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AI這把火燒透了人臉識別這個狹小賽道。先是行業(yè)外BAT等巨頭攜著資本、品牌力量順勢攪局；緊接著身處于這個行業(yè)的老兵也不甘示弱，紛紛“揭竿而起”，一場人臉識別登陸戰(zhàn)就此拉開。

對于人臉識別這個狹小AI賽道上的熱鬧景象，早在2017年3月份，李開復(fù)就驚嘆“國內(nèi)出現(xiàn)了四家以人臉識別為主的創(chuàng)業(yè)公司現(xiàn)象不合理”，甚至還有投資人表示，2018年6月份可能就是AI的冬天。

2018年，人臉識別這個美麗神話到底如何發(fā)展？

人臉識別的“囚徒困境”

一方面是大量資本涌向這個行業(yè)，另外一方面，則是人臉識別的變現(xiàn)渠道遙遙無期。

因此，人臉識別行業(yè)被圈內(nèi)人號稱“囚徒困境”，要多尷尬有多尷尬。

2017年人臉識別行業(yè)融資堪稱瘋狂，好像一場龍爭虎斗的比賽，無論是行業(yè)里的傳統(tǒng)老兵，還是迅速催生的人臉識別四個小獨角獸們，都讓人眼花繚亂?；馃岈F(xiàn)象背后，對于很多由算法驅(qū)動的人臉識別公司的商業(yè)模式有待探索。

“行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)公司，幾乎沒有誰在賺錢，大家基本上都在虧錢。”一位人臉識別業(yè)內(nèi)專家向GPLP君透露，各個公司都在探索合適的商業(yè)化模式，但是目前沒有誰走出一條已經(jīng)被證明是完全可行的商業(yè)化路徑。

“人臉識別公司最開始的優(yōu)勢是算法，但隨著相同賽道上各家算法技術(shù)的進(jìn)步，事實上同一梯隊上的公司技術(shù)差距已經(jīng)越來越小。這也就意味著靠售賣SDK軟件的變現(xiàn)的方式很難行得通。”該專家表示。

持相同觀點的還有曠視科技聯(lián)合創(chuàng)始人唐文斌。“沒有什么技術(shù)是不能被取代的。算法也好，技術(shù)也罷都不過是手段，最后能夠提供的不過是產(chǎn)品價值。”他說。

然而，“產(chǎn)品”二字恰是隱藏在人臉識別公司背后的難以盈利的答案。拋開研發(fā)芯片變現(xiàn)路徑，事實上，粗略歸納人臉識別能夠真正落地的產(chǎn)品形態(tài)只有兩種：一種是靜態(tài)拍照監(jiān)控，另一種是動態(tài)的視頻監(jiān)控。

一位安防行業(yè)內(nèi)的專家告訴GPLP君，“動態(tài)視頻監(jiān)控方面，主要的產(chǎn)品就是攝像頭，但該領(lǐng)域已經(jīng)有很多家硬件廠商在前面阻擋，比如?？低?、大華、宇視等，一般新興的創(chuàng)業(yè)公司較難突破。”

以海康威視為例，公司資料顯示，目前該公司已經(jīng)售出2000多萬臺攝像機，銷售額位居攝像頭領(lǐng)域第一。同時，?？低曇卜e極在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行布局。

根據(jù)公開資料顯示，早在2006年，其就開始布局智能技術(shù)的研發(fā)，比如有2015年后端產(chǎn)品?？?ldquo;獵鷹”&“刀鋒”智能服務(wù)器的推出與應(yīng)用， 2016年基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)、從后端智能到前端智能的全系列智能產(chǎn)品家族，2017年公司正式發(fā)布了“IOT-基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知計算系統(tǒng)--?？礎(chǔ)I Cloud框架”。

以?？低暈榇淼膫鹘y(tǒng)攝像頭監(jiān)控廠商，讓一些人臉識別算法公司望而卻步。一位行業(yè)內(nèi)專家向GPLP君透露：“當(dāng)調(diào)研完視頻流領(lǐng)域的硬件廠家之后，覺得在前面這些巨無霸面前，很難有機會彎道超車，于是就切換到靜態(tài)監(jiān)控領(lǐng)域。”

背后的原因是，攝像頭領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈很長，傳統(tǒng)的硬件廠商已經(jīng)深耕多年；而一般新興的人臉識別算法公司很難把產(chǎn)品的性價比降低到與?？低暤葌鹘y(tǒng)硬件廠商一樣的水平。

