FaceThink獲好未來千萬級投資 推出學習狀態AI評測系統

Xtecher【錯別字基金】溫馨提示：如果您在閱讀過程中發現錯別字，請在文章底部留下說明＋聯繫方式，我們會立刻發給您5-88元隨機紅包一個。

Xtecher獨家獲悉：今日（2017年5月2日），國內人工智慧初創公司FaceThink（德麟科技)宣布獲得好未來集團千萬級人民幣Pre-A輪融資。此前，FaceThink團隊已完成一輪數百萬元的天使融資，投資方為天使灣。

創始人楊松帆在接受Xtecher專訪時透露，此次與好未來合作，作為技術提供方，FaceThink將率先把「注意力識別」引入教育領域，希望引領教育、娛樂等行業步入注意力經濟的浪潮。

作者｜劉敏

編輯｜甲小姐

微信公眾號ID｜Xtecher

注意力經濟

在接受Xtecher採訪時，FaceThink創始人楊松帆講到了一個案例：

2012年，西班牙政府面臨嚴重預算危機，於是宣布對娛樂行業票據收入增收13%的稅。巴塞羅那一家名為Teatreneu的喜劇俱樂部因此流失了三分之一夜場觀眾。無奈之下，Teatreneu只能接受麥肯錫廣告的建議，他們在每個座位上都安裝了一個內置「笑容識別收費系統」的Pad，然後宣布門票免費，根據觀眾笑容個數進行收費，每個笑容徵收0.3歐元，並設置80個笑容的上限。沒想到，劇院不僅沒虧本，反而客源提高了35%，收入大大增加。因效果顯著，這項「笑容識別收費系統」還被迅速普及至其他俱樂部。

這個例子形象又充滿趣味地闡述了情緒識別在企業營銷及用戶調研上的應用。我們不難想像「注意力經濟」的到來。

所謂的「注意力經濟」，可以理解為「眼球經濟」，在這種經濟狀態中，最重要的資源，既非傳統意義上的貨幣資本，也不是信息本身，而是大眾注意力——只有當大眾注意到某種產品，才有可能成為消費者。而要吸引大眾注意力，最重要的手段之一，正是視覺上的爭奪。

注意力稀缺的問題，早在20世紀80年代中期就引起了人們的注意，但直到美國學者邁克爾·戈德海伯在1997年的一篇題為《注意力的購買者》，首次提出了「注意力經濟」這一概念，才被大範圍傳播推廣。文章認為，面對網路時代的信息過剩，唯有人們的注意力是稀缺的。著名的諾貝爾經濟學獎得主赫伯特·西蒙也指出：「隨著信息的發展，有價值的不是信息，而是注意力。」

那麼，如何將注意力識別、標註出來，從而將注意力可以量化地封裝在商業行為之中呢？

國內人工智慧初創企業FaceThink的商業構想由此而生。

情緒識別：讓機器人學會「看臉色」

情緒，是注意力的直接表徵形式。

當你專註於某一狀態，或聽到某事的第一反應，你的表情是自發的，沒法控制。「得知中了500萬，人的第一反應應該是眼睛長大，眉毛上抬，這是驚訝的表情；拿個拳頭去打你的臉一下，你肯定下意識閉眼睛，這屬於生理反應。」楊松帆告訴Xtecher。

許多自發性表情是人的共性，是人類基因里自帶的東西，而非受文化或者教育的影響。這構成了情緒識別的研究基礎。如果說「人臉識別」關注的是一個人區別於其他人的特徵，「情緒識別」關注的則是人類表情的共性。

「人臉識別希望抓出臉上一道疤痕這種特徵，但我們希望把這種信息抑制住，去識別面部表情變化帶來的肌肉或紋理的線條出現。」楊松帆說。

FaceThink創始人楊松帆

楊松帆在2016年5月所創辦的國內人工智慧技術創新公司FaceThink，便將「情緒識別」作為自己的出發點。

FaceThink業務模式可簡單概括為B2B2C：

通過SaaS網路平台，為B端用戶提供詳細的情緒數據分析及數據化展示，方便企業用戶接入現有APP或網頁端產品，擁有開啟攝像頭並自動跟蹤用戶面部關鍵點、識別情緒的功能；同時，為C端用戶提供趣味互動等價值。此外，他們可為大型企業提供定製化情緒識別解決方案。

在服務中，FaceThink將利用圖像處理與計算機視覺等技術，通過使用攝像頭監測追蹤人的面部表情數據，以進行人的情緒識別和行為反應分析，幫助企業分析消費者對產品的情緒表達，挖掘出產品屬性及其對應的用戶情感反饋，從而提供完善產品或提高服務體驗的建議。

