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熵基科技股份有限公司是一家以生物识别为核心技术，专业提供智慧身份核验、智慧出入口管 理、智慧办公产品及解决方案的国家高新技术企业。公司主要致力于将指纹、人 脸、静脉、虹膜等生物识别核心技术与计算机视觉、射频、物联网等技术相融合， 向商业、交通、金融、教育、医疗、政务等多个领域，提供具备身份识别与验证 功能的智能终端、行业应用软件与平台。
熵基科技股份有限公司
熵基科技股份有限公司（简称：熵基科技）是一家以生物识别为核心技术，专业提供智慧身份核验、智慧出入口管理、智慧办公产品及解决方案的国家高新技术企业。
公司致力于将指纹、人脸、静脉、虹膜等生物识别核心技术与计算机视觉、射频、物联网等技术相融合，向商业、交通、金融、教育、医疗、政务等多个领域，提供具备身份识别与验证功能的智能终端、行业应用软件与平台。
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熵基科技股份有限公司简介
一、发展历程
1.1 创立初期（2007 – 2010 年）
熵基科技的前身中控智慧科技股份有限公司于 2007 年 12 月 14 日正式成立。公司自创立之初，便锚定了以生物识别技术为核心的发展方向，扎根于广东省东莞市塘厦镇，在这片充满创新活力的土地上开启了征程。彼时，生物识别技术在全球范围内尚处于发展的初期阶段，市场应用场景有限，大众认知度也相对较低。但熵基科技的创业团队凭借着敏锐的市场洞察力和对技术发展趋势的精准判断，毅然投身于这一新兴领域。
在创立初期，公司面临着诸多挑战。技术研发方面，需要突破生物识别技术的关键核心难题，实现技术的可靠性和稳定性。例如，在指纹识别技术上，要提高识别的准确率和速度，降低误判率；在人脸识别技术方面，需要克服不同光照条件、面部表情变化等因素对识别效果的影响。为此，公司组建了一支专业的研发团队，成员们来自计算机科学、电子工程、生物医学等多个领域，他们日夜攻关，不断尝试新的算法和技术方案。
同时，市场开拓也是一大难题。为了让客户了解并接受生物识别技术产品，公司销售团队积***参加各类行业展会、研讨会，向潜在客户展示产品的优势和应用场景。在 2008 年的一次安防行业展会上，熵基科技首次展示了自主研发的指纹识别门禁系统，吸引了众多业内人士的关注，尽管当时订单量有限，但为公司后续的市场拓展奠定了基础。在这一时期，公司通过不断优化产品性能，逐渐在生物识别技术的细分市场站稳了脚跟，初步建立了自己的品牌形象。
1.2 技术积累与市场拓展期（2011 – 2015 年）
随着时间的推移，2011 年至 2015 年期间，熵基科技进入了技术积累与市场拓展的关键阶段。在技术研发上，公司持续加大投入，在美国硅谷、欧洲等地设立了研发中心，与国际***的科研机构和高校展开合作，引进先进的技术理念和人才。这一时期，公司在混合生物识别技术方面取得了重大突破，成功将指纹识别、人脸识别、静脉识别等多种生物识别技术进行融合，开发出了具有更高安全性和便捷性的混合生物识别系统。
例如，在 2013 年，熵基科技推出了一款融合指纹与人脸识别的考勤设备，该设备不仅能够快速准确地识别员工身份，还能在不同环境下稳定运行。这一产品一经推出，便迅速受到市场的青睐，广泛应用于企业、***、政府机关等各类场所。在市场拓展方面，公司制定了全球化战略，通过参加国际知名展会、与当地经销商合作等方式，将产品推向全球市场。在欧洲，公司与当地一家大型安防产品经销商建立了长期合作关系，借助其销售网络，熵基科技的产品迅速进入了欧洲多个国家的市场，在短短一年内，销售额就实现了翻倍增长。在亚洲其他国家和地区，公司也积***布局，在印度设立了研发与销售中心，针对印度市场的特点，开发出了适合当地使用习惯的生物识别产品，如支持多种语言界面的门禁系统等，逐渐在国际市场上崭露头角。
1.3 行业深耕与多元化布局（2016 – 2020 年）