因此，對于算法驅(qū)動的人臉識別類的創(chuàng)業(yè)公司而言，要在靜態(tài)的拍照監(jiān)控領(lǐng)域建立較好的盈利方式并非易事。一位深耕行業(yè)多年的創(chuàng)業(yè)老兵向GPLP君表示：“那么多人臉識別的創(chuàng)業(yè)公司當(dāng)中，很少有能夠聞到‘錢味兒’的公司，大都在探索變現(xiàn)渠道。”

創(chuàng)業(yè)公司“聞不到錢味兒”怪現(xiàn)象的原因到底是什么呢？

第一，技術(shù)的瓶頸。一位業(yè)內(nèi)專家表示，目前算法導(dǎo)致的差距已經(jīng)逐漸縮小，但這只是相對于頭部的公司的而言，例如商湯科技、曠視、云從、依圖、中科奧森等，后面梯對的公司在技術(shù)上還有較大的差距。

例如，安全防護(hù)的前端缺少活體防偽技術(shù)，人臉識別可能就是一個“偽命題”。2017年3·15晚會就顯示，人臉識別建立的安防系統(tǒng)十分容易被攻破。一位人臉識別行業(yè)的專家告訴GPLP君，目前還只有少數(shù)的幾家能夠擁有這項技術(shù)。

通過研發(fā)突破短時間內(nèi)可能性并不高，因為現(xiàn)在各大頭部公司正在搶占數(shù)量稀缺的人才資源。據(jù)媒體報道，商湯科研人員配制寧可過度也不愿意放手。所以，一般實力較弱的人臉識別公司根本無法與行業(yè)內(nèi)獨角獸抗衡。

第二，客戶的門檻。

2017年，人臉識別應(yīng)用最火熱的兩個領(lǐng)域為金融和安防，一些沒有客戶積累的創(chuàng)業(yè)公司很難擠進(jìn)去。

“要么在行業(yè)里有很好積淀如漢王、中控等，要么是能夠聯(lián)合地方政府、行業(yè)外巨頭進(jìn)行深入，如云從、商湯、云天勵飛等，否則要想進(jìn)入金融和安防領(lǐng)域困難重重。例如，處于人臉識別頭部的依圖把醫(yī)療健康作為其AI應(yīng)用的一個主要領(lǐng)域。”一位人臉識別行業(yè)專家告訴GPLP君。

第三，來自硬件公司的競爭讓“錢味兒”離大家越來越遠(yuǎn)。

聞不到“錢味兒”的人臉識別公司除了來自同行的你追我趕，上游硬件公司的奪食也占有很重要的因素。一位行業(yè)從業(yè)者向GPLP君坦然，“一些硬件公司通過買人臉識別公司的算法技術(shù)，然后整合到硬件中，形成有競爭力的產(chǎn)品，這讓他們壓力很大。”

可見，人臉識別的算法只是一個工具，能否用這個工具結(jié)合到具體的場景，然后打造出一個標(biāo)準(zhǔn)化能夠落地的產(chǎn)品變現(xiàn)，這對于人臉識別創(chuàng)業(yè)公司是最重要的要素；而前面提到的能夠盈利公司，無論海康威視還是硬件廠商都是因為離應(yīng)用場景最近，他們可以以較快的速度打造出可以變現(xiàn)產(chǎn)品。所以，對于技術(shù)水平不能沖到頭部，同時也不掌握關(guān)鍵落地產(chǎn)品，在獲客能力又比不上行業(yè)老兵的人臉識別創(chuàng)業(yè)公司而言，當(dāng)資本熱消退以后，可能面臨的是生存問題。

數(shù)據(jù)路徑變現(xiàn)是明天嗎？

數(shù)據(jù)變現(xiàn)是很多人臉識別創(chuàng)業(yè)公司說服投資人的一個理由——人臉識別公司的價值在于大數(shù)據(jù)，可以通過數(shù)據(jù)進(jìn)行變現(xiàn)。

一位行業(yè)資深人士也告訴GPLP君，“數(shù)據(jù)是人臉識別行業(yè)所有公司都心照不宣的秘密，每一家公司都或多或少都瞅著這個領(lǐng)域的機會。”

然而，真的可以通過數(shù)據(jù)進(jìn)行變現(xiàn)嗎？

不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)有很高的價值。據(jù)媒體報道，在國外政府就已經(jīng)探索和企業(yè)共同開發(fā)大數(shù)據(jù)的價值。2016年10月美國國家科技委員會公布的《美國國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計劃》中有七大戰(zhàn)略計劃，第五個就是開發(fā)用于人工智能培訓(xùn)及測試的公共數(shù)據(jù)集和環(huán)境。

