2017是一個大變局，互聯網巨頭們敞開胸懷擁抱，各類投資者蜂擁而至，連傳統實體經濟的成功者們也躍躍欲試——生物識別和人工智能似乎已經漸入風口，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。互聯網+、云處理平臺、大數據紛紛與之結緣，安防、金融、商業、廣告傳媒等行業應用為之攪動而波濤洶涌。互聯網巨頭們敞開胸懷擁抱，各類投資者蜂擁而至，連傳統實體經濟的成功者們也躍躍欲試——生物識別和人工智能似乎已經漸入風口，隨風而起、鵬程萬里指日可待。

2017是AI元年

也許，很多人相信，行業轟轟烈烈大干快上的亂象可以隨著發展而自動消失。畢竟過去幾十年中國經濟的高速發展，不正是“摸著石頭過河”、“發展才是硬道理”，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，如果不是以從業者腳踏實地的努力付出、約束有序的均衡發展、對客戶需求體驗和利益的充分關照，以及產業生態的合理構建為基礎，則極有可能曇花一現。

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，以大數據深度學習為突破口，以云端處理和云服務（SaaS）為創新的商業模式，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網應用之特點，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，當今生物識別行業已經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制造推廣、客戶局部部署應用、網絡應用等逐步發展形成的一大批企業——可以稱為“傳統生物識別企業”;其二則是近年來借助云計算大數據深度學習，從技術研發端直接發力橫空出世的新型CV和語音識別企業，他們的部分業務（人臉識別為重點）直接對傳統生物識別企業形成極大沖擊。而資本的強勢介入將這種沖擊從經營層面擴展到了經營者心理層面。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，對傳統生物識別應用及終端產品形態的沖擊。

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及應用鏈條融合各種技術和軟硬件平臺的大一統模式，對傳統生物識別行業的沖擊。

也許，生物識別不再是可以單獨存在、孤芳獨賞的行業了，只是可以在未來高度智能的網絡社會中被任意組合使用的一系列技術而已。歸根結底，對傳統生物識別技術和產品廠商的沖擊來自兩方面：一是數據、產品、應用、技術形成的閉環迭代新模式，可以不斷快速更新技術，快速超遠傳統廠商們的技術;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，這樣的新興商業模式會快速、大面積、低成本沖擊應用市場，對傳統廠商頗具殺傷力。

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.商業模式的改變

（1）通過服務方式經由網絡授權技術，代價低廉;（SaaS）;

（2）通過捆綁集成商應用項目數據（上傳云端處理）獲取大數據;

（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，保證更大規模的數據采集;

（5）全產業鏈閉環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、車牌車型、人車行為模式等數據的大規模網絡采集;

（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）不斷獲取數據，快速增加和更新數據庫;

（5）在數據和計算能力支撐下，通過深度學習閉環迭代識別技術;

（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.對傳統生物識別應用的主要沖擊范圍

（1）基于網絡處理和服務的人臉識別系統;

（2）基于高配置嵌入式終端的人臉識別;

（3）智能監控系統;

（4）手機端應用產品新態：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，傳統廠商還有相當份額，還可以堅持一至兩年;

（3）智能監控：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，虹膜識別商業化應用才剛剛起步，傳統廠商們可以先預判趨勢，然后再考慮切入的時機和商業模式;

（6）靜脈識別：兩三年內，應該還是傳統廠商們的天下;

（7）多模態生物識別技術結合產品：在嵌入式產品領域傳統廠商優勢繼續，但基于網絡服務的多模態應用，傳統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;穩住陣腳，不慌不亂;以己之長，攻彼之短;競爭合作，優勢互補。

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

仔細比較后可以發現，傳統生物識別技術廠商的優勢在于：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，產品和系統針對性強。

對于變革與沖擊，尤其要注意兩點：

1.數據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、云存儲等諸多環節，如果缺乏規范的制度和法律約束，以及相關技術標準的限定，數據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（如生物特征數據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本身也必將遭到大眾的責難和唾棄，整個行業的發展將遭遇滅頂之災。

2.CV公司們缺乏對產品和客戶需求的駕馭能力

雖然現在正在進入智能時代，但以技術為導向，發軔于云端的CV公司們面對現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是在商業上，如何在商務上發揮更大的價值”。而商湯的選擇則是與安防老牌企業捆綁成立合資公司。2015年，商湯與東方網力共同成立“深網視界”。2016年，商湯還并購安防黑馬“新舟銳視”，以彌補其槍球聯動產品的短板。

同樣，依圖于2016年與傳統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公司們為了解決對應用及市場的駕馭問題，普遍選擇的是與傳統安防公司（或傳統安防行業熟練的從業人士）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公司們與傳統安防和生物識別公司的合作可以是普遍現象。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。