多维度识别情绪，这家公司要打造审讯问询的Alpha Go

 3月23日，南京云思创智信息科技有限公司在南京举办“AI赋能•智享未来”灵视 多模态 情绪研判系统产品发布会。此次正式发布“灵视多模态情绪研判系统”，并邀请中国人民公安大学侦查讯问方向学科带头人毕惜茜、中南财经政法大学刑事司法学院教授杨宗辉、中国人民公安大学行为科学侦查应用实验室主任庄东哲、中南财经政法大学刑事司法学院物证技术教研室主任刘建华、南京森林警察学院心理测试中心副教授庆海涛等专家学者到场，分享审讯的变革与发展、心理学在侦查中的应用、心理学测试与审讯结合的现状与展望、大数据与侦查等议题，希望推过这次 人工智能 多模态技术的科学研究与成果转化，推动高新技术经济产业的发展。

人工智能多模态识别之路

2018年7月，云思创智完成由达晨创投、基石资本联投的A轮融资，融资金额数千万元。云思创智CEO凌志辉对亿欧介绍道，完成A轮融资后的云思创智主要做了三件事：第一、补充团队实力态；第二、做好产品化，提高产品标准化、鲁棒性和灵活的扩展性；第三、寻找合适场景。

团队走的是“AI+行业”，而非“行业+AI”道路，凌志辉如此解释后者：“‘行业+AI’，只是给AI提供了一些行业数据，并不会成为单独的产品，更多的只是算法服务”。而“AI+行业”，侧重点在AI，侧重在封闭的场景下解决特定的问题。而要成为真正的人工智能领军企业，只能走“AI+行业”的道路。

但是，不管是哪一种，都必须要和人工智能未来十年的发展方向吻合，因此云思创智坚持“从感知到认知”。2017，云思创智就开始在机器认知层面做多模态的布局，包括寻访数据、标注数据、加强与各大高校与科研院所的合作，经过两年的沉淀打磨，产品多模态情绪研判系统面世。

凌志辉表示：“我们处在人工智能1.0阶段，正在探索强人工智能，人类对世界的感知会慢慢趋向于认知，云思创智愿意在这样的道路上，添砖加瓦，把人工智能感知推向认知。”

打造审讯问询方面的Alpha Go

本次正式亮相的“灵视多模态情绪研判系统”，是一套针对审讯问询场景的业务系统。通过非接触式的视频对话，发现测试人的实时情绪，针对特定关键问题的情绪变化，采集包含微表情、微动作、声强、心率与温度五种模态，覆盖8种主要表情，22种特定表情微动作识别，实时性可以达到15帧每秒，集合在审讯场景下的定制化算法，可以挖掘被询问人对相关问题的反应程度，准确掌握被询问人心理和生理反应，有利于突破其心理防线，获得真实供述。同时缓解了了问询人员长时间工作疲劳、缺少经验从而导致的问题策略方向错误，缺少数据复盘时候效率低下等问题。

云思创智自主研发的算法系统，是由丰富的多模态情绪数据集“喂养”出来的。据介绍，数据集包括公开表情数据集，面部微动作和眼动数据集，超过2000小时的行业历史数据，超过1000小时的实战数据等。

在此过程中，云思创智大胆试点，加强与政府部门、高校与科研机构等的紧密合作。用新的数据不断反哺算法模型，系统准确度、鲁棒性、可拓展性进一步提高。

灵视多模态情绪研判系统的亮点在于：第一、模态覆盖面较广，特别是纳入了微动作和声强。从心理学角度出发，大表情下常常隐藏着细微的肌肉变化，比如我们俗称的“皮笑肉不笑”，而这些细致深入的研究，才能真正地透露人的情绪；第二、算法自主性强。云思创智的算法属于自主研发，当面对数据量大幅增加的局面时，对算法的控制力和驱动力要优于没有自主研发能力的企业。

情绪识别 在我国正处于兴起阶段，凌志辉判断，情绪识别是一个万亿市场，会在接下去两三年内爆发。情绪识别的兴起要比人脸识别的爆发更加迅速，因为现在有足够的算力和数据支撑，情绪识别的路不会那么漫长。

2019年，云思创智将加强多模态感知与心理学领域融合。结合公检法司在心理学理论和问询实战经验没构建交互问询策略专家库；在技术突破上更进一步，实现跨模态语义融合。图像、声音和文字的语义语境冲突识别等。最后，加强多模态识别融合模型实战训练，目标是打造审讯问询方面的Alpha Go。

背后的力量

人工智能在侦查，起诉，审判，执行各个领域都有很好的应用市场。但是，行业的进步不仅需要产业界这个功率巨大的“发动机”，也离不开学界的基础性研究、政策的利好支持。

心理学的诸多原理和方法在讯问中得以应用。中国人民公安大学侦查讯问方向学科带头人毕惜茜介绍：“讯问是一门侦查技术，包括证据较量和心理较量。心理学讯问中的优势在于：第一、心理学的方法以信息的交流为主，减少了双方的对抗；第二、讯问更有针对性；第三，运用心理学方法，可使嫌疑人的“态度转变”，而只有这样才能获得真实稳定的供述。”

南京森林警察学院心理测试中心副教授庆海涛说：“刑诉法修改对审讯构成全方位冲击，审讯范式朝更加科学文明的方向转变，从‘硬审讯’”向‘软审讯’转变，向智慧审讯转变。”

多模态情绪识别在我国公安司法，纪检监察领域大有作为。未来，还会在金融 、医疗、家居、机器人、智慧零售、直播监管等领域有更大的应用。

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