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人脸识别的核心技术范文1
关键词：银联 银行卡 生物识别技术
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）04-0112-02
目前，银联跨行交易清算系统对我国银行卡产业发展发挥着基础性作用，处于我国银行卡产业的核心和枢纽地位，使得我国银行卡产业迅速发展及普及。但在用户对银行卡的使用过程中出现了银行卡丢失、密码忘记或者记混、信息泄露等诸多问题。生物识别技术在银联业务中的应用，很好的解决了这些问题。维护了广大用户的切身利益。
1 银行卡使用安全现状
随着银行卡产业的发展，网上银行，转帐支付，ATM存取款等已成为我国居民个人使用最为频繁的非现金交易工具。银行卡的发展大大降低了社会交易成本，提高了国民经济运行效率，但与此同时，银行卡在使用中也出现了许多安全问题。
1.1 银行卡丢失
各个商业银行都有自己的银行卡业务，为满足人们不同需求，相继推出了存储卡、信用卡、借记卡等诸多银行卡产品，致使人们外出或者办理业务需要携带大量银行卡，使用时容易记混或者丢失。
1.2 密码忘记
为了安全，人们往往为每个银行卡设置不同的密码，以防一个密码泄露还能维护其他银行卡的安全。由于密码太多人们容易记混或者忘记密码。
1.3 安全隐患
由于银行卡现有交易方式存在漏洞，不法分子通过各种手段或渠道窃取银行卡信息，而非法获得他人钱财。银行卡磁条被复制，卡内资金被盗；利用黑客软件、病毒窃取用户银行卡号和密码；在用户用卡交易时，偷窥密码；在ATM机上设置障碍，制造假吞卡现象，持卡人离开后窃取银行卡等犯罪案件不断增加，如何保证银行卡交易安全是摆在我们面前最严峻的问题。
2 生物识别技术
生物识别技术，是通过计算机技术、光学、声学、生物传感器等多门学科密切结合，利用人体固有的特性来进行个人身份的鉴定。由于人体特征具有不可复制的唯一性特征，不易遗忘、不易伪造、不易窃取、随身携带，使生物识别技术比传统的证件、用户名和密码等身份鉴定方法更具有安全性、保密性和方便性。
目前，常见的生物识别技术有：
（1）指纹识别：通过和指纹库预存指纹做比对，确定查询人身份。
（2）手掌几何学识别：通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别。
（3）声音识别：通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术，将说话人发出的声波转换成能够表达说话内容的序列号来进行识别。
（4）视网膜识别：使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。
（5）人脸识别：利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
另外，还有虹膜识别、签名识别、步态识别、静脉识别、基因识别等识别技术。各种生物识别技术各有优劣，如指纹识别技术，扫描速度快，指纹采集器体积小，价格低；但有些人的指纹特征很少，很难成像，磨损或者意外都可能造成识别不准确；每次使用指纹都会留下印痕，易被不发分子复制利用；有些人害怕指纹记录在案，操作不便。虹膜识别具有唯一性高、稳定性高、抗欺骗性强等特点，但很难将图像获取设备小型化、而且摄像头价格昂贵，很难推广使用。视网膜识别精确度高、难以伪造，但使用较困难，被识别对象感觉不好，而且成本高。
人脸识别具有识别速度快、可直观对比、无须学习等特点，但面部的位置和周围的光环境可能影响系统的精确性，面部的相似也可能会影响识别的准确性。手掌识别使用时很容易接受，且准确性较高，读取器也很容易集成到其他系统中。二者的结合能相互弥补不足，提高识别的唯一性和安全性。
3 生物识别技术在银联业务中的应用
将人脸识别技术和手掌识别技术运用到银联业务中，能有效解决银行卡在使用过程中的诸多问题，改善银联业务的业务流程和安全性。
在银联跨行结算系统的基础上，增加人脸识别和手掌识别身份认证，形成“人脸识别+手掌识别+账号密码”三层安全认证，增强交易的安全性和方便性。以ATM机交易为例。用户可以在不带银行卡的情况下通过ATM机存取款和转账，通过人脸识别和手掌识别确定用户身份后，列出该身份下的所有银行卡账号，用户选择用哪个银行卡账号进行交易，输入正确密码后显示该账号的所有信息，然后进行交易；如果插入银行卡，进行人脸识别和手掌识别后直接要求输入该银行卡账号密码，三层认证通过后显示该银行卡账号信息，进行操作。链接拓扑图如图1：
“人脸识别+手掌识别+账号密码”三层安全认证方式与银联交易系统的完美结合，可以应用到任何银联业务中，如超市购物、post刷卡、网上支付、柜台交易等，与各种交易平台都能很好的集成，弥补传统的“账号+密码”认证方式的不足，维护用户的经济利益，促进银联业务的健康发展。
4 人脸识别+手掌识别+账号密码”三层安全认证流程
采用“人脸识别+手掌识别+账号密码”三层安全认证，使人脸识别技术、手掌几何识别技术与现有银行交易系统相结合，大大减少了因遗失银行卡或被盗取密码而造成的损失，减小了利用银行安保系统的漏洞犯罪的可能性。
所有在现金交易柜台进行现金交易的客户的面像都会自动被捕捉在案，银行可将有犯罪在案或者有经济信用问题的人物列为黑名单，在现金交易柜台被捕捉的面像都会首先与黑名单作比较，当找到黑名单里的面像相匹配的面像时，系统可报警通知银行工作人员，否则都作为正常交易备案。
所有银行用户可申请采用“人脸识别+手掌识别+账号密码”三层安全认证，只需到现金交易柜台办理手续，采集本人面像和手掌几何图形当模板。当用户到现金柜台用取款时，则需按照系统指示面对着现金交易柜台上的摄像头，系统捕捉该用户面像资料与相对应的银行卡账号所采集的面像相比对，比对成功后，提示用户进行手掌识别，通过后方可取款，系统同时捕捉该用户照片存档备案，方便查询。
当用户采用ATM自动取款系统时，系统自动捕捉该用户面像资料，与黑名单里的身份资料进行比对，比对该用户是否属于黑名单里的人，如是系统可作报警通知银行工作人员，通过人脸识别后提示用户将手掌放入手掌几何识别器里进行手掌识别，通过人脸识别和手掌识别后，方能显示用户身份下所有银行账号，用户选择交易账号输入正确密码后方可取款，系统同时捕捉该用户照片信息存档备案，方便查询。交易流程图如图2所示：
5 人脸识别+手掌识别+账号密码”三层安全认证在银联业务中应用的意义
5.1 使交易更具安全性
人脸和手掌特征都是人体所固有的生物特征，具有唯一性、不可复制性和自身的防伪性，使得生物识别是当今认证识别技术中最高级别的安全密钥系统。传统的认证方式和生物识别的融合，使身份识别更加准确和安全，应用于银联业务和银行门禁系统，可以有效防止和避免盗取密码、挟持抢劫、复制磁条等违法行为。
5.2 使交易更具方便性
生物识别在银联业务应用中除了保障交易安全之外，还可以使交易变得便捷。在现实的交易环境中，每一次交易进行都要信任审核。在很多情况下，用户并不愿意向对方留下诸如身份证号码一类个人隐私信息。这会给建立交易互信造成障碍。生物特征的使用，使得双方确立信任的时间成本和承担的风险大大降低。交易便捷还体现在交易的操作过程中。传统的类似银行卡的结算方式，需要输入帐号，密码，加载数字证书等诸多环节，若采用生物识别的方式，确认交易的过程只需完成身份的认证即可。生物识别特征与生俱来、不需记忆、随身携带，免去了带卡交易、遗忘密码、丢失印章等烦恼。
5.3 引发了领域技术革命
人脸采集器和手掌几何识别器成本低、体积小，能很好的集成到各类系统，中科院计算所与成都银晨网讯与2000年5月联合创立了国内首家专门从事面像识别核心技术研究与开发的实验室。主要研究领域涉及计算机视觉、模式识别、机器学习等，尤其关注于人脸识别以及多模式人机交互技术。有传统的相等验证法认证技术转变为以相似匹配法为核心的认证技术。
随着计算机技术、数字图像处理、生物科学等学科的发展，为利用计算机实现生物识别技术在各领域运用开拓了美好前景。此种认证方式须有社会各界的支持、银联和各商业银行的相互配合、密切合作才能得以实施和推广。我们相信，人脸识别技术和手掌几何识别技术以其特有的稳定性、唯一性和方便性等特征，会被越来越广泛地被应用在需要身份识别的领域。
参考文献
[1]喻凌云，王加阳.基于生物识别技术的电子商务应用研究[J].湖南商学院学报，2010（03）.
