以“王者榮耀”為試點的人臉識別技術，能否遍地開花？

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2018年11月，騰訊表示強制公安實名校驗按地區(qū)逐步擴大排查范圍，以《王者榮耀》為試點，完成中國大陸地區(qū)的全部覆蓋，有效解決未成年人防沉迷，并且人臉識別技術已滲透于其他領域。

人臉識別技術擁有巨大的市場需求與廣闊的應用前景，在國內已被應用于多個場景，如阿里的新零售、?？低暤闹悄馨卜馈Ⅱv訊的《王者榮耀》以及百度的百度云網盤等。人臉識別技術在多個場景下的應用已取代了傳統(tǒng)模式。

AI人臉識別技術存在多種場景

人臉識別技術以《王者榮耀》為開端，拉開了人臉識別技術大規(guī)模應用的序幕。但實際上在國內一些領域早已得到成功應用，并將繼續(xù)深耕這些場景。

其一AI人臉識別在新零售的應用，自2016年“新零售”概念提出來之后，對于企業(yè)和商家而言，是一個全新的機會。今年7月份，阿里巴巴零售通與餓了么合作，雙方對全國天貓門店進行聯合運營賦能，利用人臉識別技術將線上線下打通，整合產業(yè)鏈資源。

新零售的顛覆提升了零售店的運營效率和用戶體驗，有效降低門店運營成本。人臉識別技術的加入，為新零售提供新的轉機，并且增加商業(yè)化的變現價值。

其二AI人臉識別在安防領域的應用，目前人臉識別技術能夠精準確定人物身份，在安全性能方面得到更進一步的加強與保證。?？低暯诎l(fā)布的深眸人臉攝像機，可以對人臉進行快速定位抓拍，有效解決漏抓誤報問題。并且單機支持30萬人臉黑名單布控，人臉1V1比對等多項實用功能，滿足各行業(yè)的人臉需求。

將人臉識別技術與安防產品結合起來，意味著安防產品效率得到提升。也意味著安防領域的人臉識別技術更具有挑戰(zhàn)性，更值得去深入研究，從而達到技術的精準度與突破性。

其三AI人臉識別在泛娛樂領域的應用，AI在“泛娛樂”領域中已成功落地實施，如騰訊手游《王者榮耀》就采用人臉識別來控制未成年人游戲時間。從第三方數據公司伽馬數據中統(tǒng)計得知，在《王者榮耀》防沉迷系統(tǒng)中，76%的未成年人消費金額得到有效控制，62%的未成年人游戲時長有了顯著下降。

人臉識別技術有效控制未成年人沉溺網絡，借助線上參與和線下接觸來推動游戲行業(yè)未來的良性發(fā)展，增加玩家間的良性互動，從而保證游戲的公平性和安全性。有了AI技術加持，人臉識別將會進一步賦能游戲領域。

其四AI人臉識別在產品方面的應用，手機中的APP應用也采用了人臉識別技術，以此提高用戶的使用體驗。例如百度云推出云端圖像搜索，支持人臉識別和檢索，進一步提升云端圖片管理效率。在IPhone X系列中采用3D面部識別技術，精確測量臉部細節(jié)，用于解鎖。同時人臉識別技術還用于支付場景，豐富支付方式并且提高支付效率。

人臉識別技術在產品端的成功應用，讓人工智能技術能夠進入更深的垂直細分領域，從以前寬泛的應用到以產品端為突破點，推動產品應用發(fā)展，以便落地更多場景。

人臉識別技術“道阻且長”

人臉識別技術很早之前就被提出，一直到現在還在研究這項技術，并且運用到多個場景，但是運用的同時，也發(fā)現各種問題的出現，導致在一些場景下不能在快速落地。

首先是樣本不足問題，當前整個人臉識別度產業(yè)的數據庫樣本不夠，由于數據庫中每個人的模板圖片數量有限，不可能涵蓋現實中所有復雜情況，簡單的模板匹配對背景、光照、表情等相關信息比較敏感。因此，樣本采集不充分只適用于理想條件下的人臉識別。

如今人臉識別系統(tǒng)是在用戶配合、采集條件比較理想的情況下才可以取得滿意的結果。但是在用戶不配合、樣本采集數據不足將會影響人臉識別技術的準確率。因此，人臉識別技術還未達到實用水平，還存在諸多問題待解決。

其次成本高，導致普及率低,人臉識別在市場普及和成本高這兩方面面臨挑戰(zhàn)，IPhone X采用了全新的3D人臉識別技術，雖然這項技術很好，但也導致蘋果的成本上升，據悉IPhone X的成本就高達400多美元，比之前IPhone 7的成本高了100多美元。

而安卓廠商推出的智能手機主要是中低端市場，如果采用3D人臉識別技術，會導致成本上升，那么售價就會提高，導致安卓廠商推出來的新款手機銷量降低。所以在這樣的情況下，不會采用3D人臉識別這樣的貴的元件。諸多因素導致人臉識別技術不能完全普及。

最后商業(yè)模式困境，目前來說人臉識別企業(yè)的主要盈利模式包括企業(yè)級技術服務和軟硬件銷售，但是獲得的盈利少之又少。人臉識別技術雖已在線下得到應用，但這項技術因難度、成本等原因，短期內還無法實現變現。

國內以商湯科技、曠視科技為代表的深度學習技術公司，都是行業(yè)獨角獸，主要與各企業(yè)合作，他們向企業(yè)提供技術能力，以分成、按License收費，共同推進人臉識別在各行業(yè)的應用和變現。這也說明了商業(yè)盈利困難，因此他們依然需要靠融資來生存、擴張，現階段還不能夠利用人臉識別技術大規(guī)模變現。

AI人臉識別技術任重道遠

人臉識別技術這幾年逐漸得到推廣應用，從馬云的“刷臉支付”，到現在的手機刷臉解鎖、上班刷臉打卡，人臉識別在游戲、新零售、安防等多個場景得到應用。

雖然人臉識別目前還存在諸多問題，例如樣本不足、普及率低以及商業(yè)模式變現困難等，還受到技術、人才需求、迭代更新等各種不確定因素的影響。因此，現階段還無法拓寬其應用場景，所以人臉識別技術將來還有很長的一段技術革新之路要走。

文/首席發(fā)言者公眾號

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