的發展前景。
2.對未來會展服務效率的提升
隨著增強現實技術與會展行業的結合，會展服務效率將得到大大提升。傳統會展服務模式大多是講解員向觀眾以無差異、灌輸式的方式進行會展服務，而虛擬現實技術的引入將會注入更多個性化、自主式、體驗式的元素。觀眾在參與過程中可沉浸在虛擬現實環境中，個性化選取所需講解內容，亦可實現與虛擬環境的互動交流。同時，增強現實技術在展示中增加聲、光、電、影視等元素，極大地增強了會展的趣味性、真實感和互動性，通過3D模型創設虛擬現實場景，使抽象的產品展示更加形象化、可視化，便于觀眾理解。由于基于AR技術的會展模式可以為觀眾展現全方位、互動化的虛擬現實場景，將主辦方想表達的內容通過易為觀眾接受的形式予以表達，將會顯著提升會展服務效果，也為企業提供了更多的商業機會。
3.對未來會展服務的創新的影響
增強現實技術不僅為會展服務形式注入了新鮮的血液，而且加快了會展服務的創新腳步。就AR技術本身的發展來說，當前較為流行的是人手交互的人機交互模式，即向機器傳輸手指、手掌和手勢等信息實現人機交互。業界關于AR技術的研究不斷推進，像基礎3D模型、透明視頻、場景展現、AR游戲、VR結合、大屏互動都是常見的AR技術表現形式。隨著增強現實技術的行業滲透力不斷增強，尤其是物聯網、人臉識別技術、人工智能的不斷發展，增強現實技術在展示設計中如虎添翼，增強現實技術的應用與研究也在不斷推進。未來，普及度高、攜帶方便的智能移動設備將成為AR技術的重要載體，憑借智能手機的高清攝像頭、GPS定位、強勁的CPU等，無須配置任何外部設備即可方便運行AR應用，如果將其應用于展會中，無疑將會成為吸引觀眾眼球的亮點。
結語
增強現實技術的核心理念在于人機交互，而展示的目的在于項目方與客戶的交互。因此，基于增強現實技術的展示設計必然需要強調人機交互理念，通過品牌文化展示、科技展示、使用體驗、促銷互動游戲等方式吸引觀眾的眼球，從而最大限度提升產品的展示效果。當前，國內展示設計行業的增強現實技術仍存在許多技術難題需要攻克，如3D圖像成像性能、自然圖像識別的準確性及應用界面人機交互性能等，這些關鍵技術直接影響用戶體驗。隨著計算機軟硬件技術、數字交互技術、計算機圖形學及微電子傳感器設備的不斷發展，基于增強現實技術的展示設計行業必將迎來光明的發展前景。
參考文獻：
[1]賈菡.計算機圖形學之父——伊凡•蘇澤蘭特.程序員，2005（11）.
[2]李翔宇.基于VRML的交互式虛擬漫游場景的應用與研究.天津大學碩士學位論文，2014.
[3]牛霞.虛擬現實在展示設計中的應用研究.西北大學碩士學位論文，2014.
[4]張亦弛.室內設計的新寵——AR（增強現實）技術.美術教育研究，2017（4）.
[5]全紅艷，王長波，林俊雋.基于視覺的增強現實技術研究綜述.機器人，2008（4）.
[6]吳帆，張亮.增強現實技術發展及應用綜述.電腦知識與技術，2012（34）.
