提到雲從科技，不得不提雲從的創始人周曦。
這位中科大科班出身，師從伊利諾伊大學Thomas Huang（黃煦濤）教授，多次獲得智慧識別類世界大賽冠軍，可以說，周曦的科研生涯優秀、紮實且有富有成效。2011年至2015年擔任中科院重慶綠色智慧技術研究院智慧多媒體技術研究中心主任，電子研究所副所長。
研而優則商，秉著“幫助更多人”的初心，周曦帶領團隊下海。
2015年4月，中科院召開發佈會，雲從科技正式成立。從一開始，雲從就顯現了不俗的實力。憑藉過硬的技術背景和多年來的紮實積累，雲從科技先是成為人臉識別遠端開戶國家標準起草與制定單位，而後積極參與人工智慧國家標準、行業標準的制定。2017年，雲從科技承建國家人工智慧基礎資源公共服務平臺專案，相繼成為中國人工智慧產業發展聯盟 (AIIA)專家委員會成員、國家標準人臉識別工作組副組長單位，並於20入選MIT TR“全球50家聰明公司”。2020年，雲從科技與廣州市政府共建首個人機協同開放平臺，並亮相世界網際網路大會。至此，雲從科技一躍成為人臉識別領域的獨角獸企業。
好的企業一定是好的理念促成的，雲從科技也是如此。
錯誤的判斷，正確的決定
創始人周曦在一次採訪中講述了自己從事影象識別領域的心路歷程。從語音識別到影象識別，可以有更多空間去發揮也更有意義。醫學上應用影象處理，可以識別早期癌症等疾病。現在的醫學影片過多依賴於人工，由於水平層次不齊，會有一部分細節被忽略，只有碰上非常專業且富有經驗的醫生才能看出來。像癌症這樣的疾病如果很早就發現，大機率是可以治癒的。透過使用影象識別和大資料技術，我們可以將影象中有疑問的部分定位出來，並轉推給更有經驗更專業的人確認，這樣就能挽救很多人的生命。
再比如在工業領域應用視覺演算法或影象識別技術，可以快速且有效地找到產品的瑕疵，比如裂縫或者凹面等等。這樣的技術和應用無疑是中國實現高質量發展所需要的技術助力。
對於影象來說，識別宇宙萬物都很有意義，不止是識別人的臉才有意義。因此，周曦認為，影象識別技術可以幫到更多的人，所以他來到美國，做影象和影片。對他來說，這可能是一個錯誤的判斷，但也是一個正確的決定。
深耕技術，關乎“良心”
雲從科技從成立伊始，便陸續拿到了銀行的大單。這既得益於多年積累，也因為雲從的技術更“良心”。通常，銀行對系統的要求，是穩定和快速響應。在銀行的“248原則”相信很多人都並不陌生，即某銀行系統如宕機2小時，當地人民銀行會過問情況，如4小時沒解決，行長就要寫報告，8小時沒解決，就是嚴重事故，銀行的評級就會下降，甚至關門。為什麼要求這麼嚴格，因為系統宕機的後果太嚴重，會引起民眾的恐慌，甚至擠兌，因此為銀行提供服務和技術支援，就需要更有“責任”的企業和更有“良心”的技術，顯然雲從科技在這一方面是經受住考驗的。
當然，一家科技公司，不能只談態度，最重要的還是技術。
我們都知道，影象識別技術的實現需從影象採集開始，雲從也是從這裡夯實基礎。
大規模移動式資料採集陣列是雲從科技的一項重要技術成果，該技術透過固定標尺幫助影象採集工作獲得所需的光線和角度屬性，從而更加精準的對人臉進行識別。
跨鏡追蹤Re-ID（Person Re-Identification）技術是從不同攝像頭拍攝的場景下，透過行人穿著、姿態、配飾等外貌體態特徵進行人員身份的檢索與識別，從而實現行人目標在攝像頭覆蓋區域下行動軌跡的跟蹤。這項技術可以輔助人臉識別技術，在人臉影象捕獲條件不利的情況下輔助實現人員目標確認，在安防、疫情防控等應用中發揮了重要的作用。
