? ? ? 近年來(lái)，人工智能被賦予了越來(lái)越多的想象空間，指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、靜脈識(shí)別等算法的成熟，帶動(dòng)了生物識(shí)別技術(shù)的市場(chǎng)規(guī)模日益壯大，并受到眾多資本的青睞。

　　前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2018~2023年中國(guó)生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研與投資預(yù)測(cè)分析報(bào)告》顯示，2016年生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模在150億美元左右，到2021年這一數(shù)值將增加至305億元。

　　近日，在生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)耕耘了20年的眼神科技創(chuàng)始人、CEO周軍在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡(jiǎn)稱NBD）專訪時(shí)表示：“所謂AI+都還只是在路上，每一個(gè)成功的生物識(shí)別技術(shù)從算法到落地至少需要5年的時(shí)間，單一的生物識(shí)別技術(shù)都是有缺陷的?！?br />
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　　以AI強(qiáng)化生物識(shí)別準(zhǔn)確度

　　NBD：生物識(shí)別技術(shù)從算法到落地，需要經(jīng)歷哪些階段？

　　周軍：生物識(shí)別技術(shù)其實(shí)是人工智能的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，也就是機(jī)器視覺(jué)，兩者相當(dāng)于“樹(shù)根”與“樹(shù)杈”的關(guān)系。人工智能的迅速發(fā)展主要是體現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破。

　　2012年以前，人工智能更多的是一項(xiàng)科學(xué)研究，生物識(shí)別技術(shù)因?yàn)榉?wù)器運(yùn)算能力和深度學(xué)習(xí)技術(shù)尚未突破，其算法在全球范圍內(nèi)效果并不好。直到GPU被用于大幅度提升深度學(xué)習(xí)的速度之后，生物識(shí)別技術(shù)算法的準(zhǔn)確率也得到了迅速提高。

　　根據(jù)眼神科技過(guò)往經(jīng)驗(yàn)，一項(xiàng)新技術(shù)從研發(fā)到落地至少需要5年時(shí)間。從2012到2017年剛好5年，所以，2018年應(yīng)該是整個(gè)人工智能行業(yè)關(guān)注落地的開(kāi)始。

　　到現(xiàn)在，AI更可以說(shuō)是一種解決問(wèn)題的手段，我個(gè)人認(rèn)為，所謂的“AI+”是指某些在路上探索、沒(méi)有落地、沒(méi)有形成盈利模式閉環(huán)的項(xiàng)目，在沒(méi)有解決問(wèn)題之前，叫人工智能，解決了問(wèn)題之后，是什么就叫什么。現(xiàn)在說(shuō)的人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別技術(shù)等都是經(jīng)歷過(guò)深度學(xué)習(xí)后的一個(gè)結(jié)果。

　　也就是說(shuō)，生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)從概念包裝、探索商業(yè)模式來(lái)到行業(yè)落地的階段，無(wú)論是傳統(tǒng)行業(yè)的引領(lǐng)者還是新興的人工智能企業(yè)歸根結(jié)底讓AI商業(yè)化的第一步是找準(zhǔn)自己的賽道，認(rèn)清在賽道中所處的位置。比如在生物識(shí)別產(chǎn)業(yè)核心的技術(shù)可以撬動(dòng)10倍、20倍的市場(chǎng)規(guī)模，如果在利用傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)先的客戶資源擴(kuò)大合作，整合以后可以帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

　　NBD：進(jìn)入智能時(shí)代，生物識(shí)別技術(shù)對(duì)B端和C端市場(chǎng)將帶來(lái)怎樣的改變？

　　周軍：目前，生物識(shí)別技術(shù)在C端市場(chǎng)還不夠明朗，作為技術(shù)公司，我們更傾向于為企業(yè)提供智能服務(wù)，以技術(shù)輸出的方式將賦能產(chǎn)品延伸到消費(fèi)生活中，比如智能家居。

　　生物識(shí)別技術(shù)落在應(yīng)用層，在不斷突破場(chǎng)景局限的同時(shí)，也將各產(chǎn)業(yè)推向了建設(shè)的高峰。有痛點(diǎn)也必然有甜點(diǎn)。比如在安防領(lǐng)域，利用天網(wǎng)抓捕罪犯可以大大節(jié)省警察的出勤人力;在金融領(lǐng)域，利用生物識(shí)別技術(shù)可以提高身份認(rèn)證的準(zhǔn)確率;在信息通訊領(lǐng)域，利用指紋進(jìn)行手機(jī)解碼已經(jīng)成為常態(tài);在醫(yī)療領(lǐng)域，有效控制醫(yī)院管理中的漏洞，提高醫(yī)院工作的透明度。

　　AI商業(yè)化難在項(xiàng)目落地

　　NBD：目前從應(yīng)用來(lái)看，指紋識(shí)別占比50%，語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別技術(shù)也開(kāi)始增長(zhǎng)迅速，技術(shù)成熟之后是否還存在一些障礙？

　　周軍：AI商業(yè)化我認(rèn)為可分為3個(gè)階段，第一階段是“識(shí)你”，多模態(tài)融合識(shí)別技術(shù)和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)是關(guān)鍵;第二階段是“懂你”，基于多場(chǎng)景布局和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品構(gòu)造全產(chǎn)業(yè)鏈完成用戶畫(huà)像;第三階段是“AI你”，統(tǒng)一的平臺(tái)和大數(shù)據(jù)尤為重要，到最后必然是數(shù)據(jù)和算力的比拼。