[2]毛巨勇.生物识别技术的发展与现状[J].中国安防，2010（08）.
[3]吴竹君.谈DNA生物识别技术及其应用[J].中国安防，2010（08）.
[4]庞尚珍，冯雪.生物识别技术研究[J].科技传播，2010（16）.
人脸识别的核心技术范文2
以前，徐立布道“深度学习”、“人工智能”、“DeepMind”这些名词，客户常常不知所谓。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，客户纷纷主动询问合作机会，“PPT中的大量专业词汇，AlphaGo用5盘围棋全普及了”。
2014年，徐立和学术同行联合创立商汤科技，目前核心业务是机器视觉服务，包括图像视频的处理和理解、人脸识别，其技术基础就是与AlphaGo同源的深度学习。这家低调的创业公司，已在不知不觉中渗透进多数人的生活。
领先一步
对徐立而言，AlphaGo赢得比赛并不意外。
过去两年，但凡介绍深度学习，他都会谈及AlphaGo的“造物主”Deep Mind公司――2014年谷歌耗资4亿英镑收购的一家英国公司。“Deep Mind才12名员工，创始人是一位国际象棋冠军，没有具体产品，只从事深度学习的游戏研究，要花4亿英镑，当时业界震惊了。”
每与人谈及这宗收购，徐立听到的多数评价是“谷歌就会乱花钱”。然而，业内学术权威Yoshua Bengio教授当时评论：“深度学习领域内约有50名真正内行的专家，其中12人在Deep Mind，谷歌买的是未来。”AlphaGo证实了Deep Mind的价值。
所谓深度学习，某种意义上是对人脑神经细胞的模仿，人脑拥有大量相互联系的神经细胞，细胞间彼此传递神经刺激，而运算过程并非一步到位，是从一个层次到下一个层次计算复杂事物，用计算机模仿该过程，就形成深度学习，其本质是一种人工神经网络，擅长在大量数据基础上进行判断。
历史上，谷歌曾进行过一个“猫脸识别”的实验，建立一个有10亿个节点的神经网络，让其“观看”大量视频，人工大脑自主“学会”了识别猫脸的技能。此前没有预先编写任何程序告诉计算机什么是“猫脸”，完全通过海量视频和数据分析猫脸的特征。
深度学习的技术渊源，可追溯至上世纪80年代，受限于运算能力以及数据量，在学术界长期处于边缘地带。2006年后，由于IT技术的进步，其学派开始崛起；随后，微软人工智能首席科学家邓力（Li Deng）将其应用于语音领域，并取得重大突破，邓力及其合作者在2009-2010年间开发了一套算法，迅速将语音识别的准确率提高到一个新量级，一大代表性成果即全自动同声翻译系统，可实时把英文演讲翻译成中文并以中文语音输出。
“这项研究改变了人工智能的产业现状，引爆了学术界，深度学习马上成为大热点。”徐立评论说，“大量研究开始朝着深度学习方向迅猛推进，像推火车一样，技术应用不断拓展，计算准确率大幅度提升。”2013年，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）将深度学习列为世界十大突破性技术之首。
据徐立介绍，深度学习目前主要应用于三大领域：语音识别、自然语言处理（代表性例子是“微软小冰”）以及计算机视觉。2010年前后，徐立当时是香港中文大学的博士后，与汤晓鸥教授等香港中文大学多媒体实验室的师兄弟多有接触，后者是深度学习在视觉领域应用的先驱。
其中，颇具说服力的成就是，在CVPR、ICCV和ECCV三大计算机视觉学术会议上，前3年有关深度学习的29篇文章中，有14篇出自香港中文大学多媒体实验室，其团队后来成为商汤科技的骨干研究力量。可以说，在深度学习与计算机视觉刚刚联姻时，正是学术方向的明智选择以及强执行力，成就了商汤科技现在的商业价值。
直到现在，商汤科技也保持着浓厚的学术色彩，其人才团队中有不少来自MIT、斯坦福、香港大学、香港中文大学、清华大学等高校及其实验室，以及谷歌、百度、微软、阿里巴巴等产业界的领军人物，其中包括5位微软研究奖获得者（Microsoft Research Fellow），两位A-star（阿里星人才计划），聚集了华人世界中一批深度学习和计算机视觉领域专家。200余人的公司中，拥有50多名博士。 全球人工智能市场规模
“商汤的很多科学家非常抢手，我们提供的工资并不比业界巨头高。”徐立向《二十一世纪商业评论》（下称《21CBR》）记者解释说，“这些科学家愿意过来，是因为我们真心相信，在人工智能这样的关键领域，中国原创科技完全有机会走到世界前列。”
全球第一
现就职于谷歌的Geoffrey Hinton被誉为深度学习领域的开山鼻祖，2010年在语音领域实现突破后，他尝试将深度学习引入到视觉图像领域，于2012年参加ImageNet竞赛。
ImageNet竞赛是人工智能领域的权威竞技场，斯坦福华裔学者李菲菲（Feifei Li）为视觉领域收集了大规模的“图像分类和物体检测”数据集。该数据集最初包括一个1000类图片分类的任务，后面又增加了200类静态图片物体检测任务。
Geoffrey Hinton第一次使用深度学习方法，就将图像分类的准确率提升10%，这在过往要耗时数年才能实现。此例一开，但凡在计算机视觉领域要证明自身实力，参加ImageNet竞赛几乎成必选项。
2014年9月，商汤科技联合创始人邱石博士等人首次出征ImageNet竞赛，在大规模物体检测比赛中以40.7%的成绩荣获世界亚军，成绩仅次于谷歌的43.9%。
2015年，ImageNet竞赛新增一项视频物体检测的任务。视频是连续的图像，比静态图像中的物体检测复杂度更高，商业价值也更高。举例来说，一旦将视频中的所有物件识别出来，品牌商就可按物体搜索，进行定向的品牌植入。
在该项新任务的比拼中，赛事主办方选择了30个类别的物体，商汤科技联合香港中文大学多媒体实验室组成的团队，在28个类别中准确率最高，第二名只赢了两个；商汤科技整体62%的准确率，也远高于第二名51%的准确率，最终商汤科技以11%的压倒性优势领先并夺冠。
按照徐立的解释，ImageNet比赛的成绩，取决于三大要素：
首先最核心的是“造脑”能力，脑子造得聪明与否，决定最后运算结果，造脑能力也是评价一家公司是否有人工智能核心技术的关键。谷歌收购Deep Mind团队，脸书（Facebook）招募学术权威Yann LeCun等人，百度聘请吴恩达（Andrew Ng）担任首席科学家，本质上请的就是“造脑的上帝”。只要人工网络的设计胜出一筹，在搜索等业务场景中将带来巨大的商业利益，而商汤科技研究团队的高占比，正是因为其将“造脑”列为第一要务。
