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原标题 人脸识别应用遍地开花，还有哪些掘金机会？ 宋昶认为，国内的人工智能人才也相对紧缺，目前这个领域的人才多来自于微软实验室、硅谷等知名的工作室和地区，国内人工智能的科目开设得比较晚，所以创业的门槛很高。也正因如此，童亮亮在筛选项目时，对团队的构成也提出了要求，“团队中要有来自国外的技术人才与中国本土的人才相结合才行。” 在童亮亮看来，相较于指纹识别、静脉识别、虹膜识别等几种生物识别技术来说，人脸识别目前看来是最好的，“人脸识别采集过程无感知、成本低、速度快、精准度高，综合起来是最好的。” 有业内人士表示，我国的人脸识别产业的需求旺盛，需求推动导致企业敢于投入资金。目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年将高速增长。而今年，这一技术有望在安防领域迎来大爆发。 谢忆楠告诉记者，人脸识别的精度不比任何一种生物识别差，精准率可达99.8%，但是，仍然无法抛开具体的场景来判断技术的成熟与否。“任何一项技术的成熟并不意味着可以在任何场景通用，每个场景都会对人脸识别技术提出额外的指标，目前人脸识别只能说在金融等广泛应用的领域比较成熟，也完成了相互之间的磨合，但安防、公安、支付等领域是否能成熟应用，还不好说，技术和场景是需要动态的互动过程。”他告诉记者，每个场景对技术的标准不同，技术应用在不同场景的方式和策略也会不一样。 人脸识别也要“应景而生” 今年以来，“人脸识别”的场景在全国各地遍地开花，出行、安防、金融、消费等各大领域纷纷开始试水，这些创新应用不仅刷新了人们的眼界，还在一定程度上带来了便捷和新鲜的体验感。实际上，人脸识别在2000年初就有小范围的落地应用，主要用在签到打卡机上，但那个时候人工智能并不是很火，这个领域还没有进入主流的研究视角。直到2012年左右，人脸识别才从实验室走到某些行业中来，但应用范围依然非常小。 垂直应用领域或存创业投资机会 而位于昆明市山西区马街街道一酒店前台处，未带身份证的住客可利用前台摆放的一台“人脸识别自证系统”在数据库里搜索本人的数据信息，再对比人脸完成匹配，即可入住。据当地派出所负责人介绍，这套系统可以防范有人冒用他人身份入住，如果是被管控的重点人员，只要一刷系统就会触发警报，及时通知警方。目前全区已经建成400余套人脸识别系统。 国中创投投资总监童亮亮考察和研究发现，目前人脸识别主要应用在四个大的领域，第一是互联网金融，第二是银行保险，第三是安防，第四是医疗。而在这四个领域中，金融医疗领域的应用属于静态人脸识别，而安防则属于动态人脸识别。“前两年由于互联网金融领域监管较少，许多公司已经用上了静态人脸识别来进行身份验证，但银行保险的监管要求较高，这块用起来会慢一点，而安防方面的应用无论从技术还是准入门槛上都要求很高，所以市场也是最大的。”童亮亮说。 从技术角度来看，人脸识别技术如今处在怎样的阶段，用户体验感如何？启赋资本高级投资经理宋昶认为：“静态人脸识别已经比较成熟了，识别精度已经超过肉眼识别，精度优化好的话会高于指纹识别，动态人脸识别仍需要人工辅助，因为可能出现一些人为的遮挡、光线不够或者距离较远的情况无法识别。” “攻击人脸识别这项新技术的方法层出不穷，我们也在密切关注破译人脸识别的黑产业链，持续优化技术，保证不被攻破。”谢忆楠告诉记者，对于应用过程中可能发生的信息泄露问题，是可以通过产品的设计来规避的，他也相信，随着技术的逐渐完善，国家相关的法律法规也会出台，从而打击这种技术衍生出来的“黑产”。 “人脸识别”应用花开遍地 宋昶则对人脸识别方面的项目表现谨慎，“现在底层技术上已经有了巨头了，很难有更大的超越，但是应用现有的技术去开发一些垂直方向的应用可能还有些机会。”宋昶认为，底层技术不断优化算法的准确性是不可逆的，滚雪球的效应会越来越明显，错过底层技术的机会，再去投资一些新的初创公司难度比较大，因此不能盲目进入这个领域。 |
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