证券时报网09月27日讯

证券时报记者 卓泳

近期，人脸识别频频占领各大新闻头条。苹果手机发布会向全球秀出“刷脸解锁”，阿里巴巴在杭州肯德基试水“刷脸支付”，刷脸技术开始以燎原之势蔓延至人们生活的多个场景，同时也引发了人们对人脸识别技术与安全应用的争议和探讨。人脸识别的技术目前究竟处在什么阶段？在技术发展过程中存在怎样的创业和投资的机会？

“人脸识别”应用花开遍地

日前，位于武汉的张先生在解放大道循礼门路口过马路时闯了红灯，随后便看到自己的“大头照”出现在旁边的监控大屏幕上，交警随即对他开了20元的罚单。这是武汉汉口最新启用的“黑科技”——行人闯红灯自动识别抓拍系统，通过高清摄像头对准斑马线，对闯红灯的行人、非机动车违法行为进行抓拍。据武汉交警介绍，系统会把抓拍到的画面同公安内部的人脸识别大数据进行连接，自动对违法者的身份信息比对。

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。

近日阿里巴巴也在杭州肯德基试水“刷脸支付”，走进餐厅，在自助选餐机上选好餐，然后点击进入支付页面，选择“支付宝刷脸付”，摄像头就会读取人脸数据，自动扫描自动识别。大约一两秒后，完成验证，输入与支付宝账号绑定的手机号，点击确认即可支付。整个过程耗时不到10秒。

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。

就在2011年，旷视Face++也开始研发一套开发者工具，基于人脸识别尝试做一些有趣的事情，比如美颜拍照之类的。随着更多的领域开始探索人脸识别的可能，旷视Face++也遇上了一次商业化结合的机会，“第一次是和蚂蚁金服合作，在线上通过人拿着证件来进行远程验证，恰好我们的技术在当时走得比较前。”旷视Face++品牌与市场中心谢忆楠告诉记者。

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。

但是，就支付结算这个场景来说，童亮亮认为之所以落地得不多，是因为尽管刷脸支付的精准度甚至可以高于指纹支付，但是目前还没有迫切性，“这个是锦上添花的事情，没有给用户带来特别的惊喜和好处，除非以后大家发现指纹支付出现了不可逾越的风险。”

人脸识别也要“应景而生”

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。”

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。”

但是，一名科技人士告诉记者，“人脸识别只是一种高精度的辨识技术，目前在一些专业度高的行业里，还不能完全取而代之，人脸识别是一种辅助技术，目前还在陆续完善中。”在他看来，人脸识别并不是毫无破绽和漏洞的，现在也在推出活体验证技术，要求用户做一些活体动作，同时要求和别的身份识别相结合。“手机开锁对安全性要求可能不是很高，但涉及到金融支付就要求比较高，所以单一的人脸识别未必能完全胜任。”该人士表示。

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。

公安部第三研究所相关人士接受媒体采访时曾表示，从国家安全层面考虑，如果人口生物特征数据在网上大规模使用，由于互联网信息安全是公认技术难题，在数据的采集、传输、存储过程中一旦出现信息安全问题，导致数据大量泄露，其损失难以估量，美国、印度已经出现过一些生物特征数据泄露导致信息安全事件，需要认真对待。

“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”。

垂直应用领域或存创业投资机会

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。

国海证券则认为，根据前瞻产业研究院预测，到2020年，全球人脸识别市场规模将达到300亿元以上。同时伴随识别准确率及识别速度提升，人脸识别应用场景不断拓展，在闸道、安防等方面有望打开增量市场。当前结合深度学习，人脸识别在复杂场景下的人脸识别率已达到99%，包括商汤科技、工大高新在内的众多厂商也已推出相应产品，在铁路、金融、教育等多领域应用案例逐步涌现，2017 年有望成为人脸识别产品快速普及的元年。

这与童亮亮的看法不谋而合，“各地公安都在积极布局人脸识别来提供案例办理的效率，市场非常大。”童亮亮为此也看了十几家相关的创业公司，他最想找的项目是，能够破解动态识别过程中因光照度不够、人为遮挡、大姿态所导致的识别不准难题的创业公司。

对于人脸识别领域的创业机会，童亮亮认为，静态人脸识别已经是红海了，互联网金融、银行、保险方面的应用基本不用考虑了，市场巨头已定，但安防领域却是一片蓝海。“如果要做安防领域的人脸识别，就一定要解决上述三个难点，如果可以攻破这些难点，依然是一片蓝海。”此外，他认为医疗、智能驾驶也是比较新的应用领域，创业者可以尝试切入。

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。

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。”

（证券时报网快讯中心）