　　在生物識(shí)別這條賽道上，有兩個(gè)重要的核心競(jìng)爭(zhēng)力：第一個(gè)是核心算法，第二個(gè)是落地能力。

　　在海外，指紋、虹膜、人臉識(shí)別是關(guān)注度最高的三個(gè)技術(shù)，在應(yīng)用商業(yè)化的程度上也是依次由高到低排序。如今在國(guó)內(nèi)，指紋識(shí)別與人臉識(shí)別在信息技術(shù)、信息安全、金融交易、社會(huì)安全等領(lǐng)域的發(fā)展?jié)u入佳境，但是虹膜識(shí)別技術(shù)在落地時(shí)沒(méi)有那么順利。

　　虹膜在整個(gè)生命歷程中保持不變，決定了身份識(shí)別的唯一性。從技術(shù)上說(shuō)，虹膜識(shí)別技術(shù)優(yōu)勢(shì)明顯，解決了指紋易被復(fù)制和人臉易被改變的問(wèn)題，但目前還處于一個(gè)“叫好不叫座”的階段，行業(yè)還需要時(shí)間等待。

　　隨著獲取人眼中虹膜的技術(shù)得到解決，虹膜識(shí)別還面臨著應(yīng)用基礎(chǔ)資源與環(huán)境不足的問(wèn)題，市場(chǎng)還沒(méi)有針對(duì)虹膜識(shí)別專門(mén)的傳感器，很多是借助某些工業(yè)領(lǐng)域，舶來(lái)為虹膜識(shí)別所用，沒(méi)有為虹膜識(shí)別專門(mén)打造的產(chǎn)品。

　　除此以外，眼睛對(duì)人來(lái)講是一個(gè)相對(duì)隱私性比較強(qiáng)的事物，只有當(dāng)人們?cè)谛睦砩贤耆邮苓@項(xiàng)技術(shù)擁有了安全感，虹膜識(shí)別才能在國(guó)內(nèi)迎來(lái)爆發(fā)式地增長(zhǎng)。

　　到目前為止虹膜識(shí)別技術(shù)的成熟已經(jīng)完全可以接近應(yīng)用，從硬件上已經(jīng)完成了在20~50厘米、35~60厘米和45~90厘米不同場(chǎng)景距離下獲取虹膜的設(shè)備，但這套技術(shù)的推廣需要風(fēng)口，因此，我國(guó)虹膜識(shí)別市場(chǎng)的滲透空間還很大，未來(lái)增長(zhǎng)潛力有望持續(xù)釋放。

　　多模態(tài)生物識(shí)別是趨勢(shì)

　　NBD：在生物識(shí)別的分領(lǐng)域目前已有多個(gè)AI獨(dú)角獸企業(yè)開(kāi)始嶄露頭角，您認(rèn)為未來(lái)生物識(shí)別技術(shù)將形成怎樣的行業(yè)趨勢(shì)？

　　周軍：憑著安全、可靠、便捷等優(yōu)勢(shì)，指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等逐漸融入人們生活，近幾年中國(guó)生物特征識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模保持高速增長(zhǎng)，一些生物識(shí)別技術(shù)目前在部分場(chǎng)景甚至可達(dá)到99%以上的識(shí)別率。但從各主要生物識(shí)別技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，單一的生物識(shí)別技術(shù)各有優(yōu)缺點(diǎn)，在應(yīng)用上難免會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題。

　　實(shí)際上，很多生物識(shí)別技術(shù)都是一種基礎(chǔ)型的算法，并不具備行業(yè)縱深能力。它們需要依靠在產(chǎn)品上實(shí)現(xiàn)多種應(yīng)用，才能將技術(shù)變現(xiàn)。而各家生物識(shí)別技術(shù)之間差距其實(shí)都不足以互相碾壓，最終比拼的仍是市場(chǎng)和渠道，以及切入場(chǎng)景后的用戶體驗(yàn)。

　　在這一層面，尤其是安全問(wèn)題會(huì)將會(huì)成為一個(gè)阻礙生物識(shí)別落地的關(guān)鍵問(wèn)題，未來(lái)生物識(shí)別將會(huì)取代密碼，但一旦丟失就將面臨被他人截取、仿造等涉及隱私保護(hù)的重要課題。

　　另外，單一的生物識(shí)別技術(shù)都是有缺陷的。首先，一種技術(shù)要公平，不能形成某種歧視，比如因?yàn)殚L(zhǎng)期勞作，指紋已經(jīng)變得模糊甚至沒(méi)有指紋;其次是技術(shù)的安全問(wèn)題，比如人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性要低于指紋與虹膜，且可以通過(guò)3D合成照片進(jìn)行偽造。所以，從整個(gè)生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)來(lái)看，生物識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用時(shí)需要互補(bǔ)，我認(rèn)為，組合在一起，多模態(tài)才能解決身份識(shí)別問(wèn)題。

　　例如，可以把人臉決策權(quán)重和指紋決策權(quán)重結(jié)合在一起，既能提高準(zhǔn)確率，又能擴(kuò)大應(yīng)用場(chǎng)景。所以，在當(dāng)前，多模態(tài)是生物識(shí)別必然的趨勢(shì)。在一些安全等級(jí)要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中，往往會(huì)采用兩種甚至兩種以上的生物識(shí)別技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，取長(zhǎng)補(bǔ)短融合發(fā)展。