據了解，FaceThink向企業和開發者提供的情感計算內核SDK，功能主要分兩類：

第一種，標準化SDK，包括：(1)實時人臉關鍵點跟蹤，頭部三維姿態估計；(2)多種類型表情，比如高興，驚訝，厭惡等頭部姿態；(3)臉部特徵：是否戴眼鏡等。

第二種，定製化SDK，包括：(1)事件預測，如打哈欠，說話等；(2)專註度，興趣度等等。

情緒識別技術，在國外已獲得廣泛的場景落地，情緒識別技術已在電影調研、廣告調研等領域得到大範圍應用。伴隨深度學習及運算能力的不斷進化，近年來，情緒識別技術也不斷向視頻分析、醫療康復、安全駕駛及情感機器人等垂直領域深入拓展。

就自身業務而言，FaceThink已經在教育、廣告、視頻媒體行業有業務開拓。

當情緒識別遇見教育

FaceThink此次接受好未來投資，並與好未來合作研發的系統，正是「注意力+AI+教育」的落地產物。

該學習評測系統，基於面部表情識別技術對孩子的上課表情進行實時採集，利用對錶情的精確分析技術判斷孩子在聽課過程中的狀態，全程記錄孩子上課時的注意力集中情況。

作為合作方，好未來率先將這一學習狀態評測系統引入旗下的雙師課堂產品線，並以可視化的方式向老師和家長展現，從而讓老師能夠根據孩子的聽課狀態調整課程，優化教學內容。家長則可以根據每堂課結束後生成的學習狀態數據報告，及時了解自己孩子的知識獲取情況，從而做出對孩子有益的個性培優計劃。

對「注意力+AI+教育」情有獨鍾，FaceThink的創始人楊松帆的背景與此不無關係。

在2016年辭職創辦FaceThink前，楊松帆曾作為引進人才，在四川大學電子信息學院擔任副教授。他深知傳統教學模式中存在諸多問題：教學互動性少，對學生考核維度單一，老師對學生知識結構和能力狀態的精確分布不了解，導致課程缺乏針對性、個性化，關注結果數據忽視過程數據等。

楊松帆與川大學生合影

「以往，不管線上或線下教學，大家都不大重視過程數據。現在，我們把直播、錄播的視頻收集起來進行數字化，再用AI演算法對它做信息處理，最終能夠對學生的學習過程進行定量分析。」 楊松帆告訴Xtecher。

目前，市場中不乏創業公司追趕「AI+教育」的浪潮，有的應用圖像識別技術進行拍照搜題，有的運用語音評測系統智能糾正語言學習。然而，真正的難點在於評估「開放性答案」的好壞，也就是提升「自適應評測能力」——感知到學生的學習狀態，並不斷給出相應的互動。

「一個班的學生同時打開他們的攝像頭，我們採集學生在聽課時的狀態和表情，反饋到老師的計算機面前。如果大部分學生都處於眉頭緊鎖的狀態，老師則能判斷學生可能對剛剛講的知識點有疑問，然後重複講解一遍。」楊松帆向Xtecher介紹，研發這套系統，並非為了讓機器人取代老師，而是讓人工智慧幫助老師、家長做出更睿智的決策，「在一對多的課堂環境下，不同孩子聽課的注意力集中程度並不相同，這套學習評測系統則會從專註、疑惑、高興、閉眼四個維度實時記錄孩子的學習狀態，形成注意力曲線，讓老師和家長更關注孩子們的學習過程，而不僅僅是考試成績。」

這就意味著，如果在測評知識點的掌握情況時能結合學生情緒的表現，這將改變對於學習效果的判斷標準：從單一的學習成績，轉變為從學習習慣和興趣等多個角度，評估學生的學習效果。

作為投資方，好未來是教育領域的老兵，原名「學而思」，已在教育這條路上走過了十三個春秋，是國內首家在美國上市的中小學課外輔導機構。關於此次投資FaceThink，好未來董事長兼CEO張邦鑫表示，用「科技推動教育進步」是好未來的使命，所以他個人看好一切用技術來改變教育行業的團隊和產品，FaceThink正是用技術推動教育進步的典型代表。

「我們不僅要投資這個團隊，還要投入一支精銳的技術小分隊跟他們並肩作戰，快速開發和迭代這套評測系統，希望儘快在全國推廣。」張邦鑫告訴Xtecher。

楊松帆告訴Xtecher，FaceThink與好未來從接洽到融資結束，耗時不到三周。

好未來看中的是FaceThink的團隊和技術，FaceThink也希望藉助好未來在教育領域的影響力，將這套學習系統打造成標杆產品，針對系統中屬於通用技術的部分，再進行標準化打造，最終推向整個行業。

