我國監控攝像機的保有量已超過2億，其中僅有1%左右的監控視頻數據能夠被結構化利用，即大量視頻數據的價值有待被市場挖掘。

中科神探成立于去年11月，核心研發團隊來自自動化所旗下的類腦研究中心。創始人袁飛告訴36氪，類腦研究中心的前身是自動化所“一三五”重大研發項目“超級計算大腦系統”，自己是該項目視覺研究團隊的負責人。整個項目組從70年代就開始研究人工智能。1987年，模式識別實驗室正式成立后，基于視頻等高級語義的分析的研究便一直在進行。

2008年袁飛在其導師馬頌德研究員，前自動化所所長、前科技部副部長的帶領下展開多模態生物特征識別方向的研究工作。雖然公司在去年年底才成立，但是核心團隊于2012年便開始在安防、反恐等領域與政府部門合作并落地了一系列應用成果。從2013年到2016年公司成立前的這3年時間，中科神探承接了多個地方與國家項目，包括2014年承擔首屆烏鎮互聯網大會的人臉識別項目以及去自主研發的”CASD”人臉識別產品正式落地天安門及周邊地區。

袁飛提到，現有的智能安防方案，大部分僅能實現卡口等特定條件下的人臉及機動車的檢索。而在中科神探與公安聯合開發系統的過程中，發現客戶對自然場景下的行人與非機動車的搜索需求是最大的。事實上，在復雜環境下，人臉的識別僅占一小部分，視頻流里如人的步態、衣服紋理等大量其他信息更具價值。

基于過去多年的實戰積累，中科神探的視頻解析與搜索平臺能在對視頻結構化處理后，對特定目標實現精準檢測、分類、跟蹤以及搜索。為了滿足不同客戶對特定場景的需求，團隊還研發了智能單兵產品、人證比對儀、人臉閘機和移動端APP，今年中科神探在安防領域的樣板工程預計在明年能為公司帶來3000萬以上的收入。

袁飛告訴36氪，擁有自動化所做背書的中科試探在客戶推進中確實有一定的優勢，但是公司最牢固的護城河依然是算法的創新。他表示，中科神探的算法模型在準確度、速度以及能耗上都極具競爭力。以準確度為例，除了已有的深度學習算法外，團隊還建立了視覺知識庫，該知識庫通過提取視頻中的特征模式，讓機器基于特定規律做推理與預測。隨著特定規律的導入，知識庫的數據量將越來越大。舉例說明，向知識庫輸入有關于“踩點”的規則后，如果在某個受管控的區域內，任何行為模式滿足“踩點”的規律的人群，系統會將其標記并作出預警。而隨著標記的人群越來越多，這類人群擁有的其他共同行為模式也將被機器所學習。

袁飛表示，視覺知識庫的建立，除了必須具備對公安業務的深入了解外，海量的優質數據同樣不可缺少。這一點中科神探有著極大的優勢。從2012年開始，團隊在自動化所做項目服務時就已經接入了數億級的真實數據。

基于過去10余年的實戰積累，中科神探的多模態生物特征技術能夠綜合利用人臉識別、姿態識別、步態識別等技術，實現復雜自然場景下行人、非機動車目標的精準識別、搜索與跟蹤。中科神探的CASD視頻解析與搜索平臺可實現10000路以上實時視頻流的結構化分析與搜索應用，支持上百個用戶的并發訪問，完全滿足城市級的安防應用。

中科神探全職員工20人，袁飛2012年博士畢業于自動化所，畢業后留所工作擔任課題組組長，擁有12年的人工智能研發經歷與5年的產品設計經歷，其他團隊核心成員也都出自自動化所。

《白皮書》表示,人工智能序幕揭開,算法仍有很多發展空間,對于算法落地難、實戰差,工程化是今后要解決的問題。眾所周知,任何一項技術,其生命力由商業化應用的程度決定,只有將技術轉化為產品,形成解決方案,最終轉化為用戶的有效利用,才能形成技術和價值的良性循環。

明年，除了在安防領域的布局外，中科神探將進入新的細分市場，如智慧城市、智慧監所、軍民融合以及智慧物流等領域，預計將帶來千萬級人民幣的收入。