□ 文/区海鹰

计算机视觉技术的加入，让安防在教育行业的落地应用更加深入。人脸识别开始成为国家级别的考试管理的智能化举措。2018年全国研究生考试的深圳考场，研究生考试人脸识别项目也最终成功落地。这次深圳研究生考试在报名采集照片和考生入场时都使用了平安科技的人脸识别技术，是国考级别的考试中首次应用人脸识别技术进行线上照片采集和线下入场核身。人工智能在教育领域的应用，是平安科技建设智慧城市的场景之一。

“刷脸”在教育行业成功落地

从金融到安防、教育、智慧城市，平安科技将多年积累的技术能力，通过云服务平台对外输出，一方面是其面对金融科技创新变革的自救之路，另一方面，这也是金融级别技术应用对智慧城市各个领域的技术普惠。

以去年全国研究生考试的深圳考场为例，考试是考场老师用设备直接扫描考生的脸进场，不用考生刷身份证或者按指纹后再刷脸，刷脸只需要1秒便可以反馈结果，使用过程中，也得到老师的一致反馈：软件易用、快速并且验证准确，比传统方式验证要更加便捷。

参加此次硕考的考生反馈，每个考生只需要6分钟即可完成报考所有流程，和原本报考需要现场跑一趟采集信息相比，刷脸验证大大缩短原流程所需要的2小时。

在研考报名阶段，人力成本方面，与人工核验对比，近万名考生的相片采集，人脸识别技术自助采集可节约91.1%。

在现场入场考试时，老师不用通过人眼将传统证件和考试身份进行比对核验，学生也不用担心因为忘记带准考证，身份证或者其他证件而耽误考试。据悉，使用平安科技人脸识别技术后，每个考生验证通过时间缩短为平均3.5秒/人。

在本次硕考中，平安科技人脸识别系统有效拦截了3名可疑考生，识别速率和准确率远远高于人工方式。

随着微信电子身份证，支付宝刷脸进地铁，以及早就横行于世的ATM刷脸取款、远程开户等人脸识别、计算机视觉技术应用的成熟，可以说已经进入了“刷脸”的时代。

技术成熟意味着激烈的竞争相伴而来。明星创业公司的步步紧逼、掌握重点领域数据的传统巨头的步步为营，都在争夺机器视觉的入口。在此背景下，平安科技有何优势能够相继撬动金融以外的安防、教育等领域？

首先，基于该级别教育考试的高度安全标准性考虑，平安科技人脸识别的数据比对，直接对接公安部人脸库进行身份核实。这个数据储备与安全性，其它企业是无法比拟的。“本次研究生考试是首次使用线上自助采集照片，通过与公安库的底图比对核实考生身份，考生可以自助完成整个线上报名工作。”

此外，平安科技提供金融级别安全稳定的云存储，确保相关数据的安全性。平安科技和招考办也通过在考务流程上实现闭环监控的方式确保了人脸识别设备上数据的安全。

从“技术”角度出发来看，国考级别的研究生考试选择平安科技是有道理的。平安科技的人脸识别算法核心优势明显，拥有卓越计算能力、自主领先算法；2018年5月，平安科技人脸识别团队在国际权威人脸识别公开测试集LFW中，还获得了在无限制条件下人脸验证测试99.8%的成绩。

教务系统将实现智能化

我们认为，智慧城市建设绝不仅是广铺摄像头、简单的电子政务或数据整合，智慧城市需要有效提升城市整体管理和服务效率和质量，否则就会沦为政绩工程、口号工程，造成重复建设和浪费。平安计算机视觉在教育领域的研发和推广，也遵循着智慧城市建设的总体方针。

城市的智慧化建设涉及很多维度，不同企业的方案有竞争但没有冲突。平安科技表示，相比其他企业的智慧城市方案，平安更侧重服务体系打造，平安集团经历多年发展壮大，其中一项核心竞争力就体现在向1.5亿庞大客户数量提供最高效、最佳体验服务的能力上。

据了解，通过人脸识别完成教育事务管理，提高教务系统管理效率，只是平安打造智慧教育管理的第一步。与此同时，“我们的AI智能考试平台就在规划中，”平安科技介绍道，“以后的话，各种考试系统，从记录违纪信息，从报名到监考，都实现信息化、线上化，所有信息都有信息留存，事后可追查。”

平安科技将会运用自主研发的人脸识别技术，实现智能报名、智能验证和智能监控的功能，并且在技术层面上做到更全面的系统对接，完成本地对接，省系统对接，教育部系统对接；并且，将进一步覆盖多类考试，包括： 自学考试、普通高考、成人高考、中考中招，以及教育类社会考试等。

夯实技术基础，全面推进行业应用

平安科技成立于2008年，目前已拥有超过4000名IT技术人员和IT管理人员。平安科技的成立，是平安集团向IT专业化领域迈进，向“金融+科技”双轮驱动模式探索的开始，也是今日其技术自主、能够率先利用目前最为先进的AI技术创造价值的前提。作为科技公司角力市场的第一要素，从某种意义上而言，技术实力决定着一切。

人工智能安防、金融、教育等传统行业的大规模应用，关键在于安全、准确、高效。只有经过长期探索并改进，才能做到某些规则性问题下，效率和成效甚至比人做得更出色，

依托此前数十年的技术积累，这两年平安科技的AI技术得到质的提升。目前平安科技已经积累了超过1.5亿的人脸数据，人脸识别技术已经成功服务超过10亿次，所涉及的场景涵盖银行、证券、保险、医疗健康、安防、教育等200多个细分领域。

据介绍，就计算机视觉而言，为了达到金融级别的能力，即在大规模应用下保证安全可信的精度和准确度，平安科技在技术基础研发上做了巨量投入，在这方面完全不逊色于互联网科技巨头。

早在2014年，平安科技就组建了自己的人工智能实验室团队，开始研究算法和核心技术应用。该实验室团队，以深度学习为主，负责研究解决集团业务中包括计算机视觉、自然语言领域的问题，以及研发计算机认知领域的新事物。

平安建立人工智能实验室，涉及深度学习领域时间不算太晚，在人才队伍、基础设施的投入方面也不小，也有做大规模深度学习研究的庞大GPU计算集群，研发自己的计算平台。平安也具备足够多的计算机视觉与工程化人才及合理架构，而将这些架构模型引入到各个细分场景进行高效应用并不是一件难事。