賽道：孤獨與喧嘩

創立一年不到，FaceThink先後敲定兩輪融資，在楊松帆看來，「我們的核心競爭力是技術、團隊和正確的賽道。」

楊松帆本人是美國加州大學河濱分校博士，美國加州大學爾灣分校博士後，科研方向一直專註於計算機視覺、機器學習、情感計算。曾就職於美國暴雪娛樂總部，任數據科學家，期間積累了數據挖掘、深度學習模型等開發經驗，這為他回國創辦FaceThink、開發情緒識別引擎都打下了堅實基礎。

此外，楊松帆還曾是IEEE大賽冠軍獲得者。2011年，他代表學校參加國際情感計算識別大賽，最終戰勝其他6個國家的13支頂級科研團隊，包括麻省理工，卡耐基梅隆，劍橋等等。

而FaceThink的聯合創始人陳飛，是清華大學計算機系博士，有10年軟體開發經驗，擅長大型軟體架構與移動端性能優化。

楊松帆的創業之路經歷過一段小插曲。2014年，他從美國學成回國後，先任職川大，當著名副其實的老師，之後卻按捺不住內心創業的衝動，才辭職創辦FaceThink，帶領著一支80後精銳部隊，在「情感計算「這條賽道上以不斷加速的姿態進行著一場馬拉松。

FaceThink團隊的辦公區域

在楊松帆看來，「情感」，在電子世界裡是相對缺失的。過去我們評判一個東西好壞，只能通過閱讀量、點贊數、評論數，數據太「機械」，而「情感」作為一個指標，在定價、評估等方面，應該發揮更重要的作用。

「情緒識別」難在不僅需要捕捉到表情的細小動作，還需要進一步解釋對應什麼情緒——「情緒」摸不著看不見，如何描述？

這涉及心理學。在心理學中，人們用兩個維度定義情緒。一個維度是情緒的「色彩指數」，是高興還是陰鬱，描述感情的正負；第二個維度是情緒的「激發程度」，刻畫一個人處於精神亢奮狀態還是癱軟狀態。「你可以想像兩個軸，x軸是你的情緒正負，y軸就是你的激發度。」

事實上，讓機器懂得人類情緒，已有多年研究。自1997年MIT媒體實驗室的RosalindPicard教授提出「情感計算」一詞，麻省理工、卡內基梅隆、加州大學聖地亞哥分校等都異常活躍，但直到最近五六年來才開始逐漸商業化。

如今，在我們生活的每一天，大量照片上傳至網路，提供了可供我們學習、研究、訓練的素材，企業對於個性化精準運營的需求也日益強烈。

技術愈發成熟，市場需求覺醒，一切讓楊松帆覺得：「我們現在干這件事是一個完美的時間點。」

在這條新賽道上，其實FaceThink並不孤單，已經有各種各樣的公司在「識別情緒」這個方向做嘗試。

蘋果公司2014年提交的一項專利申請，就涉及到情緒識別。蘋果還在去年收購了可讀解人們面部表情並預測其情緒的公司Emotient。業內人士猜測，蘋果或將該技術置於iPhone的前置攝像頭中，來檢測用戶情緒狀態，從而讓Siri更加智能，甚至可以利用這項技術來了解用戶對iAds平台上投放的廣告的反應。

Facebook也在積極布局「情緒經濟」，其分別於2012年和2016年收購臉部識別公司Face.com和技術初創公司FacioMetrics，用於強化Facebook圖片及視頻特效。

巨頭的收購往往預示著未來的方向。近年來，情感計算領域，全球還湧現出了諸如Affectiva, Emotient, Realeyes, Eyeris, Nviso, Kairos等幾十家創業公司，它們都希望通過識別面部表情達到情緒識別的目的。而隨著移動終端普及、計算性能提升，或許這條賽道上還會湧現出更多驚艷的產品與公司。

「5年或10年之後，人們將幾乎不敢想像手機或其他智能設備上沒有識別情感的功能：當你下班回到車裡，如果你不開心，充滿焦躁，車廂里或者會給你彈一段你喜歡的歌，放一支你喜歡的籃球視頻。」楊松帆認為，我們會面對一個將更加情緒智能的世界，情緒應該被關注，目前它的應用層面沒有受到它應有的公平待遇，所以他和他的團隊希望以工業界的需求出發，來解決這些問題，「企業對於個性化精準運營的需求也日益強烈，除了教育領域，情緒識別必將在注意力經濟驅動的各行業中收穫更大的紅利，我們正走在一個靠譜的業務方向上。」

━━━━━

封面設計：王思寧 排版：陳光 校對：伍小仙、楊靜

━━━━━

Xtecher官網平台現開通認證作者，

（添加好友請註明公司、職位、事由）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！