据资料显示，云从在2015年底已获得亿元以上的A轮投资，而新一轮融资将在明年初敲定。在融资进程上，云从相对低调。不过谈及成立不到两年动辄400人的团队规模，云从的扩张趋势却不容小觑。

　　周曦介绍，云从全职员工约400人，主力部队包括技术研发超过200人，销售服务人员大概100人。

　　分别在重庆、成都、上海设有研发分部，服务售后中心遍及全国十座城市。同时，与中科院、上海交大设有合作研发实验室，“前沿和创新的研究放到实验室里去做”。

　　当下技术型公司不惜重金招人，都是一幅求贤若渴的姿态。云从在人才管理上有何独到之处？周曦就招人和培养两个层面进行了分析：

　　1）关于人才库的储备。中科院本身拥有很强大的学术团队，一部分人加盟进来，作为最初的班底。周曦作为中科大和上海交大的博导，具备一定师生资源与人脉关系，以及其他常规的招人途径。

　　2）采用以老带新的培养模式。以最初的科学家、工程师为基础，不断引进新鲜血液，提升团队的冲劲。在这个过程培养的模式很重要，周曦强调，要保证年轻人快速成长。

　　作为一家创业公司而言，要保证400人团队的正常营运已是不小的经济负担。在公司营收方面，周曦认为，如果能够提供真正有用及时的服务，客户会给出相应的回报。此外，以银行、公安为主体的客户群体其支付能力也能得到保障。

　　关于为何要在公司早期进行广泛布局，周曦也给出了一套自己的打法逻辑：

　　1）身处行业早期，产业链未形成闭环，缺少通用性的芯片端、产品端等。技术公司必须提供到完整的解决方案才能保证用户端体验效果，研发、售后部门需要充足的人力配合跟进。

　　如果分裂只做一环，核心技术、产品、服务中间出现短板很难保证效果。周曦表示，此前行业已经有不少失败的例子。

　　2）银行和公安属于全国性的分散单位，atv，如果不在各地安设服务中心，无法跟进细化需求与满足体验。

　　三、业务逻辑：金融/安防做品牌 周边技术覆盖

　　在云从的业务线中，银行和安防最为清晰。据介绍，云从已成为银行业人脸识别技术最大供应商之一，重要客户包括国有农行、建行、中行及众多城商行。今年9月，云从的人脸识别技术已经应用到中国农业银行 37 家分行中。

　　谈及具体应用场景，周曦表示非常广泛，云从已针对银行业务提供40余个解决方案。技术与农行的超级柜台结合，人脸认证技术应用到50多项非现金业务操作。可有效减少人力，提高银行的运作效率。与中国银行的手机端业务合作，其人脸识别技术用于用户登陆。此外，还包括刷脸取卡，自动发卡机等。

　　人脸识别技术在金融领域的应用已不足为奇，但大多情况下只是作为辅助认证，谈不上核心角色。周曦表达了作为技术供应方的观点，“这将是金融监管机构逐步放权的一个过程”。行业前期需要通过一系列应用提升对于安全性的把控，最终实现安全性和方便性的平衡。

　　另一方面，人脸识别在安防领域的应用由于部分涉密，周曦并未介绍过多。主要基于大库检索、动态布控、轨迹追踪等核心技术与各个业务线的算法项结合。云从推出的智能图像侦查仪、公安千万级人像检索机、人脸识别智能人员管理系统、大规模动态人群特征检测系统等产品，现已在广东省公安厅 、新疆地区安防项目、重庆市沙坝公安局等地得到应用。

　　在技术层面，可移动式大规模数据采集阵列、双层异构深度神经网络是云从的核心创新型技术。周曦表示，核心技术并不会固步自封，这个行业的竞争比较激烈，需要不断推进创新。在科研推进方面，云从一直和母校UIUC保持畅通联系，国内通过中科院、上海交大两所联合实验室推进，方便让新技术能够快速导入到品牌里。

　　谈及技术普及与用的门槛，周曦结合云从的成长路径归纳成四点：

　　1）前期需要理论功底与积累。周曦强调，云从的核心团队在图像技术领域的积累已经有十个年头。Thomas Huang作为计算机视觉之父，此前更有数十年研究成果。

　　2）足够大的团队和能力才能覆盖住客户的个性化需求。只有核心技术不足以让产品落地，在实际合作中用户会提出各种特定要求。

　　“比如手机端应用，要求占用尽可能小的内存；公共场所里的视频应用，要求快速实时反应，定位精度要达到像素级等”，周曦举例。人脸识别不仅仅是简单的比对问题，还包括有光线、角度、遮挡、运动模糊等多个模块。

　　3）服务体系，具备及时解决客户问题的能力。团队需要深入到当地建立完整的服务网络，能够提供跟踪式的、面对面交流的服务模式。