其次是数据，数据量越大，运算结果越准确，由于ImageNet主办方也提供了限定的训练数据集，该项条件对于参赛者是平等的。
再次是超算能力，这是由大数据处理的需求所决定的，只有计算能力较别人快，才能测试更多的算法模型，从中遴选出最佳算法。商汤团队刚成立时，一开始没有GPU集群，往往要等1个月才能验证一个结果。在2014年5月，在吴恩达的主持下，百度构建了当时世界最快的超算平台MINWA，实现144个GPU连接。但现在，商汤科技已建设的深度学习超算平台DeepLink，200块GPU的连接为全国最大，以前耗时1个月的运算，现在只需5-6个小时即可完成。
ImageNet竞赛的夺魁，证明了商汤科技在两大领域的实力，“第一，我们脑子确实造得好；第二，超算平台能力强。”徐立相当自豪。
掘金“人脸识别”
深度学习过于抽象，对普罗大众而言，商汤科技最易理解的标签之一就是人脸识别技术。
2014年下半年，投资机构IDG主动找上门，游说香港中文大学多媒体实验室的骨干创业，徐立等人当时在业内已相当资深，为什么舍弃学术追求而创业呢？
“从学术上转换成工业应用，本身是一种责任。”徐立解释说，此前，香港警方曾向其团队寻求帮助：一些高速行使的逃逸车辆，监控录像过于模糊，希望他们恢复出逃车辆的信息，香港警方愿意为服务埋单。这种实践给予了团队巨大的成就感。事实上，计算机视觉领域的“四大天王”（即前文所述的Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio、吴恩达）中，就有3位投身产业。
2014年10月，商汤科技团队正式成立。创业伊始，团队的主要精力是将学术成果转化为商业性解决方案，2015年上半年一直忙于深耕产品，而随着人脸识别以及图像处理的需求日渐旺盛，在2015年6月份，公司业务开始爆发性增长，商汤科技的商务团队起初不过四五人，在公司忙于接待问询的客户，直到2015年底，才开始有针对性地开发行业客户。现在商务团队的负责人此前任职IBM Watson Health 大中华区事业总监。
由于商汤科技主要从事B2B业务，多隐身于幕后，一直未为人所知，实际上，其服务客户量早已达亿级规模。
小米是其合作商之一。2015年8月小米推出操作系统MIUI7，其中的宝宝相册，正是联手商汤科技共同打造的新卖点。小米云服务负责人范典告诉《21CBR》记者，宝宝相册中采用的人脸识别技术，主要在于三个核心算法：一是检测图库中的同一张脸，二是识别这张脸的特征，三是聚类相同的脸孔。
“在这个过程中，我们要确保用户隐私，绝对不能泄露任何数据，这是个挺大的工作量。尽管我们自研算法，但希望做出来的产品是一流的，所以全方位评估了超过10家公司后，最后决定将‘人脸识别’，就是数据特征这部分交给商汤来做。”范典说。
在线金融搜索服务平台“融360”的CEO叶大清也告诉《21CBR》记者，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。换言之，技术胜于人类识别。在叶大清看来，这正是金融行业所需要的――人工智能应用于金融行业，可进行反欺诈，识别骗子，提高效率，降低风险。
因此，2015年5月，融360联合商汤科技推出名为“天机”的风控系统，从用户身份认证、还款意愿和还款能力三个大维度，进行信用评分，再根据分值向放贷机构提出放款建议。 据称，分值足够的用户，申请5万元以下的小额贷款，10分钟便可完成审批，最快当天放款。
同时，叶大清认为，新技术是推动普惠金融发展的重要动力，“我们总说普惠金融，为更多人提供金融服务，这是普遍性；而价格降下来就是‘惠’。长期利用技术能降低贷款利率，这是毫无疑问的。从这个角度来看，人脸识别技术，大数据风控技术，有可能降低融资成本，提高融资效率，推动普惠金融发展，帮助更多需要金融服务的老百姓。”
在徐立看来，深度学习近几年之所以流行起来，在于它为行业提供了新的解决方案。“现在深度学习很强大，以至于一套解决方案可以适配到各个行业中去。它是一个万能钥匙。”
据徐立介绍，现阶段商汤科技主要布局以下几个领域：
第一大领域是移动互联网，其客户包括小米，华为Mate 8的智能人脸相册，美图公司的人脸检测器、人像美容等。之前刷爆朋友圈的图聊软件Faceu、Snow等，采用的也是商汤科技的算法。这些产品应用，每个均涉及千万量级以上的客户。
值得一提的是，商汤科技还与中国移动在线公司缔结了战略合作关系，后者实施的3亿用户实名制计划，就依托于商汤科技在OCR人脸识别领域的技术。
2015年中国移动全面实行实名认证，主要通过身份证OCR识别（Optical Character Recognition，光学字符识别），以及人脸识别两大技术实现。在去年中国移动的两项公开招标中，商汤科技最终在数十家竞标公司中胜出。
“在竞标过程中，商汤科技提供的技术模块有三个方面的特点：算法识别准确率最高；能够满足客户在不同场景下的图像识别；在最短时间内，利用数据针对实用场景开展了人脸识别训练。”中国移动在线公司实名制认证负责人王强鑫告诉《21CBR》记者。
王强鑫表示，通过人工智能技术完成身份核实和实名认证，不仅降低身份防骗防盗几率，解决了安全性问题，也因为系统自动处理服务，为客户带来很大的便捷性。王强鑫透露，后续与商汤科技合作中，计划在10086视频客服等其他数字服务领域全面应用刷脸识别技术，为客户提供更加便捷和安全的服务体验。
视频，正是商汤科技发力的第二大领域。2015年，商汤科技与安防企业东方网力共同设立公司，以视频监控系统、安防软件、大数据为基础，共同打造智能交通管理系统。
东方网力董事长赵永军表示：“视频技术作为视频的拓展，在平安城市中经过多年磨合，加上互联网技术的发展，视觉感知正在发生质变，技术和商业模式的探索将不断涌现出新的形态。”
的确，人工智能也为视频行业提供了新的模式和方案。今年年初，网络红人Papi酱火遍互联网时，再次推动了视频行业的发展。视频行业“新贵”小咖秀事业部总经理杨旭向《21CBR》记者透露，在多番评估测试后，小咖秀选择联手商汤科技，探讨如何结合人工智能，打造视频的新玩法。
商汤科技布局的第三大领域是互联网金融，其合作伙伴包括银联、京东金融、招商银行等，涉及真人检测、身份证、OCR等业务。
除了前文提及的融360，另一家合作伙伴“借贷宝”也采用了商汤科技的算法。借贷宝副总裁翁晓奇透露，其肖像认证系统采用了商汤科技的平台，用户不需输入银行卡密码即可进行身份认证，“在APP为用户肖像采集一张照片，再和公安部提供的身份证照片进行比对，我们每天有几十万人通过这种活体的肖像认证，目前是全国最大规模的肖像认证技术实践。”
