電影《速度與激情7》的“天眼”系統，可以整合（調取）全球所有的視頻監控、手機音訊等資料，再使用大資料和人臉識別等技術迅速分析和處理，在極短的時間內（分鐘）找到目標人和目標車輛進行追蹤，讓目標人或物無所遁形。
影片中的“天眼”系統無疑極大滿足了觀眾對智慧“黑”科技的想像。
其實，“天眼”光靠人臉識別是無法獲取所有資訊的，因為有的角落或低頭的角度使得攝像機無法獲取完整的人臉。那麼萬一可疑人員低著頭溜了怎麼辦？這就需要靠下面這項技術了：
日前，孵化於中國科學院的雲從科技在跨鏡追蹤（Person Re-Identification，簡稱 ReID）技術上取得重大突破。
雲從科技研究人員從悉尼科技大學、南洋理工、中科院自動化所、清華大學等多家知名高校、企業與研究機構脫穎而出，在資料集DukeMTMC-reID上刷新了世界紀錄，人工智慧即將從“刷臉”跨到“識人”的新紀元。
也許有人不理解何為“跨鏡追蹤技術”，簡單來說，這項技術可以讓人工智慧即使不看臉，也能通過衣物、髮型、體態等資訊，跨攝像頭跨場景準確追蹤你的位置。
電腦視覺熱門分支
跨鏡追蹤技術是現在電腦視覺研究的熱門方向，主要解決跨攝像頭跨場景下行人的識別與檢索，其利用電腦視覺技術在人臉被遮擋、距離過遠時依舊可以從不同攝像機鏡頭中追蹤行人。
該技術作為人臉識別技術的重要補充，可以對無法獲取清晰拍攝人臉的行人進行跨攝像頭連續跟蹤，增強資料的時空連續性，廣泛應用於視頻監控、智慧安保、智慧商業等領域。
3是當前衡量ReID技術的權威主流的資料集。首位命中率（Rank-1 Accuracy）、平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）是衡量ReID技術水準的核心指標。
雲從科技在Market-1501、DukeMTMC-
reID、CUHK03都取得了較好的成績，其中在DukeMTMC-reID資料集的Rank-1 Accuracy達到驚人的88.7%，刷新了業內最好水準。mAP是能夠更加全面衡量ReID演算法效果的指標，它反映檢索的人在底庫中的所有圖片排在結果佇列前面的程度，而不只首位命中。雲從科技此次將DukeMTMC-reID的mAP指標在現在最好的水準基礎上提高了超過5%，達到78.4%。能夠獲得如此大幅度的突破，充分說明雲從科技ReID的研究成果的價值，該成果必然能夠推動ReID技術的大幅進步，也使得ReID加速實際商用。
除此之外，雲從科技近日不斷放出“大招”，一方面雲從科技宣佈蘋果軟體工程總監TOM（中文名：譚濤）加盟雲從科技任副總裁。原Facebook資訊和使用者畫像（Signals + Identity）團隊技術帶頭人何洪路加盟雲從科技，擔任AI大資料部技術總監。
另一方面，雲從科技攜手英國華威大學（The University of Warwick）與華南理工大學對跨媒體大資料智慧計算關鍵技術及應用平臺進行研發。人工智慧進入2.0時代，跨媒體大資料理解與智慧決策將成為重要技術趨勢。
三方計畫在國際科技合作專案中建立一套跨媒體視頻場景下的視頻人臉屬性與行為分析、跨時空的視頻語義資訊關聯與檢索和視頻資訊超大規模結構化與視覺化的跨媒體智慧安防系統，以及研究構建一個跨媒體汽車交互的語音辨識、跨媒體汽車交互的人臉識別、跨媒體汽車交互的互聯網應用等智慧服務功能的跨媒體綜合智慧交互平臺。
