2017是一個大變局，互聯(lián)網(wǎng)巨頭們敞開胸懷擁抱，各類投資者蜂擁而至，連傳統(tǒng)實體經(jīng)濟的成功者們也躍躍欲試——生物識別和人工智能似乎已經(jīng)漸入風口，隨風而起、鵬程萬里指日可待。

近一兩年，生物識別及人工智能技術的應用可謂如日中天?；ヂ?lián)網(wǎng)+、云處理平臺、大數(shù)據(jù)紛紛與之結緣，安防、金融、商業(yè)、廣告?zhèn)髅降刃袠I(yè)應用為之攪動而波濤洶涌。互聯(lián)網(wǎng)巨頭們敞開胸懷擁抱，各類投資者蜂擁而至，連傳統(tǒng)實體經(jīng)濟的成功者們也躍躍欲試——生物識別和人工智能似乎已經(jīng)漸入風口，隨風而起、鵬程萬里指日可待。

2017是AI元年

也許，很多人相信，行業(yè)轟轟烈烈大干快上的亂象可以隨著發(fā)展而自動消失。畢竟過去幾十年中國經(jīng)濟的高速發(fā)展，不正是“摸著石頭過河”、“發(fā)展才是硬道理”，不論黑貓白貓，這樣一路走下來的嗎？然而生物識別人工智能這一波的熱潮，真的可以無序狂奔，真的不需要我們冷靜思考，從長計議嗎？答案是否定的。

2017年生物識別行業(yè)格局變幻

俗話說，物極必反。表面的繁榮和熱鬧，如果不是以從業(yè)者腳踏實地的努力付出、約束有序的均衡發(fā)展、對客戶需求體驗和利益的充分關照，以及產業(yè)生態(tài)的合理構建為基礎，則極有可能曇花一現(xiàn)。

近年來最熱門的是一些CV（計算機視覺）公司，他們首先聚焦人臉識別，以大數(shù)據(jù)深度學習為突破口，以云端處理和云服務（SaaS）為創(chuàng)新的商業(yè)模式，確實很快在技術上占了先機——其技術迭代進步的速度明顯超越了依靠傳統(tǒng)算法訓練的人臉識別技術和產品供應商，而且其基于云端的SaaS服務模式也切合了目前互聯(lián)網(wǎng)應用之特點，逐漸成為人臉識別市場的新貴，投資者關注青睞的焦點。

事實上，當今生物識別行業(yè)已經(jīng)儼然形成涇渭分明的兩大派：一是過去近二十年由設備研發(fā)制造推廣、客戶局部部署應用、網(wǎng)絡應用等逐步發(fā)展形成的一大批企業(yè)——可以稱為“傳統(tǒng)生物識別企業(yè)”;其二則是近年來借助云計算大數(shù)據(jù)深度學習，從技術研發(fā)端直接發(fā)力橫空出世的新型CV和語音識別企業(yè)，他們的部分業(yè)務（人臉識別為重點）直接對傳統(tǒng)生物識別企業(yè)形成極大沖擊。而資本的強勢介入將這種沖擊從經(jīng)營層面擴展到了經(jīng)營者心理層面。這樣的沖擊，將從此越演越烈，逐漸改變和顛覆整個智能識別應用和市場模式。

如何認清變局

在我們看來，上述沖擊最主要發(fā)生在以下三個方面和層次：

1.移動終端（手機）結合生物識別技術，對傳統(tǒng)生物識別應用及終端產品形態(tài)的沖擊。

2.CV和語音識別等基于云端處理向下拓展應用的技術，對傳統(tǒng)生物識別產品和應用的沖擊。

3.人工智能AI從云端到終端打通產業(yè)及應用鏈條融合各種技術和軟硬件平臺的大一統(tǒng)模式，對傳統(tǒng)生物識別行業(yè)的沖擊。

也許，生物識別不再是可以單獨存在、孤芳獨賞的行業(yè)了，只是可以在未來高度智能的網(wǎng)絡社會中被任意組合使用的一系列技術而已。歸根結底，對傳統(tǒng)生物識別技術和產品廠商的沖擊來自兩方面：一是數(shù)據(jù)、產品、應用、技術形成的閉環(huán)迭代新模式，可以不斷快速更新技術，快速超遠傳統(tǒng)廠商們的技術;二是由云端、垂直應用、終端分布式運營模式，低成本和部署后還可以自動不斷進步升級的技術，這樣的新興商業(yè)模式會快速、大面積、低成本沖擊應用市場，對傳統(tǒng)廠商頗具殺傷力。

如果進一步仔細分析沖擊的根本原因和顛覆所在，則可以抽絲剝繭，層層剖析如下：

1.商業(yè)模式的改變

（1）通過服務方式經(jīng)由網(wǎng)絡授權技術，代價低廉;（SaaS）;

（2）通過捆綁集成商應用項目數(shù)據(jù)（上傳云端處理）獲取大數(shù)據(jù);

（3）以快速不斷迭代的技術更新用戶體驗，迅速提升市占率;

（4）不斷提升的市占率，保證更大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集;

（5）全產業(yè)鏈閉環(huán)技術迭代和應用服務全覆蓋。

2.技術迭代的高效

（1）人臉及姿態(tài)、車牌車型、人車行為模式等數(shù)據(jù)的大規(guī)模網(wǎng)絡采集;

（2）深度學習訓練CV算法;

（3）構建強大的計算中心（超算中心）;

