科思创动：察言观色 知人识心

某审讯现场，一场博弈正在进行。嫌疑人在面无表情的表象下，隐藏着什么样的情绪？是否在紧张恐惧，有没有在说谎掩饰？显示屏幕上，起起伏伏的曲线正在实时描绘着嫌犯的生理指标数据以及心理情绪跟踪画像。当问到某个问题时，机器突然告警，审讯人员根据可视化的心理情绪分析结果，不断调整审讯问话方向，迅速抓住案情要害，打开案件突破口。这是电影中的片段吗，对于这样的情景，你是否会感到惊讶？AI和机器视觉真的能探测到我们的情绪吗？

上述场景已经被国家高新技术企业——深圳市科思创动科技有限公司（以下简称“科思创动”）实现，所采用的技术正是该公司自主研发的非接触式AI生理、心理情绪识别。为一探究竟，我们采访了科思创动创始人曾光博士，一起探索人工智能在生理和心理识别领域的现状和发展前景。

用AI感知最真实的内心世界

机器帮助人类进行情绪识别的历史并不长，但近年来发展速度惊人。伴随着机器视觉、深度学习等人工智能技术的快速发展，国内外出现了不同方式的情绪识别技术。有基于语音声纹的、有基于表情识别、有基于肌肉振动的、有基于文本的……与上述方法不同，科思创动则利用机器视觉的处理方法，以非接触方式获取自主神经系统所唤起的生理指标变化，并结合生理特征和微动作/微表情利用AI进行最为真实的心理情绪识别与分析。

非接触方式最突出的优势是无感知及场景适应能力强。在司法心理审讯领域，传统设备需要事前安装心电、皮电、呼吸等多组传感器 ，调试的时间往往在40分钟以上。不仅安装时间长，还给受测人带来额外的心理负担，影响测试结果。而非接触式的生理心理情绪识别技术，则利用一个小小的摄像头让受测人在无感知状态下完成识别与分析，有效降低对抗情绪，除了能够替代原来的接触式心理测试设备外，还能实现身心监控、心理跟踪、心理评估等功能，极大的丰富了生理和情绪检测技术在社会公共安全领域的应用。

“目前市场上部分的情绪识别类产品是基于表情识别法并在广告效果评估等领域得到应用，但依据表情识别情绪在很多应用里面存在天然缺陷，人们可以通过伪装面部表情来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现，不能保证情绪识别的可靠性、真实性。”曾光博士说。

以机器视觉捕获主观不可控制的生理指标并基于此来推断内心真实情绪，这就解决了表情识别可以被人为控制的缺点，使得这项技术在社会公共安全领域得到广泛的认同和应用。科思创动以非接触的方式，利用摄像头即可获取人心率及变异性、血压变化、血氧浓度、呼吸等生理指标，并结合被检测对象的年龄段、性别、眼球转动频率、头部抖动频率、脸部微表情变化等因素分析计算，从而判定被检测者的心理情绪变化。

技术打造“护城河”

除了生理指标外，科思创动的深度学习算法模型还纳入了微动作、微表情和生理特征等维度，使智能情绪识别技术从单模态向多模态演进。

众所周知，一个好的AI算法模型需要数据的“喂养”和训练，当被问及科思创动的核心竞争力时，曾光博士说：“算法和数据是科思创动最大的‘护城河’，科思创动实案测试数据超过千例，产学研合作项目试验数据和C端应用数据分别超过十万级和百万级。不要小看这千例实际案件数据，这里包括了几万小时的实案数据，比现有的公有情绪检测数据库要大很多倍。”

基于AI的情绪识别应用场景众多，如公检法司安的审讯问话、公共安全/安防、医疗健康、互联网金融、远程教育、直播娱乐、安全驾驶异常情绪检测与干预等。随着行业发展，情绪识别算法需要不断迭代优化。2G端场景向2C端场景的迁移，就对算法和产品实现提出了不同的适应性要求。“这就对不同环境下算法识别率的优化处理和算法鲁棒性提升，以及有效降低算法运行时间和资源要求等提出了很高的要求。比如在利用手机摄像头来监测人的生理和情绪指标，这就是一个典型的功耗和计算能力受限场景下实现AI算法和运算，现在科思创动的算法已经在手机上及魔镜等ARM CPU上实现了预商用；再比如说，在很多场景下，边缘计算和云结合的AI很重要，目前科思创动的产品已经完全基于边云架构，也可以在公有云和私有云上实现弹性部署；还有就是，在实现情绪感知后，如何打通从感知到认知的“任督二脉”,形成感知到认知的“闭环”。针对这些不同应用场景，除了持续的模型训练外，还需要开发不同的算法和解决方案。公司目前依赖得到公检法司安领域验证和认可的算法和模型，正在积极向2C端市场扩展，并得到了一些TOP级行业合作伙伴的认可，并在一起合作就实际的应用进行联合开发。”曾光博士说。

