2019识别技术公司分类排行
2019人脸识别技术公司排行
| 排名 | 公司简称 |
|---|---|
| 1 | 海康威视 |
| 2 | 依图科技 |
| 3 | 商汤科技 |
| 4 | 佳都科技 |
| 5 | 阿里/阿里云人脸识别 |
| 6 | 百度/百度AI人脸识别 |
| 7 | 瑞为技术 |
| 8 | 旷视科技 |
| 9 | 汉王科技 |
| 10 | 中科视拓 |
| 11 | 川大智胜 |
| 12 | 腾讯/腾讯云人脸识别 |
| 13 | 平安科技 |
| 14 | 云从科技 |
| 15 | 阅面科技 |
| 16 | 云天励飞 |
| 17 | 格灵深瞳 |
| 18 | 中德宏泰 |
| 19 | 铂亚信息 |
| 20 | 像素数据 |
| 21 | 亚略特 |
| 22 | 安威士 |
| 23 | 智慧眼 |
| 24 | 眼神科技 |
| 25 | 中科奥森 |
| 26 | 天眼智云 |
| 27 | 银河水滴 |
| 28 | 飞搜科技 |
| 29 | 汉柏科技 |
| 30 | 猎户星座 |
| 2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行 |
2019指纹识别技术公司排行
| 排名 | 公司简称 |
|---|---|
| 1 | 汇顶科技 |
| 2 | 海鑫科金 |
| 3 | 中控智慧 |
| 4 | 思立微 |
| 5 | 集创北方 |
| 6 | 指安科技 |
| 7 | 亚略特 |
| 8 | 安威士 |
| 9 | 贝特莱 |
| 10 | 茂丞科技/j-Metrics |
| 11 | 义隆电子 |
| 12 | 眼神科技 |
| 13 | 信炜科技 |
| 14 | 图正信息 |
| 15 | 魔力安全 |
| 16 | 指尖儿科技/fplife |
| 17 | 迪安杰智能 |
| 18 | 芯启航 |
| 19 | 费恩格尔 |
| 20 | 拇纹科技 |
| 2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行 |
2019语音识别技术公司排行
| 排名 | 公司简称 |
|---|---|
| 1 | 科大讯飞 |
| 2 | 搜狗 |
| 3 | 云知声 |
| 4 | 腾讯/语音识别ASR |
| 5 | 百度/百度AI输入法 |
| 6 | 思必驰 |
| 7 | 捷通华声 |
| 8 | 出门问问 |
| 9 | 势必可赢/SpeakIn |
| 10 | 普强科技/Pachira |
| 11 | 平安科技 |
| 12 | 驰声科技 |
| 13 | 索答科技 |
| 14 | 客知音 |
| 15 | 标贝科技 |
| 16 | 声希科技 |
| 17 | 声智科技 |
| 18 | 先声互联 |
| 19 | 高弟/ACRCloud |
| 20 | 声瀚科技 |
| 2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行 |
2019图像识别技术公司排行
| 排名 | 公司简称 |
|---|---|
| 1 | 旷视科技 |
| 2 | 商汤科技 |
| 3 | 瑞为技术 |
| 4 | 陌上花科技 |
| 5 | 速感科技 |
| 6 | 图普科技 |
| 7 | 朗镜科技 |
| 8 | 格灵深瞳 |
| 9 | 依图科技 |
| 10 | 云从科技 |
| 11 | 诺亦腾科技 |
| 12 | 合合信息 |
| 13 | 微模式 |
| 14 | 东华宏泰 |
| 15 | 码隆科技 |
| 2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行 |
2019光学字符识别技术公司排行
| 排名 | 公司名称 |
|---|---|
| 1 | 商汤科技 |
| 2 | 正业科技 |
| 3 | 汉王科技 |
| 2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行 |
