AI这把火烧透了人脸辨认这个狭小赛道。先是行业外BAT等巨头携着资本、品牌力气顺势搅局;紧接着身处于这个行业的老兵也不甘逞强，纷繁“揭竿而起”，一场人脸辨认登陆战就此拉开。

关于人脸辨认这个狭小AI赛道上的繁华现象，早在2017年3月份，李开复就惊叹“国际呈现了四家以人脸辨认为主的创业公司景象不合理”，甚至还有投资人表示，2018年6月份能够就是AI的冬天。

2018年，人脸辨认这个美丽神话究竟如何开展?

人脸辨认的“囚徒窘境”

一方面是少量资本涌向这个行业，另外一方面，则是人脸辨认的变现渠道遥遥无期。

因而，人脸辨认行业被圈内人号称“囚徒窘境”，要多为难有多为难。

2017年人脸辨认行业融资可谓疯狂，仿佛一场龙争虎斗的竞赛，无论是行业里的传统老兵，还是迅速催生的人脸辨认四个小独角兽们，都让人眼花纷乱。炽热景象面前，关于很多由算法驱动的人脸辨认公司的商业形式有待探究。

“行业内的创业公司，简直没有谁在赚钱，大家根本上都在亏钱。”一位人脸辨认业内专家向GPLP君泄漏，各个公司都在探究适宜的商业化形式，但是目前没有谁走出一条曾经被证明是完全可行的商业化途径。

“人脸辨认公司最开端的优势是算法，但随着相反赛道上各家算法技术的提高，现实上同一梯队上的公司技术差距曾经越来越小。这也就意味着靠售卖SDK软件的变现的方式很难行得通。”该专家表示。

持相反观念的还有旷视科技结合开创人唐文斌。“没有什么技术是不能被取代的。算法也好，技术也罢都不过是手腕，最初可以提供的不过是产品价值。”他说。

但是，“产品”二字恰是隐藏在人脸辨认公司面前的难以盈利的答案。抛开研发芯片变现途径，现实上，粗略归结人脸辨认可以真正落地的产品形状只要两种：一种是静态拍照监控，另一种是静态的视频监控。

一位安防行业内的专家通知GPLP君，“静态视频监控方面，次要的产品就是摄像头，但该范畴曾经有很多家硬件厂商在后面阻挠，比方海康威视、大华、宇视等，普通新兴的创业公司较难打破。”

以海康威视为例，公司材料显示，目前该公司曾经有2000多万台摄像使用安装在世界上使用，销售额位居摄像头范畴第一。同时，海康威视也积极在人工智能范畴停止规划。

依据地下材料显示，早在2006年，其就开端规划智能技术的研发，比方有2015年后端产品海康“猎鹰”&“刀锋”智能效劳器的推出与使用， 2016年基于深度学习技术、从后端智能到前端智能的全系列智能产品家族，2017年公司正式发布了“IOT-基于神经网络的认知计算零碎--海康AI Cloud框架”。

以海康威视为代表的传统摄像头监控厂商，让一些人脸辨认算法公司望而生畏。一位行业内专家向GPLP君泄漏：“当调研完视频流范畴的硬件厂家之后，觉得在后面这些巨无霸面前，很难无机会弯道超车，于是就切换到静态监控范畴。”

面前的缘由是，摄像头范畴的产业链很长，传统的硬件厂商曾经深耕多年;而普通新兴的人脸辨认算法公司很难把产品的性价比降低到与海康威视等传统硬件厂商一样的程度。

因而，关于算法驱动的人脸辨认类的创业公司而言，要在静态的拍照监控范畴树立较好的盈利方式并非易事。一位深耕行业多年的创业老兵向GPLP君表示：“那么多人脸辨认的创业公司当中，很少有可以闻到‘钱味儿’的公司，大都在探究变现渠道。”

创业公司“闻不到钱味儿”怪景象的缘由究竟是什么呢?

第一，技术的瓶颈。一位业内专家表示，目前算法招致的差距曾经逐步减少，但这只是绝对于头部的公司的而言，例如商汤科技、旷视、云从、依图、中科奥森等，前面梯对的公司在技术上还有较大的差距。

例如，平安防护的前端短少活体防伪技术，人脸辨认能够就是一个“伪命题”。2017年3·15晚会就显示，人脸辨认树立的安防零碎非常容易被攻破。一位人脸辨认行业的专家通知GPLP君，目前还只要多数的几家可以拥有这项技术。

经过研发打破短工夫内能够性并不高，由于如今各大头部公司正在抢占数量稀缺的人才资源。据媒体报道，商汤科研人员配制宁可过度也不情愿放手。所以，普通实力较弱的人脸辨认公司基本无法与行业内独角兽抗衡。