2016 年至 2020 年，熵基科技在巩固生物识别技术优势的基础上，开始进行行业深耕与多元化布局。在行业深耕方面，公司针对不同行业的需求，开发出了一系列定制化解决方案。在安防领域，为大型商业综合体提供了基于生物识别技术的智慧出入口管理方案，通过对人员、车辆的精准识别和管控，提高了商业综合体的安全性和运营效率。在教育领域，为***打造了集考勤、门禁、消费管理于一体的智慧校园解决方案，实现了校园管理的数字化和智能化。
在多元化布局上，公司除了在智慧出入口领域持续发力外，还积***拓展智慧办公、数字身份认证等业务领域。2017 年，公司推出了 ZKTeco + 智慧办公云平台，该平台整合了考勤管理、会议管理、文档管理等多种办公功能，实现了企业办公的云端化和智能化，帮助企业提高办公效率，降低运营成本。在数字身份认证领域，公司与政府部门、金融机构等合作，为其提供安全可靠的身份认证解决方案。2018 年，熵基科技参与了某地区政府的电子政务项目，为居民提供基于生物识别技术的数字身份认证服务，方便居民在线办理各类政务事项，提升了政府服务的便捷性和安全性。这一时期，公司的业务范围不断扩大，产品和服务逐渐渗透到各个行业，品牌影响力进一步提升。
1.4 上市与快速发展（2021 年至今）
2021 年是熵基科技发展历程中的一个重要里程碑，公司迎来了樟木头制造中心的启用，这标志着公司的生产制造能力得到了大幅提升，为满足不断增长的市场需求提供了有力保障。随着公司业务的持续增长和市场份额的不断扩大，2022 年 8 月 17 日，熵基科技在深圳证券交易所创业板成功上市，证券简称为 “熵基科技”，证券代码为 “301330”。上市后，公司获得了更多的资金支持和市场关注，为进一步的技术研发、市场拓展和产业整合提供了坚实的基础。
在技术创新方面，公司紧跟人工智能、大数据、物联网等新兴技术的发展趋势，将其与生物识别技术深度融合。2023 年，公司基于大模型技术赋能，开发出了新一代智能语音交互信息屏产品，该产品能够实现自然语言交互，为用户提供更加智能化的服务体验，目前该产品已处于 POC 开发和内部测评阶段。在市场拓展上，公司继续深化全球化战略，全球分支机构超过 80 个，业务覆盖全球 100 多个国家和地区，每天超过 3.5 亿人在使用熵基科技的产品和技术。同时，公司积***布局智慧零售云服务等新兴领域，为零售企业提供数字化转型解决方案，助力其提升运营效率和客户体验。在快速发展的过程中，熵基科技不断强化自身的核心竞争力，朝着成为全球***的智能空间进化服务商的目标稳步迈进。
二、核心技术
2.1 多模态 BioCV 技术
2.1.1 技术原理
多模态 BioCV（计算机视觉与生物识别）技术是熵基科技的核心技术之一，它融合了计算机视觉和多种生物识别技术，旨在实现对人、车、物等目标的精准识别和分析。从技术原理来看，计算机视觉部分通过摄像头等图像采集设备获取目标的图像信息，然后运用深度学习算法对图像进行处理和分析。例如，在人脸识别中，首先对采集到的人脸图像进行预处理，包括灰度化、降噪、归一化等操作，以提高图像质量。接着，利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型提取人脸的特征向量，这些特征向量能够准确地描述人脸的独特特征。
在生物识别技术方面，熵基科技整合了指纹识别、静脉识别、虹膜识别等多种技术。以指纹识别为例，其原理是通过指纹传感器采集指纹图像，然后利用指纹特征提取算法提取指纹的细节特征点，如纹线的端点、分叉点等。将这些特征点与预先存储的指纹模板进行比对，计算特征点之间的相似度，从而判断是否为同一指纹。在多模态融合过程中，通过特定的融合算法，将计算机视觉提取的特征和不同生物识别技术提取的特征进行综合分析。比如，在人员身份验证场景中，先通过人脸识别初步确定人员身份范围，再利用指纹识别进行二次验证，只有当两种识别结果都匹配时，才确认身份验证通过，这样大大提高了识别的准确性和安全性。
