传统单一的生物特征识别如人脸、指纹、虹膜、掌纹等因特征点不同，在一定场景下有着各自的优缺点。如果采用单一的识别方式，识别的可靠性则会存在一定的限制，为了达到更优的使用体验，目前混合生物识别技术应用于越来越多的细分场景。混合生物识别技术融合了多种模态的特征，且通过信息融合技术提高了识别系统的安全性和抗攻击能力，同时降低了错误率，使得多模生物特征识别技术能够有效缓解单模生物特征识别技术的缺陷，带来更好的识别性能。

　　本期高层访谈有幸请到中控智慧科技股份有限公司（以下简称“中控智慧”）中国区事业群总经理傅志谦先生，对公司的发展情况、核心技术、所涉及行业的发展趋势、疫情过后安防企业面临的技术变革和挑战等方面进行了探讨。

　　傅志谦：中控智慧是一家全球生物识别领域领先的知名企业。是基于“人、车、物”出入口时间和安全管理系统及解决方案的全球供应商。拥有前端智能感知（Sensor）赋能、场景大数据(Data)赋能、人工智能(AI)赋能的百傲瑞达、千傲瑞达、万傲瑞达、Bio-Time等系统平台，打通“云、管、边、端”形成中控技术生态链，广泛应用于智慧安防、智慧办公、智慧金融、智慧交通、智慧教育、智慧医疗、智慧身份核验、智慧城市等多个领域。在智慧安防出入口管理、智慧办公考勤管理、智慧身份核验等领域取得领先地位。

　　中控智慧拥有自主研发的BioCV Brain++ 类脑智能视觉分析技术平台，包括指纹、人脸、手掌、虹膜等混合生物识别技术以及计算机视觉融合技术。为客户提供高品质可视化智能分析服务、智能视频管理服务、生物识别认证服务、云存储、云计算及大数据分析服务。

　　BioCV Brain++类脑智能视觉分析平台包含一个综合视频管控平台和多个视频分析子系统。人机交互的视频管控平台实现了多视频流分析和存储优化功能；BioCV Brain++子系统拥有动态非配合式人脸识别系统、自定义人体识别系统、单/多目标运动轨迹追踪系统、压缩式运动检索系统等50多个视频数据算法支撑。未来，“BioCV”将对智慧商业、智慧医疗、智慧政务、智慧城市、智慧交通、智慧社区等场景重新定义和赋能。“人与空间”数字化画像、生物识别可信身份认证及计算机视觉数字化类脑赋能也将成为行业创新的新高度，为各行各业智慧空间管理中的“端、边、管、云”数字化生态链下注入新的活力，成为人工智能赋能的重大技术创新应用落地。将对诸如出入口基于人和视频的感知设备物联网智能链接产业、混合生物识别O2O可信身份认证行业、AI垂直场景赋能数字化平台、各类智慧城市的微场景和跨场景解决方案行业、第三方数字化集成平台行业、智慧空间综合运营服务行业等产生影响和变革。

　　傅志谦：随着物联网、大数据、云计算、移动互联网、人工智能等技术的不断深化发展，在5G及AIoT技术的加持下，可以进一步推动城市的智慧化和精细化的建设模式，在推动智慧城市的建设中，中控智慧凭借物联网和人工智能方面的技术优势，尤其是在出入口的人、车、物产品方面，依托自有的前端感知系统，可提供软硬件一体化的服务。目前在智慧园区、智慧校园、智慧工地和智慧社区等行业场景，我们已有成熟的大数据可视化分析解决方案，同时我们将以开放共赢的姿态加入行业生态圈，完善业务结构，通过大数据和移动互联网的应用结合优势产品，最终形成智慧城市行业解决方案。

　　此外，中控智慧公有云的开发和部署即将完成，依托自有的中继服务平台，打造跨行业的数据对接和共享，以此来推进产业结构升级，提高产业效率，实现产业一体化管理服务，为智慧城市的建设和发展提供重要技术支持。

　　《中国安防》：随着市场发展与变化，各企业也愈加细化及深入，公司提出成立车行事业部，请您谈谈成立车行事业部的意义及发展情况？

　　傅志谦：作为构建智慧城市的六大核心系统之一，城市交通体系影响着城市的建设进程，而智慧停车可以最大化地解决城市停车难问题，改善城市交通环境，提高公众出行率。中控智慧成立车行事业部，整合公司内外部资源，在AI算法迭代、系统开发、硬件设计、智能制造、市场推广等方面进一步加大智慧停车业务的投入。在研发资源方面，公司在杭州有专业的算法开发团队，在深圳和东莞有专门的固件、硬件开发团队，在大连和厦门有软件系统开发团队，将在原有的基础上，继续直面市场场景化需求，开发满足各类场景需求的产品和解决方案；在生产制造方面，通过对传统生产线的改造升级成智能制造产线，使产品模块化、模具化生产，在保证高标准品质的同时，进一步降低成本，提供生产效率，满足客户订单交付交期要求。目前，中控智慧已经在布局智慧停车云平台私有化部署解决方案，通过智慧园区、智慧社区等解决方案输出产品和服务，在实际现场，项目获得了客户的认可，同时在无人值守云停车方面，结合行业发展趋势，配套云坐席、云维护等服务模式，推动业务模式转型发展。

　　傅志谦：1.智慧办公的考勤及HR管理市场将会有突破性的发展，传统考勤会逐步被手机取代，成为HR云生态的一小部分，但是随着人力资源成本增加，以及人们对时间效率的核算，考勤行业会向劳动绩效专业发展。我们的策略是与HR公司进行战略整合，在各个国家推出云服务。

