某审问现场，一场博弈论正在展开。嫌疑人在面无表情的表象下，隐蔽着什么样的情绪？否在紧绷不安，是不是在说出掩盖？表明屏幕上，起起伏伏的曲线正在动态刻画着嫌犯的生理指标数据以及心理情绪追踪画像。当问及某个问题时，机器忽然监测，审问人员根据可视化的心理情绪分析结果，大大调整审问问话方向，很快逃跑案情敌，关上案件突破口。

这是电影中的片段吗，对于这样的情景，你否不会深感吃惊？AI和机器视觉知道能观测到我们的情绪吗？上述场景早已被国家高新技术企业——深圳市科思创动科技有限公司（以下全称“科思创动”）构建，所使用的技术正是该公司自律研发的非接触式AI生理、心理情绪辨识。为一探到底，我们专访了科思创动创始人曾光博士，一起探寻人工智能在生理和心理辨识领域的现状和发展前景。用AI感官最现实的内心世界机器协助人类展开情绪辨识的历史并不宽，但近年来发展速度难以置信。

预示着机器视觉、深度自学等人工智能技术的较慢发展，国内外经常出现了有所不同方式的情绪辨识技术。有基于语音声纹的、有基于表情辨识、有基于肌肉振动的、有基于文本的……与上述方法有所不同，科思创动则利用机器视觉的处置方法，以非认识方式提供自主神经系统所唤醒的生理指标变化，并融合生理特征和微动作/微表情利用AI展开尤为现实的心理情绪辨识与分析。非认识方式最引人注目的优势是无感官及场景适应能力强劲。在司法心理审问领域，传统设备必须事前加装心电、皮电、排便等多组传感器 ，调试的时间往往在40分钟以上。

不仅安装时间宽，送给受测人带给额外的心理开销，影响测试结果。而非接触式的生理心理情绪辨识技术，则利用一个小小的摄像头让受测人在无感官状态下已完成辨识与分析，有效地减少对付情绪，除了需要替代原本的接触式心理测试设备外，还能构建身心监控、心理追踪、心理评估等功能，很大的非常丰富了生理和情绪检测技术在社会公共安全领域的应用于。

“目前市场上部分的情绪辨识类产品是基于表情辨识法并在广告效果评估等领域获得应用于，但依据表情辨识情绪在很多应用于里面不存在天然缺失，人们可以通过伪装成面部表情来掩盖自己的现实情绪，而这种伪装成往往容易被找到，无法确保情绪辨识的可靠性、真实性。”曾光博士说道。

以机器视觉捕捉主观不能掌控的生理指标并基于此来推测内心现实情绪，这就解决问题了表情辨识可以被人为掌控的缺点，使得这项技术在社会公共安全领域获得普遍的尊重和应用于。科思创动以非认识的方式，利用摄像头才可提供人心率及变异性、血压变化、血氧浓度、排便等生理指标，并融合被检测对象的年龄段、性别、眼球旋转频率、头部晃动频率、脸部微表情变化等因素分析计算出来，从而判断被检测者的心理情绪变化。技术打造出“护城河”除了生理指标外，科思创动的深度自学算法模型还划入了微动作、微表情和生理特征等维度，使智能情绪辨识技术从单模态向多模态演变。

众所周知，一个好的AI算法模型必须数据的“喂食”和训练，当被问到科思创动的核心竞争力时，曾光博士说道：“算法和数据是科思创动仅次于的‘护城河’，科思创动实案测试数据多达千例，产学研合作项目试验数据和C末端应用于数据分别多达十万级和百万级。不要小看这千例实际案件数据，这里还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的情绪辨识应用于场景众多，如公检法司福的审问问话、公共安全/安防、医疗身体健康、互联网金融、远程教育、直播娱乐、安全性驾驶员出现异常情绪检测与介入等。随着行业发展，情绪辨识算法必须大大递归优化。