2019虹膜识别技术公司排行
| 排名 | 公司简称 |
|---|---|
| 1 | 海鑫科金 |
| 2 | 万里红 |
| 3 | 亚略特 |
| 4 | 安威士 |
| 5 | 中科虹霸 |
| 6 | 释码大华/Eyesmart |
| 7 | 眼神科技 |
| 8 | 虹星科技 |
| 9 | 武汉虹识 |
| 10 | 聚虹光电 |
| 2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行 |
瑞穆科技主要向客户提供安全可靠的工业智能网关、工业路由器、工业级车载网关、工业以太网交换机、工业无线数据终端、安卓工业计算机等物联网产品；以及在此基础上结合传感器与云端数据分析技术而推出的垂直细分行业的物联网解决方案，包括“智能配电网状态监测系统”、“智能售货机系统”、“工业设备远程维护监控系统”、“智能车辆管理系统”等物联网创新解决方案等，帮助目标行业实现物联网智能化升级。
科技的进步和广泛运用给生活在现代社会的人带来了很多便利，尤其对一些令人头疼的实际问题给出了很好的解决方案，而再也不用记住各种各样的密码就是其中之一。
以前到银行存钱取钱需要密码，信用卡购物需要密码，支付宝支付或者微信支付也需要密码……几乎每个人的日常生活中都要遇到形形色色的密码。如果都采用同一个密码或采用生日等特殊意义的数字，虽然容易记忆但显然安全性差；如果采用不同的密码，安全性是提高了但又会面临经常忘记的难题。
在这个问题上，自动识别技术就很好地发挥了作用，例如，利用指纹识别、人脸识别或者虹膜识别技术能快速解决密码记忆和输入的问题。如今，这些过去只在科幻电影中出现的情节已经逐渐融入到了我们的日常生活。
自动识别，一门让物体“开口说话”的技术
所谓识别技术，也称为自动识别技术，通过被识别物体与识别装置之间的交互自动获取被识别物体的相关信息，并提供给计算机系统供进一步处理。物联网中非常重要的技术就是自动识别技术，它融合了物理世界和信息世界，是物联网区别于其他网络（电信网、互联网等）最独特的部分。
自动识别技术可以对每个物品进行标识和识别，并将数据实时更新，是构造全球物品信息实时共享的重要组成部分，更是物联网的基石。通俗讲，自动识别技术就是能够让物品“开口说话”的一种技术。
目前，识别技术覆盖的范畴相当广泛，大致可以分为语音识别、图像识别、光学字符识别、生物识别以及磁卡、IC卡、条形码、RFID等识别技术。
其中，人脸识别技术在我国已得到广泛应用，一些如在线支付、进站检票、监控等应用场景在该技术的支持下都变得更加智能和便捷。即使是在车站、机场、商场、广场等人群密集的地方，也可以实现数秒内识别路人，甚至锁定在逃通缉犯和冒用他人身份信息的人。
自动识别技术不是稍纵即逝的网红技术，它已经成为人们日常生活的一部分，尤其是在融合人工智能等新兴技术的条件下，它的高效率和便捷性将产生更加深远的影响。
生物识别与人工智能的全面合作
在人工智能的产业链中，生物识别是人工智能领域的一种应用技术。
作为人工智能的感知层，生物识别为各应用领域和技术领域采集生物特征数据；作为人工智能的入口，生物识别通过身份认证，实现人工智能“识人”的第一步。
此外，生物识别技术本身又需要利用人工智能领域的大数据技术和深度学习算法技术来实现技术的不断迭代升级。因此生物识别技术既是人工智能领域的重要一环，二者又是相辅相成的关系。
可以想象的是，融合生物识别、大数据、深度学习算法技术等先进技术，新开发出来的高精度产品的应用面会越来越广，应用层次也会不断加深。
目前，众多人工智能厂商已经推出了基于生物特征识别技术的软硬件产品及行业解决方案，相关工程项目与应用方案在金融、电信、信息安全、生产制造、医疗卫生、电子政务、军事等行业或领域得到广泛应用。
不过，从全球生物识别市场的规模来看，生物识别技术能快速发展，究其原因，来自国家层面的支持功不可没。出于国家安全考虑，各国政府开始实施生物识别护照、国民身份证计划等政策，这很大程度上对生物识别技术的研发设计、应用与普及起到了巨大的推动作用。
目前，在物联网化、大数据化、智能化的大背景下，各种生物特征识别技术在不断发展和壮大，其中从事识别技术相关企业的数量正在迅速增长；同时从去年开始，该行业的融资金额也在保持平稳增长。