人脸识别的核心技术范文3
关键词：模式；模式识别；模式识别的应用
1 引言
人们在观察事物或现象的时候，常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处，并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。例如字母‘A’、‘B’、‘a’、‘b’，如果从大小写上来分，会将‘A’、‘B’ 划分为一类，‘a’、‘b’划分为另一类；但是如果从英文字母发音上来分，则又将‘A’、‘a’划分为一类，而‘B’、‘b’则为另一类。人们也可以正确地区分出它们，并根据需要将它们进行准确归类，当然， 前提条件是人们需要对‘A’、‘B’、‘a’、‘b’一般的书写格式、发音方式等有所了解。人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。那么，什么是模式？什么是模式识别呢？
2 模式和模式识别
从以上的例子可以看出，对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。当人们看到某物或现象时，人们首先会收集该物体或现象的所有信息，然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较，如果找到一个相同或相似的匹配，人们就可以将该物体或现象识别出来。因此，某物体或现象的相关信息，如空间信息、时间信息等，就构成了该物体或现象的模式。Watanabe定义模式“与混沌相对立，是一个可以命名的模糊定义的实体”。比如，一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。模式识别则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。计算机模式识别就是是指利用计算机等装置对物体、图像、图形、语音、字形等信息进行自动识别。
模式识别的研究主要集中在两方面，一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容，属于认知科学的范畴；后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。
3模式识别的方法
现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。利用模式与子模式分层结构的树状信息所完成的模式识别工作，就是结构模式识别或句法模式识别。
4．模式识别的应用
经过多年的研究和发展，模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器学、神经生物学、医学、侦探学以及高能物理、考古学、地质勘探、宇航科学和武器技术等许多重要领域，如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等。模式识别技术的快速发展和应用大大促进了国民经济建设和国防科技现代化建设。
4.1 字符识别
字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（ 如： 汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
4.2 语音识别
语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术。该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。
4.3 指纹识别
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹5个大的类别:左旋型（leftloop）,右旋型（right loop）,双旋型（twinloop）,螺旋型（whorl），弓型（arch）和帐型（tented arch）,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹实现的方法有很多，大致可以分为4 类：基于神经网络的方法、基于奇异点的方法、语法分析的方法和其他的方法。
4.4细胞识别
细胞识别是最近在识别技术中比较热门的一个话题。以前，对疾病的诊断仅仅通过表面现象，经验在诊断中起到了主导作用，错判率始终占有一定的比例；而今，通过对显微细胞图像的研究和分析来诊断疾病，不仅可以了解疾病的病因、研究医疗方案，还可以观测医疗疗效。如果通过人工辨识显微细胞诊断疾病也得不偿失，费力费时不说，还容易耽误治疗。基于图像区域特征，利用计算机技术对显微细胞图像进行自动识别愈来愈受到大家的关注，并且现在也获得了不错的效果。但实际中，细胞的组成是复杂的，应该选择更多的特征，建立更为完善的判别函数，可能会进一步提高分类精度。
参考文献：
[1] 边肇祺，张学工等编著. 《模式识别》(第二版）. 北京：清华大学出版社，2000.
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人脸识别的核心技术范文4
【关键词】视频 监控 铁路
随着我国铁路系统的不断进步，铁路运输的速度在不断提升，于此同时，更多的信息技术也参与到铁路工作环境中，成为推动和保障铁路安全的重要支撑力量。在诸多的技术中，视频监控技术在面对新型铁路工作安全需求的时候，发挥着不容忽视的重要作用。
1 铁路环境下的视频监控核心技术以及构架
对于当前铁路环境下的视频监控技术，已经不仅仅单纯是将铁路工作运行系统中的诸多方面视频实时地传送到中央控制室或者数据中心，供相应的工作人员实现对于铁路运输环境中的各个环节进行监督。随着铁路运输速度的不断提升，以及铁路运输能力的提升，对于铁路运输环境中，工作人员力量薄弱的环节亟待更加完善的视频监控体系参与其中。
在当前铁路环境中参与工作的视频监控系统，除了常规的安全和适用性技术诸如对于雷电等自然环境的抵御、对于长距摄像的适应以及精度的满足等方面以外，更为智能化的冗余控制方式以及自动图像识别技术成为了当前视频监控系统中的核心支持技术。对于冗余而言，在铁路运输系统中，为了确保系统的安全和稳定性，差不多所有的系统都存在一定程度的冗余，包括铁路中专用的通信网络等在内，都从物理和逻辑两个层面实现冗余，因此在视频监控系统之中，冗余同样必不可少。这要求一方面能够保证在铁路运输系统内部能够实时有效地监控到各个角落，确保铁路系统内部安全，另一个方面还需要基于物理层面设备的经济以及数据存储和传输过程中对于通信网络带宽资源的占用做出合理考量。而对于自动图像识别技术而言，其应用对于铁路环境中的诸多环节都有着积极意义。对于列车行驶环境，尤其是高速行驶环境中外来闯入人员以及物体的特征以及运动状况的识别和自动告警，以及在人员密集的环境下，诸如候车厅或者出站口等环境中对相关人员的运动速度进行自动化监测，帮助工作人员发现人员密集环境下可能发生的安全隐患。