“此次國際科技合作項目涉及人臉識別、大資料、邊緣計算、跨境追蹤（行人再識別）等人工智慧細分技術。”雲從科技創始人周曦表示，“主要應用在安防與人機交互領域。”
跨媒體大資料平臺將解決哪些關鍵技術問題？
跨媒體大資料平臺實施涉及以下3個方面的關鍵技術問題：
1.跨媒體智慧計算的共性關鍵技術問題。包括跨媒體多模態大資料異構的共性計算問題和跨媒體大資料的知識共用與跨領域輔助計算問題。
2.跨媒體智慧安防涉及的關鍵技術問題。一方面是視覺雜訊的分離：跨媒體資料具有極強相關性，將視覺雜訊分離作為獨立的物件顯示問題；另一方面是視覺大資料感知。資料視覺化不單單受限於設備的長度比及解析度，也受限於現實世界的感受。
3.跨媒體汽車智慧交互關鍵技術問題。基於海量無監督資料的自動化模型訓練流程和自動化語言內容及聲紋識別流程。
針對上述專案研究內容和關鍵問題，本專案給出的技術路線如下圖所示：
項目將首先以跨媒體智慧為核心，研發視覺、語音、自然語言大資料機器學習演算法和雲計算大資料支撐技術，構建面向跨媒體大資料核心軟體模組，為安防、汽車的人工智慧產業化提供技術支撐。
在此基礎上，利用研究的跨媒體大資料智慧計算共性技術，設計和實現一套跨媒體視頻場景下的視頻人臉屬性與行為分析、跨時空的視頻語義資訊關聯與檢索和視頻資訊超大規模結構化與視覺化的跨媒體智慧安防系統，並在應用中驗證和完善專案所提出的跨媒體大資料智慧計算關鍵技術。
同時，專案將構建一個集跨媒體汽車交互的語音辨識、跨媒體汽車交互的人臉識別、跨媒體汽車交互的互聯網應用等智慧服務功能的跨媒體綜合智慧汽車交互平臺，進一步深入跨媒體大資料智慧計算關鍵技術的應用。未來將在安防和汽車等行業進行跨媒體大資料智慧計算關鍵技術的產業化應用。
人工智慧進入2.0時代，跨媒體大資料理解與智慧決策將成為主流技術
2017年12月，國際知名資料公司IDC發佈《2017人工智慧行業白皮書》。在這份報告中，IDC首次提出人工智慧進入2.0時代：以資訊流技術為代表的新技術，將成為重新定義人工智慧2.0時代的引領者。
白皮書認為，以人工智慧技術為支撐的資訊流，已經發展成為數位時代人們獲取資訊的重要形態。
同時，隨著萬物數位化的普及，社會和經濟更是需要新的技術説明人們更高效地連接人與資訊。應用資訊流技術的“今日頭條”近幾年的迅猛發展就是一個很好的例子。
同時，跨媒體大資料理解與智慧決策將成為人工智慧2.0的核心內容。
人工智慧技術發展瓶頸主要集中在如何融合智慧感知所獲得各種不同模態知識進行跨媒體智慧決策。部分國內人工智慧標誌性企業已經緊緊把握人工智慧技術發展脈搏，調整戰略，逐步從不同資訊源的智慧感知與識別等基礎人工智慧技術的研究，轉向跨媒體大資料理解與智慧決策等高級人工智慧技術的研究。
國家戰略引導產業發展
成立於2015年的雲從科技孵化于中科院重慶研究院，是一家專注電腦視覺與人工智慧的高科技企業。不僅參與制定國家人工智慧標準及人臉識別行業標準，技術在金融、安防、交通等重點行業市場佔有率也較為領先。
雲從科技是中國銀行業人臉識別第一大供應商。包括農行、建行、中行總行等全國100多家銀行已採用該公司產品，為全國銀行提供對比服務日均1.1億次。在安防領域，公司產品已在24個省級行政區上線實戰，截至2018年3月份已協助各地警方抓獲2605名嫌疑人，獲得公安部高度認可；在民航領域，已有54家機場選擇雲從科技產品，覆蓋75%的樞紐機場。