再次谈起公司发展的下一步时，冯一村难掩兴奋。

作为海云数据创始人兼 CEO，不仅是因为其自主研发的唇语识别技术，提高英文识别准确率，更重要的是，冯一村找到了唇语识别的变现之道。

「唇语识别能帮助聋哑人、老人交流，裁定体育赛事语言暴力。在公安领域，也具有颠覆意义。」冯一村分析。因为大量视频只有图像，没有声音，如能识别视频中犯罪嫌疑人的讲话内容，将会提高刑侦效率。

正因如此，冯一村说，海云数据未来将不遗余力地投入唇语识别的研究。

成立于 2013 年的海云数据，以数据可视化分析起家，旗下数据可视化分析平台「图易」具备 12 层神经网络，分布式 GPU，可实现数据自动匹配，并能通过智能数据实现深度学习。当冯一村无意中发现，企业内部研究院将唇语识别加入现有的数据可视分析系统，他很快意识到，这个尝试对现有业务的突破具有重要价值。

2016 年 12 月，海云数据联合重庆公安科研所研究唇语识别。

海云唇语识别测试

冯一村介绍，唇语识别是典型的 AI 应用，集机器视觉与自然语言处理，从图像中连续识别出人脸，并提取此人连续的口型变化特征，将其输入模型，识别出讲话人口型对应的发音，从而计算出可能性最大的表达语句。而成熟的唇语识别系统需要建立在大量人脸特征样本的基础之上，通过带记忆的深度神经网络，保证结果的最大准确性。

在 2017 年 3 月的亚洲大数据可视分析峰会上，海云数据在正式发布唇语识别技术时称，其由 1 万小时新闻式唇语节目训练而成的唇语识别 AI，英文识别准确率达 80%，中文准确率达到 71%。不过，冯一村认为，「若要投入实战，准确率需要 90% 甚至 95% 以上。」

1 万小时新闻类节目进行唇语识别训练

更早一些时候，一则唇语识别 AI 超过人类专家的消息还曾刷屏研究界。2016 年 11 月，牛津大学工程科学系与谷歌母公司 Alphabet 下属公司 DeepMind 合作进行唇语识别开发，选择英国 BBC 5000 个小时的电视节目，总共 118000 个句子作为训练素材，最终结果是相比人类专家 12.4% 的准确率，AI 的准确率为 46.8%。

但对一家商业化公司来说，缩小准确率差距的前提下找准方向也同样重要。「AI 要在特定领域解决特定问题，初创企业更需要找准细分领域。」冯一村分析他的业务逻辑，「我们做唇语识别，至少公安、政法委、军队、教育四个行业可以应用。」

冯一村尤其看好唇语识别在公安领域的应用，因为这是海云数据的优势。事实上，atv，海云数据正是发家于此。

众所周知，城市交通卡口处都有摄像头，但大量摄像头的背后需要公安指挥中心部署更多警力监控视频。而海云数据的数据可视化分析技术则能有效改善这类状况，通过将卡口处的视频、犯罪分子的数据、户籍数据、车辆数据等实时呈现在同一个平台，公安人员能直观了解卡口数据、警力部署、出警信息、犯罪线索等信息，既能实时判断警力部署、犯罪分子行动轨迹等情况，还能降低人力成本，提高效率。

为了深入理解公安业务，海云数据聘请了老专家，他们熟悉公安业务系统，从业经验长达数十年。正是如此，海云数据占据了公安领域三分之一的市场份额。

实际上，海云数据并非第一天就做数据可视化分析，也并非第一天就将公安领域确定为目标。从创业之初的数据新闻，到数据可视化，再到奠定核心竞争力的数据可视化分析，海云数据花了两年试错。

冯一村表示，传统的数据可视化是将数据以图形、图表等形式呈现，强调结果的呈现效果，而数据可视化分析能实时有效地表达过程数据，可以实时分析，实时决策。

2015 年 6 月，冯一村重新确定技术方向——数据可视化分析，并将目标瞄向公安领域。「大数据可视化分析业务要产生商业价值，就需要与行业结合，落地业务层。」冯一村如此表示。而这需要真实有效的数据，同一领域不同客户的业务逻辑也不能有太大差异，从而易于标准化并实现快速复制。公安领域就符合这样的标准，举个例子，北京与重庆的公安系统，业务都是刑侦，无太大变化。