人臉識別的核心技術范文6
快速發展的Formula E
不論你是看熱鬧、看門道，還是看賬本，由FIA國際汽聯授權的國際電動方程式錦標賽（正式名稱為FIA Formula E Championship）都值得你我更多關注：這個已進入第三個年頭的系列賽雖然與老大哥F1相比仍十分年輕，但是在媒體關注度、商業潛力及全球影響力等指標都急起直追。目前已有包括Renault、Audi、Jaguar、DS、Mahindra在內越來越多的汽車制造商加入這項賽事（Mercedes車廠有望于下個賽季加入），更不要說為數眾多的中國電動車創業團隊。
隨著FIA將Formula E賽車的電動馬達輸出功率上限由前一季的170kW提升至200kW（接下來兩個賽季還將逐步提升至220kW和250kW），參賽的10支車隊不斷探索如何開發更強勁的動力系統總成，加上本賽季各車隊還可以自行開發車輛懸掛系統，預料未來比賽中的競爭強度將逐漸提高。再加上參賽車手不乏許多耳熟能詳、擁有豐富F1賽事比賽經驗的頂級車手，包括Sebastien Buemi、Lucas di Grassi、Nick Heidfeld、Nicolas Prost、NelsonPiquet Jr等，可說填補了傳統Fl在冬季停戰的空窗期。
若仔細研究Formula E系列賽創辦人AlejandroAgag的背景，我們對這個年輕賽事近年來的迅猛發展狀態不該感到太過訝異！來自西班牙的他擁有豐富政商背景，早年他透過取得n賽事的西班牙轉播權而進入體育商業世界，并逐漸擴張至足球及賽車上的贊助與轉播領域。Alejandro Agag曾經仔細分析與對比了F1系列賽的困境與北美NASCAR系列賽的繁榮，為此努力降低車隊的比賽成本、以吸引私人（非車廠支持）車隊加入。因此，短短幾年電動方程式錦標賽的商業價值已接近3億美元，對比Fl賽事的商業價值（約80～100億美元），未來還有很大成長空間！
與高度商業化的NASCAR賽事相比，F1的營利可說是小巫見大巫！每年NASCAR各式贊助超過25億美元之巨，除了汽車贊助商外，石化、電子、通訊、醫藥、飲料等幾乎所有你能想到的各個著名品牌都出現在NASCAR官方或各參賽隊伍的贊助商名單內。而NASCAR系列賽之所以成功，主辦單位努力降低參賽隊伍的比賽預算功不可沒！有鑒于此，Formula E系列賽嚴格要求參賽隊伍以Spark-Renault SRT前后兩代的賽車為基礎打造賽車參賽，這將車隊全年比賽預算大幅降低至每年300～400萬美元（F1參賽費用是前述數字的20～30倍）。
2014年誕生的電動方程式錦標賽由于車輛都以純電力驅動，賽車產生的噪音水平、環保與安全相關要求都遠低于F1賽車，因此都選擇國際知名大都會的臨時街市賽道作為比賽場地（也意味著比賽本身可接觸到更多觀眾），加以“更環保的賽車”作為主題，以及賽事本身的號召力亦高于其它競爭對手，分站賽事已遍布柏林、巴黎、紐約、香港等國際都會就是最佳明證。
無法忽視的“中國勢力”
2016、2017年賽季Formula E賽事最受關注的中國元素，當屬由樂視投資的Faraday FutureDragon Racing（龍之隊）、蔚來汽車和鈦麒車隊，其中鈦麒車隊更是請來了中國車手馬青驊。但只要了解中國在全球電動車市場的重要性，我們也不該對中國隊伍參加國際電動方程式錦標賽的熱情太過訝異。經過了近五年的大力扶持之后，中國已成為全球電動車市場不可或缺的要角，近年來全球電動車市場不斷擴展，特別是在美國、歐洲以及中國大陸這三個地區。2015年全球電動車銷售約為45.5萬輛，2016年則有機會達到70萬輛，其中2015年中國市場的電動車銷售為17.11萬輛，首次超越美國市場的11.65萬輛、成為全球電動車第一大單一市場。2014年之前，美國一直是電動車的領先國家，但是2015年之后，歐洲和中國在電動車的銷售量反而超越了美國，預估2016年中國的電動車銷售量將可突破30萬輛，遙遙領先全球其它市場。
中國電動車制造商選擇參加Formula E系列賽的好處很多，首先是廣告宣傳效果：一年的參賽費用在人民幣2000～6000萬元之間，這樣的花費能夠與全球汽車巨頭Renault、Audi、Jaguar、DS、Mahindra一起在全球電動車頂級賽事平起平坐，并且享有全球范圍的品牌曝光，可謂十分劃算。要知道，電動車制造商在中國境內的營銷預算都已經是天文數字！