2.1.2 技术优势
熵基科技的多模态 BioCV 技术具有显著的优势。首先，在准确性方面，多种识别技术的融合能够有效降低误判率。传统的单一生物识别技术，如人脸识别在光照条件变化较大或面部有遮挡时，可能会出现识别错误；指纹识别在指纹磨损、污渍等情况下，识别准确率也会受到影响。而多模态 BioCV 技术通过不同识别技术的相互补充，能够在各种复杂环境下保持较高的识别准确率。例如，在一个光线昏暗且人员可能佩戴口罩的场景中，先通过人脸识别技术识别出人员的大致面部轮廓和部分特征，再结合静脉识别技术，通过识别手部静脉血管特征来确认身份，两者相互印证，大大提高了识别的准确性。
其次，在安全性上，多模态识别增加了身份验证的维度，***大地提高了系统的安全性。如果攻击者想要伪造身份，就需要同时伪造多种生物特征，这在技术上难度***大。例如，在金融机构的身份认证场景中，采用多模态 BioCV 技术，攻击者不仅需要伪造客户的人脸图像，还需要伪造其指纹和静脉特征，几乎是不可能完成的任务，从而为金融交易提供了可靠的安全保障。此外，该技术还具有良好的适应性，能够适应不同的应用场景和用户需求。无论是在高温、高湿等恶劣环境下的工业场所，还是对便捷性要求***高的商业场所，多模态 BioCV 技术都能通过灵活配置不同的识别模块，为用户提供合适的解决方案。
2.1.3 应用案例
多模态 BioCV 技术在熵基科技的众多产品和解决方案中得到了广泛应用。在智慧校园领域，熵基科技为某高校打造了一套智能门禁系统。该系统运用多模态 BioCV 技术，学生在进入校园时，既可以通过人脸识别快速通过门禁，也可以选择指纹识别或静脉识别方式。对于一些因特殊原因面部识别困难的学生，如因受伤面部有遮挡等情况，依然可以通过其他生物识别方式顺利进入校园。这一系统的应用，大大提高了校园门禁管理的效率和安全性，有效防止了外来人员的随意进入，同时也为学生提供了便捷的通行体验。
在智慧社区场景中，熵基科技的多模态 BioCV 技术同样发挥了重要作用。某大型社区采用了熵基科技的智慧社区解决方案，在社区出入口安装了融合人脸识别、车牌识别和二维码识别的智能闸机。居民可以通过刷脸快速进入社区，车辆则通过车牌识别自动抬杆放行。对于来访人员，可通过业主发送的二维码进行扫码通行。这种多模态识别的方式，既方便了居民的日常出行，又能对社区人员和车辆进行精准管控，提升了社区的整体安全性和管理水平。
2.2 AI 认知空间计算技术
2.2.1 技术原理
AI 认知空间计算技术是熵基科技另一项关键核心技术，它旨在让空间具备自主感知、分析和决策的能力。其技术原理基于人工智能、大数据、物联网等多种技术的融合。在感知层面，通过部署在空间中的各类传感器，如摄像头、传感器节点等，实时采集空间内人、车、物的状态信息以及环境数据，如温度、湿度、空气质量等。这些传感器将采集到的数据传输到边缘计算设备或云端服务器。
在数据分析阶段，利用深度学习、机器学习等人工智能算法对大量的数据进行处理和分析。例如，通过对摄像头采集的视频数据进行分析，可以识别出人员的行为动作，判断是否存在异常行为，如奔跑、摔倒等；通过对传感器采集的环境数据进行分析，能够预测环境变化趋势，如温度上升可能引发的火灾风险等。在决策层面，根据数据分析的结果，系统能够自动生成相应的决策指令。比如，当系统检测到某个区域人员密度过高时，会自动调整通风系统的功率，以改善空气质量；当检测到有可疑人员进入限制区域时，会立即发出警报并通知安保人员。
2.2.2 技术优势
AI 认知空间计算技术为熵基科技的产品和服务带来了诸多优势。首先，实现了空间的智能化管理。传统的空间管理往往依赖人工巡查和经验判断，效率低下且容易出现疏漏。而借助 AI 认知空间计算技术，空间管理系统能够实时、准确地掌握空间内的各种情况，并及时做出响应。例如，在一个大型***中，通过该技术可以实时监测各个区域的客流量，根据客流量的变化自动调整灯光亮度、空调温度等，实现能源的合理利用，同时为顾客提供更加舒适的购物环境。