从整个视频监控系统的结构角度看，由于铁路工作环境十分庞杂，并且其所需要面对的监控对象又具有不同的行为和图像特征，因此在实际的应用环境中，分布式处理的工作方式，必然会成为铁路工作领域中视频监控系统的重要工作方式。这要求视频监控系统一方面必须符合《铁路综合视频监控系统技术规范》的相关要求，另一个方面还需要以一种实时有效的目光来对监控系统进行审视，不断优化才能获取到良好的效果。在实际的工作部署中，一个典型的铁路环境视频监控系统通常会在管理、转发和存储等方面呈现出多级特征，并且依据监控对象，在不同的级节点上采用人工智能以及自动化相关技术，确保相关数据能够在第一时间内得到有效的处理和对待，并且尽量节省铁路通信网络中的数据传输资源。
2 视频监控技术在铁路工作环境中的应用特征
铁路工作系统中，想要从技术和实现的角度打造更为有效更具实用性的视频监控系统，首先需要深入地了解铁路工作系统中对于视频监控的主要需求方向，唯有如此，才能有的放矢的打造出适合当前工作环境的视频监控。
从主要的应用环境看，可以划分为站内和站外两个主要类别，其中站内环境重点指铁路运输环境中的各个节点，包括候车厅等在内的一系列环境，从旅客进入安检区域开始，一直到登上列车的这一段时间内，都属于站内视频监控需要加以控制的领域。这个领域中的视频监控面临的问题在于，人员密集且构成成分复杂，不仅仅包括部分旅客，也包括一些其他方面的流动或非流动人员，维持秩序的工作人员必然无法满足需求，并且与人员和财产安全相关的案件发生频繁。通常在这个环境中，最为重要的在于实现对于人员和财产的安全监控，人脸识别技术以及相对较高的清晰度将会成为这个环境中视频监控技术，以及数据存储技术的挑战。其存在价值首先在于确保人员密集的环境中的人身和财产安全，并且由于相关数据量较大以及实时性要求更强等特征，对于这个环境中的视频数据通常都存储与各个站点内部，在当地直接实现数据的处理和分析，并且就地存储，实现分布数据处理的最底层功能。
而对于站外环境而言，即指铁路运输环境，对于这个环境而言，通常除了工作人员，在正常的情况下是不会存在有其他人员活动的，这种状况为确保列车的安全运行提供坚实基础。对于这样的环境执行监控的目的，在于在铁路环境维护工作人员人力不足的情况之下，对铁路运输环境中的移动物体进行识别。对于这一方面的监控工作，虽然没有站内环境相对密集的人员压力，但是总体而言，其覆盖面积要远远大过于站内监控工作覆盖面积，并且相关数据必须经过相关的数据通信网络传输到就近监控站，给铁路通信网络带来的压力也必须考虑进来。
除此以外，为了确保整个视频监控系统能够实现自身的安全，并且实现其价值的发挥，还必须关注对其本身使用权限的安全管理，包括授权用户管理、系统防火墙建设等多个方面，并且对于监控系统分布数据库中不同层级的数据应当依据其使用特征设置不同的安全防范手段和措施。对于整个监控系统而言，首先应当从物理层面保持数据通路的畅通，其次应当对内实现对数据的篡改行为进行防范，对外实现对视频数据的外泄禁止，同时对不同级别的用户授权进行有效管理，构建起完整的视频监控数据管理体系，使其能够为当前的铁路安全运行乃至整个社会的稳定做出推动贡献。
3 结论
在信息时代之下，铁路环境中的视频监控系统必然会日益成熟，并且在智能化和实时以及安全等方面呈现出更为显著的长足进展。当前高铁视频监控系统已经呈现出很强的网络化和分布的特征，在更多先进技术的推动之下，必然会形成在综合性以及实战性等方面更为完善的视频信息管理系统，并且推动我国铁路体系的发展向前迈进。
参考文献
[1]郭桂芳,李继元,闫永利.铁路综合视频监控系统的初步规划构想[J].铁路通信信号工程技术,2010(02)
[2]谢征宇,董宝田.基于视频监控的高铁客运枢纽行人安全预警系统研究[J].物流技术,2011(07)
人脸识别的核心技术范文5
关键词：增强现实；展示设计；前景
虚拟现实技术成为热门词汇，但并不是近些年才开始发展的。事实上，早在1965年，美国学者伊凡•苏泽兰就在国际信息处理联合会中首次提出了具有声音提示、交互图形显示和力反馈设备的虚拟现实构想。随后，人类开始了用实际行动探索虚拟现实技术。1966年，美国麻省理工学院研制出了基于模拟力量和触觉的力反馈装置的头戴式显示器。1989年，VPL公司提出“VirtualReality”的概念，并推动虚拟现实技术走向商业化道路。如今，计算机软硬件技术和数字交互技术快速发展，特别是GoogleProjectGlass的出现，使增强现实技术备受关注。随着增强现实技术的不断发展成熟，增强现实技术在飞行器与尖端武器研发、虚拟训练、娱乐与艺术、数据模型可视化等领域凸显出明显的优势与价值，基于增强现实技术的游乐设施、会展模式也不断涌现。可以预见，增强现实技术在将来会迎来更广阔的发展前景。文章以展示设计行业为例，分析增强现实技术在展示设计行业应用的可行性与优势，并展望该项技术在展示设计行业的发展前景。
一、展示设计行业的现状及发展趋势
展示设计是通过空间与平面设计创设特定主题的空间，不断调动观众的感官，吸引观众参与，以实现展品的宣传、促销目的。近年来，在党和政府的支持下，国内展览展示行业规模不断扩大，并保持着良好的发展态势。数据显示，2015年全国共举办展览9283场，同比增长15.9%，在展览会面积、观展人数上均显现出强劲的发展动力。当前，国内展示设计行业显现出展示手段不断更新、展馆类型不断丰富、展示内容与空间高度融合等新趋势，这些趋势均体现出以下共性特征：一是数字技术辅助实物展示。随着数字技术的不断发展，展示设计的展示手段、类型、内容等也日新月异。传统展示设计主要以文字、图片、模型的静态形式呈现，手段单一、内容单薄，不足以充分引起参观者的兴趣，也难以全面展现设计师的才华。基于数字技术的展示设计能尽可能调动声、光、电、影视等多项资源，且形式多样、展示内容丰富，可最大限度调动观众的视觉、听觉、触觉等多个感官，极大提升观众的参与积极性与参观体验感。二是注重情境参与性与趣味性。在互联网和大数据环境下，观众习惯了交互式、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观众的眼球。未来，展示设计必将引入更多创新技术，让观众享受跨越时空界限、如同身临其境的体验，使其能在展厅中畅游，获得视觉、听觉和触觉一体化的感知效果。