据Market Research Future预测，到2023年，全球的情绪检测和识别的市场容量将以年增长率39%的速度增长达到650亿美元，其中亚太地区，特别是中国地区的增长速度尤其快速。科思创动预测，2019年仅从国内市场份额看，公检法司安、风险评估及生理心理健康等几个领域市值将超过120亿人民币。

截至目前，对科思创动来说，基于AI的情绪识别产品落地发展还是较为顺利的。公司与中国心理学会法律心理学专业委员会、中国犯罪心理测试技术研究中心以及南京森林警察学院等组织机构和学院进行了产学研合作，完成了数十万组数据的深度学习模型训练和数千组真实案例检测，所开发的智能情绪识别系统已通过公安部认证，在公检法司安等行业得到了广泛的实际应用和认可。目前，科思创动已经积极申请注册了包含美中两国在内的多项专利和软件著作权。

情绪识别多领域“落地开花”

我国在社会公共安全领域对信息化技术的诉求越来越强烈，政策也在不断鼓励公检法司安等工作机关向科技要“战斗力”。《国家“十三五”信息化规划》、《“十三五”平安中国建设规划》、《公安科技创新“十三五”专项规划》等都提出要以信息化为支撑，推进社会治理精细化、精准化。大量市场空间也随之出现，急切需要科技力量提供功能价值。

“能够在AI行业有所发展的公司，一定是选择对了行业的切入点。在公共安全、智慧司法等市场，科思创动的产品和技术经受住了考验，形成了符合行业特点的系列化解决方案，如：身心监护、心理跟踪、审讯心测、风险评估等业务功能，并在专家心测、办案中心、智慧监仓等落地项目中得到了验证。后续在互联网金融风险评估、智能驾驶情绪检测、智慧医疗、智能家居等面向C端的市场空间将更为广阔。”科思创动创始人曾光博士说。

科思创动正在向更为广阔的C端消费级市场扩展。比如在智慧医疗领域，科思创动可以通过向手机或其他智能硬件设备开放接口，为行业伙伴进行AI+赋能。科思创动已经与智慧养老及远程健康管理服务提供商碳云智能合作，提供生理心理健康分析服务，可以实时监测家庭成员——尤其是老年人在高血压、心脑血管疾病与糖尿病等领域的疾病表现。公司还在推进与高端智能家居厂商 - “智能魔镜”的技术合作，通过智能家居检测并记录人的生理心理健康状况。

在金融信贷、风险评估等领域，情绪识别也可大显身手。据互金协会通告显示，2018年累计服务借款人数达 9427万人。银行贷款面临着诸多风险因素的影响，金融机构对贷款的坏账率尤为敏感，在考察申请人的还款能力测试时，可以引入情绪识别作为风险评估的技术手段之一。

除此以外，在远程教育、智能驾驶情绪检测、直播娱乐等行业也有巨大发展潜力。如果远程课堂中的教师能够及时了解学生对教学内容的情绪，就能准确把握授课重点；如果AI技术能通过视频，监控驾驶员焦躁、走神等情绪，并针对这些不良状态进行警告或语音提示，对安全驾驶则大有帮助；如果直播与观众在游戏互动中能够识别对方的情绪，则能提高直播间的气氛活跃度。

曾光博士表示：“基于AI的情绪识别在落地上已经走出了商用的第一步，人机将在很长一段时间内实现共存发展，具备人类情感的‘强人工智能’虽距离我们还很遥远，但是运用人工智能技术，进行人类情绪的分析与识别正是当前行业不懈努力的方向。”

情绪识别作为人工智能领域的前沿应用正成为行业关注的焦点，处在一个新兴市场的爆发前夜。科思创动作为专注于AI情绪识别的代表厂商，多年来坚持深耕原创技术并以商用实战作为技术创新的检验标准，已成为基于生理情绪识别行业的领军者。也正是基于其深厚的原创技术积累和丰富的商用经验，以AI+赋能为核心的2C市场产业生态链也正在形成。就像那黎明前的守夜人，以其坚韧和执着的精神，为行业高举前行的火炬。我们拭目以待，人工智能情感计算时代的到来。