　　2.安防门禁行业可以说方兴未艾，成为了行业的焦点，也是企业互联网的数据入口，门禁也从物理门禁向逻辑门禁融合发展，把物理安全和逻辑安全打通成为行业的新需求。我们的战略是打造世界一流的专业物理门禁及逻辑门禁--“智慧空间”提供商。

　　3.身份核验证卡行业也可以说是刚刚开始，目前从公安需求开始全面向各行各业发展，从线下和线上融合发展，而且各个国家推动的区块链生物识别身份证在全球未来是一个庞大新兴的行业市场，潜力无限。我们的战略是提供核心技术和平台及产品与系统集成商形成一个联盟。

　　4.消费类指纹锁行业可以说没有任何技术门槛，完全是一个品牌和服务驱动市场。目前我们对它的定位就是独立门禁产品的延伸和补充，是一个配角色彩，由于需要和我们企业级软件系统拉通，所以我们选择自主设计和制造。

　　5.人行通道、车行、安检是我们构建的“人、车、物、非”四大元素核心数据的来源，是我们百傲瑞达、千傲瑞达系统下的前端感知机电物联网传感器。千傲瑞达门禁和出入口视频可以与第三方集成系统平台。我们将大力投资该系列产品，由于所有人行通道都需要生物识别技术支撑，我们有相关核心竞争力，生物识别通道目前已经开始广泛应用在展会、机场、企业等场景。

　　万傲瑞达将是一个激动人心和全新的混合云平台，拉通了线下和线上应用数据连接器，结合物联网和SDK设备，可以供广大系统集成商进行数据连接和集成，也是行业中第一家提供出入口数据连接服务的企业，基于中控智慧云应用的所有人、车、物的数据入口App平台，是应用流量入口，我们计划成为全球企业级互联网中的一个出入口数据平台企业，混合生物识别云平台可以随接入的大数据库比对平台向第三方和我们自身应用提供认证服务。另外万傲瑞达最大的特色就是集成性，可以集成我们目前的百傲瑞达、千傲瑞达线下应用，也可以与中控智慧云应用集成。当然我们也可以把出入口数据池与第三方生态应用拉通，随着数据的增多，最后数据仓库将帮我们在未来成为出入口数据生态企业。

　　傅志谦：2020年新冠肺炎疫情的爆发，对城市管理提出了更科学、精准、高效、智能的考验，疫情发生后，中控智慧快速响应，集中技术优势及资源，迅速研发防控一线所需产品设备，为全面打赢疫情防控阻击战提供了强有力的科技支撑。除了紧急驰援应急医院出入口管理的建设，更为多家医院的防疫管理工作提供解决方案和服务。加紧以先进的多模态手掌+人脸识别技术为依托，推出系列非接触式考勤管理、人体测温产品，全方位助力企业实现无忧复工复产。此外，中控智慧持续推出相关系列的疫情防控解决方案，并在多个行业领域完成了部署应用，实现疫情防控工作的高效管理，为多地高速公路、多所高校、众多园区及企事业单位等地方的防控检疫工作赋能。

　　如今，数字技术已经成为我们日常生活的一部分，数字化时代“以人为本”的要义是线上线下可信身份认证及行为识别，人与静止或移动物体在时空两大轴线的数字化空间画像与人行为数字画像的交互产生的智慧场景，形成智慧空间与“人和物”的数字化赋能及耦合，将会赋予行业巨大的发展和创新空间。类脑计算机视觉赋能平台，将企业级出入口的场景做成了AI仓库，可以根据顾客场景进行配置和赋能，成为智慧空间集合场景的核心技术平台，将AI技术平民化，普通场景化。

　　在新的时代背景下，中控智慧提出了产业和战略的升级，迎接时代的挑战也紧抓时代的机遇，积极拥抱数字化转型，结合混合生物识别技术优势，开启计算机视觉技术新生态。

　　傅志谦：从疫情爆发以来，安防企业在期间发挥了不可或缺的作用，进一步加深行业对公共安全和智慧化建设的思考。而随着时代的快速变迁，计算机视觉开始全面渗透安防行业，诸多安防企业也开始摸索技术方向的更新和业务范围的拓广，安防产业的边界也在不断模糊化，需求在不断地扩张，服务模式在智能化升级，通过用一个或多个产品组合去解决系统的需求已无法完全适应时代的发展，更多细分市场的个性化、定制化场景需求逐渐衍生，从单纯的“人、车、物”识别，到基于计算机视觉的城市级管控平台，转变为通过系统集成的方式去解决场景的需求。

　　随之而来的就是行业市场环境将面临更多的未知和变数，越来越多的AI、互联网、ICT等领域的重量级企业开始蜂拥而至，迅速加剧了行业竞争，市场格局或许将会发生改变和洗牌。大趋势之下，可以看到众多安防企业也对自身的定位进行调整，不再定义为安防企业，而是寻求业务的转型升级。因此，安防企业要深挖行业价值，必须要看到时代变革所带来的新的市场需求、新的发展方向，不仅要做好技术的变革，通过技术与行业进行深度融合，更要注重模式的改变，从硬件服务为主转向软硬件结合，拓宽产品覆盖的广度。

　　挑战当前，改变无可避免，所幸随着技术的发展及国家新基建浪潮的到来，城市综合管理场景需求将快速增长，蕴藏了巨大的发展机遇，计算机视觉的融合应用将给行业增加更多的可能性，行业的前景不可估量。