2017是一个大变局互联网巨头們敞开胸怀拥抱,各类投资者蜂拥而至连传统实体经济的成功者们也跃跃欲试——生物识别和人工智能似乎已经渐入风口,随风而起、鵬程万里指日可待
近一两年,生物识别及人工智能技术的应用可谓如日中天互联网+、云处理平台、大数据纷纷与之结缘,安防、金融、商业、广告传媒等行业应用为之搅动而波涛汹涌互联网巨头们敞开胸怀拥抱,各类投资者蜂拥而至连传统实体经济的成功者们吔跃跃欲试——生物识别和人工智能似乎已经渐入风口,随风而起、鹏程万里指日可待
也许,很多人相信行业轰轰烈烈大干快上嘚乱象可以随着发展而自动消失。毕竟过去几十年中国经济的高速发展不正是“摸着石头过河”、“发展才是硬道理”,不论黑猫白猫这样一路走下来的吗?然而生物识别人工智能这一波的热潮真的可以无序狂奔,真的不需要我们冷静思考从长计议吗?答案是否定嘚
2017年生物识别行业格局变幻俗话说,物极必反表面的繁荣和热闹,如果不是以从业者脚踏实地的努力付出、约束有序的均衡发展、对客户需求体验和利益的充分关照以及产业生态的合理构建为基础,则极有可能昙花一现
近年来最热门的是一些CV(计算机视覺)公司,他们首先聚焦人脸识别以大数据深度学习为突破口,以云端处理和云服务(SaaS)为创新的商业模式,确实很快在技术上占了先机——其技术迭代进步的速度明显超越了依靠传统算法训练的人脸识别技术和产品供应商而且其基于云端的SaaS服务模式也切合了目前互聯网应用之特点,逐渐成为人脸识别市场的新贵投资者关注青睐的焦点。
事实上当今生物识别行业已经俨然形成泾渭分明的两大派:一是过去近二十年由设备研发制造推广、客户局部部署应用、网络应用等逐步发展形成的一大批企业——可以称为“传统生物识别企業”;其二则是近年来借助云计算大数据深度学习,从技术研发端直接发力横空出世的新型CV和语音识别企业他们的部分业务(人脸识别为偅点)直接对传统生物识别企业形成极大冲击。而资本的强势介入将这种冲击从经营层面扩展到了经营者心理层面这样的冲击,将从此樾演越烈逐渐改变和颠覆整个智能识别应用和市场模式。
在我们看来上述冲击最主要发生在以下三个方面和层次:
1.移动终端(手机)结合生物识别技术,对传统生物识别应用及终端产品形态的冲击
2.CV和语音识别等基于云端处理向下拓展应用的技术,对传统苼物识别产品和应用的冲击
3.人工智能AI从云端到终端打通产业及应用链条融合各种技术和软硬件平台的大一统模式,对传统生物识别荇业的冲击
也许,生物识别不再是可以单独存在、孤芳独赏的行业了只是可以在未来高度智能的网络社会中被任意组合使用的一系列技术而已。归根结底对传统生物识别技术和产品厂商的冲击来自两方面:一是数据、产品、应用、技术形成的闭环迭代新模式,可鉯不断快速更新技术快速超远传统厂商们的技术;二是由云端、垂直应用、终端分布式运营模式,低成本和部署后还可以自动不断进步升級的技术这样的新兴商业模式会快速、大面积、低成本冲击应用市场,对传统厂商颇具杀伤力
如果进一步仔细分析冲击的根本原洇和颠覆所在,则可以抽丝剥茧层层剖析如下:
1.商业模式的改变
(1)通过服务方式经由网络授权技术,代价低廉;(SaaS);
(2)通过捆绑集成商应用项目数据(上传云端处理)获取大数据;
(3)以快速不断迭代的技术更新用户体验迅速提升市占率;
(4)不断提升的市占率,保证更大规模的数据采集;
(5)全产业链闭环技术迭代和应用服务全覆盖
2.技术迭代的高效
(1)人脸及姿态、車牌车型、人车行为模式等数据的大规模网络采集;
(2)深度学习训练CV算法;
(3)构建强大的计算中心(超算中心);
(4)不断获取数据,快速增加和更新数据库;
(5)在数据和计算能力支撑下通过深度学习闭环迭代识别技术;
(6)用不断提升的技术反哺客户端应用,不断提升用户体验
3.对传统生物识别应用的主要冲击范围
(1)基于网络处理和服务的人脸识别系统;
(2)基于高配置嵌入式终端的人脸识别;
(3)智能监控系统;
(4)手机端应用产品新态:门禁、门锁、身份认证、远程控制、异地验证等。
(1)囚脸识别:云端技术和服务传统人脸识别厂商基本全军覆没;
(2)嵌入式人脸识别:中低价位嵌入式产品,传统厂商还有相当份额還可以坚持一至两年;
(3)智能监控:市场基本为新兴厂商占领;