（4）不斷獲取數(shù)據(jù)，快速增加和更新數(shù)據(jù)庫;

（5）在數(shù)據(jù)和計算能力支撐下，通過深度學習閉環(huán)迭代識別技術;

（6）用不斷提升的技術反哺客戶端應用，不斷提升用戶體驗。

3.對傳統(tǒng)生物識別應用的主要沖擊范圍

（1）基于網(wǎng)絡處理和服務的人臉識別系統(tǒng);

（2）基于高配置嵌入式終端的人臉識別;

（3）智能監(jiān)控系統(tǒng);

（4）手機端應用產品新態(tài)：門禁、門鎖、身份認證、遠程控制、異地驗證等。

4.沖擊的烈度

（1）人臉識別：云端技術和服務，傳統(tǒng)人臉識別廠商基本全軍覆沒;

（2）嵌入式人臉識別：中低價位嵌入式產品，傳統(tǒng)廠商還有相當份額，還可以堅持一至兩年;

（3）智能監(jiān)控：市場基本為新興廠商占領;

（4）指紋識別：云端技術暫時影響不大，但手機端應用對傳統(tǒng)廠商沖擊較大，好消息是手機端應用也有相當份額是由傳統(tǒng)廠商主導和控制市場，所以沖擊烈度有限，而且手機端指紋應用已經(jīng)有三年多逐漸滲透的歷史，是漸進過程，而非突變;

（5）虹膜識別：與指紋識別情況相似。不同的是，虹膜識別商業(yè)化應用才剛剛起步，傳統(tǒng)廠商們可以先預判趨勢，然后再考慮切入的時機和商業(yè)模式;

（6）靜脈識別：兩三年內，應該還是傳統(tǒng)廠商們的天下;

（7）多模態(tài)生物識別技術結合產品：在嵌入式產品領域傳統(tǒng)廠商優(yōu)勢繼續(xù)，但基于網(wǎng)絡服務的多模態(tài)應用，傳統(tǒng)廠商即將迎來巨大沖擊。

2018年何以應對

變化當前，危機襲來，作為傳統(tǒng)生物識別廠商應該如何應對？筆者想用四句話來概括：即認清形勢，洞察細微;穩(wěn)住陣腳，不慌不亂;以己之長，攻彼之短;競爭合作，優(yōu)勢互補。

首先我們來看看，究竟云端發(fā)源的CV技術與傳統(tǒng)生物識別技術，在技術、應用和滿足市場需求等方面，各有哪些優(yōu)劣勢：

仔細比較后可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)生物識別技術廠商的優(yōu)勢在于：一是硬件產品設計和制造能力，以及市場滲透能力;二是渠道和客戶關系基礎好，一般合作時間都比較長;三是應用領域專注，產品和系統(tǒng)針對性強。

對于變革與沖擊，尤其要注意兩點：

1.數(shù)據(jù)安全對智能識別云端處理和服務模式的極大約束

這些基于云處理云服務的應用中，從生物特征采集、本地存儲、上傳、云存儲等諸多環(huán)節(jié)，如果缺乏規(guī)范的制度和法律約束，以及相關技術標準的限定，數(shù)據(jù)的安全和對攻擊的防范無從談起。

若不能預先在法律和制度上做好準備，盲目放任和跟隨商業(yè)逐利目的而無限制推廣使用生物識別和人工智能技術，必然導致嚴重問題。一旦失控（如生物特征數(shù)據(jù)被盜用濫用甚至非法公開），其后果不堪設想。非但大眾自身權益難保，即便是生物識別技術和行業(yè)本身也必將遭到大眾的責難和唾棄，整個行業(yè)的發(fā)展將遭遇滅頂之災。

2.CV公司們缺乏對產品和客戶需求的駕馭能力

雖然現(xiàn)在正在進入智能時代，但以技術為導向，發(fā)軔于云端的CV公司們面對現(xiàn)實市場時需要解決的問題，與實驗室里的算法技術研究相比，既復雜又不可控。

在某次采訪中，格靈深瞳CEO趙勇承認安防這類軟硬結合的產品復雜度超出預計，“我們低估了這種產品在品控上的難度……對于未來，我們覺得更大的挑戰(zhàn)是在商業(yè)上，如何在商務上發(fā)揮更大的價值”。而商湯的選擇則是與安防老牌企業(yè)捆綁成立合資公司。2015年，商湯與東方網(wǎng)力共同成立“深網(wǎng)視界”。2016年，商湯還并購安防黑馬“新舟銳視”，以彌補其槍球聯(lián)動產品的短板。

同樣，依圖于2016年與傳統(tǒng)身份識別解決方案商神思電子成立“神思依圖”，由神思電子提供終端設備及嵌入式軟件，依圖提供所需軟件。云從自正式成立時便綁定了智慧城市解決方案提供商、上市公司佳都科技;曠視則成立子品牌“曠視智安”，專注算法產品化。

可見，這些CV公司們?yōu)榱私鉀Q對應用及市場的駕馭問題，普遍選擇的是與傳統(tǒng)安防公司（或傳統(tǒng)安防行業(yè)熟練的從業(yè)人士）的商務合作。由此可知，在垂直應用市場上，只要雙方互拋橄欖枝，新進CV公司們與傳統(tǒng)安防和生物識別公司的合作可以是普遍現(xiàn)象。這也證明了，市場推廣和集成應用是新進CV公司們的短板，所以雙方競爭中必定有合作。