例如，早在十幾年前，加拿大就已經(jīng)出現(xiàn)了采集大量客戶數(shù)據(jù)對社會消費特征進(jìn)行整體畫像的企業(yè)。這些數(shù)據(jù)收集和分析企業(yè)根據(jù)廣泛收集的跨行業(yè)客戶信息，把全國居民細(xì)分為68個子類，并對每個子類進(jìn)行畫像，抽取其消費特征和潛在需求，為零售、金融、通信等各個面向消費者服務(wù)的企業(yè)所用。

在我國，政府機構(gòu)、部門之間的數(shù)據(jù)是分散的，一家的人臉識別的公司可以把設(shè)備售賣到各個部門，如稅務(wù)、銀行、教育等，打通各個部門的數(shù)據(jù)鴻溝，然后實現(xiàn)最終變現(xiàn)。

但是過程并不容易實現(xiàn)，首先受制于我國通過人臉識別公司的數(shù)據(jù)采集和分析能力。

“現(xiàn)在，我國人臉識別發(fā)展還處于級階段，沒有那么多數(shù)據(jù)可以利用，還需經(jīng)歷一個大規(guī)模推廣的階段。”一位人臉識別公司負(fù)責(zé)人告訴GPLP君，“從用戶數(shù)據(jù)一側(cè)發(fā)力，估計還要約5年時間才能獲得商業(yè)價值。”

又回到GPLP君在前面提到的話題，如果該人臉識別公司在獲客、產(chǎn)品方面的水平很弱，那么它就很難進(jìn)行大規(guī)模推廣，又從何處獲得規(guī)模化可以利用的數(shù)據(jù)呢？

雞生蛋，蛋生雞，但如果是惡性循環(huán)，那么數(shù)據(jù)變現(xiàn)也將沒有明天。

另一方面，人工智能領(lǐng)域針對局部領(lǐng)域獲得數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并不是就能夠獲得一個全面的解決方案或者說是結(jié)果。一個好的、有價值的數(shù)據(jù)需要在全面數(shù)據(jù)搜索領(lǐng)域獲得突破，而不是局部突破，比如，單單獲得沒有標(biāo)注個體的人臉識別數(shù)據(jù)，價值就相對較小。

當(dāng)然，對于人臉識別的創(chuàng)業(yè)公司而言，可以對人臉識產(chǎn)品進(jìn)行補貼的方式進(jìn)行價格戰(zhàn)，迅速獲得市場的，實現(xiàn)大規(guī)模推廣，類似于共享單車領(lǐng)域小黃車、摩拜的打法。可是，這樣路徑的背后，成本無疑是一個巨大的數(shù)字，能否支撐起資金消耗也是一個問題。

最后，就是人臉識別產(chǎn)生的法律風(fēng)險。比如，前不久360水滴直播平臺一事，就是因為涉及隱私因素自動關(guān)閉。雖然，這只是公司的自主行為，并不是法律的強制結(jié)果。但不排除相關(guān)立法會跟進(jìn)。

一位專家告訴GPLP君，“在人工智能領(lǐng)域法律還處于灰色地帶，但是不能夠保證政府的不會通過立法的手段進(jìn)行監(jiān)管。如果站在法律邊緣的打擦邊球的方式創(chuàng)業(yè)，風(fēng)險無疑太大。”

鑒于數(shù)據(jù)側(cè)是一個長期的投入，產(chǎn)品側(cè)又無法和傳統(tǒng)的硬件廠商叫板，因此很多人臉識別領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司說服投資人轉(zhuǎn)向了別領(lǐng)域，比如機器人、自動駕駛、醫(yī)療健康等。但這背后有多少是概念，落地時困難程度的如何，都是投資者進(jìn)行投資時需要考量的問題。

比如，有人臉識別創(chuàng)業(yè)公司就表示，要通過計算機視覺技術(shù)與NLP技術(shù)的結(jié)合，制造出能“識別萬物”的智能機器人。

可是，考慮到萬物識別機器人的研發(fā)的難度、市場推廣的成本等因素，相關(guān)的人臉識別公司在現(xiàn)金流枯竭之前找到變現(xiàn)的途徑恐怕困難重重。

人臉識別，只是看起來很美。

來源|微信公眾號：GPLP