國際電動方程式錦標賽的激烈競爭，也是中國廠商測試電動汽車四大核心部件――底盤、電池、電機、電池控制系統的最佳平臺，這點在蔚來汽車車隊（NEXTEV TCR Formula E Team）身上表現得十分明顯――已經參加三個賽季的蔚來汽車車隊可以說是Formula E系列賽的老兵，甚至拿下了第一個賽季的車手年度冠軍（Nelson Piquet Jr）。這個賽季，蔚來車隊打造了一款全新的700R動力總成，這套系統沿用了在上個賽季中備受好評的雙電機系統，擁有高動力輸出的優勢，工程團隊更解決了雙電機額外重量對賽車性能的影響，這點可從香港開幕戰該隊兩位車手包辦排位賽前兩位的成績中看出。蔚來汽車聯合創始人李斌透露，蔚來汽車今年投入Formula E賽事的費用大約為1000萬美元，已經是第一個賽季投入的四倍之多。蔚來車隊持續參與Formula E賽事競爭研發的高性能電機、電源管理系統BMS都將協助提高蔚來汽車商用產品的研發能力和產品性能極限，這也是創始人李斌非常自信地認為該品牌未來電動超跑的性能將與Ferrari LaFerrari、McLaren P1、Porsche 918等車型不相上下的原因。
相較之下，樂視及Faraday Future在本季賽事Dragon Racing車隊的合作由于時間較為倉促（雙方的技術合作聯盟在今年7月份才正式宣布），目前仍以財務投資人的角色為主，但預估未來雙方的技術合作將逐漸深化。
互聯網造車風起云涌
樂視汽車與蔚來汽車競相參與Formula E系列賽，也折射出中國互聯網造車的雄心萬丈，前述兩個汽車品牌目前都已經完成了人民幣5～10億元的融資，其商業化產品雛形也逐漸浮出臺面。蔚來汽車（NextEV）全稱為“上海賽睿迪新能源汽車有限公司”，總部位于上海安亭，目前已擁有上百位世界一流研發設計人員，很多人過去任職于包括BMW、Tesla、Ford、GM、Fiat等品牌，公司執行長Martin Leach也曾任Maserati品牌執行長、Ford集團歐洲地區執行長、Mazda品牌全球董事總經理。
蔚來汽車的投資人包括易車網董事長兼CEO李斌、汽車之家創始人及總裁李想、小米科技創始人雷軍等以個人身份入股，去年也開始引入包括紅杉資本、愉悅資本、淡馬錫、TPG、厚樸、聯想集團在內的風險投資基金。在營運模式上，以研發團隊為主的蔚來汽車采用專注于純電動汽車研發與銷售的輕資產模式，制造則交由江淮汽車負責代工。蔚來汽車首款純電動超跑將于11月21日在英國倫敦（不過第一批共生產6輛，類似概念車型），這款車擁有1000匹馬力，從靜止加速至100km/h將在三秒以內，可以說與LaFerrari、McLaren P1等超跑相比也不遜色，該廠大規模量產車型則預計于2018年推出！
樂視汽車雖然成軍較晚，但其高速發展勢頭與蔚來汽車相比卻毫不遜色，2016年1月樂視和美國電動車制造商Faraday Future宣布達成戰略合作，而就在今年4月北京車展上，就展出了FF ZER01概念超跑，動作真是迅雷不及掩耳。FFZER01概念車充滿未來感，整個弧形座艙采用全玻璃構成，最重要的是該車使用的平臺為一個稱為VPA的可變平臺設計架構，可因應未來生產不同款式的車型。
今年8月樂視再出大手筆，宣布與浙江省政府達成戰略合作，正式在杭州肩動包括樂視超級汽車生態體驗園區、智能汽車產業基金、因特網金融在內的多個項目。上述項目總投資額為近人民幣200億元，樂視汽車工廠建成后年產能將達到40萬輛。在確保了生產能力無虞之后，樂視官方于9月19日正式宣布，樂視超級汽車項目已完成10.8億美元的首輪融資，投資人包括國家電網旗下英大資本、深圳市政府投資平臺深創投、聯想控股、民生信托、新華聯以及宏兆基金等機構。Faraday Future品牌的首款車型目前已在美國進行路試，從相關間諜照可以推估該車型采用斜背式的兩廂車身線條設計，與Toyota Prius造型類似，這也可能是未來樂視汽車首款產品的雛形。由于這款路試車的頂部裝備了攝像頭儀器，同時該品牌也在2016年6月份經過美國加州政府允許取得自動駕駛測試執照，預料該款車型應有部分自動駕駛功能。