第二，客户的门槛。

2017年，人脸辨认使用最炽热的两个范畴为金融和安防，一些没有客户积聚的创业公司很难挤出来。

“要么外行业里有很好沉淀如汉王、中控等，要么是可以结合中央政府、行业外巨头停止深化，如云从、商汤、云天励飞等，否则要想进入金融和安防范畴困难重重。例如，处于人脸辨认头部的依图把医疗安康作为其AI使用的一个次要范畴。”一位人脸辨认行业专家通知GPLP君。

第三，来自硬件公司的竞争让“钱味儿”离大家越来越远。

闻不到“钱味儿”的人脸辨认公司除了来自同行的你追我赶，下游硬件公司的夺食也占有很重要的要素。一位行业从业者向GPLP君安然，“一些硬件公司经过买人脸辨认公司的算法技术，然后整合到硬件中，构成有竞争力的产品，这让他们压力很大。”

可见，人脸辨认的算法只是一个工具，能否用这个工具结合到详细的场景，然后打造出一个规范化可以落地的产品变现，这关于人脸辨认创业公司是最重要的要素;而后面提到的可以盈利公司，无论海康威视还是硬件厂商都是由于离使用场景最近，他们可以以较快的速度打造出可以变现产品。所以，关于技术程度不能冲到头部，同时也不掌握关键落地产品，在获客才能又比不下行业老兵的人脸辨认创业公司而言，当资本热衰退当前，能够面临的是生活成绩。

数据途径变现是今天吗?

数据变现是很多人脸辨认创业公司压服投资人的一个理由——人脸辨认公司的价值在于大数据，可以经过数据停止变现。

一位行业资深人士也通知GPLP君，“数据是人脸辨认行业一切公司都心照不宣的机密，每一家公司都或多或少都瞅着这个范畴的时机。”

但是，真的可以经过数据停止变现吗?

不可否认，数据有很高的价值。据媒体报道，在国外政府就曾经探究和企业共同开发大数据的价值。2016年10月美国国度科技委员会发布的《美国国度人工智能研讨和开展战略方案》中有七大战略方案，第五个就是开发用于人工智能培训及测试的公共数据集和环境。

例如，早在十几年前，加拿大就曾经呈现了采集少量客户数据对社会消费特征停止全体画像的企业。这些数据搜集和剖析企业依据普遍搜集的跨行业客户信息，把全国居民细分为68个子类，并对每个子类停止画像，抽取其消费特征和潜在需求，为批发、金融、通讯等各个面向消费者效劳的企业所用。

在我国，政府机构、部门之间的数据是分散的，一家的人脸辨认的公司可以把设备售卖到各个部门，如税务、银行、教育等，打通各个部门的数据鸿沟，然后完成最终变现。

但是进程并不容易完成，首先受制于我国经过人脸辨认公司的数据采集和剖析才能。

“如今，我国人脸辨认开展还处于级阶段，没有那么少数据可以应用，还需阅历一个大规模推行的阶段。”一位人脸辨认公司担任人通知GPLP君，“从用户数据一侧发力，估量还要约5年工夫才干取得商业价值。”

又回到GPLP君在后面提到的话题，假如该人脸辨认公司在获客、产品方面的程度很弱，那么它就很难停止大规模推行，又从何处取得规模化可以应用的数据呢?

鸡生蛋，蛋生鸡，但假如是恶性循环，那么数据变现也将没有今天。

另一方面，人工智能范畴针对部分范畴取得数据停止训练，并不是就可以取得一个片面的处理方案或许说是后果。一个好的、有价值的数据需求在片面数据搜索范畴取得打破，而不是部分打破，比方，单单取得没有标注集体的人脸辨认数据，价值就绝对较小。

当然，关于人脸辨认的创业公司而言，可以对人脸识产品停止补贴的方式停止价钱战，迅速取得市场的，完成大规模推行，相似于共享单车范畴小黄车、摩拜的打法。可是，这样途径的面前，本钱无疑是一个宏大的数字，能否支撑起资金耗费也是一个成绩。

最初，就是人脸辨认发生的法律风险。比方，前不久360水滴直播平台一事，就是由于触及隐私要素自动封闭。虽然，这只是公司的自主行为，并不是法律的强迫后果。但不扫除相关立法会跟进。

一位专家通知GPLP君，“在人工智能范畴法律还处于灰色地带，但是不可以保证政府的不会经过立法的手腕停止监管。假如站在法律边缘的打擦边球的方式创业，风险无疑太大。”

鉴于数据侧是一个临时的投入，产品侧又无法和传统的硬件厂商叫板，因而很多人脸辨认范畴的创业公司压服投资人转向了别范畴，比方机器人、自动驾驶、医疗安康等。但这面前有多少是概念，落地时困难水平的如何，都是投资者停止投资时需求考量的成绩。

比方，有人脸辨认创业公司就表示，要经过计算机视觉技术与NLP技术的结合，制造出能“辨认万物”的智能机器人。

可是，思索到万物辨认机器人的研发的难度、市场推行的本钱等要素，相关的人脸辨认公司在现金流干涸之前找到变现的途径恐怕困难重重。

人脸辨认，只是看起来很美。

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