Syntonym

概括

Syntonym（https://www.syntonym.com）是一个专注于机器视觉的无损匿名化技术的AI平台，主要帮助相机-based技术处理视觉数据，同时保护个人隐私（如面部和车牌），而不影响数据效用、AI模型性能或分析准确性。其核心目的是实现隐私保护的机器视觉，符合全球法规（如GDPR、CCPA），建立用户信任，并支持负责任的AI扩展。该平台由Syntonym团队开发，已入选2025年EIT Urban Mobility Scale-Up计划，适用于汽车、机器人和物理AI等领域。

主要功能

Syntonym提供两种主要产品，支持实时或批量处理视觉数据：

• Syntonym Lossless：使用生成式AI将真实面部和车牌替换为超现实合成版本（从未存在过），保留关键属性如注视方向、头部姿势、面部表情、年龄组和性别，确保AI模型和分析无损。支持无限合成面部，用于大规模数据集匿名化。
• Syntonym Blur：自动高精度模糊面部、车牌和其他敏感数据，适用于简单混淆需求，提供快速、有效且合规的自动化处理。
  关键特性包括：
• 实时匿名化，支持直播视频流。
• 部署灵活：云端、私有云/本地或边缘设备。
• 数据质量保持：不暴露个人标识符，同时符合GDPR、CCPA、PIPL等法规。
• 集成选项：REST API（云工作流）、SDK（边缘设备）和本地部署。
• 安全措施：不可逆匿名化、数据处理加密、24/7支持和全球可用性。

适应场景

• 汽车行业：用于车内监控和ADAS（高级驾驶辅助系统）训练，实现GDPR合规数据处理。
• 机器人领域：安全训练感知模型，使用真实人类互动数据。
• 物理AI：为具身AI代理提供多样化、隐私优先的视觉数据，用于人类环境导航。
• 多模态LLM：从匿名化视频数据集丰富大型语言模型的视觉理解。
  适用于依赖相机技术的企业，如车内驾驶摄像头、送货机器人摄像头、视觉语言模型和下一代设备摄像头，帮助避免法规罚款、信任损失和创新延迟。

使用人群

主要针对处理视觉数据隐私问题的组织和开发者，包括汽车制造商、机器人公司、物理AI初创企业和多模态LLM研究团队。适合企业级用户，特别是那些面临全球数据法规压力、需要可扩展匿名化的团队，已被多家创新企业采用。

如何使用

使用流程简单，通常通过团队咨询启动：

1. 描述用例：通过联系表单、电话、邮件或地址，向Syntonym团队说明具体需求，如数据类型（图像/视频）、保护标识符（面部/车牌）和性能要求。
2. 选择部署环境：根据需求选云API（可扩展按需处理）、私有云/本地（最大数据控制）或边缘SDK（超低延迟实时处理）。
3. 集成并运行：集成解决方案（如REST API嵌入工作流、SDK嵌入设备），开始处理数据集或直播流；团队提供技术支持和演示。
   定价：企业许可模式，年度/按设备/按量计费，定制化报价（如云API按量付费、私有云无限选项）；所有计划包括技术支持和完整服务。

总结

Syntonym是一个创新的隐私保护平台，通过无损匿名化和模糊工具，实现“看清一切，不暴露任何”的视觉数据处理，帮助企业合规扩展AI。它以生成式替换、灵活部署和法规合规为亮点，特别适合汽车和机器人场景，是机器视觉隐私领域的关键解决方案。