整體來說，中國互聯網造車團隊之所以如此風起云涌，底氣在于中國政府對電動車的大幅補貼！作為發展戰略性新興產業行動計劃之一的《國家節能與新能源汽車發展規劃（2011年至2020年）》已經公布，未來10年內中國政府將透過中央財政拿出超過1000億元人民幣資金支持新能源汽車產業。然而近來卻傳出不少電動車企業不思研發、僅為了騙取補助款，如蘇州車企吉姆西在沒有現車情況下，和客戶串通騙取補助達上億元人民幣，騙補亂象的出現，凸顯新能源車的發展困境，也打擊了中央支持的熱情。中國政府對電動車的補貼未來是否持續？還值得持續觀察。
汽車產業“輕資產模式”能否成功？
樂視汽車與蔚來汽車在賽道內與資本市場上風生水起，除了政府在背后的鼓勵與支持，亦有提升品牌認知度以及母公司股價的目的，最好的例子可能就是在A股上市的樂視網（），這家成立于2004年11月、2010年8月12日在深圳交易所創業板上市的公司，在短短5年就跨族了智能型手機、VR與電動車等熱門領域，可說是5年完成了美國消費電子巨頭Apple過去30年還做不到的事。
2016年初樂視創始人賈躍亭帶著Le See概念車亮相，他在發表會現場透過手機連接汽車，進行無人駕駛并實現自動倒車，賈躍亭本人更因為樂視汽車的正式推出而流淚。樂視宣稱這款概念車主打智能互聯概念，不僅可以實現自動駕駛功能，還可實現自我學習，具備人臉識別、情緒識別、環境識別和路徑識別等功能。然而更多人相信像樂視這樣宣稱進軍無人駕駛領域的公司只是為了創造題材，這個中國A股市場上的著名妖股前幾年幾度依靠不斷的新產品發表會股價拉升創辦人出脫股票套現再注資的方式不斷獲得融資，而超級汽車和與Faraday Future合作可能也只是另一個題材。
但深究樂視汽車與蔚來汽車的發展藍圖，其實都是模仿Tesla車廠的發展途徑。Tesla車廠創始人兼首席執行長Elon Musk計劃于2017年底（該廠成立14年之后）推出售價在35000美元的電動汽車，因為Elon Musk認為使電動車成為主流產品的最好方式，就是追尋手機、錄像機和個人計算機的發展道路：先向狂熱的消費者銷售最昂貴的產品，然后從中獲得資金來研發讓大眾都買得起的產品。不論是最初推出109000美元的電動小跑車Roadster，還是之后推出的Tesla Model S車型，都是前述理念的實踐。
撇開需求面，我們再從供給面進行分析。生產出六輛在車展炫光奪目的概念車（或是限量車型）不是件難事，但大量生產數十萬甚至上百萬量的電動車，同時成本還維持在消費者能承受的范圍，就是一個不小的挑戰。我們不談電動車，先以已經問世近20年的Hybrid混合動力車為例子，至今全球仍僅Toyota及Honda車廠能夠提出完整度較高的生產解決方案，其余廠商則由于投入較晚或專利權保護壁壘障礙而未能與之抗衡。與傳統汽車三大核心部件（發動機、變速箱、底盤）不同，電動汽車核心部件有四個：底盤、電池、電機、電池控制系統。Tesla車廠的電池、電機都來自供貨商（鋰電池是日本Panasonic的18650規格電池，電機來自臺灣富田電機）。樂視汽車與蔚來汽車可以很容易在電機、電池領域趕上Tesla車廠，真正的挑戰在于如何掌握電池控制系統以及車輛底盤設計，而這涉及到造車的核心――車身安全。
如果說樂視汽車與蔚來汽車模仿的對象是Tesla車廠，那么最需要避免的就是走上電動車廠Fisker的老路，這家僅交車2000輛的車廠曾經也獲得總計12.5億美元的融資加上美國政府低息貸款相助，但由于其核心技術都控制在供貨商手中，導致Fisker車廠的核心技術――底盤、混合動力控制系統、電池控制系統等均屬于Quanturn Technologies公司，車輛生產則交由芬蘭Valmet公司代工。最后由于鋰電池供貨商A123 Systems破產倒閉，沒有任何核心資源的Fisker也跟著逃不過破產的命運。事實上在Tesla車廠的發展過程中，傳統車廠仍貢獻良多，包括Toyota的質量控制和問題追溯體系，還有Mercedes的測試流程，這些都值得中國“互聯網造車”團隊仔細思考。
近些年開始流行的配置
我留意到數年間有些汽車上的配置，以往只是首創的一兩家車廠在用，到現在越來越常見，也或不再是高級車的專利，已幾乎成為所有車型的標準配置了。能見度最高的，試舉幾例：1.LED燈：2.自動啟停系統；3中控大屏；4.CarPlay等手機智能互聯系統。在汽車機械系統進步空間已然不大的時候，這些東西在這些年智能手機時代輻射到汽車系統上。它們可以分為兩種：一是科技進步，二是群體使用偏好。科技進步好理解，群體使用偏好則表示本來這配置技術含量并不算高，儲備已久，只是迎合了現代人的新喜好便開始流行起來，例如越來越大的中控屏幕。