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近期，有國內計算機視覺領域的初創公司開始轉型區塊鏈。其實，區塊鏈+計算機視覺的概念此前國外Faceter也已進行了嘗試。今年2月初預售代幣，當時很快就籌集了超過1000萬美元，最終總計籌得2861萬美元。Faceter想利用分布式計算做低價的智能視頻監控技術及系統。根據其白皮書，Faceter是一個針對消費者的分散式視頻監控系統，使視頻監控變得更加智能，通過增強的面部檢測，對象檢測和實時視頻分析功能，為相機提供了大腦。概括來說，其產品實現的功能很類似現在的AI安防視頻監控，通過人臉識別、視頻結構化等計算機視覺相關的技術，使得安防監控智能化，但其想通過區塊鏈及相關技術，降低系統的成本，更容易被普通消費者及企業接受。具體到通過分布式計算降低成本，Faceter的主要組成部分是分散式基礎設施，利用神經網絡進行復雜的數據處理，使用霧計算和區塊鏈的分散算力來完成。 具體來說，Faceter網絡的主要參與者是GPU資源（節點）的所有者。智能合約將與每個節點結束時顯示。高性能的節點被完全加載任務，低性能的節點將驗證其他節點的性能，并重復執行計算。區塊鏈及代幣在其中發揮的作用，則主要為霧計算網絡提供靈活透明的支付選項以及識別機制；Faceter令牌是分散網絡的“燃料”，為所有參與者提供了靈活、透明、跨境的解決機制。使加密貨幣的礦工進入分散的計算網絡來執行識別計算，從而可以獲得時相應的收益。此外，Faceter還希望解決數據保護的問題。Faceter宣稱，不會將源視頻流暴露到可信環境之外，只有匿名數據才能轉移到分散網絡。具體到上而言模式，Faceter此前策劃了多種創收方式。概括來說，一是向C端用戶收取每月9.99美元的服務費，二是向大型企業提供長期服務，三是推出硬件產品及解決方案，四是未來增加市場營銷服務。當然，這一商業模式是否能走通，還依賴于市場驗證。本質上來說，其產品和服務與當前AI安防產品類似，最終很可能面臨當前AI安防公司類似的商業推廣及變現問題。此外，Faceter如何真正通過分布式計算來實現其降低成本的規劃，也很值得關注。當前，為了運行深度神經網絡，往往要使用FPGA芯片或者專有芯片來提升算力，通過分布式計算實現視頻監控的智能化很可能并不容易。對于消費者而言，視頻數據往往涉及到隱私，是否能如規劃的一樣，做好加密、脫敏等也對團隊的技術能力有要求。從白皮書來看，團對成員此前曾參與過Pay.Cards這一項目，項目利用CV技術，識別銀行卡的卡號等信息。2015年團隊開始做安防產品Scanface（scanface.io），2017年在南非落地。創始人Robert Pothier此前在支付技術行業有9年相關經驗。