生物識別3.0時代，阿爾法鷹眼想用“情感計算”佈局智慧安全

據有關報告顯示， 2015年中國生物識別技術市場規模100億， 預測到2020年將達300億。 而從市場來看， 區別以往通過攝像機、溫度檢測器、超聲波檢查等方式獲取資料的原始生物識別技術， 目前生物識別基本還是處於指紋、人臉、掌紋、虹膜、聲紋、靜脈、DNA、步態等識別方式的2.0時代。 相比之下， 阿爾法鷹眼則是一家專注於情感識別技術的科技公司， 它代表的則是生物識別的3.0時代。

阿爾法鷹眼， 正式成立於2016年7月， 是一家專注於生物識別情感識別技術， 集研發、銷售、工程、服務于一體的智慧安防科技公司。 公司主要提供阿爾法鷹眼安檢系列產品，

其核心技術是基於前庭情感反射理論， 通過視頻動態分析精神生理參數來監測危險人物。 即通過攝像頭採集的人體面部視頻流， 分析頭部和頸部微小肌肉振動的頻率和振幅， 計算出個人壓力、侵略性和焦慮度等參數， 甄別有自體原發性焦慮緊張狀態的潛在可疑危險人員以輔助安檢人工排查。

目前， 第一階段主力產品是包括伺服器和攝像頭在內的阿爾法鷹眼系列。 從路線圖來看， 第一代阿爾法鷹眼視頻情感分析系統， 能夠實現在特定區域探測嫌疑人；第二代阿爾法鷹眼+人臉識別智慧分析系統， 將集中化管理監控攝像頭的多核多執行緒伺服器支撐以加快計算速度， 同時結合人臉識別資料庫以進行即時比對；第三代阿爾法鷹眼+雲計算移動智慧系統，

則將建立一套高危人群資料庫並與全國人臉識別資料庫進行聯動以支援遠端監控中心雲計算管理化和移動設備的整合， 搭建情感識別平臺和生物識別3.0研發平臺。

從檢測流程來看， 經過阿爾法鷹眼系統檢測後會給出一定的閾值並給予通過或可疑的分析判斷進而輔助人工進行盤問驗證甄別。 從測試結果來看， 1萬人篩選率為0.5%~1%， 其中準確率高達92%， 拒真率8%。 而從成本角度， 美國議員財務監督局政府問責辦公廳(GAO)曾有報告書表示通過美式SPOT評估方法， 在每一個可疑人員上花費的軟硬體成本為20美元， 而阿爾法情感分析評估方法下每個可疑人員則需0.8美元。

正常的振動圖像為單色標、對稱、均勻

盈收方面， 阿爾法前期主要採取按license授權收費的方式。 現已在國內完成多處專案試點測試， 其中包括義烏火車站售票大廳、二連浩特邊檢站、杭州臨平和龍翔地鐵站、北京南站三號出發口、北京首都機場T2海關、廣州國際機場等。

目前， 公司已拿到多筆訂單且正在洽談部署階段。 同時， 阿爾法鷹眼也在圍繞公共安全、商業安全、國家重點項目和產業鏈聚集四大方面搭建完整的智慧安全產業體系。

而提及生物識別、智慧安防， 目前國內多還是圍繞人臉識別、指紋、步態等方式， 基於情感計算的則很少。 國外市場上， Affectiva算是美國一家發展最快的情感計算創業公司， 其主要基於臉部微表情推出一款能夠追蹤包括開心、困惑、驚訝、厭惡四種情感的軟體。 而基於微表情的識別通常會面臨很大的資料計算難題， 不同文化、環境、年齡等因素的影響都會使分析存在很大的差異。 另外， 創始人金湘范也表示緊張一般分為兩種類型， 一種為神經原性緊張，

是神經系統的反射緊張；另一種是自體原發緊張， 是肌肉末梢性緊張。 一般通過語言、微表情、行為特徵等傳統情感分析手段只能發現神經系統反射性緊張， 而恐怖攻擊行為則多表現為自體原發性緊張。 除此之外， 阿爾法鷹眼在快速方便、精准客觀、友好隱蔽、智慧預警方面也具有明顯優勢。

現階段， 阿爾法鷹眼團隊核心成員近20人， 整體規模超100人。 創始人金湘范， 是北京理工大學應用數學、理學學士， 中國人民大學經濟學碩士， 連續成功創業者， 自08年開始任中國產業科技創新委員會、亞洲產業科技創新聯盟副主席， 重點在人工智慧、新能源、大健康等產業進行國際技術轉移和投資工作。 2001年曾聯合投資500萬美元給阿裡巴巴。 金湘範曄表示，公司現已完成A輪融資，預計今年將實現3億營收目標，同時公司還將逐漸推出面向C端使用者的產品，廣泛應用於腦科學、金融風控、安全生產、安全駕駛應用、VR情感行銷、情感物聯網等場景延伸。 

金湘範曄表示，公司現已完成A輪融資，預計今年將實現3億營收目標，同時公司還將逐漸推出面向C端使用者的產品，廣泛應用於腦科學、金融風控、安全生產、安全駕駛應用、VR情感行銷、情感物聯網等場景延伸。