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说说人脸识别技术未来的走向如何?

       人脸识别技术在过去的研究中还是比较成功的,而且AI技术在其中的运用也是功不可没的。在很多的电子产品中都有人脸识别技术的出现,包括在很多的科幻电影里面也有这些镜头,那么说明在未来,我们将还会迎来很多的人脸识别技术的产品,便于大家的生活,保护大家的隐私。
 

 
       去年人脸识别行业融资堪称疯狂,好像一场龙争虎斗的比赛,无论是行业里的传统老兵,还是迅速催生的人脸识别四个小独角兽们,都让人眼花缭乱。火热现象背后,对于很多由算法驱动的人脸识别公司的商业模式有待探索。
 
       “行业内的创业公司,几乎没有谁在赚钱,大家基本上都在亏钱。”一位人脸识别业内专家透露,各个公司都在探索合适的商业化模式,但是目前没有谁走出一条已经被证明是完全可行的商业化路径。
 
       人脸识别公司最开始的优势是算法,但随着相同赛道上各家算法技术的进步,事实上同一梯队上的公司技术差距已经越来越小。这也就意味着靠售卖SDK软件的变现的方式很难行得通。
 
       持相同观点的某业内专家表示,"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段,最后能够提供的不过是产品价值。"
 
       然而,"产品"二字恰是隐藏在人脸识别公司背后的难以盈利的答案。抛开研发芯片变现路径,事实上,粗略归纳人脸识别能够真正落地的产品形态只有两种:一种是静态拍照监控,另一种是动态的视频监控。
 

 
       数据变现是很多人脸识别创业公司说服投资人的一个理由——人脸识别公司的价值在于大数据,可以通过数据进行变现。
 
      一位行业资深人士也表示,“数据是人脸识别行业所有公司都心照不宣的秘密,每一家公司都或多或少都瞅着这个领域的机会。”
 
       这么做真的可以通过数据进行变现吗?
 
       不可否认,数据有很高的价值。据媒体报道,在国外政府就已经探索和企业共同开发大数据的价值。2016年10月美国国家科技委员会公布的中有七大战略计划,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。其实早在十几年前,加拿大就已经出现了采集大量客户数据对社会消费特征进行整体画像的企业。这些数据收集和分析企业根据广泛收集的跨行业客户信息,把全国居民细分为68个子类,并对每个子类进行画像,抽取其消费特征和潜在需求,为零售、金融、通信等各个面向消费者服务的企业所用。
 
       目前人脸识别技术的使用已经趋于饱和状态了,在新的科研项目中,人脸识别技术也不是科研工作的首选,但是大家也不会轻易的就放弃了这项技术的研究,在未来随着很多的科研新产品的出现,也还会有很多的厂商愿意融入这项技术的,随着在未来,人脸识别业还是有一定的市场的。