二、增强现实技术在展示设计行业的应用现状
增强现实技术(AugmentedReality，简称AR)基于网络跟踪、计算机显示、交互及定位技术，将计算机的虚拟信息在现实场景中显示，充分调动人们的视觉、听觉、触觉等感官，从而实现对现实场景的增强，强化观众对现实世界的体验。总体来看，增强现实技术具有显著的三维配准、实时交互和虚实结合特征。基于增强现实技术的展示设计可有效提升用户体验，借助RFID、自然图像识别等技术，可对室内三维空间坐标进行准确定位，从而将现实空间扩大到虚拟现实领域。国外在增强现实技术应用于展示设计行业方面积累了较多的经验。如，2012年印度的一场汽车展上，主办方基于增强现实技术，将象征新车XUV500灵魂的虚拟的野生豹带到车展现场，在现场引起了热烈的反响，成功吸引了全场所有观众的目光和兴趣，成功聚集了人潮并创造了话题。在该次车展中，计算机实时计算野生豹的运动轨迹，并调整摄影机影像的角度与位置，辅以相应的图像技术，使虚拟的野生豹得以在现实世界中展现并与人进行互动（图1）。国内增强现实技术在展示设计行业的应用仍处于初级发展阶段，较典型的有华堂展业在互动控制和多媒体技术等领域的探索，相关科研人员在增强现实领域研究了体感互动、智能体感手环控制大屏系统、卡片识别增强现实、移动终端增强现实等技术，在展厅设计上掌握了增强现实、多点触摸、多媒体显示屏、全息成像等核心技术。如，华堂展业为足球展馆设计的互动体验方案（图2），基于增强现实技术，利用摄像头捕捉人们的踢球动作并触发相应的射门动作，将虚拟的场景与真实世界的人物行为相结合，大大提升了观众的参与兴趣。随着互联网技术、大数据技术、人脸识别技术的全面推进，这些技术与增强现实技术配合在展览业内获得了广泛应用，为展示设计的形式、内容、手段和技巧注入了活力，极大地提升了会展服务的水平和效率，为行业发展提供了更大的想象空间。目前，由于人才、资金限制，会展活动对增强现实技术的应用不足，仍多采用传统的展示方式。展览中大多采用橱窗、展柜、贴墙的传统方式陈列商品，每件商品贴有对应的纸牌标签，用寥寥几行文字介绍商品品名、基本情况等，周边虽然也配有讲解员，但是对展品的介绍点到为止。这种单向的、缺乏交互的展示模式难以打动观众，因而也难以获得理想的展示效果。由此看来，在展示设计行业引入增强现实技术，从而增强展示与观众之间的互动，拉近展示与观众的距离，激发观众的参观兴趣，显得尤为重要。在未来的展示设计中，必须结合网络虚拟展示与实地展示等多方优势，通过品牌文化展示、科技展示、使用体验、促销互动游戏等方式提升展示的互动性、趣味性，从而最大限提升产品的展示效果。
三、增强现实技术在展示设计中的应用前景
1.对未来会展服务形式的影响
增强现实技术可以将过去以实物展示为主的展会服务形式转变为基于大量动态数字音频、数字模型及大容量计算机储存技术的虚拟实物和实景再现形式，通过生动、全面的虚拟现实场景增强观众的感官体验。以房地产展会为例，房产销售商组织展会的目的是将楼盘配套齐全、规划合理等优势展现给观众，而仅靠传统的手册、喷绘画、沙盘等展示形式是比较困难的。结合增强现实技术，通过设计AR情景播放的宣传片、经过特殊处理的视频、基于AR的大屏互动、立体阅读、游戏等场景，可以为观众营造更为震撼、真实的展会氛围，通过极强的互动性与真实性给客户带来全新的感受；亦可通过VR设备+AR显示的模式展现小区的虚拟现实场景，所有关于产品的信息介绍均以文字、图像、音频、视频的形式添加在虚拟现实场景中，使观众无需讲解员就可了解产品的详细信息，身临其境地感受自己的未来生活，从而大大提升了会展活动的举办效果，在未来会展服务中必将拥有良好的发展前景。
2.对未来会展服务效率的提升
随着增强现实技术与会展行业的结合，会展服务效率将得到大大提升。传统会展服务模式大多是讲解员向观众以无差异、灌输式的方式进行会展服务，而虚拟现实技术的引入将会注入更多个性化、自主式、体验式的元素。观众在参与过程中可沉浸在虚拟现实环境中，个性化选取所需讲解内容，亦可实现与虚拟环境的互动交流。同时，增强现实技术在展示中增加声、光、电、影视等元素，极大地增强了会展的趣味性、真实感和互动性，通过3D模型创设虚拟现实场景，使抽象的产品展示更加形象化、可视化，便于观众理解。由于基于AR技术的会展模式可以为观众展现全方位、互动化的虚拟现实场景，将主办方想表达的内容通过易为观众接受的形式予以表达，将会显著提升会展服务效果，也为企业提供了更多的商业机会。
3.对未来会展服务的创新的影响
增强现实技术不仅为会展服务形式注入了新鲜的血液，而且加快了会展服务的创新脚步。就AR技术本身的发展来说，当前较为流行的是人手交互的人机交互模式，即向机器传输手指、手掌和手势等信息实现人机交互。业界关于AR技术的研究不断推进，像基础3D模型、透明视频、场景展现、AR游戏、VR结合、大屏互动都是常见的AR技术表现形式。随着增强现实技术的行业渗透力不断增强，尤其是物联网、人脸识别技术、人工智能的不断发展，增强现实技术在展示设计中如虎添翼，增强现实技术的应用与研究也在不断推进。未来，普及度高、携带方便的智能移动设备将成为AR技术的重要载体，凭借智能手机的高清摄像头、GPS定位、强劲的CPU等，无须配置任何外部设备即可方便运行AR应用，如果将其应用于展会中，无疑将会成为吸引观众眼球的亮点。
结语
增强现实技术的核心理念在于人机交互，而展示的目的在于项目方与客户的交互。因此，基于增强现实技术的展示设计必然需要强调人机交互理念，通过品牌文化展示、科技展示、使用体验、促销互动游戏等方式吸引观众的眼球，从而最大限度提升产品的展示效果。当前，国内展示设计行业的增强现实技术仍存在许多技术难题需要攻克，如3D图像成像性能、自然图像识别的准确性及应用界面人机交互性能等，这些关键技术直接影响用户体验。随着计算机软硬件技术、数字交互技术、计算机图形学及微电子传感器设备的不断发展，基于增强现实技术的展示设计行业必将迎来光明的发展前景。
参考文献：
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[4]张亦弛.室内设计的新宠——AR（增强现实）技术.美术教育研究，2017（4）.
[5]全红艳，王长波，林俊隽.基于视觉的增强现实技术研究综述.机器人，2008（4）.