其次，提升了空间的安全性。通过对人员行为、环境状态等多方面数据的分析，能够及时发现潜在的安全隐患并进行预警。在工业生产车间，利用该技术可以实时监测设备运行状态和工人操作行为，当检测到设备异常或工人违规操作时，立即发出警报，避免安全事故的发生。此外，该技术还具有很强的可扩展性和定制性。可以根据不同空间的特点和需求，灵活配置传感器和算法，实现个性化的空间管理解决方案。无论是商业空间、办公空间还是公共空间，都能通过 AI 认知空间计算技术实现智能化升级。
2.2.3 应用案例
在智慧办公领域，熵基科技为某企业总部大楼提供了基于 AI 认知空间计算技术的智慧办公解决方案。在大楼内，部署了大量的传感器和智能设备，通过对员工的行为数据、办公设备的使用数据以及环境数据的采集和分析，实现了办公空间的智能化管理。例如，系统可以根据员工的到岗时间和工作习惯，自动调整办公室的灯光和空调设置，为员工提供舒适的工作环境。在会议室管理方面，通过 AI 认知空间计算技术，能够实时监测会议室的使用情况，当发现某个会议室空闲时间较长时，系统会自动将其释放，供其他部门预约使用，提高了会议室的利用率。
在智慧交通枢纽场景中，熵基科技的 AI 认知空间计算技术也得到了成功应用。某大型机场采用了熵基科技的解决方案，通过在机场内各个区域部署传感器和摄像头，对旅客流量、航班信息、设备运行状态等数据进行实时采集和分析。当遇到航班延误或旅客流量激增等情况时，系统能够自动调整候机区的座位布局、引导指示牌的显示内容以及餐饮服务的供应，为旅客提供更加高效、便捷的服务体验。同时，通过对安全数据的分析，能够及时发现潜在的安全风险，保障机场的安全运营。
2.3 生物识别技术的深化与拓展
2.3.1 指纹识别技术的优化
指纹识别作为生物识别技术中应用***为广泛的一种，熵基科技在这一领域不断进行技术优化。在传感器技术方面，公司研发了新一代的指纹传感器，采用了先进的电容式传感技术，能够获取更高分辨率的指纹图像。相比传统的指纹传感器，新传感器的分辨率提高了 30%，能够更清晰地捕捉指纹的细节特征，如指纹的汗孔、乳突线的纹理等，这大大提高了指纹识别的准确性。
在指纹识别算法上，熵基科技采用了深度学习算法对传统的指纹特征提取和匹配算法进行改进。通过大量的指纹样本数据训练，深度学习模型能够自动学习指纹的特征模式，提高了对不同类型指纹（如干性指纹、湿性指纹、磨损指纹等）的适应性。实验数据表明，经过优化后的指纹识别算法，在干性指纹识别场景下，误判率降低了 20%；在湿性指纹识别场景下，误判率降低了 30%。此外，为了提高指纹识别的速度，公司还对算法进行了硬件加速优化，通过与专用的指纹识别芯片相结合，实现了快速的指纹特征提取和匹配，使指纹识别的响应时间缩短了 50%，能够满足高流量场景下快速身份验证的需求。
2.3.2 人脸识别技术的创新
在人脸识别技术领域，熵基科技持续投入研发，取得了一系列创新成果。在人脸检测方面，公司开发了基于多尺度卷积神经网络的人脸检测算法，该算法能够在复杂背景下快速、准确地检测出人脸位置。无论是在光线昏暗、人员密集的场所，还是在存在遮挡物的环境中，都能高效地检测出人脸。实验结果显示，在低光照条件下（光照强度低于 50lux），该算法的人脸检测准确率仍能达到 98% 以上；在人员密集场景（每平方米超过 5 人）中，人脸检测的召回率达到 95% 以上。
在人脸识别算法上，熵基科技采用了基于注意力机制的深度卷积神经网络模型，该模型能够更加关注人脸的关键特征区域，如眼睛、鼻子、嘴巴等，从而提高人脸识别的准确率。同时，通过引入对抗训练技术，增强了模型对伪造人脸的识别能力。在实际应用中，针对常见的照片攻击、视频攻击等伪造人脸手段，熵基科技的人脸识别系统能够准确识别，识别准确率达到 99% 以上。此外，为了满足移动端和嵌入式设备的应用需求，公司还对人脸识别算法进行了轻量化处理，在不降低识别准确率的前提下，将算法模型的大小压缩了 50%，使其能够在资源有限的设备上快速运行。
熵基 ZKTECO