火眼跨境追蹤系統
基於語言查詢的影片片段定位技術（Temporal Language Grounding）是給定一個影片和一段描述語句，透過融合視覺和語言兩種模態的資訊，在影片中定位出語言所描述內容的影片片段。隨著高畫質攝像頭的普及以及網路媒體的快速發展，每天都會出現大量各式各樣的影片，作為視覺-文字的跨模態任務，基於語言查詢的影片片段定位也受到了越來越多的關注。
其它還有語義理解技術可以幫助機器像人一樣閱讀文字、理解文字，從而幫助人們解決工作上的一些重複勞動。人機協同技術打造了機器感知-認知-決策的核心技術閉環，讓機器具備更多元的感知能力、認知能力及決策能力。
雲從科技的研發團隊深耕AI演算法技術，獲得了各類人臉識別大賽獎項，得到了國內和國際的認可和好評。同時，也基於此，雲從科技拓展了從演算法到商業的新模式新業態。透過與攝像機及感測器的連線，採集更多的資料資訊，再由資訊系統根據實際進行演算法整合，最終實現計算機對資訊的智慧處理。
因此，有了底層演算法的支援，只需要尋找合適的場景便可以發揮人工智慧的作用。這也是筆者認為目前雲從科技正在努力的方向。
美好的理想，虧損的現狀
然而，中國的發展是快速的，社會的評價也是功利的，不掙錢的企業再好也會有人不看好。從雲從科技的招股書來看，2020年，雲從科技虧損7個億，雖然營收了7個億，但是成本還有3個多億，因此雲從目前還不掙錢，甚至還很燒錢。2020年，雲從科技的研發和管理成本為8個億，公司總人數為1,799人，其中研發人員為997人，佔員工總比例為55.42%，391人具有碩士研究生及以上學歷水平。從薪酬上看，雲從給科研人員薪水的確不高，近1000人的研發團隊，薪資約為3個多億，也就是人均30多萬，這在平均年薪60萬的騰訊看來，的確不算多。研發人員多，但人均創收卻少，應該是雲從科技目前的一個問題。
當然，大眾也不能用商人的眼光去看待科技企業的發展。科技創新原本就要承擔高風險，這個高風險不應全由企業買單，除政府的支援外，社會公眾和媒體評論也應該給予科創企業更多的關心和理解。
善弈者通盤無妙招
雲從科技的理想是美好的，雲從科技的出發點也是認真的。
雲從科技的成果雖然沒有劃破宇宙的驚喜，也沒有單點推動行業爆發的能量，但一直走在科研的路上，就是一種堅持，一種態度。中國正在經濟高質量發展的路上，曾經追求高速發展的一系列妙招不再玄妙，甚至會成為昏招，中國AI四小龍上市均不利也恰好說明這一點。
中國不缺好的公司，不缺好的標的，但缺乏好的科創先鋒，缺乏好的科技企業。
雲從科技大可以紮根演算法領域，利用優勢的演算法基礎和科研背景，立足高密度智慧財產權輸出，佔據產業鏈的一頭，快速鞏固產業鏈上下游夥伴，紮紮實實的抓住深化供給側改革的歷史機遇，為更大的科技公司提供高品質、高質量的SDK或解決方案，幫助更大、更有實力的科技企業打造更成熟的AI產品。而與此相反，如急於拓展2C的應用，或者直接面向市場的2B應用，勢必會在產業整合，交易成本控制等環節做出更多的努力和犧牲，從而浪費了管理層精力、物力、財力，且不說管理層是否具備和大廠交手的能力，單是這些專業素質，就需要身經百戰的職業經理人去打磨。
善弈者通盤無妙招，雲從科技又當何去何從。
來源：
以上圖片均來自雲從科技官方網站
專訪 | 雲從科技創始人周曦：刷分的人臉識別沒有任何意義