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人脸识别的核心技术范文6
快速发展的Formula E
不论你是看热闹、看门道，还是看账本，由FIA国际汽联授权的国际电动方程式锦标赛（正式名称为FIA Formula E Championship）都值得你我更多关注：这个已进入第三个年头的系列赛虽然与老大哥F1相比仍十分年轻，但是在媒体关注度、商业潜力及全球影响力等指标都急起直追。目前已有包括Renault、Audi、Jaguar、DS、Mahindra在内越来越多的汽车制造商加入这项赛事（Mercedes车厂有望于下个赛季加入），更不要说为数众多的中国电动车创业团队。
随着FIA将Formula E赛车的电动马达输出功率上限由前一季的170kW提升至200kW（接下来两个赛季还将逐步提升至220kW和250kW），参赛的10支车队不断探索如何开发更强劲的动力系统总成，加上本赛季各车队还可以自行开发车辆悬挂系统，预料未来比赛中的竞争强度将逐渐提高。再加上参赛车手不乏许多耳熟能详、拥有丰富F1赛事比赛经验的顶级车手，包括Sebastien Buemi、Lucas di Grassi、Nick Heidfeld、Nicolas Prost、NelsonPiquet Jr等，可说填补了传统Fl在冬季停战的空窗期。
若仔细研究Formula E系列赛创办人AlejandroAgag的背景，我们对这个年轻赛事近年来的迅猛发展状态不该感到太过讶异！来自西班牙的他拥有丰富政商背景，早年他透过取得n赛事的西班牙转播权而进入体育商业世界，并逐渐扩张至足球及赛车上的赞助与转播领域。Alejandro Agag曾经仔细分析与对比了F1系列赛的困境与北美NASCAR系列赛的繁荣，为此努力降低车队的比赛成本、以吸引私人（非车厂支持）车队加入。因此，短短几年电动方程式锦标赛的商业价值已接近3亿美元，对比Fl赛事的商业价值（约80～100亿美元），未来还有很大成长空间！
与高度商业化的NASCAR赛事相比，F1的营利可说是小巫见大巫！每年NASCAR各式赞助超过25亿美元之巨，除了汽车赞助商外，石化、电子、通讯、医药、饮料等几乎所有你能想到的各个著名品牌都出现在NASCAR官方或各参赛队伍的赞助商名单内。而NASCAR系列赛之所以成功，主办单位努力降低参赛队伍的比赛预算功不可没！有鉴于此，Formula E系列赛严格要求参赛队伍以Spark-Renault SRT前后两代的赛车为基础打造赛车参赛，这将车队全年比赛预算大幅降低至每年300～400万美元（F1参赛费用是前述数字的20～30倍）。
2014年诞生的电动方程式锦标赛由于车辆都以纯电力驱动，赛车产生的噪音水平、环保与安全相关要求都远低于F1赛车，因此都选择国际知名大都会的临时街市赛道作为比赛场地（也意味着比赛本身可接触到更多观众），加以“更环保的赛车”作为主题，以及赛事本身的号召力亦高于其它竞争对手，分站赛事已遍布柏林、巴黎、纽约、香港等国际都会就是最佳明证。
无法忽视的“中国势力”
2016、2017年赛季Formula E赛事最受关注的中国元素，当属由乐视投资的Faraday FutureDragon Racing（龙之队）、蔚来汽车和钛麒车队，其中钛麒车队更是请来了中国车手马青骅。但只要了解中国在全球电动车市场的重要性，我们也不该对中国队伍参加国际电动方程式锦标赛的热情太过讶异。经过了近五年的大力扶持之后，中国已成为全球电动车市场不可或缺的要角，近年来全球电动车市场不断扩展，特别是在美国、欧洲以及中国大陆这三个地区。2015年全球电动车销售约为45.5万辆，2016年则有机会达到70万辆，其中2015年中国市场的电动车销售为17.11万辆，首次超越美国市场的11.65万辆、成为全球电动车第一大单一市场。2014年之前，美国一直是电动车的领先国家，但是2015年之后，欧洲和中国在电动车的销售量反而超越了美国，预估2016年中国的电动车销售量将可突破30万辆，遥遥领先全球其它市场。
中国电动车制造商选择参加Formula E系列赛的好处很多，首先是广告宣传效果：一年的参赛费用在人民币2000～6000万元之间，这样的花费能够与全球汽车巨头Renault、Audi、Jaguar、DS、Mahindra一起在全球电动车顶级赛事平起平坐，并且享有全球范围的品牌曝光，可谓十分划算。要知道，电动车制造商在中国境内的营销预算都已经是天文数字！
国际电动方程式锦标赛的激烈竞争，也是中国厂商测试电动汽车四大核心部件――底盘、电池、电机、电池控制系统的最佳平台，这点在蔚来汽车车队（NEXTEV TCR Formula E Team）身上表现得十分明显――已经参加三个赛季的蔚来汽车车队可以说是Formula E系列赛的老兵，甚至拿下了第一个赛季的车手年度冠军（Nelson Piquet Jr）。这个赛季，蔚来车队打造了一款全新的700R动力总成，这套系统沿用了在上个赛季中备受好评的双电机系统，拥有高动力输出的优势，工程团队更解决了双电机额外重量对赛车性能的影响，这点可从香港开幕战该队两位车手包办排位赛前两位的成绩中看出。蔚来汽车联合创始人李斌透露，蔚来汽车今年投入Formula E赛事的费用大约为1000万美元，已经是第一个赛季投入的四倍之多。蔚来车队持续参与Formula E赛事竞争研发的高性能电机、电源管理系统BMS都将协助提高蔚来汽车商用产品的研发能力和产品性能极限，这也是创始人李斌非常自信地认为该品牌未来电动超跑的性能将与Ferrari LaFerrari、McLaren P1、Porsche 918等车型不相上下的原因。
相较之下，乐视及Faraday Future在本季赛事Dragon Racing车队的合作由于时间较为仓促（双方的技术合作联盟在今年7月份才正式宣布），目前仍以财务投资人的角色为主，但预估未来双方的技术合作将逐渐深化。
互联网造车风起云涌
乐视汽车与蔚来汽车竞相参与Formula E系列赛，也折射出中国互联网造车的雄心万丈，前述两个汽车品牌目前都已经完成了人民币5～10亿元的融资，其商业化产品雏形也逐渐浮出台面。蔚来汽车（NextEV）全称为“上海赛睿迪新能源汽车有限公司”，总部位于上海安亭，目前已拥有上百位世界一流研发设计人员，很多人过去任职于包括BMW、Tesla、Ford、GM、Fiat等品牌，公司执行长Martin Leach也曾任Maserati品牌执行长、Ford集团欧洲地区执行长、Mazda品牌全球董事总经理。