2G末端场景向2C末端场景的迁入，就对算法和产品构建明确提出了有所不同的适应性拒绝。“这就对有所不同环境下算法识别率的优化处置和算法鲁棒性提高，以及有效地减少算法运行时间和资源拒绝等明确提出了很高的拒绝。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有限场景下构建AI算法和运算，现在科思创动的算法早已在手机上及魔镜等ARM CPU上构建了实商用；再行比如说，在很多场景下，边缘计算出来和云融合的AI很最重要，目前科思创动的产品早已几乎基于边云架构，也可以在公有云和私有云上构建弹性部署；还有就是，在构建情绪感官后，如何切断从感官到理解的“任督二脉”,构成感官到理解的“闭环”。

针对这些有所不同应用于场景，除了持续的模型训练外，还必须研发有所不同的算法和解决方案。公司目前倚赖获得公检法司福领域检验和接纳的算法和模型，正在大力向2C末端市场拓展，并获得了一些TOP级行业合作伙伴的接纳，并在一起合作就实际的应用于展开联合开发。”曾光博士说道。据Market Research Future预测，到2023年，全球的情绪检测和辨识的市场容量将以年增长率39%的速度快速增长超过650亿美元，其中亚太地区，尤其是中国地区的增长速度特别是在较慢。

科思创动预测，2019年仅从国内市场份额看，公检法司福、风险评估及生理心理健康等几个领域市值将多达120亿人民币。截至目前，对科思创动来说，基于AI的情绪辨识产品落地发展还是更为成功的。公司与中国心理学不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员学院等的组织机构和学院展开了产学研合作，已完成了数十万组数据的深度自学模型训练和数千组现实案例检测，所研发的智能情绪识别系统已通过公安部证书，在公检法司福等行业获得了普遍的实际应用于和接纳。

目前，科思创动早已大力申请人登记了包括美中两国在内的多项专利和软件著作权。情绪辨识多领域“落地开花”我国在社会公共安全领域对信息化技术的表达意见更加反感，政策也在大大希望公检法司福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”五谷丰登中国建设规划》、《公安科技创新“十三五”专项规划》等都明确提出要以信息化为承托，前进社会管理精细化、精准化。

大量市场空间也随之经常出现，急切需要科技力量获取功能价值。“需要在AI行业有所发展的公司，一定是自由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遭受寄居了考验，构成了合乎行业特点的系列化解决方案，如：身心监护、心理追踪、审问心测、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获得了检验。先前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端的市场空间将更加辽阔。”科思创动创始人曾光博士说道。

科思创动正在向更加辽阔的C末端消费级市场拓展。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对外开放模块，为行业伙伴展开AI+赋能。科思创动早已与智慧养老及远程身体健康管理服务提供商碳云智能合作，获取生理心理健康分析服务，可以动态监测家庭成员——特别是在是老年人在高血压、心脑血管疾病与糖尿病等领域的疾病展现出。公司还在前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，情绪辨识也可大显身手。据互金协会通告表明，2018年总计服务借款人数约 9427万人。银行贷款面对着诸多风险因素的影响，金融机构对贷款的坏账率最为脆弱，在实地考察申请人的偿还能力测试时，可以引进情绪辨识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极大发展潜力。如果远程课堂中的教师需要及时理解学生对教学内容的情绪，就能精确做到教学重点；如果AI技术能通过视频，监控驾驶员烦躁、走神等情绪，并针对这些不当状态展开警告或语音提醒，对安全性驾驶员则大有协助；如果直播与观众在游戏对话中需要辨识对方的情绪，则能提升直播间的气氛活跃度。曾光博士回应：“基于AI的情绪辨识在落地上早已走进了商用的第一步，人机将在很长一段时间内构建并存发展，不具备人类情感的‘强劲人工智能’虽距离我们还很很远，但是运用人工智能技术，展开人类情绪的分析与辨识正是当前行业不懈努力的方向。”情绪辨识作为人工智能领域的前沿应用于于是以沦为行业注目的焦点，处在一个新兴市场的愈演愈烈前夜。

科思创动作为专心于AI情绪辨识的代表厂商，多年来坚决耕耘原创技术并以商用空战作为技术创新的检验标准，已沦为基于生理情绪辨识行业的领军者。也正是基于其很深的原创技术累积和非常丰富的商用经验，以AI+赋能为核心的2C市场产业生态链也正在构成。就像那黎明前的守夜人，以其结实和执著的精神，为行业举起前进的火炬。

我们拭目以待，人工智能情感计算出来时代的来临。

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