人工智慧，大資料，人臉技術，雲計算等新技術快速發展，賦能產業升級創新等可能性，當前人工智慧的發展主要受益於以深度學習為代表的機器學習技術，這讓計算機可以從大量資料中自主學習與進化，從而作出比人類更高效、更精準、更廉價的預測與決策。正因如此，人工智慧作為新的通用型技術，被認為將給經濟和社會帶來變革性影響，已被各國上升到國家戰略和科技主權高度，成為不斷升溫的全球科技競爭的新焦點。

AI人工智慧的不斷進步發展，場景落地應用也變得多樣化，對指紋識別、人臉識別、影片分析等等有著剛性需求，經過這些年的創新突破，用AI人工智慧技術進行身份識別、特徵識別或者行為分析，都已經成為了安防、金融等行業主流技術賦能和深研的方向，如今人工智慧全面“滲透”整個多個產業，包括門禁考勤通行，影片監控等等行業。

而人臉視覺技術賦能產業成為行業的共識，但眼在這基礎上深耕，加之SDC/SDK演算法，使3D人臉視覺技術與企業考勤進行深度融合，讓3D人臉視覺技術落地應用於企業考勤管理。

深度學習近年來持續成為產業熱點，如計算機視覺已廣泛應用於人臉識別、工業視覺和影片內容理解等領域。當前，深度學習正從語音、文字、影象等單模態向多模態智慧發展。即透過對語音、視覺，甚至未來對嗅覺、味覺、心理等難以量化的訊號開展多個模態的融合分析，將有效加強高階認知技能的開發，推進深度學習從感知智慧升級為認知智慧。

但眼3D人臉視覺技術在深度學習上實現對人體姿態、表情和功能等的模擬模擬，打造高度擬人化的數字虛擬人，創造全新的人機互動方式。

人臉識別作為“無接觸應用”中的典型技術，早已在防控中廣泛運用。《2021年春運期間交通運輸防控方案》中提到，將嚴格落實乘客測溫、查驗健康碼、佩戴口罩等防控措施，同時積極推進人臉識別、電子客票等“無接觸”服務。從方案內容可以發現，3D人臉識別正成為防控的基石技術之一。

但眼考勤雲運用視覺演算法SDC/SDK，賦能高畫質攝像頭捕捉人物，透過3D人臉視覺技術使精度大幅提升，進一步降低了誤識率和拒識率。即使在佩戴口罩與無口罩並存的複雜場景下，無需開發者額外進行開發操作，但眼考勤雲都能夠無縫相容，完成精準識別，為防控中基於人臉識別的無接觸服務提供了關鍵性技術支援。另外，但眼考勤雲的3D人臉識別SDK可以離線執行，不受網路環境影響，在人流密集、無網路的環境下依舊能正常執行。

在未來，人臉視覺技術將得到充分的開發，更多的賦能企業發展，實現智慧整合服務，促進產業鏈多角色協同，加速AI技術在各個領域的落地和應用。