蔚来汽车的投资人包括易车网董事长兼CEO李斌、汽车之家创始人及总裁李想、小米科技创始人雷军等以个人身份入股，去年也开始引入包括红杉资本、愉悦资本、淡马锡、TPG、厚朴、联想集团在内的风险投资基金。在营运模式上，以研发团队为主的蔚来汽车采用专注于纯电动汽车研发与销售的轻资产模式，制造则交由江淮汽车负责代工。蔚来汽车首款纯电动超跑将于11月21日在英国伦敦（不过第一批共生产6辆，类似概念车型），这款车拥有1000匹马力，从静止加速至100km/h将在三秒以内，可以说与LaFerrari、McLaren P1等超跑相比也不逊色，该厂大规模量产车型则预计于2018年推出！
乐视汽车虽然成军较晚，但其高速发展势头与蔚来汽车相比却毫不逊色，2016年1月乐视和美国电动车制造商Faraday Future宣布达成战略合作，而就在今年4月北京车展上，就展出了FF ZER01概念超跑，动作真是迅雷不及掩耳。FFZER01概念车充满未来感，整个弧形座舱采用全玻璃构成，最重要的是该车使用的平台为一个称为VPA的可变平台设计架构，可因应未来生产不同款式的车型。
今年8月乐视再出大手笔，宣布与浙江省政府达成战略合作，正式在杭州肩动包括乐视超级汽车生态体验园区、智能汽车产业基金、因特网金融在内的多个项目。上述项目总投资额为近人民币200亿元，乐视汽车工厂建成后年产能将达到40万辆。在确保了生产能力无虞之后，乐视官方于9月19日正式宣布，乐视超级汽车项目已完成10.8亿美元的首轮融资，投资人包括国家电网旗下英大资本、深圳市政府投资平台深创投、联想控股、民生信托、新华联以及宏兆基金等机构。Faraday Future品牌的首款车型目前已在美国进行路试，从相关间谍照可以推估该车型采用斜背式的两厢车身线条设计，与Toyota Prius造型类似，这也可能是未来乐视汽车首款产品的雏形。由于这款路试车的顶部装备了摄像头仪器，同时该品牌也在2016年6月份经过美国加州政府允许取得自动驾驶测试执照，预料该款车型应有部分自动驾驶功能。
整体来说，中国互联网造车团队之所以如此风起云涌，底气在于中国政府对电动车的大幅补贴！作为发展战略性新兴产业行动计划之一的《国家节能与新能源汽车发展规划（2011年至2020年）》已经公布，未来10年内中国政府将透过中央财政拿出超过1000亿元人民币资金支持新能源汽车产业。然而近来却传出不少电动车企业不思研发、仅为了骗取补助款，如苏州车企吉姆西在没有现车情况下，和客户串通骗取补助达上亿元人民币，骗补乱象的出现，凸显新能源车的发展困境，也打击了中央支持的热情。中国政府对电动车的补贴未来是否持续？还值得持续观察。
汽车产业“轻资产模式”能否成功？
乐视汽车与蔚来汽车在赛道内与资本市场上风生水起，除了政府在背后的鼓励与支持，亦有提升品牌认知度以及母公司股价的目的，最好的例子可能就是在A股上市的乐视网（），这家成立于2004年11月、2010年8月12日在深圳交易所创业板上市的公司，在短短5年就跨族了智能型手机、VR与电动车等热门领域，可说是5年完成了美国消费电子巨头Apple过去30年还做不到的事。
2016年初乐视创始人贾跃亭带着Le See概念车亮相，他在发表会现场透过手机连接汽车，进行无人驾驶并实现自动倒车，贾跃亭本人更因为乐视汽车的正式推出而流泪。乐视宣称这款概念车主打智能互联概念，不仅可以实现自动驾驶功能，还可实现自我学习，具备人脸识别、情绪识别、环境识别和路径识别等功能。然而更多人相信像乐视这样宣称进军无人驾驶领域的公司只是为了创造题材，这个中国A股市场上的著名妖股前几年几度依靠不断的新产品发表会股价拉升创办人出脱股票套现再注资的方式不断获得融资，而超级汽车和与Faraday Future合作可能也只是另一个题材。
但深究乐视汽车与蔚来汽车的发展蓝图，其实都是模仿Tesla车厂的发展途径。Tesla车厂创始人兼首席执行长Elon Musk计划于2017年底（该厂成立14年之后）推出售价在35000美元的电动汽车，因为Elon Musk认为使电动车成为主流产品的最好方式，就是追寻手机、录像机和个人计算机的发展道路：先向狂热的消费者销售最昂贵的产品，然后从中获得资金来研发让大众都买得起的产品。不论是最初推出109000美元的电动小跑车Roadster，还是之后推出的Tesla Model S车型，都是前述理念的实践。
撇开需求面，我们再从供给面进行分析。生产出六辆在车展炫光夺目的概念车（或是限量车型）不是件难事，但大量生产数十万甚至上百万量的电动车，同时成本还维持在消费者能承受的范围，就是一个不小的挑战。我们不谈电动车，先以已经问世近20年的Hybrid混合动力车为例子，至今全球仍仅Toyota及Honda车厂能够提出完整度较高的生产解决方案，其余厂商则由于投入较晚或专利权保护壁垒障碍而未能与之抗衡。与传统汽车三大核心部件（发动机、变速箱、底盘）不同，电动汽车核心部件有四个：底盘、电池、电机、电池控制系统。Tesla车厂的电池、电机都来自供货商（锂电池是日本Panasonic的18650规格电池，电机来自台湾富田电机）。乐视汽车与蔚来汽车可以很容易在电机、电池领域赶上Tesla车厂，真正的挑战在于如何掌握电池控制系统以及车辆底盘设计，而这涉及到造车的核心――车身安全。
如果说乐视汽车与蔚来汽车模仿的对象是Tesla车厂，那么最需要避免的就是走上电动车厂Fisker的老路，这家仅交车2000辆的车厂曾经也获得总计12.5亿美元的融资加上美国政府低息贷款相助，但由于其核心技术都控制在供货商手中，导致Fisker车厂的核心技术――底盘、混合动力控制系统、电池控制系统等均属于Quanturn Technologies公司，车辆生产则交由芬兰Valmet公司代工。最后由于锂电池供货商A123 Systems破产倒闭，没有任何核心资源的Fisker也跟着逃不过破产的命运。事实上在Tesla车厂的发展过程中，传统车厂仍贡献良多，包括Toyota的质量控制和问题追溯体系，还有Mercedes的测试流程，这些都值得中国“互联网造车”团队仔细思考。
近些年开始流行的配置
我留意到数年间有些汽车上的配置，以往只是首创的一两家车厂在用，到现在越来越常见，也或不再是高级车的专利，已几乎成为所有车型的标准配置了。能见度最高的，试举几例：1.LED灯：2.自动启停系统；3中控大屏；4.CarPlay等手机智能互联系统。在汽车机械系统进步空间已然不大的时候，这些东西在这些年智能手机时代辐射到汽车系统上。它们可以分为两种：一是科技进步，二是群体使用偏好。科技进步好理解，群体使用偏好则表示本来这配置技术含量并不算高，储备已久，只是迎合了现代人的新喜好便开始流行起来，例如越来越大的中控屏幕。