国家发改委日前批复，由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室。百度将着重发力于深度学习技术、计算机视觉感知技术、计算机听觉技术、生物特征识别技术、新型人机交互技术、标准化服务、深度学习知识产权七大方向。放眼世界，在互联网技术不断演进，移动通信技术不断升级“迭代”的大环境下，人脸识别正逐渐浮出水面，站上“风口”。
技术突破，人脸识别“风起”
世界上最古老的科技杂志《麻省理工科技评论》官方网站近日发布了2017全球十大突破性技术，百度入选“刷脸支付”技术“关键玩家”。“刷脸支付”成为该榜单创建16年来首个来自中国的技术突破，而中国公司百度，则成为史上首个两度入选榜单的中国公司。
所谓“刷脸”，并非是大片里的科幻场景。百度IDL负责人林元庆表示，百度的人脸识别2016年就已开始在多种场景落地。在百度大厦，百度员工已经实现了刷脸进楼；在乌镇，刷脸通过景区闸机也已成为现实。未来，百度将把“刷脸支付”推广到日常生活的更多领域。
放眼世界，布局人脸识别的公司不胜枚举。不久前就有消息称，苹果在以色列收购了一家初创公司Real Face。该公司之所以吸引苹果，是因其开发了一种独特的人脸识别技术，并整合了人工智能，能快速学习用户面部特征，识别成功后能解锁移动设备或PC。
苹果将在下一代终端上加载人脸识别功能，废除HOME键，这还只是传言。但在人工智能大潮涌动的当下，国内诸多行业、领域均能找到人脸识别的影子。在搜索引擎中输入“人脸识别”，可查询到的结果高达16,800,000条。人脸识别+安防、养老金领取资格+人脸识别、人脸识别+AR特效、人脸识别防替考……人脸识别正逐渐渗透进入日常生活的各个角落。
市场广阔，商业化时机已至
当前，关于“人工智能时代”的表述随处可见，但业内同样不乏质疑之声，其中最大的原因就在于技术的不成熟和遥遥无期的商业化。不过在某些细分领域，如人脸识别、语音识别、大数据挖掘等，已有较成熟甚至落地的技术。从当下来看，相关市场仍在不断积蓄能量。
从目前国内的“人脸识别”技术应用来看，基本都是在金融及安全领域。如果技术得到突破，准确率得到提升并普及用户习惯以后，其商业化应用前景十分广阔，或将成为下一个科技时代的商业爆发点。
据《证券时报》报道，2017年我国智能语音产业和人脸识别市场规模将分别达到100.7亿元、21.91亿元，对应同比增速分别为69.8%和26.9%。业内分析称，随着百度人脸识别点餐系统接入肯德基、欧比特为警方提供人像识别服务，我国人脸识别领域已经步入了商业化应用的最好时机。尤其，我国智慧城市建设步伐迅速，也为这一应用的普及降低了阻碍。
再者，我国用户体量庞大，为人脸识别技术在数据采集、算法精确度提升上提供了更大的空间优势。而在身份鉴别、安防、闸机、支付。虚拟游戏等应用外，智能终端的更新升级也为该技术提供了更多元的施展平台。苹果收购以色列初创公司，即可视作其中“风向标”。
模式未明，人脸识别需“动能”
无论是百度的“四大方向”还是当下流行的人工智能、人脸识别+安防，在落地实用中，人脸识别似乎已经走在了商业化的“前端”。但也有观点认为，人们更关注的似乎是人工智能无所不能的“边界”在哪，而很少关心人工智能的盈利模式，因为巨头投入研发“不差钱”。
换而言之，“人脸识别”因其非接触和智能化等特点，其应用领域超出传统的生物识别范畴，如学校、广告、数码产品等领域，只是在某些领域的小规模应用，未形成系统化的规模应用，不能作为厂商向市场推广的规模系统。从产业格局整体上来说未有新的突破。
林元庆此前和媒体交流时介绍称，百度人脸识别的商业化有四个大方向。其一，N的人脸闸机；其二，铁路、机场等交通领域；其三，银行。在很多的现金贷、远程的身份认证也已经应用了百度的人脸识别技术；其四，手机终端。这是与大众消费者关系密切的一方面。
总之，“人脸识别”在一片火爆的状态之下，完整的商业模式及架构并不十分明朗。尽管应用范围广泛，但如何商用，要达到什么样的程度，产业间如何相互衔接，如何打造开放的生态链条，均未可知。这除了企业不断探索之外，政策层面的规则“定制”也需提上议程。
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