近几年，人工智能在中国可以称得上如日中天，有相关数据显示，中国人工智能年复合增长率超过26%，2016年的市场规模超过230亿元。随着人工智能在各个领域的广泛渗透，其对中国经济转型、消费升级的影响越来越深远，并成为全球人工智能版图上非常有影响力的一股力量。“人工智能能这么快火起来，其实本身就存在着一种市场必然性。”全悉科技CEO闫凯锋解释道。

　　前几年，闫凯锋跟人布道“深度学习”、“人工智能”、“生物识别”这些名词时，很多客户都表示不解。直到有一天，谷歌(Google)旗下Deep Mind公司开发的人工智能程序AlphaGo击败韩国围棋高手李世石之后，客户主动询问合作的便越来越多，“PPT中的大量专业词汇，AlphaGo用5盘围棋全普及了”。

全悉科技CEO   闫凯锋

　　创造新的应用，引发行业变革

　　对于人工智能，闫凯锋这样解释：“人工智能与其他领域不一样，它具有技术属性和社会属性高度融合的特点，存在不确定性。未来，人工智能无论是在无人车、机器人、医疗、金融、教育还是其他领域，都将爆发巨大的社会效益，这点毋庸置疑。我认为下一波大趋势和大的红利不是互联网+，而是人工智能+。”

　　据闫凯锋介绍，深入垂直行业的人工智能+，又可细分为两类情况：即“人工智能+行业”和“行业+人工智能”，他们之间有着明显的区别。“AI+行业”简单讲就是在AI技术成熟之前，这个行业、产品从未存在过。比如自动驾驶，亚马逊的Echo智能音箱、苹果的Siri语音助手。在人工智能技术未突破前，不存在这样的产品。因为AI，创造出了一条全新的产业链。而“行业+AI”就是行业本身一直存在，产业链条成熟，只是以前完全靠人工，效率比较低，现在加入AI元素后，使得行业效率有了明显提高。比如安防、金融、医疗等领域。全悉科技的主要任务就是服务于这些“行业+AI”的应用领域。

　　从万物互联到万物智联的发展的过程中，深度学习所引发的现代人工智能的革命将发挥关键作用。在当前人工智能浪潮中，机器视觉被认为是下一个前沿。作为在这一领域拥有核心技术的创新型企业，全悉科技正在为互联网、金融、安防、手机、机器人等各个行业提供智能的核心，把人工智能广泛地应用在各行各业当中，引发行业变革。

　　当然，深度学习过于抽象，对普罗大众而言，全悉科技最容易被人理解的标签之一就是人脸识别技术。

　　“能够把一些学术性的东西转化成商业应用，其本身是一种社会责任。”闫凯锋解释说。创业伊始，全悉科技的团队主要精力是为客户提供商业性解决方案。公司最初的几个月，全悉科技一直忙于深耕产品，而随着人脸识别以及图像处理的需求日渐旺盛，公司业务开始爆发性增长。

　　提升效率，取代强劳动力行业

　　人工智能或机器智能的广泛应用，将会掀起两波浪潮，其一便是在强劳动力的行业中，大规模替代人力。这在中国劳动力成本不断上升的环境下，可以为企业节省人力成本，规范化管理，从而创造更多的利润，带来更多的商业价值。

　　据闫凯锋介绍，全悉科技自创立之日起就专注于安全大脑研发工作，不断为客户提供人脸识别、语音技术、深度学习、图像识别等一系列人工智能产品及解决方案，降低目标客户的管理运营成本，为智慧城市的提升做着积极的努力。

　　人脸识别技术发展至今，系统识别准确率已经超过了人眼的识别。目前，金融和商业领域中的不少企业、银行都在利用人脸识别技术。实现快速的真人和身份证信息匹配，无需额外人力，即可进行实名认证、远程开户等业务。而在这一场景中，还必须防止他人通过照片、3D模型来进行仿冒认证。借助基于全悉科技人脸识别技术，可以最大限度地确保认证的安全性。

　　安防和智慧城市领域更是如此，借助全悉科技的人脸识别、图像识别技术，可以对人力根本无法看完的海量监控视频进行快速梳理和分析，包括道路上的车辆识别，公共场所中可能出现的人流堆积问题，以及小区街道上的打架斗殴情况。通过实时识别，及时做出预警，使人们更快地做出决策。事实上，每一年我国在维稳方面投入的人才与财力成本是非常高的，据相关数据显示，已经远远超过了军费的投入。“所以，我一直希望我们的产品能够真正在安防领域、平安社会、智慧城市等方面发力，通过技术运用真正把人力解放出来，同时还降低了客户企业成本运营。”闫凯锋解释道。

　　目前全悉科技主要布局的方向就是安防、金融、海关等领域，以及一些国内大型企业用户。对于越来越多的人工智能应用场景，闫凯锋介绍：“目前，人工智能技术处于弱人工智能向强人工智能过渡的阶段，现有的弱人工智能技术还有广阔的发展空间，应充分运用现有技术满足从宏观到微观各个领域智能化的新需求，让整个社会都变的灵动起来。而我们全悉科技最终的目标就是做全球人工智能安全大脑领域的开拓者与领导者。”

　　值得一提的是，截至目前，全悉科技已与燕南科技、无不维科技、混序部落、中国拥军优属基金会就业创业指导工作委员会等多家机构缔结了战略合作关系，共同探索人工智能领域的多层次行业变革。