虽然目前应用较为成熟和广泛的是指纹识别、人脸识别和虹膜识别。但在未来，生物识别的应用行业会越来越广泛，应用场景也会越来越多。具体来看，从人工智能技术方面来说，如果2018年是AI从实验室走入了现实应用，那么，2019年将开启人类和AI全面合作的新起点。
阿里巴巴达摩院认为，移动设备上的实时语音生成与真人语音可能将无法区分，甚至语音AI在一些特定对话中将会通过图灵测试。尤其是随着3D传感器的快速普及、多种生物特征的融合，每个设备都能更聪明地“看”和“听”，生物识别和活体技术将重塑身份识别和认证。
生物识别，将在2019年进入大规模应用阶段，相关产业也将面临进一步发展与变革。至于这个变革的过程是顺利还是曲折，还需要时间来一一说明。
有缺陷的识别技术，怎样达成与人类认知的平衡
生物识别技术确实给人们的生活带来了便利，但一个新技术的全面推广和普及总会遇到各种意料之外的问题。
2019 年 5 月，旧金山市对人脸识别技术发出了禁令，禁止该技术在政府机关和执法机关中使用。从而，旧金山成为全球首个对人脸识别技术发出禁令的城市。
客观上来说，美国的人脸识别技术一直走在科技前沿，并且在商用层面早有动作。2018 年，纽约时报英文网站发表的一篇文章就指出，如今非常热门的 AI 应用人脸识别，针对不同种族的准确率差异巨大。其中，针对黑人女性的错误率高达 21%-35%，而针对白人男性的错误率则低于1%——这在美国可以说是非常政治不正确的。
此前，电商巨头公司亚马逊推出的图像识别 AI 系统“Rekognition” 曾将28名美国国会议员识别成了罪犯，此事也曾在美国社会引起一片哗然。
所以针对此次的禁令，支持者对面部识别技术造成的错误匹配和种族问题提出了警告。因为种族歧视作为美国社会中的一个非常敏感的话题，如果人脸识别技术不能解决类似的问题，那么，该识别技术还将长期处于争议之中。
不过，除此之外，人脸识别技术在美国面临广泛质疑的另一个原因在于安全和隐私。
人面识别技术背后的支撑是数据，而这些隐私数据存在被窃取的可能。不过，更大的争议在于，美国社会群体对于“被监控”行为 本身的反感和忧虑。将人脸识别技术应用到前端视频监控摄像机上，可能会打破隐私及实用性之间的平衡。
当然，也有人认为识别技术可以保护公共安全，在一定层面上值得被重视。商汤科技联合创始人徐冰在参加论坛活动时表示，“面部识别（facial recognition）技术应该受到监管，而不是被禁。”
识别技术还处在发展应用的过程中，虽然技术与人类会在相互的磨合中斗智斗勇，但两者终将达到最终的平衡。
找到最合适的解决方案和坚持最本质的初心
业内一些专家指出，目前几乎没有哪个国家有对人脸识别技术的应用作相关的规定。针对人脸识别等生物识别技术存在误差与精度缺失，从技术上来讲，目前这个阶段或许还不宜将生物识别作为唯一的身份识别手段。
中国科学院自动化研究所的张晓波博士也表示，“照明、姿势、装饰等都会对机器人脸识别产生影响，对于非合作情况下的人脸图像采集，遮挡问题非常严重。”
虽然人脸识别算法的大小随着人脸数据库大小的增加而减小，但如何在大规模应用环境中维持或提高人脸识别算法的识别率也是一个非常重要的问题。
所以，通过发展复合生物特征识别技术较单一特征识别或许具有更多的优势，它不仅能识别不同生物特征的综合生物识别系统，还能有效解决身份认证中存在的非普遍性、欺诈行为、无效性和不准确性等问题。
随着应用领域的不断扩展，新一代的生物识别技术或将以其独有的特性，引领着单一的生物识别方式向复合生物识别方向转变，无论是安防、金融，还是其他领域，复合生物识别都将逐渐成为生物识别领域的主流。
总之，行业的发展是为了更好的人类未来。从长远看，对于收集、掌握用户信息的互联网企业，我们应该有更严格的要求，尤其在识别领域，安全应该作为每一个用户最基本的保障，这也是作为平台企业应该坚持的最基本的职责和初心。
科技一直都是一把双刃剑，不过随着法律法规的完善，安全技术的升级，识别技术未来的前景依然值得期待。
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