生成式AI這場戰(zhàn)局里，德施曼跑贏同行，成為行業(yè)里第一個引入GPT技術(shù)的智能鎖廠商。

4月2日，德施曼智能鎖在北京舉辦了新品發(fā)布會之前的“創(chuàng)新技術(shù)預(yù)溝通會”，向到場媒體揭曉了最新技術(shù)突破之一——GPTfinger。

業(yè)內(nèi)人士及到場媒體普遍認為，將GPT技術(shù)引入智能鎖指紋識別功能，將成為德施曼新的“殺手锏”，搭載GPT技術(shù)的智能鎖產(chǎn)品，也有望成為行業(yè)新的增長點。

95.4%的智能鎖都支持指紋識別功能

事實上，科技巨頭入局AI的案例并不少見，比如美的、海爾、長虹等家電企業(yè)早已宣布接入百度“文心一言”模型；再比如AI手機、AI電視將成為2024年消費電子產(chǎn)品的標簽。但在智能鎖行業(yè)應(yīng)用最廣的指紋識別領(lǐng)域，此前還未有先例。

回顧智能鎖產(chǎn)品發(fā)展歷程，從使用鑰匙的機械識別，到使用密碼的電子識別，再到使用指紋、人臉、指掌靜脈的生物識別，智能鎖的開門方式發(fā)生了天翻覆地的變化。但使用最廣泛的開門方式依舊是指紋識別。據(jù)洛圖科技數(shù)據(jù)顯示，95.4%的智能鎖都支持指紋識別功能。但是，對消費者而言，指紋識別不靈敏依然是最大的槽點。

比如，少數(shù)人群指紋質(zhì)量不佳。包括指紋淺的女性和小孩，會導(dǎo)致采樣點不清晰；還有指紋磨損、干裂的老人，通常會使指紋采樣點不足；以及季節(jié)性蛻皮的人群，往往會讓指紋采樣點對不上，這些情況都會導(dǎo)致指紋不能或難以識別。

指紋識別的第二個困境則是預(yù)先設(shè)定的算法受到限制。指紋識別算法技術(shù)經(jīng)歷了從以捕捉指紋特征點為主的專家系統(tǒng)，到以捕捉圖像特征點為主的機器學(xué)習(xí)的技術(shù)迭代，兩者均為“規(guī)則與算法”先行。簡單來說，現(xiàn)有指紋識別算法難以覆蓋所有指紋差異，具有算法復(fù)雜度限制，硬件算力限制的問題。

因此，提升使用廣泛的指紋識別的靈敏度和準確率，是智能鎖品牌的必攻之戰(zhàn)。

GPTfinger讓指紋識別更聰明、更安全

那么，如何讓指紋識別進化，變得更聰明、更安全？

在AI技術(shù)顛覆各行業(yè)的當(dāng)下，ChatGPT現(xiàn)象級地推動了生成式AI在各行業(yè)的應(yīng)用場景落地，同時，也為智能鎖的指紋識別功能帶來了新的技術(shù)思路。

比如，GPT-4在圖像視覺識別算法、高級推理算法、上下文模型算法等方面擁有先天優(yōu)勢，而且自學(xué)習(xí)能力強、適應(yīng)能力強，能無縫接入眾多應(yīng)用場景。這些特點，不就是我們希望更聰明的指紋識別應(yīng)該具備的嗎？

基于此，德施曼智能鎖抓住了生成式AI的技術(shù)浪潮，首創(chuàng)了行業(yè)獨家的“GPTfinger”，突破技術(shù)限制，讓GPT-4技術(shù)應(yīng)用于指紋識別。

GPTfinger擺脫了預(yù)定規(guī)則依賴，算法視指紋而定，形成“一人一算法”。這樣就使其具備了四大優(yōu)勢：無懼指紋特征缺失、無懼指紋季節(jié)性變化、無懼個體差異以及更安全。

值得一提的是，在國家鎖具產(chǎn)品質(zhì)量檢測中心（浙江）牽頭的人群測試中，德施曼GPTfinger能讓指紋不好的人，80%以上都好用。測試結(jié)果也得到了國家公證機構(gòu)全程公證。

四大技術(shù)突破，GPTfinger筑起技術(shù)壁壘

德施曼在落地GPT技術(shù)應(yīng)用于智能鎖指紋識別功能的過程中，突破了四大技術(shù)難點：

首先，GPT-4模型龐大，空間和算力資源要求高。對此，德施曼首創(chuàng)模型蒸餾的方式，將模型進行100萬級圖到圖的指紋識別模型訓(xùn)練；保留指紋識別單一場景相關(guān)120萬個參數(shù)，從而模型空間從TB級別精簡到MB級別，提升10倍主頻、10倍算力，啟用硬件加速的MPU實現(xiàn)資源擴充。

另外，GPT技術(shù)和指紋識別的訓(xùn)練模式不同。GPT-4模型通過上下文聯(lián)系進行訓(xùn)練，處理并生成具有語意連貫性的文字。而指紋識別是根據(jù)指紋特征進行訓(xùn)練，采集并識別特征點吻合的指紋圖像。針對訓(xùn)練模式的區(qū)別，德施曼行業(yè)首創(chuàng)“螺旋圓域技術(shù)”，模仿雷達波螺旋掃描的方式，將任意圓形區(qū)域內(nèi)指紋特征組成螺旋狀序列，建立指紋特征之間的上下文聯(lián)系，即使有模糊的指紋，GPTfinger也能根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，準確、快速的進行識別。

再有，針對指紋特征部分缺失導(dǎo)致難以準確匹配的問題，德施曼利用GPT的掩碼遮擋生成式訓(xùn)練，能通過算法隨機“遮擋”部分指紋特征進行訓(xùn)練，使GPTfinger實現(xiàn)即使在指紋特征部分缺失的情況下也能準確匹配，應(yīng)對指紋磨損、不完整的情況，無懼部分特征缺失。

最后，為應(yīng)對季節(jié)敏感帶來的指紋變化，德施曼行業(yè)首創(chuàng)性地通過使用與GPT-4同源的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）大數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)季節(jié)變化時指紋特征的衍變規(guī)律，讓GPTfinger能夠預(yù)測正常指紋變成脫皮指紋前后的變化形態(tài)，實現(xiàn)季節(jié)性指紋變化與正常時期指紋的可靠匹配。

可以說，四大核心技術(shù)難點的突破，讓德施曼在智能鎖行業(yè)建立起牢固的技術(shù)壁壘，同時也讓GPTfinger技術(shù)的有效性和安全性更有保障。

據(jù)德施曼創(chuàng)新技術(shù)預(yù)溝通會透露，搭載GPTfinger技術(shù)的智能鎖新品，將會在4月11日的德施曼全球新品發(fā)布會上正式發(fā)布。

無疑，將GPT技術(shù)落地應(yīng)用到智能鎖上，德施曼是行業(yè)第一個。走過十五年歷程，在不斷吸收世界技術(shù)變革與迭代自身技術(shù)的過程中，德施曼再次引領(lǐng)了行業(yè)。AI帶來的產(chǎn)業(yè)革命，德施曼顯然已整裝待發(fā)。